We functionalized a wear-resistant carbon-based MoS2 filler to solve its limited wear condition problem. The filler exhibits excellent lubricative properties. The surface modification of MoS2 was carried out using a (3-glycidyloxypropyl)trimethoxysilane (GPTMS) silane coupling agent to improve the low compatibility and dispersibility of the filler that generally degrade the performance of composites. A silane coupling agent was employed for the functionalization of MoS2, and its effect on the wear resistance of MoS2/Polyamide-6,6 was investigated. The silanization of MoS2 was identified by contact angle analysis and Fourier-transform infrared, energy dispersive X-ray, and X-ray photoelectron spectroscopies. The wear resistance of the composite was found to be improved significantly by the surface functionalization of MoS2.
This paper is in continuation of the paper very recently published [New Laplace transforms of Kummer's confluent hypergeometric functions, Math. Comp. Modelling, 55 (2012), 1068-1071]. In this paper, our main objective is to show one can obtain so far unknown Laplace transforms of three rather general cases of generalized hypergeometric function $_2F_2(x)$ by employing generalized Watson's, Dixon's and Whipple's summation theorems for the series $_3F_2$ obtained earlier in a series of three research papers by Lavoie et al. [5, 6, 7]. The results established in this paper may be useful in theoretical physics, engineering and mathematics.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.2
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pp.141-147
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2009
We introduce a noble method to find a variation of the optimal path problem. The problem is to find the optimal decomposition of an original planar region such that the number of paths in the region is minimized. The paths are required to uniformly cover each subregion and the directions of the paths in each sub-region are required to be either entirely vertical or entirely horizontal. We show how we can transform the path problem into a graph s-t cut problem. We solve the transformed s-t cut problem using the Ford-Fulkerson method and show its performance. The approach can be used in zig-zag milling and layerd manufacturing.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.6
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pp.727-737
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2010
Together with the Young's modulus the Poisson's ratio is another independent material parameter that governs the behavior of a structural system. Therefore, it is meaningful to evaluate separately the influence of the parameter on the random response of the structural system. To this end, a formulation dealing with the spatial randomness in the Poisson's ratio in laminated composite plates is proposed. The main idea of the paper is to transform the fraction form of the constitutive coefficients into the expanded form in an ascending order of the stochastic field function. To validate the adequacy of the formulation, a square plate is chosen and the computation results are compared with those obtained using conventional Monte Carlo simulation. It is observed that the results show good agreement with those by the Monte Carlo simulation(MCS).
Extensions of some classical special functions, for example, Beta function B(x, y) and generalized hypergeometric functions $_pF_q$ have been actively investigated and found diverse applications. In recent years, several extensions for B(x, y) and $_pF_q$ have been established by many authors in various ways. Here, we aim to generalize Appell's hypergeometric functions of two variables and Lauricella's hypergeometric function of three variables by using the extended generalized beta type function $B_p^{({\alpha},{\beta};m)}$ (x, y). Then some properties of the extended generalized Appell's hypergeometric functions and Lauricella's hypergeometric functions are investigated.
This paper proposes an effective method using Adaptive Boosting to track a person's head in complex background. By only one way to feature extraction methods are not sufficient for modeling a person's head. Therefore, the method proposed in this paper, several feature extraction methods for the accuracy of the detection head running at the same time. Feature Extraction for the imaging of the head was extracted using sub-region and Haar wavelet transform. Sub-region represents the local characteristics of the head, Haar wavelet transform can indicate the frequency characteristics of face. Therefore, if we use them to extract the features of face, effective modeling is possible. In the proposed method to track down the man's head from the input video in real time, we ues the results after learning Harr-wavelet characteristics of the three types using AdaBoosting algorithm. Originally the AdaBoosting algorithm, there is a very long learning time, if learning data was changes, and then it is need to be performed learning again. In order to overcome this shortcoming, in this research propose efficient method using cascade AdaBoosting. This method reduces the learning time for the imaging of the head, and can respond effectively to changes in the learning data. The proposed method generated classifier with excellent performance using less learning time and learning data. In addition, this method accurately detect and track head of person from a variety of head data in real-time video images.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.2
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pp.53-58
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2005
Points of sharp variations in images are the most important components when we analyze singularities of images. And they include a variety of information about the image's location and shape etc. So a lot of researches for detecting those edges have been continuing even now and at the early stage of the research, edge detection operators used relation among neighborhood pixels. However, such methods do not have excellent performance in the image which exists noise and can not detect edge selectively. In the meantime, the wavelet transform which is presented as a new technique of signal processing field is able to detect multiscale edge and is being applied widely in many fields that analyze singularities such as edge. For this reason, in this paper we detected image's line-edge elements with 2-D wavelet function, which is independent of line's width, in mixed noise environment.
In this thesis, Lohmann's algorithm and FFT (fast Fourier transform) are used to synthesize binary-phase holograms. FFT computing is carried out for the calculation of complex wavefronts of $128{\times}128$ sampling points of an object that is numerically specified. Then using the Lohmann's algorithm, the amplitude and the phase of complex wavefronts are encoded in binary holograms on each sampling points. PC (personal computer) and laser printer are used to plot binary-phase holograms and CGH (computer generated holograms) films are obtained from this plot by photographic reduction. Holographic images of numerically specified objects are reconstructed from the He-Ne laser and the inverse Fourier optics system. We estimate the quality of holographic images according to the sampling number, application of random phase, amplitude clipping and bleaching the CGH film. We derive optimized conditions to reconstruct better holographic images and to reduce the speckle noise. FFT and Lohmann's algorithm are implemented with MS Visual BASIC 6.0 for the programming of binary-phase hologram.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.1
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pp.126-136
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2014
In the Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) of smart vehicle and Intelligent Transportation System (ITS) for to detect the boundary of lane is being studied a lot of Hough Transform. This method detects correctly recognition the lane. But recognition rate can fall due to detecting straight lines outside of the lane. In order to solve this problems, this paper proposed an algorithm to recognize the lane boundaries and the accumulator cells in Hough space. Based on proposed algorithm, we develop application for Android was developed by H/W verification. Users of smart phone devices could use lane detection and lane departure warning systems for driver's safety whenever and wherever. Software verification using the OpenCV showed efficiency recognition correct rate of 93.8% and hardware real-time verification for an application development in the Android phone showed recognition correct rate of 70%.
A fast Hankel transform (FHT) algorithm (Anderson, 1982) is applied to numerical evaluation of many Green's tensor integrals encountered in three-dimensional electromagnetic modeling using integral equations. Efficient computation of Hankel transforms is obtained by a combination of related and lagged convolutions which are available in the FHT. We express Green's tensor integrals for a layered half-space, and rewrite those to a form of related functions so that the FHT can be applied in an efficient manner. By use of the FHT, a complete or full matrix of the related Hankel transform can be rapidly and accurately calculated for about the same computation time as would be required for a single direct convolution. Computing time for a five-layer half-space shows that the FHT is about 117 and 4 times faster than conventional direct and multiple lagged convolution methods, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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