PLM(Product Lifecycle Management) is one of innovative manufacturing paradigms which leverages e-business technologies to allow a company's product content to be developed and integrated with all company business process through the extended enterprise. In these days, most construction companies also make an effort to enhance their systems for creating, sharing and managing information to improve business efficiency through entire lifecycle of project execution. Because of different needs, business process and diverse engineering activities such as design, structural analysis, installing simulation, documents and data managements, a new paradigm for construction companies is needed to manage and share the entire workflow, and information in total project lifecycle. In this paper, we conducted user requirement and business process analysis of the construction to design architecture of C-PLM(Construction Project Lifecycle management) and implement a prototype of C-PLM systems based on commercial PDM system.
Mahadevan, Radhakrishnan;Burgard, Anthony P.;Famili, Iman;Dien, Steve Van;Schilling, Christophe H.
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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제10권5호
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pp.408-417
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2005
Increasing numbers of value added chemicals are being produced using microbial fermentation strategies. Computational modeling and simulation of microbial metabolism is rapidly becoming an enabling technology that is driving a new paradigm to accelerate the bioprocess development cycle. In particular, constraint-based modeling and the development of genome-scale models of industrial microbes are finding increasing utility across many phases of the bioprocess development workflow. Herein, we review and discuss the requirements and trends in the industrial application of this technology as we build toward integrated computational/experimental platforms for bioprocess engineering. Specifically we cover the following topics: (1) genome-scale models as genetically and biochemically consistent representations of metabolic networks; (2) the ability of these models to predict, assess, and interpret metabolic physiology and flux states of metabolism; (3) the model-guided integrative analysis of high throughput 'omics' data; (4) the reconciliation and analysis of on- and off-line fermentation data as well as flux tracing data; (5) model-aided strain design strategies and the integration of calculated biotransformation routes; and (6) control and optimization of the fermentation processes. Collectively, constraint-based modeling strategies are impacting the iterative characterization of metabolic flux states throughout the bioprocess development cycle, while also driving metabolic engineering strategies and fermentation optimization.
Many customers are no longer satisfied with mass-produced goods. They are demanding customization and rapid delivery of innovative products. Many companies are now realizing that the best way to reduce life cycle costs is to evolve a more effective product development paradigm using Internet and web based technologies. Yet there remains a gap between current market demands and product development paradigms. The existing CAD systems require that product developers possess all the design analysis tools in-house making it impractical to employ all the needed and newest tools. Hence, this paper addresses how assembly operation analysis can be embedded transparently and remotely into a service-oriented collaborative assembly design environment. A new assembly operation analysis framework is introduced and a relevant architecture and tools are developed to realize the framework. Instead of the current sequential process for verifying and validating an assembly design, a new Virtual Assembly Analysis (VAA) method is introduced in the paper to predict the various effects of joining during actual collaborative design. As a case study, arc welding and riveting processes are investigated. New service-oriented VAA architecture and its VAA components are proposed and implemented on prototype mechanical assemblies.
Automatic generation of the mid-surfaces of a CAD model is becoming a useful function in that it can help increase the efficiency of engineering analysis as far as it does not affect the result seriously. Several methods had been proposed previously to automatically generate the mid-surfaces, but they often failed to generate the mid-surfaces of complex CAD models. Due to the inherent difficulty of this mid-surface generation problem, it may not be possible to come up with a complete and general method to solve this problem. Since a method that can handle a specific case may not work for different cases, it seems that developing case-specific methods ends up with solving only a fraction of the problem. In this paper, therefore, we propose a method to generate mid-surfaces based on a divide-and-conquer paradigm. This method first decomposes a complex CAD model into simple volumes. The mid-surfaces of the simple volumes are automatically generated by the existing methods, and then they are converted into the mid-surfaces of the original CAD model.
Al-Riyami 와 Paterson$^{[1]}$ 은 Certificateless 공개키 시스템이라 부르는 새로운 공개키 패러다임을 제안하였다. 이 시스템은 공개키 암호기법과 ID-기반 암호기법 각각의 장점을 가지고 있다. 즉, 기존의 공개키 기반 구조상의 인증서를 필요로 하지 않으면서도 ID기반 암호 시스템의 본질적 성질인 키위탁(key escrow) 관련 파생문제를 가지지 않는다. 본 논문에서 우리는 양방향 사용자 인증을 만족하는 인증서를 사용하지 않는 효율적 암호 스킴을 제안한다. 제안하는 스킴의 안전성은 computational Diffie-Hellman 문제(CDHP)와 bilinear Diffie-Hellman 문제(BDHP)의 어려움에 기반한다. 기밀성과 위조 불가능성을 위한 안전성을 증명하기 위하여 모델을 설정하고 제안된 스킴이 랜덤한 오라클(random oracle) 모델에서 안전함을 증명한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2292-2313
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2023
With improving computing performance, various digital platforms are being developed to enable easily utilization of high-performance computing environments. EDISON 1.0 is an online simulation platform widely used in computational science and engineering education. As the research paradigm changes, the demand for developing the EDISON 1.0 platform centered on simulation into the EDISON 2.0 platform centered on data and artificial intelligence is growing. Herein, a data framework, a core module for data-centric research on EDISON 2.0 digital platform, is proposed. The proposed data framework provides the following three functions. First, it provides a data repository suitable for the data lifecycle to increase research reproducibility. Second, it provides a new data model that can integrate, manage, search, and utilize heterogeneous data to support a data-driven interdisciplinary convergence research environment. Finally, it provides an exploratory data analysis (EDA) service and data enrichment using an AI model, both developed to strengthen data reliability and maximize the efficiency and effectiveness of research endeavors. Using the EDISON 2.0 data framework, researchers can conduct interdisciplinary convergence research using heterogeneous data and easily perform data pre-processing through the web-based UI. Further, it presents the opportunity to leverage the derived data obtained through AI technology to gain insights and create new research topics.
