A simple empirical model with good quantitative prediction of inter-particle and intra-particle distance in a cake layer with respect to ionic strength was developed. The model is an inverse length scale with functions of interaction energy and hydrodynamic factor and it explains that the inter-particle and intra-particle distance in a cake is directly related to the effective size of particles. Particle compressibility with respect to ionic strength was also predicted by the model. The model corroborated very well with experimental results of polystyrene microsphere latex particles microfiltation in a dead end operation. From the results of the model, specific cake resistance could be controlled by the same variables affecting the height of particle energy barrier described by the Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek (DLVO) theory.
The interaction between dual-ligand decorated particle-based delivery system and target cell under shear flow is predicted using probability model developed. We assumed the two kinds of ligand are decorated on the surface of the particle with 10% length difference. Fixed with other biophysical parameters, a study on the particle-cell interaction for the different non-specific interaction parameter is performed. To induce the firm adhesion, short ligand-receptor should be engaged. Also, it is shown that the rational design of ligand-receptor interaction, including receptor number, specific interaction parameter, kinds of ligand-receptor, etc., should be considered.
For natural human-robot interaction, we need to know location and shape of facial feature in real environment. In order to track facial feature robustly, we can use the method combining particle filter and active appearance model. However, processing speed of this method is too slow. In this paper, we propose two ideas to improve efficiency of this method. The first idea is changing the number of particles situationally. And the second idea is switching the prediction model situationally. Experimental results is presented to show that the proposed method is about three times faster than the method combining particle filter and active appearance model, whereas the performance of the proposed method is maintained.
Recently, some fluid-structure interaction (FSI) problems involving the fluid impact loads interacting with structures, such as sloshing, slamming, green-water, etc., have been considered, especially in the ocean engineering field. The governing equations for both an elastic solid model and flow model were originally derived from similar continuum mechanics principles. In this study, an elastic model based on a particle method, the MPS method, was developed for simulating the FSI problems. The developed model was first applied to a simple cantilever deflection problem for verification. Then, the model was coupled with the fluid flow model, the PNU (Pusan National University modified)-MPS method, and applied to the numerical investigation of the coupling effects between a cantilever and a mass of water, which has variable density, free-falling to the end of the cantilever.
본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.
Recent advancement of micro/nano technology enables the development of diverse micro/nano particle-based delivery systems. Due to the multi-functionality and engineerability, particle-based delivery system are expected to be a promising method for delivery to the target cell. Since the particle-based delivery system should be delivered to the various kinds of target cell, including the cardiovascular system, cancer cell etc., it is frequently decorated with multiple kinds of targeting molecule(s) to induce specific interaction to the target cell. The surface decorated molecules interact with the cell surface expressed molecule(s) to specifically form a firm adhesion. Thus, in this study, the probability of adhesion is estimated to predict the possibility to form a firm adhesion for the multi-ligand decorated particle-based delivery system.
Interaction between fluid and a rigid object is frequently observed in everyday life. However, it is difficult to simulate their interaction as the medium and the object have different representations. One of the challenging issues arises especially in handling deformation of the object visually as well as rendering haptic feedback. In this paper, we propose a real-time simulation technique for multimodal interaction between particle-based fluids and soluble solids. We have developed the dissolution behavior model of solids, which is discretized based on the idea of smoothed particle hydrodynamics, and the changes in physical properties accompanying dissolution is immediately reflected to the object. The user is allowed to intervene in the simulation environment anytime by manipulating the solid object, where both visual and haptic feedback are delivered to the user on the fly. For immersive visualization, we also adopt the screen space fluid rendering technique which can balance realism and performance.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권2호
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pp.639-647
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2019
A realistic numerical simulation technology using a Lagrangian Fluid-Structure Interaction (FSI) model was combined with a fracture algorithm to predict the fluid-ice-structure interaction. The failure of ice was modeled as the tensile fracture of elastic material by applying a novel FSI model based on the Moving Particle Semi-implicit (MPS) method. To verify the developed fracture algorithm, a series of numerical simulations for 3-point bending tests with an ice beam were performed and compared with the experiments carried out in an ice room. For application of the developed FSI model, a dropping water droplet hitting a cantilever ice beam was simulated with and without the fracture algorithm. The simulation showed that the effects of fracture which can occur in the process of a FSI simulation can be studied.
In this study, the mechanism of enhanced thermal conductivity is elucidated on the bases of both electric double layer (EDL) and kinetic theory. A novel expression for the thermal conductivity of nanofluids is proposed and verified by applying to $Al_2O_3$ nanofluids with regard to various temperatures, volume fractions and particle sizes. In dilute nanofluids, the effects of Brownian motion and particle interaction on enhancing the thermal conductivity of nanofluids are quite comparable while the effect of particle interaction due to EDL is more prominent in dense nanofluids. The model presented in this paper shows that particle interaction due to the electrical double layer is the most responsible for the enhancement of thermal conductivity of nanofluids.
This study investigates the effect of particle size on the detergency of particulate soil using an $\alpha-Fe_2O_3$ particle as the model. Monodispersed spherical $\alpha-Fe_2O_3$ particles were prepared by the hydrothermal aging of an acidic $FeCl_3$ and HCl solution. The $\xi$-potential of PET fiber was measured by the streaming potential method. The potential energy of interaction between the particle and fiber was calculated using the heterocoagulation theory for a sphere-plate model. The $\xi$-potential of PET fiber and potential energy of interaction between particles and fiber increased with a decreasing particle size in a DBS solution. However, in the nonionic surfactant solution, the $\xi$-potential signs of PET fiber and $\alpha-Fe_2O_3$ particles were (-) and (+), respectively; there was no repulsive power between the particles and substrate. The adhesion of particles to the fabric increased with increasing particle size in the anionic surfactant solution and their removal from the fabric increased with a decreasing particle size. The adhesion of particles to the fabric and their removal from the fabric was biphasic with a maximum and minimum at 0.1% concentration of the surfactant solution. In the nonionic surfactant solution the adhesion of particles to fabric and their removal from the fabric were greater than the ones in the anionic surfactant DBS solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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