Composite materials have various complicated characteristics depending on the ply materials, ply orientations, ply stacking sequences and boundary conditions. Therefore, it is difficult to analyze composite materials. For efficient use of composite materials in engineering applications, the dynamic behavior such as natural frequencies and nodal patterns should be identified. This study presents FEM results for the free vibration of symmetrically and antisymmetrically laminated composite and hybrid composite rectangular plates. The natural frequencies of laminated composite rectangular plates having the various boundary conditions (completely clamped, 2-edge clamped, cantilevered) are experimentally obtained. In order to demonstrate the validity of the experiment, FEM analysis using ANSYS was performed and natural frequencies experimentally obtained is compared with that calculated by FEM analysis. The results obtained from both experiment and FEM analysis show a good agreement.
This paper describes a sonic polygonal multiple reflection range sensor (SPMRS), which uses multiple reflection properties usually ignored in ultrasonic sensors as disturbances or noises. Targets such as a plane, corner, edge, or cylinder in indoor environments can easily be detected by the multiple reflection patterns obtained with a SPMRS system. Target classification and feature data extraction, such as distance and azimuth to the target, are computed simultaneously by considering the geometrical relationships between the detected targets, and finally the environment model is generated by refining the detected targets. In addition, the narrow field of view of a sonar range sensor is increased and the scanning time is reduced by active motion of the SPMRS stepping servomechanism.
Area selective atomic layer deposition (AS-ALD) is a bottom-up nanopattern fabrication method that can grow the ALD films only on the desired substrate areas without using photolithography and etching processes. Particularly, AS-ALD has attracted great attention in the semiconductor manufacturing process due to its advantage in reducing edge placement error by fabricating self-aligned patterns. In this paper, the basic principles and characteristics of AS-ALD are described. In addition, various approaches for achieving AS-ALD with excellent selectivity were comprehensively reviewed. Finally, the technology development to overcome the selectivity limit of AS-ALD was introduced along with future prospects.
Cardiac disease is the most common cause of death worldwide. Therefore, detection and classification of electrocardiogram (ECG) signals are crucial to extend life expectancy. In this study, we aimed to implement an artificial intelligence signal recognition system in field programmable gate array (FPGA), which can recognize patterns of bio-signals such as ECG in edge devices that require batteries. Despite the increment in classification accuracy, deep learning models require exorbitant computational resources and power, which makes the mapping of deep neural networks slow and implementation on wearable devices challenging. To overcome these limitations, spiking neural networks (SNNs) have been applied. SNNs are biologically inspired, event-driven neural networks that compute and transfer information using discrete spikes, which require fewer operations and less complex hardware resources. Thus, they are more energy-efficient compared to other artificial neural networks algorithms.
In this study, we present experimental results of cavitating flow around a vortex generator which is used to improve the flow in the wake of ships and enhance propulsion efficiency. We conducted experiments at the CNU cavitation tunnel on a total of six vortex generators, two different aspect ratios and three taper ratios. We recorded cavity patterns using a high-speed camera and quantitatively evaluated cavity fraction using OpenCV. The most important finding of this study is that the vortex cavity generated at a root leading edge of the vortex generator develops at a specific angle.
Artificial Intelligence of Things (AIoT), which combines AI and the Internet of Things (IoT), has recently gained popularity. Deep neural networks (DNNs) have achieved great success in many applications. Deploying complex AI models on embedded boards, nevertheless, may be challenging due to computational limitations or intelligent model complexity. This paper focuses on an AIoT-based system for smart sewing automation using edge devices. Our technique included developing a detection model and a decision tree for a sufficient testing scenario. YOLOv5 set the stage for our defective sewing stitches detection model, to detect anomalies and classify the sewing patterns. According to the experimental testing, the proposed approach achieved a perfect score with accuracy and F1score of 1.0, False Positive Rate (FPR), False Negative Rate (FNR) of 0, and a speed of 0.07 seconds with file size 2.43MB.
Dendritic cells (DCs) are professional antigen-presenting cells (APCs) that bridge innate and adaptive immune responses, thereby leading to immune activation. DCs have been known to recognize pathogen-associated molecular patterns such as lipopolysaccharides (LPS) and nucleic acids via their pattern recognition receptors, which trigger signaling of their maturation and effector functions. Furthermore, DCs take up and process antigens as a form of peptide loaded on the major histocompatibility complex (MHC) and present them to T cells, which are responsible for the adaptive immune response. Conversely, DCs can also play a role in inducing immune suppression under specific circumstances. From this perspective, the role of DCs is related to tolerance rather than immunity. Immunologists refer to these special DCs as tolerogenic DCs (tolDCs). However, the definition of tolDCs is controversial, and there is limited information on their development and characteristics. In this review, we discuss the current concept of tolDCs, cutting-edge methods for generating tolDCs in vitro, and future applications of tolDCs, including clinical use.