This paper delves into the symbiotic integration of coding and mathematics education, aimed at cultivating computational thinking and enriching mathematical problem-solving proficiencies. We have identified a corpus of scholarly articles (n=38) disseminated within the preceding two decades, subsequently culling a portion thereof, ultimately engendering a contemplative analysis of the extant remnants. In a swiftly evolving society driven by the Fourth Industrial Revolution and the ascendancy of Artificial Intelligence (AI), understanding the synergy between these domains has become paramount. Mathematics education stands at the crossroads of this transformation, witnessing a profound influence of AI. This paper explores the evolving landscape of mathematical cognition propelled by AI, accentuating how AI empowers advanced analytical and problem-solving capabilities, particularly in the realm of big data-driven scenarios. Given this shifting paradigm, it becomes imperative to investigate and assess AI's impact on mathematics education, a pivotal endeavor in forging an education system aligned with the future. The symbiosis of AI and human cognition doesn't merely amplify AI-centric thinking but also fosters personalized cognitive processes by facilitating interaction with AI and encouraging critical contemplation of AI's algorithmic underpinnings. This necessitates a broader conception of educational tools, encompassing AI as a catalyst for mathematical cognition, transcending conventional linguistic and symbolic instruments.
OpenMP is becoming more and more useful as a simple parallel processing paradigm on SMP (Shared Memory Multi-Processors) computing environment with the development of multi-core processors. However, very few data is available publically regarding the OpenMP performance in CFD (Computational Fluid Dynamics). In the present study a CFD test suite is prepared for the performance evaluation of OpenMP on various multi-core systems. The test suite is composed of two-dimensional numerical simulations for inviscid/viscous and reacting/non-reacting flows using three different levels of grid systems. One to five test runs were carried out on various systems from dual-core dual threads to 16-core 32-threads systems by changing the number of threads engaged for each test up to 80. The results exhibit some interesting results and the lessons learned from the tests would be quite helpful for the further use of OpenMP for CFD studies using multi-core processor systems.
Genetic programming (GP) is an extension of a genetic algoriths paradigm, deals with tree structures representing computer programs as individuals. In recent, there have been many research activities on applications of GP to various engineering problems including system identification, data mining, function approximation, and so forth. However, standard GP suffers from the lack of the estimation techniques for numerical parameters of the GP tree that is an essential element in treating various engineering applications involving real-valued function approximations. Unlike the other research activities, where nonlinear optimization methods are employed, I adopt the use of a weighted linear associative memory for estimation of these parameters under GP algorithm. This approach can significantly reduce computational cost while the reasonable accurate value for parameters can be obtained. Due to the fact that the GP algorithm is likely to fall into a local minimum, the GP algorithm often fails to generate the tree with the desired accuracy. This motivates to devise a group of additive genetic programming trees (GAGPT) which consists of a primary tree and a set of auxiliary trees. The output of the GAGPT is the summation of outputs of the primary tree and all auxiliary trees. The addition of auxiliary trees makes it possible to improve both the teaming and generalization capability of the GAGPT, since the auxiliary tree evolves toward refining the quality of the GAGPT by optimizing its fitness function. The effectiveness of this approach is verified by applying the GAGPT to the estimation of the principal dimensions of bulk cargo ships and engine torque of the passenger car.
Parallel implementation and performance assessment of the grid assembly in a structured chimera grid approach is studied. The grid assembly process, involving hole cutting and searching donor, is parallelized on the PC cluster. A message passing programming model based on the MPI library is implemented using the single program multiple data(SPMD) paradigm. The coarse-grained communication is optimized with the minimized memory allocation because that the parallel grid assembly can access the decomposed geometry data in other processors by only message passing in the distributed memory system such as a PC cluster. The grid assembly workload is based on the static load balancing tied to flow solver. A goal of this work is a development of parallelized grid assembly that is suited for handling multiple moving body problems with large grid size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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