역공학의 한 방법으로 엑스선 전산 단층촬영 장치에서 획득한 삼차원 데이터를 CAD(computeraided design) 데이터로 변환하여 쾌속조형 모델을 제작할 수 있고, 또한 삼차원 가시화를 통해 피검사체의 오차를 확인하고 분석할 수 있는 알고리즘들에 대한 연구를 수행하였다. 연구 결과를 바탕으로 GUI(graphical user interface) 기반의 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 소프트웨어의 검증을 위하여 산업 및 의료용 샘플들에 대한 전산 단층촬영 스캐닝을 수행하고 CAD 데이터 변환 및 컴퓨터 원용 결함진단 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 컴퓨터 원용 결함진단의 산업 및 의료분야 적용 가능성을 확인하였다.
With the rapid industrialization and civilization development, noise has become a major problem in cities and is a very serious issue for the environment. Noise induced in a factory has a bad influenced on operation efficiency, accuracy and detail of work. The purpose of this paper is to develop a new noise evaluation software for predicting acoustic condition including noise properties during the design of a factory. Majority of commercial softwares for this purpose have been developed in foreign countries and they are quite expensive and hard to use. A new home-made software tool has been developed in the present work, which aimed at providing a more user-friendly environment. The tool developed in this work consists of four major part; the prediction and evaluation of noise in system design, database design, noise analysis development and 3D graphic modeling. The outcome of present work is expected to provide domestic users with a more user-friendly and economic acoustic design tool.
The Systems Engineering, as a methodology for engineering and management of today's ever-growing complex system, is a comprehensive and iterative problem-solving process. The process centers on the analysis and management of the stakeholders'needs throughout the entire Life-cycle of a system and searches for an optimized system architecture. There are many essential needs and requirements to be met when a system development task is carried out. Systems Engineering Management PLan(SEMP), as a specification for system development process, must be established to satisfy constraints and requirements of stakeholders successfully and to prevent cost overrun and schedule delay. The paper suggests a systematic SEMP development process and demonstrates a data model and schema for computer-aided systems engineering software, RDD-100, for use in the development and management of SEMP These are being applied to the systems engineering technology development task for the next-generation high-speed railway systems in progress.
Enoch A. Frimpong;Zhiguang Qin;Regina E. Turkson;Bernard M. Cobbinah;Edward Y. Baagyere;Edwin K. Tenagyei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2924-2944
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2023
Alzheimer's disease (AD) is a neurological condition that is recognized as one of the primary causes of memory loss. AD currently has no cure. Therefore, the need to develop an efficient model with high precision for timely detection of the disease is very essential. When AD is detected early, treatment would be most likely successful. The most often utilized indicators for AD identification are the Mini-mental state examination (MMSE), and the clinical dementia. However, the use of these indicators as ground truth marking could be imprecise for AD detection. Researchers have proposed several computer-aided frameworks and lately, the supervised model is mostly used. In this study, we propose a novel 3D Convolutional Neural Network Multilayer Perceptron (3D CNN-MLP) based model for AD classification. The model uses Attention Mechanism to automatically extract relevant features from Magnetic Resonance Images (MRI) to generate probability maps which serves as input for the MLP classifier. Three MRI scan categories were considered, thus AD dementia patients, Mild Cognitive Impairment patients (MCI), and Normal Control (NC) or healthy patients. The performance of the model is assessed by comparing basic CNN, VGG16, DenseNet models, and other state of the art works. The models were adjusted to fit the 3D images before the comparison was done. Our model exhibited excellent classification performance, with an accuracy of 91.27% for AD and NC, 80.85% for MCI and NC, and 87.34% for AD and MCI.
