Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.36D
no.3
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pp.48-58
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1999
In this paper, a new parallel computation method, which fully utilize the parallel processors both in mesh generation and FEM calculation for 2D/3D process simulation, is presented. High performance parallel FEM and parallel linear algebra solving technique was showed that excessive computational requirement of memory size and CPU time for the three-dimensional simulation could be treated successively. Our parallelized numerical solver successfully interpreted the transient enhanced diffusion (TED) phenomena of dopant diffusion and irregular shape of R-LOCOS within 15 minutes. Monte Carlo technique requires excessive computational requirement of CPU time. Therefore high performance parallel solving technique were employed to our cascade sputter simulation. The simulation results of Our sputter simulator allowed the calculation time of 520 sec and speedup of 25 using 30 processors. We found the optimized number of ion injection of our MC sputter simulation is 30,000.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.12
no.1
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pp.87-94
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2007
Many researchers have modeled complicated problems with distributed AI technologies in distributed environment. Especially, intelligent agent technology we often proposed among researchers as efficient method to solve the complicated problems because agent technology makes possibile to share different problem solving abilities among processors in distributed processing environment. In this paper, we propose multiagent system model to solve distributed scheduling problem. At this point we apple CSP techniques to the multiagent model as individual problem solving ability of member agents. Scheduling problem is divided into subproblems according to constraints by distributed resources, then each agent solves its subproblem using CSP solver in the proposed model. This method improves scheduling efficiency. For meeting scheduling problem of case study, we show CSP modeling process and suggest problem solving procedure by multiagent system model.
The purpose of this study was to explore the nine components of computational thinking (CT) practices and their operational definitions from the view of science education and to develop a CT practice framework that is going to be used as a planning and assessing tool for CT practice, as it is required for students to equip with in order to become creative problem solvers in $21^{st}$ century. We employed this framework into the earlier developed STEAM programs to see how it was valid and reliable. We first reviewed theoretical articles about CT from computer science and technology education field. We then proposed 9 components of CT as defined in technology education but modified operational definitions in each component from the perspective of science education. This preliminary CTPF (computational thinking practice framework) from the viewpoint of science education consisting of 9 components including data collection, data analysis, data representation, decomposing, abstraction, algorithm and procedures, automation, simulation, and parallelization. We discussed each component with operational definition to check if those components were useful in and applicable for science programs. We employed this CTPF into two different topics of STEAM programs to see if those components were observable with operational definitions. The profile of CT components within the selected STEAM programs for this study showed one sequential spectrum covering from data collection to simulation as the grade level went higher. The first three data related CT components were dominating at elementary level, all components of CT except parallelization were found at middle school level, and finally more frequencies in every component of CT except parallelization were also found at high school level than middle school level. On the basis of the result of CT usage in STEAM programs, we included 'generalization' in CTPF of science education instead of 'parallelization' which was not found. The implication about teacher education was made based on the CTPF in terms of science education.
Seoul National University, Tae-Hee Noh;Seoul National University, Kyung-Moon Jeon
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.17
no.1
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pp.11-19
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1997
Students' protocols obtained from think-aloud interviews were analyzed in the aspects of the success at first two problem-solving stages (understanding and planning), the time to complete a problem, the time at each problem-solving stage, the number of transition, and the transition rate. These were compared in the aspects of the context of problem, the success in solving problem, students' logical reasoning ability, spatial ability, and learning approach. The results were as follows:1. Students tended to spend more time in everyday contexts than in scientific contexts, especially at the stages of understanding and reviewing. The transition rate during solving a problem in everyday contexts was greater than that in scientific contexts. 2. Unsuccessful students spent more time at the stage of understanding, but successful students spent more time at the stage of planning. 3. Students' logical reasoning ability, as measured with the Group Assessment of Logical Thinking, was significantly correlated with the success in solving problem. Concrete-operational students spent more time in completing a problem, especially understanding the problem. 4. Students' spatial ability, as measured with the Purdue Visualization of Rotations Test and the Find A Shape Puzzle, was significantly correlated with their abilities to understand a problem and to plan for its solution. 5. Students' learning approach, as measured with the Questionnaire on Approaches to Learning and Studying, was not significantly correlated with the success in solving problem. However, the students in deep approach had more transitions and greater transition rates than the students in surface approach.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.36
no.3
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pp.363-369
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2012
The moderator thermal flow in the CANDU calandria is generally complex and highly turbulent because of the interaction of the buoyancy force with the inlet jet inertia. In this study, the prediction performance of turbulence models for the accurate analysis of the moderator thermal flow are assessed by comparing the results calculated with various types of turbulence models in the commercial flow solver FLUENT with experimental data for the test vessel at Sheridan Park Engineering Laboratory (SPEL).Through this comparative study of turbulence models, it is concluded that turbulence models that include the source term to consider the effects of buoyancy on the turbulent flow should be used for the reliable prediction of the moderator thermal flow inside the CANDU calandria.
