The study presents two measurement split-plot models with a restricted randomization to save cost and time Split-plot models are used to handle HTCM (Hard To Control Measurement) factors such as high temperature and long-time catalyst control The models d

The paper presents the measurement split split-plot models for saving the time and cost. The split split-plot designs developed are efficiently used to estimating the gauge R&R(Reproducibility & Repeatability) when the completely randomized design of all factors(such as high pressure and temperature) is expensive and time consuming. The models studied include three split split-plots considering the type of experimental units.

The research proposes three ANOVA(Analysis of Variance) tests using expected mean square(EMS) algorithms in various split-plot designs. The variance tests consist of Never-Pool test, Sometimes-Pool test and Always-Pool test. This paper also presents two EMS algorithms such as standard method and easy method. These algorithms are useful to make a decision rule for pooling. Numerical examples are illustrated for various split-plot designs such as split-plot designs, split-split-plot designs, repetition split-plot designs, and nested designs. Pragmatically, the results are summarized and compared with popular ANOVA spreadsheets and data model equations.

  Exact solutions for practical-size problems in job shop will be highly inefficient. Scheduling heuristics, therefore, are typically found in the literature. If we consider real-life situations such as machine breakdowns, the existing scheduling methods

탄성지반위에 놓여진 평판은 일반적으로 유한요소법을 이용하여 해석할 수 있다. 그러나 Boussinesq의 이론에 근거한 지반의 유연도 행렬을 계산하는 것에 약간의 어려움이 있다. 본 연구에서는 원형 면적에 등분포하는 하중으로 인해 발생하는 수직 처짐에 대한 해석 결과를 이용하는 효과적인 수치해석과정을 제시한다 예제를 통하여 수치적분기법에 의한 결과 또는 소영역분할기법에 의한 방법보다 개선된 결과가 얻어짐을 제시한다.

이 논문은 환(環)을 형성하는 부분네트웍들로 이루어진 sparse network의 특수한 형태에서 최단거리 결정을 위한 효율적인 앨고리즘을 제안한다. 제시된 앨고리즘은 소위 비환(非換) 형태의 sparse network에 대한 최단거리 결정 앨고리즘의 확장이라 할 수 있다. 도우넛 형태를 갖는 sparse network에 대해 최단거리 결정을 위한 접근법으로 하나는 정점제거 방법이고, 다른 하나는 선분제거 방법이다. 여기서 제안된 앨고리즘은 일반적인 n

WAM 모형은 대양의 파랑추산에 있어서 높은 정밀도를 가지고 있으면서도 타 모형에 비해 상대적으로 간결한 구조를 가지고 있어 국내외 많은 연구자들이 널리 활용하고 있으나, 모형의 특성상 심해ㆍ광역조건과 더불어 비교적 큰 격자에 적합하도록 설계되어 있고 파향의 격자 분할 방법으로 인해 경우에 따라서는 예기치 못하는 계산 결과를 산출하기도 한다. 본 연구에서는 WAM Cycle 4 모형을 대상으로 이 같은 문제점을 상세히 검토하고 관련 내용을 수정하여 천해ㆍ상세 해역에 대한 적용성을 확장하였으며, 수정된 WAM 모형은 이어도 해양과학기지에서 관측한 2003년 9월 한 달 동안의 정밀 파량관측 자료를 토대로 검정하여 그 타당성을 확인하였다.