In order to properly evaluate the spatio-temporal variations of groundwater flow, the data obtained in field experiments should be corroborated into numerical simulations. Particle tracking method is a simple simulation tool often employed in groundwater simulation to predict groundwater flow paths or solute transport paths. Particle tracking simulations visually show overall the particle flow path along the entire aquifer, but no previous simulation studies has yet described the parameter values at grid nodes around the particle path. Therefore, in this study, a new technical approach was proposed that enables acquisition of parameters associated with particle transport in grid nodes distributed in the center of the particle path in groundwater. Since the particle tracking path is commonly referred to as streamline, the algorithm and codes developed in this works designated streamline analysis method. The streamline analysis method can be applied in two-dimensional and three-dimensional finite element or finite difference grid networks, and can be utilized not only in the groundwater field but also in all fields that perform numerical modeling.
Park, Seung-Min;Park, Jun-Heong;Kim, Hyung-Bok;Sim, Kwee-Bo
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권2호
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pp.118-123
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2011
Video based object tracking normally deals with non-stationary image streams that change over time. Robust and real time moving object tracking is considered to be a problematic issue in computer vision. Multiple object tracking has many practical applications in scene analysis for automated surveillance. In this paper, we introduce a specified object tracking based particle filter used in an environment of multiple moving objects. A differential image region based tracking method for the detection of multiple moving objects is used. In order to ensure accurate object detection in an unconstrained environment, a background image update method is used. In addition, there exist problems in tracking a particular object through a video sequence, which cannot rely only on image processing techniques. For this, a probabilistic framework is used. Our proposed particle filter has been proved to be robust in dealing with nonlinear and non-Gaussian problems. The particle filter provides a robust object tracking framework under ambiguity conditions and greatly improves the estimation accuracy for complicated tracking problems.
This thesis investigates the jetting characteristics of an aerosol jet printing (AJP) process as a function of design and operating conditions. The governing equations of the AJP system are derived for experimentation and analysis. To understand the characteristics of the AJP system, it analyzes the jetting characteristics as a function of the flow rate of the carrier gas and the sheath gas, and the variation of the linewidth with the nozzle exit size based on particle tracking. The thesis focuses on computational fluid dynamics (CFD), which is a computer simulation. The particle tracking results obtained by CFD were analyzed using MATLAB. CFD analytical models can be analyzed in environments with different conditions and consider more specific situations than mathematical computational models. The validity of the CFD analysis is shown by comparing the experimental results with the CFD analysis.
This paper investigates the jetting characteristics of an aerosol jet printing (AJP) process as a function of design and operating conditions. The governing equations of the AJP system are derived for experimentation and analysis. To understand the characteristics of the AJP system, this thesis analyzes the jetting characteristics as a function of the flow rate of the carrier gas and the sheath gas, and the variation of the linewidth with the nozzle exit size based on particle tracking. This thesis focuses on computational fluid dynamics (CFD), which is a computer simulation. The particle tracking results obtained by CFD were analyzed using MATLAB. CFD analytical models can be analyzed in environments with different conditions and consider more specific situations than mathematical computational models. The validity of the CFD analysis is shown by comparing the experimental results with the CFD analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.693-709
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2018
In this paper, we propose a compact Convolutional Neural Network (CNN)-based tracker in conjunction with a particle filter architecture, in which the CNN model operates as an accurate candidates estimator, while the particle filter predicts the target motion dynamics, lowering the overall number of calculations and refines the resulting target bounding box. Experiments were conducted on the Online Object Tracking Benchmark (OTB) [34] dataset and comparison analysis in respect to other state-of-art has been performed based on accuracy and precision, indicating that the proposed algorithm outperforms all state-of-the-art trackers included in the OTB dataset, specifically, TLD [16], MIL [1], SCM [36] and ASLA [15]. Also, a comprehensive speed performance analysis showed average frames per second (FPS) among the top-10 trackers from the OTB dataset [34].
