Adhesive joints have many advantages such as weight savings, corrosion and fatigue resistance and now developed even withstand of high impact and dynamic loads. However, an adhesion has cumbersome and complicated surface preparation processes. The surface preparation step is critical in adhesive joint manufacturing in order to obtain the prescribed strength for adhesive joints. In this study, it was attempted to simplify and reduce the number of surface preparation steps, and abrasion and rapid adhesive application (ARAA) process is developed for an alternative solution. The abrasion processes are performed only for creating surface roughness in standard procedures (SP), although the abrasion processes cause surface activation itself. The results showed that there is no need the long procedures in laboratory or chemical agents for adhesion. After the abrasion process, the attracted and highly reactive fresh surface layer obtained, and its effect on bonding success is observed and analyzed in this research, in light of the essential physic and adhesion theories. Al 6061 aluminum adherends and epoxy-based adhesives were chosen for bonding processes, which is mostly used in light vehicle parts. The adherends were cleaned, treated and activated only with abrasion, and after the adhesive application the specimens were tested under quasi-static loading. The satisfied ARAA results were compared with that of the specimens fabricated by the standard procedure (SP) of adhesion processes of high impact loads.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.18
no.2
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pp.213-220
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2016
The needs for the utilization of space in the urban ara due to the increasing population and traffic volume. A Double-deck tunnel can be an appropriate solution. Geosynthetics are inevitably installed between ground and tunnel lining, therefore, geosynthetic-soil interface is also comprises. Dynamic shear behavior of geosynthetic-soil interface affects the dynamic behavior of tunnel, and experimental study is required since the behavior is very complicated. In this study, chemical factors such as acid and basic element in the groundwater and temperature are considered in the laboratory test. Multi-purpose Interface Apparatus(M-PIA) is utilized and submerging periods are 60 and 960 days. Consequently, dynamic shear degradation of geosynthetic-soil interface considering chemical and thermal factors are verified.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.209-212
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2008
During several years, lots of industrial and individual products have been developed based on the text or graphic LCD module which has been gave the short developing period to the developer. With the advent of home networks and intelligent robots, the need for interaction between human and instruments has been increased. Recently, goods with a TFT-LCD come out. But in spite of a simple required performance, the complicated microprocessor, such as ARM processor, is required to interface the TFT-LCD and touch screen. Our research and development is to develope an embedded TFT-LCD module in order to use or apply to the goods through the simple interface by the general users as well as the developers. We adopt the RTOS(real time operating system) in order to operate TFT-LCD independently and various communication protocols are provided in order to offer the simple interface to users and developers.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.1
no.3
s.3
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pp.116-123
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2000
SOC projects entail inherently large-scale works, and need much capital and time. Because of these features, the design activities in SOC projects are performed through a complicated process involving many organizations. A great deal of information is generated and vanished during the process, and the communication among the related organizations plays a very important role in successful fulfillment of SOC projects. But, because the method of information communication has not yet systematically established, there are many difficulties in sharing information. This study aims at establishing the design interface management model which enables the participants to effectively share the information during the design phase. The contents of the study include (1) Restructuring performance organization, (2) A decision making method in collaborative design through partnering with experts, (3) A method to develop Open Design Information Integrated model using Standardization(ODIIS).
Recent days, touch interaction interface is the most widely used interaction interface to communicate with digital devices. Because of its usability, touch technology is applied almost everywhere from watch to advertising boards and it is growing much bigger. However, this technology has a critical weakness. Normally, touch input device needs a contact surface with touch sensors embedded in it. Thus, touch interaction through general objects like books or documents are still unavailable. In this paper, a human-object interaction framework based on RGB-D camera is proposed to overcome those limitation. The proposed framework can deal with occluded situations like hovering the hand on top of the object and also moving objects by hand. In such situations object recognition algorithm and hand gesture algorithm may fail to recognize. However, our framework makes it possible to handle complicated circumstances without performance loss. The framework calculates the status of the object with fast and robust object recognition algorithm to determine whether it is an object or a human hand. Then, the hand gesture recognition algorithm controls the context of each object by gestures almost simultaneously.
As the development of technology advances at exceptional speed, the functions of wearable devices become more diverse and complicated, and many users find some of the functions difficult to use. In this paper, the main aim is to provide the user with an interface that is more friendly and easier to use. The speech recognition is easy to use and also easy to insert an input order. However, speech recognition is problematic when using on a wearable device that has limited computing power and battery. The wearable device cannot predict when the user will give an order through speech recognition. This means that while speech recognition must always be activated, because of the battery issue, the time taken waiting for the user to give an order is impractical. In order to solve this problem, we use gesture recognition. This paper describes how to use both speech and gesture recognition as a multimodal interface to increase the user's comfort.
