In 3D printing technologies, many parameters should be optimized for obtaining a part with higher quality. FDM (fused deposition modeling) printer has also diverse parameters to be optimized. Among them, it can be said that nozzle temperature and moving speed of nozzle are fundamental parameters. Thus, it should be preceded to know the optimal combination of the two parameters in the use of FDM 3D printer. In this paper, a new method is proposed to estimate the range of the stable combinations of the two parameters, based on the single line quality. The proposed method was verified by comparing the results between single line printing and multi-layered single line printing. Based on the comparison, it can be said that the proposed method is very meaningful in that it has a simple test approach and can be easily implemented. In addition, it is very helpful to provide the basic data for the optimization of process parameters.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.72-77
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2014
There are two main technologies to implement cloud effect in flight simulator, cloud modeling using particle system and texture mapping. In former case, this approach may cause a low frame rate while unrealistic cloud effect is observed in latter case. To Solve this problem, in this paper, we propose how to apply fog effect into camera to display more realistic cloud effect with high frame rate. The proposed method is tested with massive terrain database environment through implemented software by using OpenSceneGraph. As a result, compared to texture mapping method, the degree of difference on frame rate is 1 or 2Hz while the cloud effect is significantly improved as realistic as particle system.
The application of deep neural networks to finance has received a great deal of attention from researchers because no assumption about a suitable mathematical model has to be made prior to forecasting and they are capable of extracting useful information from large sets of data, which is required to describe nonlinear input-output relations of financial time series. The paper presents a new deep neural network model where single layered autoencoder and 4 layered neural network are serially coupled for stock price forecasting. The autoencoder extracts deep features, which are fed into multi-layer neural networks to predict the next day's stock closing prices. The proposed deep neural network is progressively learned layer by layer ahead of the final learning of the total network. The proposed model to predict daily close prices of KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) is built, and its performance is demonstrated.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.229-232
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2012
This paper describes performance evaluation using fixed-point Matlab modeling and simulation, and hardware design of LDPC decoder which is based on Improved Normalized Min-Sum(INMS) decoding algorithm. The designed LDPC decoder supports 19 block lengths(576~2304) and 6 code rates(1/2, 2/3A, 2/3B, 3/4A, 3/4B, 5/6) of IEEE 802.16e mobile WiMAX standard. Considering hardware complexity, it is designed using a block-serial(partially parallel) architecture which is based on layered decoding scheme. A DFU based on sign-magnitude arithmetic is adopted to minimize hardware area. Hardware design is optimized by using INMS decoding algorithm whose performance is better than min-sum algorithm.
Park, I.Y.;Jung, E.S.;Seong, K.W.;Kim, M.W.;Cho, J.H.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.1
no.1
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pp.29-36
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2007
Recently, implantable middle ear hearing devices (IMEHDs) have been developed to overcome the problems of conventional hearing aids. In this paper, a piezoelectric floating mass transducer (PFMT) based on a PZT multi-layered actuator has been designed and implemented using the approximated mechanical vibration modeling for the PFMT and the analysis of vibration characteristics through the transformation into the equivalent electrical model. The implemented PFMT has been attached to the ossicle of a human cadaver's temporal bone and the in-vitro experiment has been performed. Through the experimental results, it has been verified that the PFMT applied into our developed implantable middle ear hearing device can be used for an IMEHD transducer.
In this paper, the dynamic response of a simply-supported composite sandwich plate with a viscoelastic core based on the Golla-Hughes-McTavish (GHM) viscoelastic model is investigated analytically. The formulation is developed using the three-layered sandwich panel theory. Hamilton's principle has been employed to derive the equations of motion. Since classical models, like kelvin-voigt and Maxwell models, cannot express a comprehensive description of the dynamic behavior of viscoelastic material, the GHM method is used to model the viscoelastic core of the plate in this research. The main advantage of the GHM model in comparison with classical models is the consideration of the frequency-dependent characteristic of viscoelastic material. Identification of the material parameters of GHM mini-oscillator terms is an essential procedure in applying the GHM model. In this study, the focus of viscoelastic modeling is on the development of GHM parameters identification. For this purpose, a new method is proposed to find these constants which express frequency-dependent behavior characterization of viscoelastic material. Natural frequencies and loss factors of the sandwich panel based on ESL and three-layered theories in different geometrics are described at 30℃ and 90℃; also, the comparisons show that obtained natural frequencies are grossly overestimated by ESL theory. The argumentations of differences in natural frequencies are also illustrated in detail. The obtained results show that the GHM model presents a more accurate description of the plate's dynamic response by considering the frequency dependency behavior of the viscoelastic core.
