Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.2
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pp.443-449
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2017
The imbalance of air supply and the exhaust on subway platforms has led to the installation of platform screen doors in underground subway stations. This imbalance causes the accumulation of pollutants on the platform and loss of comfort due to the lack of ventilation. In this study, a floor exhaust system was optimized using computational fluid dynamics (CFD) and an optimization program. The optimized floor exhaust system was manufactured and tested experimentally to evaluate the particle collection efficiency. CFX 17.0 and HEEDS were used to analyze the flow field and optimize the principal dimensions of the exhaust system. As a result of the three-step optimization, the optimized floor exhaust system had a total height of 1.78 m, pressure drop of 430 Pa, and particle collection capability of 61%. A fine dust particle collection experiment was conducted using a floor exhaust system that was manufactured at full scale based on the optimized design. The experiment indicated about 65% particle collection efficiency. Therefore, the optimized design can be applied to subway platforms to draw in exhaust air and remove particulate matter at the same time.
This paper presents a novel ARAP (as-rigid-as-possible) approach to real-time simulation of physics-based deformation. To cope with one, two and three dimensional deformable bodies in an efficient, robust and uniform manner, we introduce a deformation graph of oriented particles and formulate the corresponding ARAP deformation energy. For stable time integration of the oriented particles, we develop an implicit integration scheme formulated in a variational form. Our method seeks the optimal positions and rotations of the oriented particles by iteratively applying an alternating local/global optimization scheme. The proposed method is easy to implement and computationally efficient to simulate complex deformable models in real time.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.189-191
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2016
실시간 물리 기반 3D 시뮬레이션에서 연산속도는 매우 중요한 요소이다. 객체의 움직임이나 변형과 같은 현상들은 복잡한 연산을 통해서 계산되기 때문에 일반적으로 시뮬레이션의 정확도와 연산속도는 반비례 관계에 있다. 현재 출시되고 있는 대부분의 게임에서는 물체의 움직임을 정확하게 표현하기보다 연산량을 줄이기 위해 물체의 움직임이나 변형을 비슷하게 표현하는데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 OpenGL 4.3의 Compute shader를 사용하여 다이내믹 시뮬레이션의 연산 작업을 GPU 병렬처리로 처리하였다. Compute shader에서 파티클의 움직임을 계산하고 Shader storage buffer object에 저장하고 파티클들의 작업량을 적절한 Workgroup의 크기로 나누어 할당하여 최적의 처리속도를 제공하도록 구현하였다. Compute shader에서 파티클의 움직임을 표현하기 위해서 수치해법 중의 하나인 Euler method를 사용하였으며 실험 결과 파티클의 수가 4,194,304개일 때 CPU 방법에 비해 약 182배 빠른 연산속도 결과를 보였다. 추후 Compute shader를 활용하여 연산량이 많은 분야에 적용 가능할 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2009.05a
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pp.37.2-37.2
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2009
다이렉트 프린팅 방식에 대한 수요가 높아지면서 마이크로 노즐에 대한 수요도 높아지고 있다. 마이크로 노즐은 Nano particle deposition system (NPDS)에서 가장 중요한 부분으로 금속이나 세라믹 분말을 음속으로 가속시키는 역할을 한다. 또한 마이크로 노즐은 마이크로 스페이스 셔틀과 주사바늘이 없는 약물 주사 시스템 등의 많은 분야에서 사용 가능하다. 이러한 마이크로 노즐은 대부분 기계적 절삭법을 이용하여 알루미늄으로 만들어져왔다. 하지만 알루미늄으로 만들어진 마이크로 노즐은 경도가 낮아 세라믹 나노 입자를 적층하는 것에 적절치 못하며 사용가능한 수명이 짧다는 단점을 가지고 있다. 또한 가장 큰 단점으로 노즐목을 1mm이하로 제작하는 것이 어렵다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 Si wafer를 Deep RIE 방식을 이용하여 3차원적으로 제작하였다. Deep RIE 방식 중 BOSCH process를 이용하였다. 이렇게 만들어진 마이크로 노즐은 다이렉트 프린팅 방식중 하나인 NPDS에 적용하였다. Si wafer로 만들어진 마이크로 노즐이 적용된 NPDS를 이용하여 graphite 분말을 가속하여 적층 실험을 실시하였다 이와 함께 전산 유체 역학(CFD)를 이용하여 마이크로 노즐일 이용한 초음속 가속 가능 여부를 판단하였다. 전산 유체 역학은 유한 요소법을 이용하여 유체의 거동을 시뮬레이션을 통하여 예측하는 것으로 마이크로 노즐 내에서 유체의 흐름을 예상할 수 있다. 실제 실험의 결과와 전산 유체 역학을 이용한 시뮬레이션 결과dml 비교 분석을 실시하였다.