The development of Virtual Reality (VR)-related technologies has resulted in the improved performance of VR devices as well as affordable price arrangements, granting many users easy access to VR technology. VR drawing applications are not complicated for users and are also highly mature, being used for education, performances, and more. For controller-based spatial drawing interfaces, the user's drawing interface becomes constrained by the controller. This study proposes hand interaction based spatial drawing system where the user, who has never used the controller before, can intuitively use the drawing application by mounting LEAP Motion at the front of the Head Mounted Display (HMD). This traces the motion of the user's hand in front of the HMD to draw curved surfaces in virtual environments.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.31
no.4
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pp.23-31
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1994
The compartmentation model is represented by the characteristics and geometric information of the spaces defined by the structural members which are used for the boundary planes of the compartment. For the efficient compartment modeling a program performing the compartmentation design by the chopping and merging method was presented by authors. In this research, the development of an interactive ship compartmentation modeller is introduced. It is natural that the value of the program lessens if the input process is complicated and uneasy, even though the internal techniques for the compartmentation modeling are superior. In this paper, a method for the convenient input is proposed and implemented with the help of a graphical user interface technique. The modeling method introduced in this paper performs an efficient compartmentation modeling fast and conveniently by the solid modeling concept and the graphical user interface.
Functional near-infrared spectroscopy-based brain-computer interface (fNIRS-based BCI) has been receiving much attention. However, we are practically constrained to obtain a lot of fNIRS data by inherent hemodynamic delay. For this reason, when employing machine learning techniques, a problem due to the high-dimensional feature vector may be encountered, such as deteriorated classification accuracy. In this study, we employ an elastic net-based feature selection which is one of the embedded methods and demonstrate the utility of which by analyzing the results. Using the fNIRS dataset obtained from 18 participants for classifying brain activation induced by mental arithmetic and idle state, we calculated classification accuracies after performing feature selection while changing the parameter α (weight of lasso vs. ridge regularization). Grand averages of classification accuracy are 80.0 ± 9.4%, 79.3 ± 9.6%, 79.0 ± 9.2%, 79.7 ± 10.1%, 77.6 ± 10.3%, 79.2 ± 8.9%, and 80.0 ± 7.8% for the various values of α = 0.001, 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.2, and 0.5, respectively, and are not statistically different from the grand average of classification accuracy estimated with all features (80.1 ± 9.5%). As a result, no difference in classification accuracy is revealed for all considered parameter α values. Especially for α = 0.5, we are able to achieve the statistically same level of classification accuracy with even 16.4% features of the total features. Since elastic net-based feature selection can be easily applied to other cases without complicated initialization and parameter fine-tuning, we can be looking forward to seeing that the elastic-based feature selection can be actively applied to fNIRS data.
Bonding carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) laminates have been extensively employed in the restoration of steel constructions. In addition to the mechanical properties of the CFRP, the bond strength (PU) between the CFRP and steel is often important in the eventual strengthened performance. Nonetheless, the bond behavior of the CFRP-steel (CS) interface is exceedingly complicated, with multiple failure causes, giving the PU challenging to forecast, and the CFRP-enhanced steel structure is unsteady. In just this case, appropriate methods were established by hybridized Random Forests (RF) and support vector regression (SVR) approaches on assembled CS single-shear experiment data to foresee the PU of CS, in which a recently established optimization algorithm named Aquila optimizer (AO) was used to tune the RF and SVR hyperparameters. In summary, the practical novelty of the article lies in its development of a reliable and efficient method for predicting bond strength at the CS interface, which has significant implications for structural rehabilitation, design optimization, risk mitigation, cost savings, and decision support in engineering practice. Moreover, the Fourier Amplitude Sensitivity Test was performed to depict each parameter's impact on the target. The order of parameter importance was tc> Lc > EA > tA > Ec > bc > fc > fA from largest to smallest by 0.9345 > 0.8562 > 0.79354 > 0.7289 > 0.6531 > 0.5718 > 0.4307 > 0.3657. In three training, testing, and all data phases, the superiority of AO - RF with respect to AO - SVR and MARS was obvious. In the training stage, the values of R2 and VAF were slightly similar with a tiny superiority of AO - RF compared to AO - SVR with R2 equal to 0.9977 and VAF equal to 99.772, but large differences with results of MARS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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