Secondary vegetation. the holistically integrated system of nature and human being, is the complicated ecosystem that is composed of natural and man-created factors. Understanding the ecological function of secondary vegetation supplies us many important informations for sustainable landscape management and ecological restoration planning. In this research, we tried to examine the shape effect of vegetation patch on early structure of populations of pine and oaks. Moreover. we also tried to clarify the ecological functions of patch edge by exploring the patch effect on germination using patch index. In addition, we present the landscape structure of man -made vegetation of our study area, and setting experimental design of research. Vegetation landscape of study area is typical human disturbed landscape mainly composed of disturbance patches. Vegetation types of graveyard and managed pine forest were controlled by periodically repeated management. However, current seedlings of pine occurred well at both vegetation types. Presence of both saplings were more controlled in managed pine forest (PDM) and graveyard (G) than those of undergrowth (PD) and forest edge (FE) with canopy trees. The number of pine seedlings increased with patch size and patch perimeter. That of oak seedlings was, however, not significantly different. Larger graveyards provided higher light availability for germination of pine seedlings. We think, however, most seedlings of both species in the large sized graveyards without shade will die more easily than that of small sized ones before rainy summer. Relationships between patch shape and germination of two woody species cannot be exactly explained enough yet in these results. More informations on spatial interaction of the total species with differently sized patches are necessary to solve the concept of patch effect on species colonization.
본 논문에서는 가상 시점 영상을 생성하는 과정에서 발생하는 가려짐 영역(occlusion region)을 보상하는 기법을 제안한다. 기존에 제안되었던 가려짐 영역 보상 기법들이 가려짐 영역이 발생한 주변 화소를 그대로 이용하거나, 평균값 또는 중간값을 이용하여 보상하기 때문에 시차의 분포 특성을 고려하기 어렵고 따라서 보상된 영역에서 시차의 정확성이 보장되지 않는다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 에너지 편향치 또는 특징점 기반의 영상 크기 조절 방법인 심카빙(seam carving) 기법의 기본 원리를 응용하여 가려짐 영역을 보상하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 먼저 소벨 마스크(Sobel mask)를 사용해 영상의 에지 맵을 검출하고, 이진화 과정과 세선화 과정을 거친 후 심카빙 기법을 응용하여 원 영상과 세선화 된 에지 맵의 에너지 패턴을 구한다. 구한 에너지 패턴으로 가려짐 영역을 보상하게 된다. 다양한 영상에 적용하여 제안된 기법의 성능을 실험하였고, 그 결과 기존의 보상 방법에 비해 영상의 중요 정보를 손상시키지 않고 가려짐 영역을 비교적 정확하게 보상하는 것을 확인하였다.
As the modern society has become highly industrialized and functionalized, the entry of women in public affairs has become brisk and extensive, and the studies of jackets which can satisfy the functions and designs for various activities have become important. Especially in the tailored collar which is the typical collar for female jackets, the studies such as scientific original form design, and design evaluation through analyzing functionality and sensitivity and others must be systematically carried out. In this study, therefore, the objective was placed in examining the actual state of the production of the tailored collar in the field of production first, and inquiring the general theories on the constituent elements of tailored-collar and production methods by analyzing it and comparing it with the educational tailored-collar production methods. First, in regard to the relation between the collar and the length of the backside neck of the bodice, in most cases, they were employing the method to enlarge the length of the backside neck of the bodice by shortening the length of the neck-base girth. That is, they were processing in order that the self collar band inside of the roll line and the fall of the collar can make a soft curved line. Second, when producing tailored-collar patterns, it is desirable to very the inclination according to the breath of the collar or thickness of the fabric because the stability of the inclination of the collar differs depending on the condition the collar is set, the girth of the collar edge. the broader the breath of the collar becomes, the thicker the fabric becomes, and the more the cloth is against the cold, it is necessary to make the inclination larger. Third, in the size relation between the upper collar and under collar, when sewing collars, it becomes thick and stabilized as it goes from the part in which extra pieces were put to the part in which extra pieces are not put. So you must make the upper collar larger by putting in extra pieces. The amount to be put in differs depending on characteristics of the materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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