The natural convection cooling of simulated electronic chips located on a printed circuit board(PCB) has been studied by Computer Aided Engineering(CAE). In CAE, 3-dimensional finite element model of simulated electronic chip was made to accomplish heat transfer analysis at each design stage of a printed circuit boards for thermal optimization. The simulated electronic chips are installed protrudent from the plate about 3mm. The materials the plates are epoxy and aluminum. The results show that the chip with relatively high heat generation rates should not be close to each other. It is found, as well that cooling effect for the aluminum plate is superior to the epoxy plate and location of maximum temperature is significantly influenced by the structure variation of PCB. In developing PCB and electronic chips, it's recommended that CAE is very useful to estimate to the distribution of temperature.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.3
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pp.472-478
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2012
The inspection machine in PCB (printed circuit board) assembly line checks assembly errors by inspecting the images inside of the component inspection region. The component inspection region consists of region of component package and region of soldering. It is necessary to extract the regions automatically for auto-teaching system of the inspection machine. We propose an image segmentation method to extract the component inspection regions automatically from images of PCB. The acquired image is transformed to HSI color model, and then segmented by several regions by clustering method. We develop a modified K-means algorithm to increase the accuracy of extraction. The heuristics generating the initial clusters and merging the final clusters are newly proposed. The vertical and horizontal projection is also developed to distinguish the region of component package and region of soldering. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
$Sr_2Si_5N_8:Eu^{2+}$, one of the most recently developed phosphors for use in white light emitting diodes, exhibits a two-peak emission. Namely, the emission band of $Sr_2Si_5N_8:Eu^{2+}$ is deconvoluted into two Gaussian peaks irrespective of the $Eu^{2+}$ concentration. We examined the two-peak emission of $Sr_2Si_5N_8:Eu^{2+}$ by analyzing the time-resolved photoluminescence spectra. We revealed that the two-peak emission was closely associated with the energy transfer taking place between $Eu^{2+}$ activators located at two different crystallographic sites in the $Sr_2Si_5N_8$ structure. The experimental results coincided well with the rate equation model involving the crystallographic information of the host.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.10
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pp.104-109
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2019
Reverse engineering techniques using 3D scanners and 3D printing technologies are being used in various industries. In this paper, the three-dimensional model is designed for automotive hub parts through 3D scanning and reverse engineering, and the design of hub parts is intended to be printed on FDM-style 3D printers to measure and analyze the dimensions of hub parts designed for reverse design and 3D printed hub parts. Experimental result have shown that the dimensions of 3D printed hub parts are small compared to those of the reverse-engineered dimensions, which are due to the shrinkage of filament materials in 3D printing.
In this study, we investigated the optimal conditions for 3D structure printing of alternative fats that have the textural properties of lard using beeswax (BW)-based oleogel by a statistical analysis. Products printed with over 15% BW oleogel at 50% and 75% infill level (IL) showed high printing accuracy with the lowest dimensional printing deviation for the designed model. The hardness, cohesion, and adhesion of printed samples were influenced by BW concentration and infill level. For multi-response optimization, fixed target values (hardness, adhesiveness, and cohesiveness) were applied with lard printed at 75% IL. The preparation parameters obtained as a result of multiple reaction prediction were 58.9% IL and 16.0% BW, and printing with this oleogel achieved fixed target values similar to those of lard. In conclusion, our study shows that 3D printing based on the BW oleogel system produces complex internal structures that allow adjustment of the textural properties of the printed samples, and BW oleogels could potentially serve as an excellent replacement for fat.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.1
no.2
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pp.99-102
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2014
The skull defect can be made after the trauma, oncologic problems or neurosurgery. The skull reconstruction has been the challenging issue in craniofacial fields for a long time. So far the skull reconstruction with autogenous bone would be the standard. Although the autogenous bone would be the ideal one for skull reconstruction, donor site morbidity would be the inevitable problem in many cases. Meanwhile various types of allogenic and alloplastic materials have been also used. However, skull reconstruction with many alloplastic material have produced no less complications including infection, exposure, and delayed wound healing. Because the 3D printing technique evolved so fast that 3D printed titanium implant were possible recently. The aim of this trial is to try to restore the original skull anatomy as possible using the 3D printed titanium implant, based on the mirrored three dimensional CT images based on the computer simulation. Preoperative computed tomography (CT) data were processed for the patient and a rapid prototyping (RP) model was produced. At the same time, the uninjured side was mirrored and superimposed onto the traumatized side, to create a mirror-image of the RP model. And we fabricated Titanium implant to reconstruct three-dimensional orbital structure in advance, using the 3D printer. This prefabricated Titanium-implant was then inserted onto the defected skull and fixed. Three dimensional printing technique of titanium material based on the computer simulation turned out to be very successful in this patient. Individualized approach for each patient could be an ideal way to manage the traumatic patients in near future.
