Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.4
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pp.939-950
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2003
Control charts are very useful tool for monitoring of process characteristics. This paper discusses the problem of design of control limits when the subgroups are composed by cluster sampling type. As an alternative method of design of control limits XbBar chart is proposed, which uses the control limits based on the variation between subgroups instead of using classical variation within subgroups. Two examples are presented for reasonable design of control limits and conditions of subgroups based on the cluster sampling. Through examples the guidelines for making proper control limits are proposed.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.13
no.21
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pp.81-90
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1990
In stratified random sampling a simple random sample must be taken in each stratum to reduce the maximum gain in precision given the minimum cost. The purpose of this paper is to deal with the propertics of the estimates and variances and obtain the economic design of stratified random sampling through the optimum allocation of the sample sizes. In addition, the between stratum variation and the within stratum variation is stratifying the population are described.
The objective of this paper is to investigate the variation of orifice diameter in a straight pipe which can give equal-sampling rate. This can be utilized for designing orifice in air-sampling smoke detector. The elements which should be considered for designing orifices was presented and the calculation procedure was also given in this paper. The effects of pipe length, the number of orifices, fan pressure was decribed.
The variation of sampling errors was characterized using the Waymire-Gupta-Rodriguez-Iturbe multi-dimensional rainfall model(WGR model). The parameters used for this study are those derived by Jung et al. (2000) for the Han River Basin using a genetic algorithm technique. The sampling error problems considered are those for using raingauge network, satellite observation and also for both combined. The characterization of sampling errors was done for each month and also for the downstream plain area and the upstream mountain area, separately. As results of the study we conclude: (1) The pattern of sampling errors estimated are obviously different from the seasonal pattern of monthly rainfall amounts. This result may be understood from the fact that the sampling error is estimated not simply by considering the rainfall amounts, but by considering all the mechanisms controlling the rainfall propagation along with its generation and decay. As the major mechanism of moisture source to the Korean Peninsula is obviously different each month, it seems rather normal to provide different pattern of sampling errors from that of monthly rainfall amounts. (2) The sampling errors estimated for the upstream mountain area is about twice higher than those for the down stream plain area. It is believed to be because of the higher variability of rainfall in the upstream mountain arean than in the down stream plain area.
Diurnal variation in faecal chromic oxide levels was estimated from 4 hourly faecal sampling of 56 wethers allotted to one of six different feeding patterns. Sampling occurred on days 6 and 7 (Period 1) after a controlled release device was administered, and was repeated on days 14 and 15 (Period 2) following re-randomisation of the wethers to the feeding patterns. Increasing the frequency of feeding tended to be associated with higher faecal chromic oxide levels (p < 0.05), particularly in wethers fed thrice daily at 8 hour intervals. There was no interaction between feeding pattern and period, sampling day or time within-day. There were significant period x time within-day (p < 0.05) and day x time within-day (p < 0.001) interactions, indicating that variation in faecal chromic oxide between sample times was not consistent. This implies that sampling at any time of day is unlikely to result in a biased estimate of pasture intake, providing sufficient samples are collected. Significant period (p < 0.001) and period x day (p < 0.01) effects were associated with slow faecal chromic oxide equilibration in period 1. Equilibration did not occur until after day 7, indicating a need for caution when commencing sampling.