PURPOSE. The purpose of this study was to evaluate the marginal discrepancy of heat-pressed ceramic veneers manufactured using a CAD/CAM system. MATERIALS AND METHODS. The ceramic veneers for the abutment of a maxillary left central incisor were designed using a CAD/CAM software program. Ten veneers using a microstereolithography apparatus (AM group), ten veneers using a five-axis milling machine (SM group), and ten veneers using a traditional free-hand wax technique (TW group) were prepared according to the respective manufacturing method. The ceramic veneers were also fabricated using a heat-press technique, and a silicone replica was used to measure their marginal discrepancy. The marginal discrepancies were measured using a digital microscope (${\times}160$ magnification). The data were analyzed using a nonparametric Kruskal-Wallis H test. Finally, post-hoc comparisons were conducted using Bonferroni-corrected Mann-Whitney U tests (${\alpha}=.05$). RESULTS. The $mean{\pm}SD$ of the total marginal discrepancy was $99.68{\pm}28.01{\mu}m$ for the AM group, $76.60{\pm}28.76{\mu}m$ for the SM group, and $83.08{\pm}39.74{\mu}m$ for the TW group. There were significant differences in the total marginal discrepancies of the ceramic veneers (P<.05). CONCLUSION. The SM group showed a better fit than the AM and TW groups. However, all values were within the clinical tolerance. Therefore, CAD/CAM manufacturing methods can replace the traditional free-hand wax technique.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제6권3호
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pp.45-50
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2005
This paper proposed an efficient manufacturing system using the OMM (on-machine measurement) system. The OMM system is software-based 3D modeler for inspection on machine, and it is interfaced with machine tools via RS232C. The software is composed of two inspection modules; one is touch probe operating module, and the other is laser displacement sensor operating module. The module for touch probe needs the inspection feature extracted from CAD data. The touch probe moves to workpiece by three operating modes as follows: manual, general and automatic mode. The operating module of the laser displacement sensor is used to inspect profiles and very small holes. An advantage of this inspection method is the ability to execute on-line inspection during machining or afterward. The efficiency of proposed system which can predict and define the machining errors of each process was verified, so the developed system was applied to inspect a mold-base (cavity, core).
Soleimanzadeh, Kiarash;Ahmadi, Mahmood;Nassiri, Mohammad
ETRI Journal
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제41권2호
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pp.197-206
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2019
Software-defined networking (SDN) is a modern approach for current computer and data networks. The increase in the number of business websites has resulted in an exponential growth in web traffic. To cope with the increased demands, multiple web servers with a front-end load balancer are widely used by organizations and businesses as a viable solution to improve the performance. In this paper, we propose a load-balancing mechanism for SDN. Our approach allocates web requests to each server according to its response time and the traffic volume of the corresponding switch port. The centralized SDN controller periodically collects this information to maintain an up-to-date view of the load distribution among the servers, and incoming user requests are redirected to the most appropriate server. The simulation results confirm the superiority of our approach compared to several other techniques. Compared to LBBSRT, round robin, and random selection methods, our mechanism improves the average response time by 19.58%, 33.94%, and 57.41%, respectively. Furthermore, the average improvement of throughput in comparison with these algorithms is 16.52%, 29.72%, and 58.27%, respectively.
In order to predict the moldability of a injection molded part, a simulation of filling is needed. Short shot is one of the most frequent troubles encountered during injection molding process. The adjustment of process conditions is the most economic way to troubleshoot the problematic short shot in cost and time since the mold doesn't need to be modified at all. But it is difficult to adjust the process conditions appropriately in no times since it requires an empirical knowledge of injection molding. In this paper, the intelligent CAE system synergistically combines fuzzy-neural network (FNN) for heuristic knowledge with CAE programs for analytical knowledge. To evaluate the intelligent algorithms, a cellular phone flip has been chosen as a finite element model and filling analyses have been performed with a commercial CAE software. As the results, the intelligent CAE system drastically reduces the troubleshooting time of short shot in comparison with the experts' conventional methodology which is similar to the golden section search algorithm.
A compact pre- and post-processor that runs on PC has been developed for the purpose of remote CAE. This includes a linear-finite-element-analysis module for on-site analysis of simple and midium-sized structural problems and an interfacing module for remote analysis of more complex cases such as nonlinear and large-scale linear problems which are cpu-consuming to solve. The software was designed to provide convenient interfacing capability for the use of client-server-type analysis. In this paper, the interface module was specially designed to use ABAQUS on the supercomputer. As a benchmark for the remote CAE, a sheet-forming simulation was perfomed on a PC networked with the supercomputer.
The cause of flow mark defect is known as non-uniform temperature of mold surface when the flow front meets the cold cavity. The exact definition and classification of Flow mark is not clear because the mechanism of flow mark is not figured out till now. Any injection molding analysis software can not predict the flow mark phenomena. To solve weldline and flow mark defects, the gate thickness is reduced to increase the melt front velocity and the melt front velocity of the flow mark area is increased from 82.3mm/s to 104.7mm/s. In addition, the bulk temperature of the flow mark area is increased from $178.3^{\circ}C$to $215.2^{\circ}C$ by adding a cold slug well. The flow mark phenomena can be greatly reduced by increasing the flow front velocity and elevating the bulk temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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