This paper presents a method for tessellating trimmed NURBS surface with preserving sharp shape Although several existing approaches need a large number of triangular meshes to represent sharp shape of surface, resulting triangular meshes may not reflect sharp edges properly. In this study, we flit detect the sharp shape of NURBS surface automatically using C1 continuous condition and then use constraint Delaunay triangulation method to present exact sharp shape with the minimum triangular meshes. And we also use approximated developed surface domain as triangulation domain of rimmed NURBS surface. In this way, the shape of triangular elements on the triangular domains is approximately preserved and can avoid distortion when mapped into three-dimensional space. finally, we show examples that demonstrate the effectiveness of the proposed scheme in terms of reducing the number of triangular meshes and preserving sharp shape of surface more exactly.
In the era of creative economy emphasizing creativity and entrepreneurship, the Korean small and medium-sized enterprises(SMEs) never ignore them. Especially, firms, that would like to penetrate into international markets and hence survive in them, must have creativity and entrepreneurship. Nevertheless, little study has been studied the casual relationships of the variables comprehensively. Therefore, based on small and medium-sized exporters, this study would like to investigate empirically the relationships among the creativity, the entrepreneurship, and the level of internationalization. According to the research results, firstly, creativity has positive and significant effects on entrepreneurship. Moreover, entrepreneurship has a positive and significant effect on the level of internationalization. Finally, it was found that entrepreneurship partially mediated the relationships between the creativity and the level of internationalization. These results implied that creativity and entrepreneurship can play a pivotal role in improving the level of internationalization.
Software metrics provide effective methods for characterizing software. Metrics have traditionally been composed through the definition of an equation, but this approach restricted within a full understanding of every interrelationships among the parameters. This paper use fuzzy logic system that is capable of uniformly approximating any nonlinear function and applying cognitive psychology theory. First of all, we extract multiple regression equation from the factors of 12 software complexity metrics collected from Java programs. We apply cognitive psychology theory in program volume factor, and then measure program volume complexity to execute fuzzy learning. This approach is sound, thus serving as the groundwork for further exploration into the analysis and design of software metrics.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2007.11a
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pp.135-138
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2007
Two-dimensional distribution characteristics on the spray droplets emanating from an injector employed in a liquid-propellant thruster are investigated through dual-mode phase Doppler anemometry (DPDA). Spray-breakup characteristic parameters such as spray droplet velocity, turbulent intensity, Sauter mean diameter (SMD), number density, and volumetric flux are quantified to scrutinize the macroscopic behavior of injector-spray breakup. The present study will be able to contribute to the comprehension for performance features of the thruster in current use and to the design engineering of a brand-new thruster as well.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.12
no.5
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pp.976-983
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1988
An efficient unbalance response analysis method for rotor-bearing systems with spin speed dependent parameters is developed by utilizing a generalized modal analysis scheme. The spin speed dependent eigenvalue problem of the original system is transformed into the spin speed independent eigenvalue problem by introducing a lambda matrix, assuming the bearing dynamic coefficients are well approximated by polynomial functions of spin speed. This method features that it requires far less computational effort in unbalance response calculations and that the influence coefficients are readily available. In addition, the critical speeds and the corresponding logarithmic decrements can be readily identified from the resulting eigenvalues.
Regionalization technique using flow duration curve and spatial interpolation algorithm is developed for the purpose of estimating daily flow time series at ungauged station. In this study, we assumed a part of 8 gauging stations of Nakdong River basin as ungauged stations. Then, we generated flow duration curves and daily flow hydrographs by regionalization technique at ungauged stations. And we compared generated and observed hydrographs. The simulation results showed that the observed flows were well simulated by the proposed method and that the general patterns of the observed flows were satisfactorily reproduced by the regionalization technique. From these results, it is possible that we obtain daily flow information without application of labour intensive and time consuming deterministic models, which require complicating quantification of model parameter values. And we compared the regionalization techniques with the specific discharge method which is the most general approach in hydrological practice in Korea. The results showed that the regionalization technique was superior to specific discharge method.method.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.04a
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pp.1053-1056
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2008
Permeability coefficient of concrete is a substantial key parameter for understanding the durability performance of concrete and its micro-structural densification. Many researches to deal with the issue have been accomplished, however, it is very rare to deal with the theoretical study on permeability coefficient in connection with carbonation of concrete and the effect of volumetric fraction of cement paste or aggregate on the permeability coefficient. The majority of these researches have not dealt with this issue combined with carbonation of concrete, although carbonation can significantly impact on the permeability coefficient of concrete. The purpose of this study is to establish a fundamental approach to compute the permeability coefficient of (non)carbonated concrete. When simulating micro-structural characteristics as a starting point for deriving a model for the permeability coefficient by the numerical simulation program for cementitious materials, HYMOSTRUC, a more realistic formulation can be achieved. For several compositions of cement pastes, the permeability coefficient is calculated with the analytical formulation, followed by a microstructure-based model. Emphasis is on the micro-structural changes and its effective change of the permeability coefficient of carbonated concrete. The results of micro-structural water permeability coefficient model will be compared with results achieved from permeability experiments.