This study is to investigate student's processes of problem solving using open-ended Geometric problems to understand student's thinking and behavior. One 8th grader participated in performing her learning in 5 lessons for June in 2006. The result of the study was documented according to Polya's four problem solving stages as follows: First, the student tended to neglect the stage of "understanding" a problem in the beginning. However, the student was observed to make it simplify and relate to what she had teamed previously Second, "devising a plan" was not simply done. She attempted to solve the open-ended problems with more various ways and became to have the metacognitive knowledge, leading her to think back and correct her errors of solving a problem. Third, in process of "carrying out" the plan she controled her solving a problem to become a better solver based on failure of solving a problem. Fourth, she recognized the necessity of "looking back" stage through the open ended problems which led her to apply and generalize mathematical problems to the real life. In conclusion, it was found that the student enjoyed her solving with enthusiasm, building mathematical belief systems with challenging spirit and developing mathematical power.
A phthalocyanine reactive dye was applied to nylon fibers to study the effects of the temperature and pH on % exhaustion and fixation. In addition, appropriate predictable empirical models, relatively new approaches in dyeing process, were developed incorporating interactions effects of temperature and pH for predicting the both % exhaustion and fixation. The significance of the mathematical model developed was ascertained using Excel regression (solver) analysis module. A very high correlation coefficient was obtained ($R^2=0.9895$ for % exhaustion, $R^2=0.9932$ for fixation) for the model which shows prominent prediction capacity of the model for the unknown conditions. The predictable polynomial equations developed from the Experimental results were thoroughly analyzed by ANOVA (Analysis of Variance) statistical concepts.
A conservative finite-volume numerical method for unstructured grids with the cell-centered method has been developed for computing flow and heat transfer by combining the attractive features of the existing pressure-based procedures with the advances made in unstructured grid techniques. This method uses an integral form of governing equations for arbitrary convex polyhedra. Care is taken in the discretization and solution procedure to avoid formulations that are cell-shape-specific. A collocated variable arrangement formulation is developed, i.e. all dependent variables such as pressure and velocity are stored at cell centers. For both convective and diffusive fluxes the forms superior to both accuracy and stability are particularly adopted and formulated through a systematic study on the existing approximation ones. Gradients required for the evaluation of diffusion fluxes and for second-order-accurate convective operators are computed by using a linear reconstruction based on the divergence theorem. Momentum interpolation is used to prevent the pressure checkerboarding and a segregated solution strategy is adopted to minimize the storage requirements with the pressure-velocity coupling by the SIMPLE algorithm. An algebraic solver using iterative preconditioned conjugate gradient method is used for the solution of linearized equations. The flow analysis code (PowerCFD) developed by the present method is evaluated for its application to several 2-D structured-mesh benchmark problems using a variety of unstructured quadrilateral and triangular meshes. The present flow analysis code by using unstructured grids with the cell-centered method clearly demonstrate the same accuracy and robustness as that for a typical structured mesh.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.18
no.5
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pp.108-114
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2010
The injection nozzle of an electro-hydraulic injector is being opened and closed by movement of a injector's needle which is balanced by pressure at the nozzle seat and at the needle control chamber, at the opposite end of the needle. In this study, the effects of needle movement in a piezo-driven injector on unsteady cavitating flows behavior inside nozzle were investigated by cavitation numerical model based on the Eulerian-Lagrangian approach. Aimed at simulating the 3-D two-phase flow behavior, the three dimensional geometry model along the central cross-section regarding of one injection hole with real design data of a piezo-driven diesel injector has been used to simulate the cavitating flows for injection time by at fully transient simulation with cavitation model. The cavitation model incorporates many of the fundamental physical processes assumed to take place in cavitating flows. The simulations performed were both fully transient and 'pseudo' steady state, even if under steady state boundary conditions. As this research results, we found that it could analyze the effect the pressure drop to the sudden acceleration of fuel, which is due to the fastest response of needle, on the degree of cavitation existed in piezo-driven injector nozzle.
Kim, Yoon-Kee;Yang, Jang-Sik;Baek, Je-Hyun;Kim, Kyung-Chun;Ji, Ho-Seong
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.18
no.5
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pp.115-123
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2010
Cool-down performance after soaking is important because it affects passenger's thermal comfort. The cooling capacity of HVAC system determines initial cool down performance in most cases, the performance is also affected by location, and shape of panel vent, indoor seat arrangement. Therefore, optimal indoor designs are required in developing a new car. In this paper, initial cool down performance is predicted by CFD(computational fluid dynamics) analysis. Experimental time-averaging temperature data are used as inlet boundary condition. For more reliable analysis, real vehicle model and human FE model are used in grid generation procedure. Thermal and aerodynamic characteristics on re-circulation cool vent mode are investigated using CFX 12.0. Thermal comfort represented by PMV(predicted mean vote) is evaluated using acquired numerical data. Temperature and velocity fields show that flow in passenger's compartment after soaking is considerably unstable at the view point of thermodynamics. Volume-averaged temperature is decreased exponentially during overall cool down process. However, temperature monitored at different 16 spots in CFX-Solver shows local variation in head, chest, knee, foot. The cooling speed at the head and chest nearby panel vent are relatively faster than at the knee and foot. Horizontal temperature contour shows asymmetric distribution because of the location of exhaust vent. By evaluating the passenger's thermal comfort, slowest cooling region is found at the driver's seat.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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