To easily understand and systematically express the behaviors of the industrial systems, various system modeling techniques have been developed. Particularly, the importance of system modeling has been greatly emphasized in recent years since modern industrial systems have become larger and more complex. Multilevel flow modeling (MFM) is one of the qualitative modeling techniques, applied for the representation and reasoning of target system characteristics and phenomena. MFM can be applied to industrial systems without additional domain-specific assumptions or detailed knowledge, and qualitative reasoning regarding event causes and consequences can be conducted with high speed and fidelity. However, current MFM techniques have a limitation, i.e., the dynamic features of a target system are not considered because time-related concepts are not involved. The applicability of MFM has been restricted since time-related information is essential for the modeling of dynamic systems. Specifically, the results from the reasoning processes include relatively less information because they did not utilize time-related data. In this article, the concepts of time-to-detect and time-to-effect were adopted from the system failure model to incorporate time-related issues into MFM, and a methodology for enhancing MFM-based reasoning with time-series data was suggested.
e-Manufacturing can be referred to as a system methodology enabling the integration of manufacturing operations and IT technologies to achieve objectives of an enterprise. It is recently regarded as a powerful solution to survive in a chaotic marketplace. While conducting an e-Manufacturing project, we first needed to capture collaborative processes conducted by multiple participants in order to define functions of a system supporting them. However, pervasive process modeling techniques including IDEF3, Petri nets, and UML are not sufficient for modeling collaborative processes. Therefore, we first briefly investigate several process modeling methods including aforementioned modeling methods and ARIS focusing on the collaboration point of view. Then, we propose a new modeling method referred to as Collaborative Process Modeling (CPM) to clearly describe collaborative processes. Also, we develop and illustrate a rule for transforming collaborative process models into Marked Graph models to use the analysis power of the Petri nets. Using CPM empowers us to develop collaborative process models with simple notations, understand and facilitate the realization of the collaboration, and verify models before rushing into the development.
Purpose: This paper presents a framework development for BIM (Building Information Modeling)-based OOPM (Object-Oriented Physical Modeling) for Building Thermal Simulation. The framework facilitates decision-making in the design process by integrating two object-oriented modeling approaches (BIM and OOPM) and efficiently providing object-based thermal simulation results into the BIM environment. Method: The framework consists of a system interface between BIM and OOPM-based building energy modeling (BEM) and the visualization of simulation results for building designers. The interface enables a BIM models to be translated into OOPM-based BEM automatically and the thermal simulation from the created BEM model immediately. The visualization module enables the simulation results to be presented in BIM for building designers to comprehend the relationships between design decisions and the building performances. For the framework implementation, we utilized the Modelica Buildings Library developed by the Lawrence Berkeley National Laboratory as a thermal simulation solver. We also conducted an experiment to validate the framework simulation results and demonstrate our framework. Result: This paper demonstrates a new methodology to integrate BIM and OOPM-based BEM for building thermal simulation, which enables an automatic translation BIM into OOPM-based BEM with high efficiency and accuracy.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.9
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pp.27-34
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2023
This paper studied the 3D modeling process for the restoration of the 'Three-story Stone Pagoda of Bulguksa Temple in Gyeongju', a stone pagoda from the Unified Silla Period, using artificial intelligence (AI). Existing 3D modeling methods generate numerous verts and faces, which takes a considerable amount of time for AI learning. Accordingly, a method of performing more efficient 3D modeling by lowering the number of verts and faces is required. To this end, in this study, the structure of the stone pagoda was deeply analyzed and a modeling method optimized for AI learning was studied. In addition, it is meaningful to propose a new 3D modeling methodology for the restoration of stone pagodas in Korea and to secure a data set necessary for artificial intelligence learning.
