Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.161-163
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2016
Organic semiconductors, in contrast with inorganic semiconductors, have DOS of the Gaussian distribution function which leads to difficulties to obtain the electron density with a closed equation. For this reason, the prediction of the device operation is extremely difficult in the development of OLED and the repetitive trial-and-error is required to find the appropriate electrical and optical properties of the devices. In this paper, the standard to analyze organic semiconductor is proposed by the optimization of the time and the accuracy which is necessary for the numerical calculation of the electron density in organic semiconductors.
Proceedings of the International Microelectronics And Packaging Society Conference
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2005.09a
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pp.67-88
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2005
Mold-Flow 3 Die Stack CSP of Mold array packaging with different Gate types. As high density package option such as 3 or 4 die stacking technologies are developed, the major concerning points of mold related qualities such as incomplete mold, exposed wires and wire sweeping issues are increased because of its narrow space between die top and mold surface and higher wiring density. Full 3D rheokinetic simulation of Mold flow for 3 die stacking structure case was done with the rheological parameters acquired from Slit-Die rheometer and DSC of commercial EMC. The center gate showed severe void but corner gate showed relatively better void performance. But in case of wire sweeping related, the center gate type showed less wire sweeping than corner gate types. From the simulation results, corner gate types showed increased velocity, shear stress and mold pressure near the gate and final filling zone. The experimental Case study and the Mold flow simulation showed good agreement on the mold void and wire sweeping related prediction. Full 3D simulation methodologies with proper rheokinetic material characterization by thermal and rheological instruments enable the prediction of micro-scale mold filling behavior in the multi die stacking and other complicated packaging structures for the future application.
Yoo, Ji Woo;Chae, Ki-Sang;Charpentier, A.;Lim, Jong Yun
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.24
no.8
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pp.606-612
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2014
Vehicle simulation models for noise and vibration prediction have been developed so far generally in two schemes. One is FE models generally used for problems below 200 Hz such as booming noise, and the other is SEA models for high frequencies of more than 1 kHz, representatively related to sound packages. There have been many researches to develop a simulation model for 200~1000 Hz, so-called mid-frequency region, and this paper shows one practical result that covers the trimmed body of a sedan vehicle. The simulation model is developed based on an FE model, and then FE elements at some areas are substituted with SEA elements to reduce DOFs. SEA panels are described by modal density, radiation efficiency, stiffness and damping characteristics that are found from some numerical assessments. Sound packages are modeled similarly as a conventional SEA model. The results obtained from the hybrid model were compared to experimental results. Predicted pressure and vibrational velocity generally show a good agreement. The developed simulation model and related technology are successfully being used in vehicle development process.
This study was conducted to compare and analyze gross calorific values from measurement methods of lignocellulosic biomass and calculation data from calorific value prediction models based on the elemental content. The deviation of Liriodendron tulipifera (LT) and Populus euramericana (PE) was shown 7.7 cal/g and 7.4 cal/g respectively in palletization method, which are within repeatability limit 28.8 cal/g of ISO FDIS 18125. In the case of Thailand charcoal (TC), nontreatment method and palletization method was satisfied with repeatability limit as 22.8 cal/g and 8.8 cal/g respectively. Seowon charcoal (SC) was shown deviation of 11.4 cal/g in nontreatment method, because the density and chemical affinity of sample increases as the carbon content increases from heat treatment at high temperature in the case of TC and SC. In addition, after applying the elemental content of each of these samples to the calorific value prediction models, the study found that Model Equation (3) was relatively consistent with measured calorific values of all these lignocellulosic biomass. Thus, study about the correlation between the density and size of particle should be conducted in order to select the measurement method for a wide range of solid biofuels in the future.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.12
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pp.212-219
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1998
During machining of dies and molds with sculptured surfaces. the cutter contact area changes continuously and results in cutting force variation. In order to implement cutting force prediction model into a CAM system, an effective and fast method is necessary. In this paper. a new method is proposed to predict mean cutting force. The cutter contact area in the spherical part of the cutter is obtained using Z-map, and expressed by the grids on the cutter plane orthogonal to the cutter axis. New empirical cutting parameters were defined to describe the cutting force in the spherical part of cutter. Before the mean cutting force calculation, the cutting force density in each grid is calculated and saved to force map on the cutter plane. The mean cutting force in an arbitrary cutter contact area can be easily calculated by summing up the cutting force density of the engaged grid of the force map. The proposed method was verifed through the slotting and slanted surface machining with various inclination angles. It was shown that the mean force can be calculated fast and effectively through the proposed method for any geometry including sculptured surfaces with cusp marks and holes.
The physical properties which must be considered as engineering factors affecting on the evaporation process of fruit juices are boiling point rise, density, viscosity, thermal conductivity and specific heat. These factors are varied with food ingredients, soluble solids, pressure and temperature. In the reserch, it has been worked to obtain the data and to develop prediction model for the boiling point rise as a faction of soluble solid and pressure by the regression of SPSS package program. For the prediction model of density, it was developed as a fuction of soluble solid content on apple and pear juices. For the viscosity model, it was establised by the factors of temperature and content of soluble solid through the optimization program.