Kim, Kyeong-Man;Song, Kun-Woen;Min, Gak;Kim, Jeong-Yeop;Ha, Yeong-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.2
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pp.208-217
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2001
Model-based color image halftoning method using dot-pattern database is proposed for low-resolution color image printing. Dot-pattern database used in the proposed method is based on Blue-Noise Mask. The database consists of dot-patterns constructed by circular dot-overlap model according to each color value. In halftoning procedure, input color value is reproduced as the dot-pattern selected to minimize the difference between the color values of the original image and those of the printed image. Also, the contrast sensitivity function as a human visual model is used to improve the perceived quality of the printed image in dot-pattern selection. Thus, the proposed method can substantially reproduce the color values of the pixels in original image and obtain better image quality. In the experiment, the proposed method has less ΔΕ/Sub ab/ between the original image in monitor and the printed one than that of ED and BNM halftoning. This result approves that the proposed method reproduces better image quality.
Purpose: This study aimed to analyze deformation according to post-curing of complete arch artificial teeth for temporary dentures printed with a digital light processing (DLP) printer. Methods: An edentulous model was prepared and an occlusal rim was produced. The edentulous model and occlusal rim were scanned using a model scanner. A complete denture was designed using a dental computer-aided design, and the denture base and artificial tooth were separated. Ten complete arch artificial teeth were printed using a 3D printer (DLP). Complete arch artificial teeth was classified into the following three groups: a group no post-curing (NC), a group with 10 minutes post-curing (10M), and a group with 20 minutes post-curing (20M). Specimens were scanned using a model scanner. The scanned data were overlapped with the reference data. Statistical analysis was performed using one-way ANOVA analysis of variance, Kruskal-Wallis test, and Mann-Whitney U test (α=0.05). Results: Regarding the overall deviation of complete arch artificial teeth, the NC group showed the lowest mean deviation of 111.13 ㎛ and the 20M group showed the highest mean deviation of 131.03 ㎛. There were statistically significant differences among the three groups (p<0.05). Conclusion: The complete arch artificial tooth showed deformation due to post-curing. In addition, the largest shrinkage deformation was observed at 10 minutes of post-curing, whereas the least deformation was observed at 20 minutes.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.3
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pp.523-530
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2024
Online, such as web pages and digital documents, have the ability to search for specific words or specific phrases that users want to search in real time. Printed materials such as printed books and reference books often have difficulty finding specific words or specific phrases in real time. This paper describes the development of a deep learning model for detecting text and a real-time character detection system using OCR for recognizing text. This study proposes a method of detecting text using the EAST model, a method of recognizing the detected text using EasyOCR, and a method of expressing the recognized text as a bounding box by comparing a specific word or specific phrase that the user wants to search for. Through this system, users expect to find specific words or phrases they want to search in real time in print, such as books and reference books, and find necessary information easily and quickly.
In this paper, p-n junction formation using screen-printed metalization and co-firing is used to fabricate high-efficiency solar cells on single- crystalline silicon substrates. In order to form high-quality contacts, co-firing of a screen-printed Ag grid on the front and Al on the back surface field is implemented. These contacts require low contact resistance, high conductivity, and good adhesion to achieve high efficiency. Before co-firing, a statistically designed experiment is conducted. After the experiment, a neural network (NN) trained by the error back-propagation algorithm is employed to model the crucial relationships between several input factors and solar cell efficiency. The trained NN model is also used to optimize the beltline furnace process through genetic algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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