In the Seoul Metropolitan Area(SMA) photochemical air pollutants, nitrogenic compound and particulate matters have increased substantially due to mobile sources, power plants and so on. Therefore 'Special Act on Seoul Metropolitan Air Quality Improvement' was enacted on 2003 in order to improve air quality in the SMA. According to the Special Act, Central and local government have developed the state implementation plan(SIP) to reduce air pollutant emissions from various local sources. One of the key elements of the SIP development is the air quality modeling since modeling results can be used to establish emissions control strategies as well as to demonstrate attainment of air quality goals for ozone, particulate matter, and so on. Air quality modeling, therefore, can be usefully utilized to investigate the effects of government's efforts according to control strategies or measures. Using the air quality model, we can determine whether the implementation plan should be revised or not. A number of questions, however, has been raised concerning accuracy, consistency and transparency of modeling results because if we do not trust modeling results, all the measures dependent on modeling becomes in vain. So, without dealing with these questions, we can not guarantee the reliability and utilizability of air quality modeling results. In this study, we tried to establish standard methodology for air quality modeling in order to ensure consistency and transparency of modeling results used in the development and evaluation of national air policy. For this purpose, we established air quality modeling guideline to provide or recommend modeling procedures, vertical and horizontal domains, input data of meteorological and air quality modeling and so on.
A variety of approaches on performance evaluation modeling have appeared in the technical literature for flexible manufacturing systems(FMS) which can be evaluated only through computer simulation. This study represents a comparative approach for FMS performance evaluation modeling based on reliability, availability and maintainability, and life cycle cost. The methodology proposed in this research includes the following three-step generative approaches. First, a static model to find the initial system configuration is considered under the assumption that the system availability is given as one (failure and maintenance are not considered), and in second step, a stochastic simulation is proposed to serve as a performance evaluation model for FMS with stochastic failure and repair time. In the last step, we developed a simulation modeling using a simulator, FACTOR/AIM to consider a variety of performance factors and dynamic behavior of FMS. Also the applicability and validity of the proposed approaches has been tested and compared through the results of a sample problem using computer programs and procedures developed in each step.
Methodology for finite element analysis of vertebral column and pedicle screw system, which circumvents the tremendous difficulties in geometric, material, and structural modeling, is proposed. The simplification is focused on the modeling of the cancellous bone in vertebral body the intervertebral disc. and the instrumented internal fixation devices. Each proposed modeling technique is justified to result in reasonable accuracy. These methods are believed to be suitable for the development of pedicle screw systems, not only because modeling itself is much simpler. but also because reliable empirical data for disc stiffness may be incorporated with little additional effort, and presumably frequent design change may be easily reflected on the analysis.
A review of probability density function(PDF) methodology and direct numerical simulation for the purpose of modeling turbulent combustion are presented in this study where particular attention is focused on the modeling problem of turbulent molecular mixing term appearing in PDF transport equation. Existing mixing models results were compared to those evaluated by direct numerical simulation in a turbulent premixed medium with finite rate chemistry in which the initial scalar field is composed of pockets of partially burnt gases to simulate autoignition. Two traditional mixing models, the least mean square estimations(LMSE) and Curl#s model are examined to see their prediction capability as well as their modeling approach. Test calculations report that the stochastically based Curl#s approach, though qualitatively demonstrates some unphysical behaviors, predicts scalar evolutions which are found to be in good agreement with statistical data of direct numerical simulation.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.5
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pp.147-155
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2003
The application of object-oriented modeling to develop a powertrain performance simulation program, called O-DYN, is introduced. Powertrain components, such as the engine, transmission, shaft, clutch are modeled as classes which have data and method by using object-oriented modeling methodology. O-DYN, a performance simulation program, based on the object-oriented modeling is made in C++. One powertrain simulation using O-DYN is proposed, and it is expected that the simulation program or individual class constructed in this paper would be useful for automotive engineers to predict the performance of powertrains and to develop a simulation program.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.11a
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pp.162-163
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2011
This paper presents the system dynamics methodology for modeling and control the production/inventory system. Under system dynamics point of view, we can apply some production/inventory policies as if we use the control laws for dynamics systems, then the behavior of system is analyzed and evaluated to improve the performance of production/inventory system. We also utilize the hybrid modeling method for the dynamic of production system with the combination of Matlab/Simulink and Matlab/Sateflow. Finally, the numerical simulation results are carried out in Matlab/Simulink environment and compare with the results from other works. It is shown that our approach can obtain some good performances (such as operational cost, stability of inventory, customer service level).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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