Krivoshiev, Georgi -P.;Chalucova, Raina-P.;Dahm, Donald-J.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1132-1132
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2001
This work is a further development of the method created by G. Krivoshiev in 1996 for elimination of peel interference and prediction of fruit flesh optical density. In this investigation, as it was earlier, the objects are observed as being structured by three successive layer “AlongrightarrowOlongrightarrowB” denoting “peel-flesh-peel”. In the first version of the method the transmittances of the surface layers A and B were measured according to Kubelka-Munk theory by means of their diffuse reflectance. At that the overall transmittance T was approximated in the form of a multiplication approximation being valid for plane-parallel layers of a non-scattering material. In this work this approximation was done away with applying the theory of discontinuum, respectively Benfor's equations. As a result two mathematical models were created for non-destructive prediction of fruit flesh optical density. These models are different from the ones based solely on Kubelka-Munk theory, the destruction being marked by the terms 1n (1 - $R_{A}R_{0}$) and 1n (1 - $R_{A}R_{B}$), where: $R_{A}$ and $R_{B}$ are reflectance values for the surface layers A and B; $R_{0}$ is the average reflectance of the internal layer that could be obtained empirically by means of a preliminary measurement of sufficiently large number of physically peeled fruits of a given species and variety.
This study was conducted to predict the density changes according to concentration and temperature changes under freezing point. This information is needed for the design of freezing equipment and for the efficient utilization of refrigerating system. Orange juice, Apple juice, Grape juice and Sucrose solution were used for the measurement of density in this study at the temperature range from $-5^{\circ}C$ to $-40^{\circ}C$ and at the concentration range from 10 to 40%. The unfrozen water fraction of samples was determined by Heldman's method. The density values were determined by measuring the weight of a frozen solution at each temperature with a known volume. Solutions were placed in the thick-walled aluminum tubes. When the solution was frozen the excess ice was removed with a razor until the surface of the ice was flush with the top of the aluminum tube. The tube and ice were weighted immediately. Knowing the volume, tare weight, and final weight, the density could be determined. With this procedure, the data of density and unfrozen water fraction for fruit juices and sucrose solution were collected. The density prediction models of fruit juices and sucrose solution under freezing point were established by the optimization computer program with measured experimental data.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.4
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pp.131-143
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2014
We propose a no-reference perceptual fog density and visibility prediction model in a single foggy scene based on natural scene statistics (NSS) and perceptual "fog aware" statistical features. Unlike previous studies, the proposed model predicts fog density without multiple foggy images, without salient objects in a scene including lane markings or traffic signs, without supplementary geographical information using an onboard camera, and without training on human-rated judgments. The proposed fog density and visibility predictor makes use of only measurable deviations from statistical regularities observed in natural foggy and fog-free images. Perceptual "fog aware" statistical features are derived from a corpus of natural foggy and fog-free images by using a spatial NSS model and observed fog characteristics including low contrast, faint color, and shifted luminance. The proposed model not only predicts perceptual fog density for the entire image but also provides local fog density for each patch size. To evaluate the performance of the proposed model against human judgments regarding fog visibility, we executed a human subjective study using a variety of 100 foggy images. Results show that the predicted fog density of the model correlates well with human judgments. The proposed model is a new fog density assessment work based on human visual perceptions. We hope that the proposed model will provide fertile ground for future research not only to enhance the visibility of foggy scenes but also to accurately evaluate the performance of defog algorithms.
Solar energy, which is rapidly increasing in proportion, is being continuously developed and invested. As the installation of new and renewable energy policy green new deal and home solar panels increases, the supply of solar energy in Korea is gradually expanding, and research on accurate demand prediction of power generation is actively underway. In addition, the importance of solar radiation prediction was identified in that solar radiation prediction is acting as a factor that most influences power generation demand prediction. In addition, this study can confirm the biggest difference in that it attempted to predict solar radiation using medium-term forecast weather data not used in previous studies. In this paper, we combined the multi-linear regression model, KNN, random fores, and SVR model and the clustering technique, K-means, to predict solar radiation by hour, by calculating the probability density function for each cluster. Before using medium-term forecast data, mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE) were used as indicators to compare model prediction results. The data were converted into daily data according to the medium-term forecast data format from March 1, 2017 to February 28, 2022. As a result of comparing the predictive performance of the model, the method showed the best performance by predicting daily solar radiation with random forest, classifying dates with similar climate factors, and calculating the probability density function of solar radiation by cluster. In addition, when the prediction results were checked after fitting the model to the medium-term forecast data using this methodology, it was confirmed that the prediction error increased by date. This seems to be due to a prediction error in the mid-term forecast weather data. In future studies, among the weather factors that can be used in the mid-term forecast data, studies that add exogenous variables such as precipitation or apply time series clustering techniques should be conducted.
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