2D input data have to be converted into 3D data by means of some functions and menu system in 2D input modeling system. But data in 3D input system for virtual spatial design can be directly connected to the 3D modeling data. Nevertheless, efficient surface modeling and deformation algorithm for the 3D input modeling system are not proposed yet. In this paper, problems of conventional NURBS surface deformation methods which can occur when applied in the 3D input modeling system are introduced. And NURBS surface deformation by 3D target curves, in which the designer can easily approach, are suggested. Designer can efficiently implement the virtual spatial sketching and design by using the proposed deformation algorithm.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.17
no.1
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pp.41-45
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2007
ART DECO is a suitable for the rational style and the variation in modeling techniques of artistic revival. At present, production using CAD & CAM by software have great potential adaptation in the industrial arts since it accomplishs the understanding of the plan and promote as realization of automation with rapid and accurate results. Until a recent date, geometrical, abstract mode was discovered through the advanced development, with the tendency of mechanical modification. This paper attempts to practice in accordance with liberal form's fascinating variety from above formative style the application of engineering science. As follows presenting the drawing and 3D MODELING/DATA accordingly it carries out the 3D shapes and techniques by CAD & CAM.
Kim, Do-Gyun;Seo, Sung-Won;Cho, Byoung-Kwan;Lohumi, Santosh;Hong, Soon-jung;Lee, Wang-Hee
Journal of Biosystems Engineering
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v.43
no.1
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pp.45-58
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2018
Background: Metabolic modeling has been an essential tool in metabolic reconstruction, which has dramatically advanced in the last decades as a part of systems biology. At present, the protocol for metabolic reconstruction has been systematically established, and it provides the basis for the analysis of complex systems, which has been limited in the past. Therefore, metabolic reconstruction can be adapted to analyze agricultural systems whose metabolic data has been accumulated recently. Purpose: The aim of this review is to suggest the suitability of metabolic modeling for understanding agricultural metabolic data and to encourage the potential use of this modeling in the field of agriculture. Review: We reviewed the procedure of metabolic reconstruction using computational modeling with applicable strategies and software tools. Additionally, we presented the initial attempts of metabolic reconstruction in the field of agriculture and proposed further applications.
Modeling methodology has been widely used for analysis and design of a information system. Specially, under the CALS environments, modeling approach is more important because the enterprise functions are inter-related and information sharing speeds up the business. In this paper, we suggest functional requirements about modeling methodology for CALS by surveying the IDEF0 and ARIS. The former is FIPS 183 and the latter is basic methodology of SAP/R3 which is world-wide ERP system. The proposed functional requirements include all semantics of IDEF0 and adds some features. The first is adding modeling components which are semantic representations. In addition to ICOMs, we add the time and cost component which is required to execute the function. The second is tracing mechanism. When we need some information, we drive the functions related with the information by reverse tracing of the function which produces the information as a output and input. Through the tracing, we find out the bottleneck process or high cost process. This approach guarantees the integrity of data by designating the data ownership. Finally, we suggest the final decomposition level. We call the final decomposed function into unit function which has only one output data. We can combine and reconstruct some of functions such as 'lego block' combination.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.6
no.4
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pp.448-453
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2008
This study describes design and development techniques of estimation models for process modeling. One case study is undertaken to design a model using standard gas furnace data. Neural networks (NN) and genetic programming (GP) are each employed to model the crucial relationships between input factors and output responses. In the case study, two models were generated by using 70% training data and evaluated by using 30% testing data for genetic programming and neural network modeling. The model performance was compared by using RMSE values, which were calculated based on the model outputs. The average RMSE for training and testing were 0.8925 (training) and 0.9951 (testing) for the NN model, and 0.707227 (training) and 0.673150 (testing) for the GP model, respectively. As concern the results, the NN model has a strong advantage in model training (using the all data for training), and the GP model appears to have an advantage in model testing (using the separated data for training and testing). The performance reproducibility of the GP model is good, so this approach appears suitable for modeling physical fabrication processes.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.56
no.6
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pp.129-137
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2014