Soil $CO_2$ efflux can vary markedly in magnitude over both time and space, and understanding this variation is crucial for the correct measurement of $CO_2$ efflux in ecological studies. Although considerable research has quantified temporal variability in this flux, comparatively little effort has focused on its spatial variability. To account for spatial heterogeneity, we must be able to determine the number of sampling points required to adequately estimate soil $CO_2$ efflux in a target ecosystem. In this paper, we report the results of a study of the number of sampling points required for estimating soil $CO_2$ efflux using a closed-dynamic chamber in young and old Japanese cedar plantations in central Japan. The spatial heterogeneity in soil $CO_2$ efflux was significantly higher in the mature plantation than in the young stand. In the young plantation, 95% of samples of 9 randomly-chosen flux measurements from a population of 16 measurements made using 72-$cm^2$ chambers produced flux estimates within 20% of the full-population mean. In the mature plantation, 20 sampling points are required to achieve means within $\pm$ 20% of the full-population mean (15 measurements) for 95% of the sample dates. Variation in soil temperature and moisture could not explain the observed spatial variation in soil $CO_2$ efflux, even though both parameters are a good predictor of temporal variation in $CO_2$ efflux. Our results and those of previous studies suggest that, on average, approximately 46 sampling points are required to estimate the mean and variance of soil $CO_2$ flux in temperate and boreal forests to a precision of $\pm$ 10% at the 95% confidence level, and 12 points are required to achieve a precision of $\pm$ 20%.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2001.05a
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pp.7-14
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2001
In this study, we characterized the variation of sampling errors using the Waymire-Gupta-rodriguez-Iturbe multi-dimensional rainfall model (WGR model). The parameters used for this study are those derived by Jung et al. (2000) for the Han River Basin using a genetic algorithm technique. The sampling error problems considering in this study are those far using raingauge network, satellite observation and also for both combined. The characterization of sampling errors was done for each month and also for the downstream plain area and the upstream mountain area, separately. As results of the study we conclude: (1) The pattern of sampling errors estimated are obviously different from the seasonal pattern of mentally rainfall amounts. This result may be understood from the fact that the sampling error is estimated not simply by considering the rainfall amounts, but by considering all the mechanisms controlling the rainfall propagation along with its generation and decay. As the major mechanism of moisture source to the Korean Peninsula is obviously different each month, it seems rather norma1 to provide different pattern of sampling errors from that of monthly rainfall amounts. (2) The sampling errors estimated for the upstream mountain area is about twice higher than those for the down stream plain area. It is believed to be because of the higher variability of rainfall in the upstream mountain area than in the down stream plain area.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.24
no.5
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pp.387-391
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2011
A uncooled infrared ray sensor used in an infrared thermal imaging detector has many advantages. But because the uncooled infrared ray sensor is made by MEMS (micro-electro-mechanical system) process variation of offset is large. In this paper, to solve process variation of offset a ROIC for uncooled infrared ray sensor that has process variation of offset compensation technique using differential delta sampling and reference signal compensation circuit was proposed. As a result of simulation that uses the proposed ROIC, it was possible to acquire compensated output characteristics without process variation of offsets.
An attempt has been made to determine the optimum size of sampling unit and the number of samples for a given precision in wheat, using the data collected from the various experiments in 1979/80. It was found that the coefficients of variation for number of spikes except the case of high-ridge broadcasting by 8HP rotarized seeder are in the same order of those for yield of wheat, and the regression coefficients associated with the coefficients of variation and the size of sampling unit were significant at 1% level of type I error. A wide range of variation in the size of sampling unit was observed for different methods of seeding, indicating the proper sizes of sampling units for 40cm \times 18cm, 60cm \times 18cm, 20cm \times 5cm, 120cm \times 90cm to be 0.40$m^2$, 0.17$m^2$, , 0.11$m^2$, , 0.55$m^2$, , respectively. The variance component for the experimental error was not physically possible to estimate due probably to high variability among the sampling units. The number of the sampling units per plot for a given precision of CV=12% was estimated to be one in an experiment with 4 replicates.
Park, Sung-Min;Lee, Jeong-In;Kim, Byeong-Yun;Oh, Young-Sun
IE interfaces
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v.16
no.3
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pp.344-351
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2003
Critical dimension is one of the most important characteristics of up-to-date integrated circuit devices. Hence, critical dimension control in a semiconductor wafer fabrication process is inevitable in order to achieve optimum device yield as well as electrically specified functions. Currently, in complex semiconductor wafer fabrication processes, statistical methodologies such as Shewhart-type control charts become crucial tools for practitioners. Meanwhile, given a critical dimension sampling plan, the analysis of variance technique can be more effective to investigating critical dimension variation, especially for on-chip and on-wafer variation. In this paper, relating to a typical sampling plan, linear statistical models are presented for the analysis of critical dimension variation. A case study is illustrated regarding a semiconductor wafer fabrication process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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