We demonstrate an intriguing liquid crystal display (LCD) mode that comprises an optically isotropic liquid crystal (LC) composite incorporating with inplane electric field geometry. No surface treatment, such as rubbing, is required to fabricate the LCD mode because it is based on an optically isotropic state. The measured response time was of submillisecond order. The LCD mode has several unique features such as fast response, continuous grayscale capability, and a high contrast ratio.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.3
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pp.210-220
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2003
This work presents a method of point to surface assignment fur 3D metrology of solder pastes on PCB. A bounding box enclosing the solder paste tightly on all sides is introduced to avoid incorrect assignment. The shape of bounding box fur solder paste brick is variable according to geometry of measured points. The surface geometry of bounding box is obtained by using five peaks selected in the histogram of normalized gradient vectors. By using the bounding box enclosing the solder pastes, the task of point-to-surface assignment has been successfully conducted, then geometrical features are obtained through the task of surface fitting.
A 3D FEM (Finite Element Method) based Helmholtz solver has been commonly used to characterize fundamental acoustic behavior and investigate dynamic instability features in many combustion systems. In this approach, a geometrical simplification of the target system has been generally made in order to reduce computational time and cost because a real combustor and fuel nozzle have a very complicated flow passage. The feasibility of these simplifications is quantitatively investigated in a small aero gas turbine nozzle in term of acoustic characteristics. It is found that the simplification in a nozzle geometry during the 3D FEM analysis process has no great influence on the acoustic modeling results, while the calculation complexity can be improved for a similar modeling accuracy.
Currently, there is a considerable interest in 3D object reconstruction using terrestrial laser scanner (TLS) systems due to their ability to automatically generate a considerable amount of points in a very short time. To fully map an object, multiple scans are captured. The different scans need to be registered with the help of the point cloud in the overlap regions. To guarantee reliable registration, the scans should have large overlap ratio with good geometry for the estimation of the transformation parameters among these scans. The objective of this paper is to propose a registration method that relaxes/eliminates the overlap requirement through the utilization of photogrammetrically reconstructed features. More specifically, a point-based procedure, which utilizes non-conjugate points along corresponding linear features from photogrammetric and TLS data, will be used for the registration. The non-correspondence of the selected points along the linear features is compensated for by artificially modifying their weight matrices. The paper presents experimental results from simulated and real datasets to illustrate the feasibility of the proposed procedure.
Alfaidi, Aseel;Alshahrani, Abdullah;Aljohani, Maha
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.195-207
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2022
COVID-19 has remained one of the most serious health crises in recent history, resulting in the tragic loss of lives and significant economic impacts on the entire world. The difficulty of controlling COVID-19 poses a threat to the global health sector. Considering that Artificial Intelligence (AI) has contributed to improving research methods and solving problems facing diverse fields of study, AI algorithms have also proven effective in disease detection and early diagnosis. Specifically, acoustic features offer a promising prospect for the early detection of respiratory diseases. Motivated by these observations, this study conceptualized a speech-based diagnostic model to aid in COVID-19 diagnosis. The proposed methodology uses speech signals from confirmed positive and negative cases of COVID-19 to extract features through the pre-trained Visual Geometry Group (VGG-16) model based on Mel spectrogram images. This is used in addition to the K-means algorithm that determines effective features, followed by a Genetic Algorithm-Support Vector Machine (GA-SVM) classifier to classify cases. The experimental findings indicate the proposed methodology's capability to classify COVID-19 and NOT COVID-19 of varying ages and speaking different languages, as demonstrated in the simulations. The proposed methodology depends on deep features, followed by the dimension reduction technique for features to detect COVID-19. As a result, it produces better and more consistent performance than handcrafted features used in previous studies.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.1
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pp.45-57
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2007
Recently, the development of sensor devices has accelerated researches on advanced technologies like Wireless Sensor Networks. Moreover, spatial sensors using GPS lead to the era of the Ubiquitous Computing Environment which generally uses spatial information and non-spatial information together. In this new era, a real-time processing system for spatial sensor data is essential. In this reason, new data processing systems called DSMS(Data Stream Management System) are being developed by many researchers. However, since most of them do not support geometry types and spatial functions to process spatial sensor data, they are not suitable for the Ubiquitous Computing Environment. For these reasons, in this paper, we designed and implemented a spatial DSMS by extending STREAM which stands for STanford stREam datA Manager, to solve these problems. We added geometry types and spatial functions to STREAM in order to process spatial sensor data efficiently. In addition, we implemented a Spatial Object Manager to manage shared spatial objects within the system. Especially, we implemented the Simple Features Specification for SQL of OGC for interoperability and applied algorithms in GEOS to our system.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.557-561
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2014
In this work, Altair Engineering's vibroacoustic modeling approach is used to simulate the acoustic signature of a simplified automobile in a wind tunnel. The modeling approach relies on a two step procedure involving simulation and extraction of acoustic sources using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation followed by propagation of the acoustic energy within the structure and passenger compartment using a structural dynamics solver. The tools necessary to complete this process are contained within Altair's HyperWorks CAE software suite. The CFD simulations are performed using AcuSolve and the structural simulations are performed using OptiStruct. This vibroacoustics simulation methodology relies on calculation of the acoustic sources from the flow solution computed by AcuSolve. The sources are based on Lighthill's analogy and are sampled directly on the acoustic mesh. Once the acoustic sources have been computed, they are transformed into the frequency domain using a Fast Fourier Transform (FFT) with advanced sampling and are subsequently used in the structural acoustics model. Although this approach does require the CFD solver to have knowledge of the acoustic simulation domain a priori, it avoids modeling errors introduced by evaluation of the acoustic source terms using dissimilar meshes and numerical methods. The aforementioned modeling approach is demonstrated on the Hyundai Simplified Model (HSM) geometry in this work. This geometry contains flow features that are representative of the dominant noise sources in a typical automobile design; namely vortex shedding from the passenger compartment A-pillar and bluff body shedding from the side view mirrors. The geometry also contains a thick poroelastic material on the interior that acts to reduce the acoustic noise. This material is modeled using a Biot material formulation during the structural acoustic simulation. Successful prediction of the acoustic noise within the HSM geometry serves to validate the vibroacoustic modeling approach for automotive applications.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.702-706
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1995
Integration of CAM and CAM information is important in the CIM era. For a CIM system, the feature representation can be a solution to the integration of product model data. These are geometry feature, functional feature, and manufacturing feature in the feature context. This paper proposes a framework to integrate the configuration design method, parametric modeling and the feature modeling method. The concept of design unit which is one level higher than functional feature and parametric modeling concept with functional features have been proposed.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.1
no.2
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pp.122-132
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1996
Features are generic shapes with which engineers associate certain attributes and knowledge useful in reasoning about the product. Feature-based modeling systems support additional levels of information beyond those available in geometric modelers. The objective of this study is to develop a PC level feature-based modeling system which explicitly represents dimensions of the part. The feature-based modeler retains all the benefits of traditional B-rep. solid models, and represents the dimensions at a high level of a abstraction so that dimension driven geometry can be achieved.
The finite element human head model is developed for traumatic injury assessment. The model is constructed based on the precise anatomical geometry and validated with test results. In this paper, structural and physiologic explanation of human head will be introduced as well as the modeling methodology. Some of simulation results are also chosen to present major features of the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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