Park, Hyun Il;Kim, Yun Tae;Hwang, Daejin;Lee, Seung Rae
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4C
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pp.229-238
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2006
Observed field behaviors are frequently different from the behaviors predicted in the design state due to several uncertainties involved in soil properties, numerical modeling, and error of measuring system even though a sophisticated numerical analysis technique is applied to solve the consolidation behavior of drainage-installed soft deposits. In this study, genetic algorithms are applied to back-analyze the soil properties using the observed behavior of soft clay deposit composed of multi layers that shows complex consolidation characteristics. Utilizing the program, one might be able to appropriately predict the subsequent consolidation behavior from the measured data in an early stage of consolidation of multi layered soft deposits. Example analyses for drainage-installed multi-layered soft deposits are performed to examine the applicability of proposed back-analysis method.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.20
no.2
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pp.138-149
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2000
Various modeling techniques for ultrasonic wave propagation and scattering problems in finite solid media are presented. Elastodynamic boundary value problems in inhomogeneous multi-layered plate-like structures are set up for modal analysis of guided wave propagation and numerically solved to obtain dispersion curves which show propagation characteristics of guided waves. As a powerful modeling tool to overcome such numerical difficulties in wave scattering problems as the geometrical complexity and mode conversion, the Boundary Element Method(BEM) is introduced and is combined with the normal mode expansion technique to develop the hybrid BEM, an efficient technique for modeling multi mode conversion of guided wave scattering problems. Time dependent wave forms are obtained through the inverse Fourier transformation of the numerical solutions in the frequency domain. 3D BEM program development is underway to model more practical ultrasonic wave signals. Some encouraging numerical results have recently been obtained in comparison with the analytical solutions for wave propagation in a bar subjected to time harmonic longitudinal excitation. It is expected that the presented modeling techniques for elastic wave propagation and scattering can be applied to establish quantitative nondestructive evaluation techniques in various ways.
Purpose: This study used receiver operating characteristic curve to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) neuroblastoma (NB) and other peripheral nerve cell tumors (PNCT) outcome data. This study found under usage of radiotherapy in these patients. Materials and methods: This study analyzed socio-economic, staging and treatment factors available in the SEER database for NB and other PNCT. For the risk modeling, each factor was fitted by a generalized linear model to predict the outcome (soft tissue specific death, yes/no). The area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. A random sampling algorithm was used to estimate the modeling errors. Risk of neuroendocrine (other endocrine including thymus as coded in SEER) death was computed for the predictors. Results: There were 5261 patients diagnosed from 1973 to 2009 were included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 83.8 (97.6) months. The mean (SD) age was 18 (25) years. About 30.45% of patients were un-staged. The SEER staging has high ROC (SD) area of 0.58 (0.01) among the factors tested. We simplified the 4-layered risk levels (local, regional, distant, un-staged/others) to a simpler 3-tiered model with comparable ROC area of 0.59 (0.01). Less than 50% of PNCT patients received radiotherapy (RT) including the ones with localized disease. This avoidance of RT use occurred in adults and children. Conclusion: The high under-staging rate may have precented patients from selecting definitive radiotherapy (RT) after surgery. Using RT for, especially, adult PNCT patients is a potential way to improve outcome.
A fast Hankel transform (FHT) algorithm (Anderson, 1982) is applied to numerical evaluation of many Green's tensor integrals encountered in three-dimensional electromagnetic modeling using integral equations. Efficient computation of Hankel transforms is obtained by a combination of related and lagged convolutions which are available in the FHT. We express Green's tensor integrals for a layered half-space, and rewrite those to a form of related functions so that the FHT can be applied in an efficient manner. By use of the FHT, a complete or full matrix of the related Hankel transform can be rapidly and accurately calculated for about the same computation time as would be required for a single direct convolution. Computing time for a five-layer half-space shows that the FHT is about 117 and 4 times faster than conventional direct and multiple lagged convolution methods, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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