Finite element method (FEM) has been widely used as a useful numerical method that can analyze complex engineering problems in electro-magnetics, mechanics, and others. CEMTool, which is similar to MATLAR, is a command style design and analyzing package for scientific and technological algorithm and a matrix based computation language. In this paper, we present new 3D FEM package in CEMTool environment. In contrast to the existing CEMTool 2D FEM package and MATLAB PDE (Partial Differential Equation) Toolbox, our proposed 3D FEM package can deal with complex 3D models, not a cross-section of 3D models. Consequently, with our new 3D FEM toolbox, we can analyze more diverse engineering Problems which the existing CEMTool 2D FEM package or MATLAB PDE Toolbox can not solve.
In a network, broadcasting is the dissemination of a message from a source node holding a message to all the remaining nodes through a call. This letter proposes a one-to-all broadcasting algorithm in the Petersen-torus network PT(n, n) for the single-link-available and multiple-link-available models. A PT(n, n) is a regular network whose degree is 4 and number of nodes is $10n^2$, where the Petersen graph is set as a basic module, and the basic module is connected in the form of a torus. A broadcasting algorithm is developed using a divide-and-conquer technique, and the time complexity of the proposed algorithm approximates n+4, the diameter of PT(n, n), which is the lower bound of the time complexity of broadcasting.
The purpose of this study was to develop a process management system to manage ingot fabrication and the quality of the ingot. The ingot is the first manufactured material of wafers. Operating data (trace parameters) were collected on-line but quality data (measurement parameters) were measured by sampling inspection. The quality parameters were applied to evaluate the quality. Thus, preprocessing was necessary to extract useful information from the quality data. First, statistical methods were employed for data generation, and then modeling was accomplished, using the generated data, to improve the performance of the models. The function of the models is to predict the quality corresponding to the control parameters. The dynamic polynomial neural network (DPNN) was used for data modeling that used the ingot fabrication data.
UCI is contributing to establishing and administrating CMS to improve the quality of contents efficiently and effectively. In these days, enterprises are also making a new try to manage copyrights of digital contents by use of DRM(Digital Right Management). UCI would be a good solution to solve this overburden. The objective of our research is to study on practical uses of various digital contents models on the basis of UCI. We introduce two business cases; one is publishment of digital contents and the other is DB service of digital contents.
Contactless electrical power transfer through an air gap is a revived technology for supplying energy to many movable applications including Maglev. In this paper, magnetic equivalent circuits and analytical models of contactless electrical power transfer systems are developed and evaluated through experiment. Overall coupling coefficient and overall efficiency are introduced as means for evaluating the systems' performance. Compensating capacitors in primary and secondary sides of the systems improve the overall coupling coefficient and overall efficiency. Using the analytical models, the effects of different parameters and variables such as air gap and load current are analyzed to give a high coupling coefficient and an improved efficiency of power transfer for different compensation structures.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.803-814
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2016
Recent times have seen an exponential increase in the amount of spatial data, which is in many cases associated with temporal data. Recent advances in computer technology and computation of hierarchical Bayesian models have enabled to analyze complex spatio-temporal data. Our work aims at modeling data of daily average nitrogen dioxide (NO2) levels obtained from 25 air monitoring sites in Seoul between 2003 and 2010. We considered an independent Gaussian process model and an auto-regressive model and carried out estimation within a hierarchical Bayesian framework with Markov chain Monte Carlo techniques. A Gaussian predictive process approximation has shown the better prediction performance rather than a Hierarchical auto-regressive model for the illustrative NO2 concentration levels at any unmonitored location.
Resent advances in computer technology have introduced a sophisticated capability for computing the biological fate of toxicants in a biological system. This methodology, which has drastically altered risk assessment skill in toxicology, is designed using all the mechanistic information, and all claim better accuracy with extrapolating capability Iron animal to people than conventional pharmacokinetic methods. Biologically based mathematical models in which the specific mechanistic steps governing tissue disposition(pharmacokinetics) and toxic action (pharmacodynamics) of chemicals are constructed in quantitative terms by a set of equations loading to prediction of the outcome of specific toxicological experiments by computer simulation. pharmacokinetic and pharmacodynamic models are useful in risk assessment because their mechanistic biological basis permits the high-to-low dose, route to route and interspecies extrapolation of the tissue disposition and toxic action of chemicals.
International journal of advanced smart convergence
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제9권2호
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pp.1-7
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2020
As the demand for health screening increases, there is a need for efficient design of screening items. We build machine learning models for health screening and recommend screening items to provide personalized health care service. When offline, a synthetic data set is generated based on guidelines and clinical results from institutions, and a machine learning model for each screening item is generated. When online, the recommendation server provides a recommendation list of screening items in real time using the customer's health condition and machine learning models. As a result of the performance analysis, the accuracy of the learning model was close to 100%, and server response time was less than 1 second to serve 1,000 users simultaneously. This paper provides an adaptive and automatic recommendation in response to changes in the new screening environment.
인터넷은 학교 교육정보화에 있어서 가장 중요한 인프라가 되었다. 따라서 학교 교육정보화 교육의 효율성을 위해서는 인터넷 적정 대역폭 제공 여부가 매우 중요한 요소이다. 특히 인터넷 신기술을 활용한 다양한 수업모형들이 개발되고 있으며, 이를 지원하기 위해서는 적재적소에 인터넷 적정대역폭이 제공되어야 한다. 본 연구는 현재 학교에서 사용하고 있는 인터넷 트래픽 유형 및 사용량을 분석하고, 이를 토대로 학교 급별 적정 대역폭 산정 방안을 제안하고자 한다.
T-splines are recently proposed mathematical tools for geometric modeling, which are generalizations of B-splines. Local refinement can be performed effectively using T-splines while it is not the case when B-splines or NURBS are used. Using T-splines, patches with unmatched boundaries can be combined easily without special techniques. In the present study, an analysis framework using T-splines is proposed. In this framework, T-splines are used both for description of geometries and for approximation of solution spaces. This analysis framework can be a basis of a CAD/CAE integrated approach. In this approach, CAD models are directly imported as the analysis models without additional finite element modeling. Some numerical examples are presented to illustrate the effectiveness of the current analysis framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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