Overpopulation has significantly increased the use of underground spaces in urban areas, and led to the developments of shallow-depth underground space. Due to unexpected rock fall, however, it is very necessary to understand and categorize the rock mass behaviors prior to the tunnel excavation, by which unnecessary casualties and economic loss could be prevented. In case of cave-in, special attention should be drawn since it occurs faster and greater in magnitude compared to rock fall and plastic deformation. Types of cave-in behavior are explained and categorized using seven parameters - Uniaxial Compressive Strength (UCS), Rock Quality Designation (RQD), joint surface condition, in-situ stress condition, ground water condition, earthquake & ground vibration, tunnel span. This study eventually introduces a new index called Cave-in Behavior Index (CBI) which explains the behavior of cave-in under given in-situ conditions expressed by the seven parameters. In order to assess the mutual interactions of the seven parameters and to evaluate the weighting factors for all the interactions, survey data of the experts' opinions and Rock Engineering Systems (RES) were used due to lack of field observations. CBI was applied to the tunnel site of Seoul Metro Line No. 9. UDEC analyses on 288 cases were done and occurrences of cave-in in every simulation were examined. Analyses on the results of 288 cases of simulations revealed that the average CBI for the cases when cave-in for different patterns of tunnel support was estimated by a logistic regression analysis.
Parametric studies are conducted for optimizing the integration design between gas turbine compressor and air separation unit (ASU) of integrated gasification combined cycle power plant. The present study adopts the ASU of double-distillation column process, from which integration conditions with compressor such as the heat exchanger condition between air and nitrogen, the amount and the pressure of extracted air are defined and mathematically formulated. The performance variations of the compressor integrated with ASU are analyzed by combining streamline curvature method and pressure loss models, and the predicted results are compared with the performance test results of actual compressors to verify the prediction accuracy. Using the present performance prediction method, the effects of pinch-point temperature difference (PTD) in the heat exchanger, the amount and the pressure of extracted air on compressor performances are quantitatively examined. As the extraction air amount or the PTD is increased, the pressure ratio and the power consumption of compressor are increased. The compressor efficiency deteriorates as the increase of the flow rate of air extracted at higher pressure level while improving at lower pressure air extraction. Furthermore, through the characteristic curve between generalized inlet condition and efficiency of compressor, optimal integration condition is presented to maximize the compressor efficiency.
The objective of a neural network design and model selection is to construct an optimal network with a good generalization performance. However, training data include noises, and the number of training data is not sufficient, which results in the difference between the true probability distribution and the empirical one. The difference makes the teaming parameters to over-fit only to training data and to deviate from the true distribution of data, which is called the overfitting phenomenon. The overfilled neural network shows good approximations for the training data, but gives bad predictions to untrained new data. As the complexity of the neural network increases, this overfitting phenomenon also becomes more severe. In this paper, by taking statistical viewpoint, we proposed an integrative process for neural network design and model selection method in order to improve generalization performance. At first, by using the natural gradient learning with adaptive regularization, we try to obtain optimal parameters that are not overfilled to training data with fast convergence. By adopting the natural pruning to the obtained optimal parameters, we generate several candidates of network model with different sizes. Finally, we select an optimal model among candidate models based on the Bayesian Information Criteria. Through the computer simulation on benchmark problems, we confirm the generalization and structure optimization performance of the proposed integrative process of teaming and model selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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