Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.546-559
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2021
This research aimed to develop the district unit plan simulation using procedural modeling based on shape grammar. For this, Esri's CityEngine 2020.0 was selected as a main development tool, and Inside Commercial Area in Bangi-dong, Songpa-gu, Seoul as the research site where about 25% of the total area was developed over the past five years. Specifically, the research developed the simulation through the following three phases of Data-Information-Knowledge after selecting necessary parameters. In the Data phase, 2 and 3 dimensional data were obtained by utilizing data sharing platforms. In the next Information phase, the acquired data were generated into various procedural models according to the shape grammar, and the 2D and 3D layers were then integrated using relevant applications. In the final Knowledge phase, three-dimensional spatial analysis and storytelling contents were produced based on the integrated layer. As a result, the research suggests the following three implications for the simulation development. First, data accuracy and improvement of sharing platforms are needed in order to effectively carry out the simulation development. Second, the guidelines for district unit plans could be utilized and developed into shape grammar for procedural modeling. Third, procedural modeling is expected to be used as an alternative tool for communication and information delivery.
Six physical properties (enthalpy, density, decomposition temperature, solubility in water, pKa values, and hydronium potential) were examined by molecular modeling techniques. The molecular connectivity index, Wiener distance index, and Ad hoc descriptor are employed as structural parameters to encode information about branching, size, cyclization, unsaturation, heteroatom content, and polarizability. This paper examines the correlation of the molecular modeling techniques parameters and the physicochemical properties of amino acids. As a results, calculated values were in agreement with experimental data in the above six physical properties of amino acids and the molecular connectivity index was superior to the other indices in fitting the calculated data.
In order to simulate OLED evaporation process, modeling of directional distribution of the vaporized organic materials, film thickness distribution profile and pattern-mask shadow effect are required In accordance with many literatures; all of them except shadow effect modeling are studied and developed. In this paper, modeling algorithm of evaporation shadow is presented for process simulation of full-color OLED evaporating system. In OLED evaporating process the offset position of the point cell-source against the substrate rotation axis and the usage of the patterned mask are the principal causes for evaporation shadow. For geometric simulation of shadow using z-map, the film thickness profile, which is condensed on a glass substrate, is converted to the z-map data. In practical evaporation process, the glass substrate is rotated. This physical fact is solved and modeled mathematically for z-map simulation. After simulating the evaporation process, the z-map data can present the shadow-effected film thickness profile. Z-map is an efficient method in that the cross-sectional presentations of the film thickness profile and thickness distribution evaluation are easily and rapidly achieved.
In recent years, hybrid neural network approaches which combine neural networks and mechanistic models have been gaining considerable interests. These approaches are potentially very efficient to obtain more accurate predictions of process dynamics by combining mechanistic and neural models in such a way that the neural network model properly captures unknown and nonlinear parts of the mechanistic model. In this work, such an approach was applied in the modeling of a full-scale coke wastewater treatment process. First, a simplified mechanistic model was developed based on the Activated Sludge Model No.1 and the specific process knowledge, Then neural network was incorporated with the mechanistic model to compensate the errors between the mechanistic model and the process data. Simulation and actual process data showed that the hybrid modeling approach could predict accurate process dynamics of industrial wastewater treatment plant. The promising results indicated that the hybrid modeling approach could be a useful tool for accurate and cost-effective modeling of biochemical processes.
Surface complexation models(SCMs) have been performed to predict metal ion adsorption behavior onto the mineral surface. Application of SCMs, however, requires a self-consistent approach to determine model parameter values.
In this paper, in order to determine the metal ion adsorption parameters for the triple layer model(TLM) version of the SCM, we used the zeta potential data for Zeolite and Kaolinite, and the metal ion adsorption data for Pb(II) and Cd(II).
Fitting parameters determined for the modeling were as follows ; total site concentration, site density, specific surface area, surface acidity constants, etc. Zeta potential as a new approach other than the acidic-alkalimetric titration method was adopted for simulation of adsorption phenomena. Some fitting parameters were determined by the trial and error method. Modeling approach was successful in quantitatively simulating adsorption behavior under various geochemical conditions.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.11a
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pp.519-522
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2006
Accurate modeling of a dynamic system from experimental data is the bases for the model updating or heath monitoring of the system. Modal analysis or modal test is a routine process to get the modal parameters of a dynamic system. The modal parameters include the natural frequencies, damping ratios and mode shapes. This paper presents a new method that can derive the equations of motion for a dynamic system from the modal parameters obtained by the modal analysis or modal test. The present method based on the relation between the eigenvalues and eigenvectors of the state space equation derives the mass, damping and stiffness matrices of the system. The modeling of a cantilevered beam from modal parameters is an example to prove the efficiency and accuracy of the present method. Using the lateral displacements only, not the rotations, gives limited information for the system. The numerical verification up to now gives reasonable results and the verification with the test data is scheduled.
The purpose of this study was to interpret modeling-based elementary science lessons from a perspective of distributed cognition. Data sources included three consecutive elementary science lessons dealing with particle models of gases and students' worksheet generated from modeling activities during the lessons. The data were analyzed in ways that could reveal the affordances and constraints of students' mental models and an external model in the science textbook, as well as the evolution of the models. The results showed that the students' mental models and the external model provided both affordances for and constraints to scientific problem solving and that the models evolved in the process of overcoming the constraints. Implications for science lessons and science education research were suggested.
The auto-encoder network which is a good candidate to handle the modeling of the signal strength attenuation is designed for denoising and compensating the distortion of the received data. It provides a non-linear mapping function by iteratively learning the encoder and the decoder. The encoder is the non-linear mapping function, and the decoder demands accurate data reconstruction from the representation generated by the encoder. In addition, the adaptive network width which supports the automatic generation of new hidden nodes and pruning of inconsequential nodes is also implemented in the proposed algorithm for increasing the efficiency of the algorithm. Simulation results show that the proposed method can improve the neural network training surface to achieve the highest possible accuracy of the signal modeling compared with the conventional modeling method.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.10
no.2
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pp.101-113
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2007
In this paper, we present an object-based modeling and language for an object-oriented spatio-temporal database system. For handling the structure of spatio-temporal objects and the spatio-temporal operators, we propose the two layers of data modeling: a spatio-temporal object model (STOM) and an spatio_temporal internal description model (STIM). We then propose STOQL, a spatio-temporal object-oriented query language. STOQL provides an integrated mechanism for the graphical display of spatial objects and the retrieval of spatio-temporal and aspatial objects.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2002.10a
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pp.179-182
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2002
Rapid Prototyping (RP) technologies provide the ability to fabricate initial prototypes from various model materials. Stratasys' Fused Deposition Modeling (FDM) is a typical RP process that can fabricate prototypes out of plastic materials, and the parts made from FDM were often used as load-carrying elements. Because FDM deposits materials in about $300\mutextrm{m}$ thin filament with designated orientation, parts made from FDM show anisotropic material properties. This paper proposes an analytic model to predict the tensile strength of FDM parts. Applying the Classical Lamination Theory, which was developed for laminated composite materials, a computer code was implemented. Tsai-Wu failure criterion was added to the code to predict the failure of the FDM parts. The tensile strengths predicted by the analytic model were compared with experimental data. The data and prediction agreed reasonably well to prove the validity of the model. In addition, a web-based advisory service was developed to provide to strength prediction and design rules for FDM parts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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