This research presents an streamflow modeling approach in a data-scarce estuary reservoir watershed which has been suffered from high salinity irrigation water problem after completion of land reclamation project in South Korea. Since limited hydrology data was available on the Iwon estuary reservoir watershed, water balance relation of the reservoir was used to estimate runoff from upstream of the reservoir. Water balance components in the reservoir consists precipitation, inflow from upstream, discharge through sluice, and evaporation. Estimated daily inflow data, which is stream discharge from upstream, shows a good consistency with the observed water level data in the reservoir in terms of EI (0.93) and $R^2$ (0.94), and were used as observed flow data for the streamflow modeling. HSPF (Hydrological Simulation Program - Fortran) was used to simulate hydrologic response of upstream of the reservoir. The model was calibrated and validated for the periods of 2006 to 2007 and 2008 to 2009, respectively, showing that values of EI and $R^2$ were 0.89 and 0.91 for calibration period, 0.71 and 0.84 for validation period.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.3
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pp.243-251
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2016
LiDAR data processing steps include noise removal, filtering, classification, segmentation, shape recognition, modeling, and quality assessment. This paper focuses on modeling and accuracy evaluation of 3D objects with curved surfaces. The appropriate modeling functions were determined by analyzing surface patch shape. Existing methods for modeling curved surface features require linearization, initial approximation, and iteration of the non-linear functions. However, proposed method could directly estimate the unknown parameters of the modeling functions. The results demonstrate feasibility of the proposed method. The proposed method was applied to the simulated and real building data of hemi-spherical and semi-cylindrical surfaces. The parameters and accuracy of the modeling functions were estimated. It is expected that the proposed method would contribute to automatic modeling of various objects.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.2
no.2
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pp.189-207
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1997
Recently, we have witnessed a host of emerging tools in the management support systems (MSS) area including the data warehouse/multidimensinal databases (MDDB), data mining, on-line analytical processing (OLAP), intelligent agents, World Wide Web(WWW) technologies, the Internet, and corporate intranets. These tools are reshaping MSS developments in organizations. This article reviews a set of emerging data management technologies in the knowledge discovery in databases(KDD) process and analyzes their implications for decision support. Furthermore, today's MSS are equipped with a plethora of AI techniques (artifical neural networks, and genetic algorithms, etc) fuzzy sets, modeling by example , geographical information system(GIS), logic modeling, and visual interactive modeling (VIM) , All these developments suggest that we are shifting the corporate decision making paradigm form information-driven decision making in the1980s to knowledge-driven decision making in the 1990s.
Park, Sang-Ho;Park, Jong-Wook;Han, Soon-Heung;Choi, Young;Yang, Jung-Sam;Lee, Byung-Hoon
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.10
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pp.218-225
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2003
A diagnostic system has been developed which reports modeling errors generated when exchanging CAD data using IGES (Initial Graphics Exchange Specification) format. The system determines whether the CAD data contains errors. It also helps to define the criteria for determining the integrity and interoperability of CAD data with downstream applications of another CAD/CAM/CAE/PDM systems. The methodology of our algorithms is to analyze IGES model data by identifying errors and anomalies with respect to the diagnosis of geometry and topology. The GUI (Graphic User Interface) of the developed system helps users to input values and to visualize diagnostic results at real time.
Normally, a digital geologic map can be defined as mappable one whose spatial information with geographic information details and geologic database attribute, recorded in a digital format that is readable by computer. It shows fundamentally two different conceptual perspectives: cartography for digital mapping and analysis for geo-data processing. While, as both aspects basically relate to natural entities and their interpretation of complex features fused with multi-sources, digital geo-data mapping or geologic mapping, it should be distinguished from digital mapping in engineering such as UIS(Urban Infomation System) and AM/FM(Automated Mapping/Facilities Management). Furthermore, according to short-cycled development of GIS(Geographic Information System) software architecture based on IT(Information Technology) and wide expansion of GIS applications' fields, the importance of domain analysis and application model is emphasized at digital geologic informatizaion. In this paper, first terms and concepts of geo-data model with general data modeling aspects are addressed, and then case histories for geo-data modeling and several approaches for data modeling in GIS application fields are discussed. Lastly, tentative conceptual geo-data modeling by using UML(Unified Modeling Language) of OO(Object-oriented) concepts with respect to USGS/AASG geo-data mode is attempted. Through this approach, the main benefits for standardization and implementation lineage with conceptual model in consideration to reusability are expected. Conclusively, it is expected that geo-information system and its architecture by UML is the new coming key approach for the GIS application in geo-sciences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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