Since airborne bacteria have been known to aggravate indoor air quality, studies on reducing bacteria particles increase recently. In this study, a chamber(0.8m x 0.8m x 1.56m) system was built in order to simulate real conditions for reducing airborne bacteria, and evaluated by a simple aerosol reduction test. A method utilizing CFD(Computational Fluid Dynamics) simulation was used to detect the horizontal cross-sectional area which represents particle distribution in the chamber. Then an air-cleaner with HEPA filter and Carbon Fiber Ionizer was located on that area for aerosol reduction test. The CFD result found the area was located at 0.2m height from the bottom of the chamber, and the test showed aerosol reduction efficiencies using measurements of number concentration and CFU(colony forming unit) per each case. At the measurement of number concentration, the reduction efficiency of air-cleaner with filter and ionizer(Case 3) was about 90% after 4 minutes from the stop of the bacteria injection, and that with only filter(Case 2) was about 90% after 8 minutes from the beginning. Lastly, that without filter and ionizer(Case 1) was about 30% after 10 minutes. At the measurement of CFU, it shows similar results but it is related to viability of bio-aerosol.
The use of unmanned aerial vehicle (UAV) have been regarded as a promising technique in both military and civilian applications. Nevertheless, due to the lack of relevant and regulations and laws, the misuse of illegal drones poses a serious threat to social security. In this paper, aiming at deriving the three-dimension optimal surveillance trajectories for group monitoring drones, we develop a group trajectory planner based on the particle swarm optimization and updating mechanism. Together, to evaluate the trajectories generated by proposed trajectory planner, we propose a group-objectives fitness function in accordance with energy consumption, flight risk. The simulation results validate that the group trajectories generated by proposed trajectory planner can preferentially visit important areas while obtaining low energy consumption and minimum flying risk value in various practical situations.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.2
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pp.391-399
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2012
This paper proposes a particle filter approach for SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) of a mobile robot. The SLAM denotes estimation of both the robot location and map while the robot navigates in an unknown environment without map. The proposed method estimates robot location simultaneously with the locations of the ultrasonic beacons which constitute landmarks for navigation. The particle filter method represents the locations of the robot and landmarks in probabilistic manner by the distribution of particles. The method takes care of the uncertainty of the landmarks' location as well as that of the robot motion. Therefore, the locations of the landmarks are updated including uncertainty at every sampling time. Performance of the proposed method is verified through simulation and experiments. The method yields practically useful mapping information even if the range data from the landmarks include random noise. Also, it provides more accurate and robust estimation of the robot location than the usual least squares methods or dead-reckoning method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.2
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pp.186-190
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2015
Intelligent vehicle plans motion and navigate itself based on the surrounding environment perception. Hence, the precise environment recognition is an essential part of self-driving vehicle. There exist many vulnerable road users (e.g. vehicle, pedestrians) on vehicular driving environment, the vehicle must percept all the dynamic obstacles accurately for safety. In this paper, we propose an multiple vehicle tracking algorithm using microwave radar. Our proposed system includes various special features. First, exceptional radar measurement model for vehicle, concentrated on the corner, is described by mixture density network (MDN), and applied to particle filter weighting. Also, to conquer the curse of dimensionality of particle filter and estimate the time-varying number of multi-target states, reversible jump markov chain monte carlo (RJMCMC) is used to sampling step of the proposed algorithm. The robustness of the proposed algorithm is demonstrated through several computer simulations.
Jinhyo, Park;Jeonggeon, Kim;Seungwook, Lee;Donggeun, Lee
Particle and aerosol research
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v.18
no.4
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pp.129-136
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2022
The line width of circuits in semiconductor devices continues to decrease down to a few nanometers. Since nanoparticles attached to the patterned wafer surface may cause malfunction of the devices, it is crucial to remove the contaminant nanoparticles. Physical cleaning that utilizes momentum of liquid for detaching solid nanoparticles has recently been tested in place of the conventional chemical method. Dropwise impaction has been employed to increase the removal efficiency with expectation of more efficient momentum exchange. To date, most of relevant studies have been focused on drop spreading behavior on a horizontal surface in terms of maximum spreading diameters and average spreading velocity of drop. More important is the local liquid velocity at the position of nanoparticle, very near the surface, rather than the vertical average value. In addition, there are very scarce existing studies dealing with microdroplet impaction that may be desirable for minimizing pattern demage of the wafer. In this study, we investigated the local velocity distribution in spreading liquid film under various impaction conditions through the CFD simulation. Combining the numerical results with the particle removal model, we estimated an effective cleaning diameter (ECD), which is a measure of the particle removal capacity of a single drop, and presented the predicted ECD data as a function of droplet's velocity and diameter particularly when the droplets are microns in diameter.
Simulating the clumping and stiffness of wet hair or fur is a challenging problem. The dynamics of wet hair or fur is characterized by the clumping and stiffness at the tip, which is easily seen in running animals or headbanging scenes. Existing methods address these phenomenon within pre-set scenarios. But there is no consensus on the method of depicting the details of wet hair. Hence, the present paper proposes a new method of modeling the clumping and stiffness of wet hair or fur. Previous studies focused on modeling the absorption of water into hair or fur, whereas this paper highlights a realistic simulation of wet hair. Unlike dry hair strands, wet hair strands adjacent to one another are subjected to the clumping force and gather together, while at the same time becoming stiff as the saturation of water increases. The proposed method builds on the surface tension model based on SPH (smoothed particle hydrodynamics) to simulate the clumping force and to adjust the hair elasticity by giving stiffness constraints. The present method enables a realistic simulation of wet hair by maintaining the clumping force of the wet hair even in dynamic motions, and by simulating the stiffness of hair in line with water saturation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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