Ventilation of buildings provide occupants with comfort and plays a very informant role in supplying indoor ventilation requirement. Also, natural ventilation is more comfortable than forced ventilation taking account of mental comfort. Especially factors, airflow velocity and direction etc., should be reflected in establishment of comfortable indoor environment because indoor airflow can directly affect comfort of occupants. However, a device which enables indoor air movement to be analyzed has not existed until now. Hence, it has mostly depended on simulation results of fluid analysis but the results often differ far from reality. PST(Particle-Streak-Tracking) System, an alternative to improve this problem, is currently applied to natural ventilation in building, air conditioning, and airflow analysis in the inside of a plane etc. This study closely examine the property and strength and weakness of PST that is first introduced into KICT and then evaluate applicable possibility.
The disinfection method using UV has emerged as photodissociation in water disinfection. In order to predict performance for UV disinfection, CFD analysis was performed due to saving cost. Most CFD studies of UV reactor have used particle tracking method. However it demands additional analysis time, computing resource and phase besides working fluid. In this paper, pathogenic microorganisms' route is assumed to streamline of fluid to save computing time. the computational results are in good agreement with experimental results. The results of streamline method are compared with the particle tracking method. In conclusion, the effectiveness of streamline method for UV disinfection are confirmed.
The in-cylinder flow field of gasoline engine comprises unsteady compressible turbulent flows caused by the intake port, combustion chamber geometry. Thus, the quantitative analysis of the in-cylinder flow characteristics plays an important role in the improvement of engine performances and the reduction of exhaust emission. In order to obtain the quantitative analysis of the in-cylinder gas flows for a gasoline engine, the single-frame particle tracking velocimetry was developed, which is designed to measure 2-dimensional gas flow field. In this paper, influences of the swirl and tumble intensifying valves on the in-cylinder flow characteristics under the various intake flow conditions were investigated by using this PTV method. Based on the results of experiment, the generation process of swirl and tumble flow in a cylinder during intake stroke was clarified. Its effect on the tumble ratio at the end of compression stroke was also investigated.
한국가시화정보학회 2004년도 Proceedings of 2004 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.91-110
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2004
A comprehensive three-dimensional nano-particle tracking technique in micro- and nano-scale spatial resolution using the Total Internal Reflection Fluorescence Microscope (TIRFM) is discussed. Evanescent waves from the total internal reflection of a 488nm argon-ion laser are used to measure the hindered Brownian diffusion within few hundred nanometers of a glass-water interface. 200-nm fluorescence-coated polystyrene spheres are used as tracers to achieve three-dimensional tracking within the near-wall penetration depth. A novel ratiometric imaging technique coupled with a neural network model is used to tag and track the tracer particles. This technique allows for the determination of the relative depth wise locations of the particles. This analysis, to our knowledge is the first such three-dimensional ratiometric nano-particle tracking velocimetry technique to be applied for measuring Brownian diffusion close to the wall.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권6호
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pp.922-934
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2010
바다숲 조성용 시설물의 효율적인 배치를 위하여 수치실험을 통하여 바다숲 조성 예정지의 조석류에 의한 해수흐름을 분석하였으며, 분석된 해수흐름을 바탕으로 하여 해조포자의 거동을 파악하기 위하여 입자추적실험을 수행하였다. 수치실험에 사용된 수치모형은 EFDC(Environmental Fluids Dynamics Code)를 사용하였으며, 연직방향으로 총 5개 층으로 나누어 실험을 수행하였다. 실험결과, 바다숲 조성대상해역의 해수흐름패턴은 대상해역 바깥쪽의 주류에 크게 영향을 받고 있음을 알 수 있었고, 잔차류를 분석한 결과 크게 두 개의 순환 고리가 형성되어 있음을 확인하였다. 해수흐름의 패턴을 고려하여 3곳의 바다숲 시설물의 설치장소를 선정하고 저층에 입자를 투입하여 15일간 추적을 실시한 결과, 1번과 3번 정점은 해안선에 연하여 띠형태로 시설하며, 2번 정점은 연안에서 약 300 ~ 500m정도 떨어진 곳에 타원의 형태로 시설하는 것이 보다 효율적일 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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