Engineering Commons^™

Sensor Data Streams Correlation Platform For Asthma Management, Vaikunth Sridharan

Browse all Theses and Dissertations

Asthma is a high-burden chronic inflammatory disease with prevalence in children with twice the rate compared to adults. It can be improved by continuously monitoring patients and their environment using the Internet of Things (IoT) based devices. These sensor data streams so obtained are essential to comprehend multiple factors triggering asthma symptoms. In order to support physicians in exploring causal associations and finding actionable insights, a visualization system with a scalable cloud infrastructure that can process multimodal sensor data and Patient Generated Health Data (PGHD) is necessary. In this thesis, we describe a cloud-based asthma management and visualization platform that …

A Semantically Enhanced Approach To Identify Depression-Indicative Symptoms Using Twitter Data, Ankita Saxena

Browse all Theses and Dissertations

According to the World Health Organization, more than 300 million people suffer from Major Depressive Disorder (MDD) worldwide. PHQ-9 is used to screen and diagnose MDD clinically and identify its severity. With the unprecedented growth and enthusiastic acceptance of social media such as Twitter, a large number of people have come to share their feelings and emotions on it openly. Each tweet can indicate a user's opinion, thought or feeling. A tweet can also indicate multiple symptoms related to PHQ-9. Identifying PHQ-9 symptoms indicated by a tweet can provide crucial information about a user regarding his/her depression diagnosis. The current …

Building An Abstract-Syntax-Tree-Oriented Symbolic Execution Engine For Php Programs, Jin Huang

Browse all Theses and Dissertations

This thesis presents the design, implementation, and evaluation of an abstract-syntax-tree-oriented symbolic execution engine for the PHP programming language. As a symbolic execution engine, our system emulate the execution of a PHP program by assuming that all inputs are with symbolic rather than concrete values. While our system inherits the basic definition of symbolic execution, it fundamentally differs from existing symbolic execution implementations that mainly leverage intermediate representation (IRs) to operate. Specifically, our system directly takes the abstract syntax tree (AST) of a program as input and subsequently interprets this AST. Performing symbolic execution using AST offers unique advantages. First, …

Verifying Data-Oriented Gadgets In Binary Programs To Build Data-Only Exploits, Zachary David Sisco

Browse all Theses and Dissertations

Data-Oriented Programming (DOP) is a data-only code-reuse exploit technique that "stitches" together sequences of instructions to alter a program's data flow to cause harm. DOP attacks are difficult to mitigate because they respect the legitimate control flow of a program and by-pass memory protection schemes such as Address Space Layout Randomization, Data Execution Prevention, and Control Flow Integrity. Techniques that describe how to build DOP payloads rely on a program's source code. This research explores the feasibility of constructing DOP exploits without source code-that is, using only binary representations of programs. The lack of semantic and type information introduces difficulties …

Image Stitching And Matching Tool In The Automated Iterative Reverse Engineer (Aire) Integrated Circuit Analysis Suite, David C. Bowman

Browse all Theses and Dissertations

Due to current market forces, leading-edge semiconductor fabrication plants have moved outside of the US. While this is not a problem at first glance, when it comes to security-sensitive applications, over-production, device cloning, or design alteration becomes a possibility. Since these vulnerabilities exist during the fabrication phase, a Reverse Engineering (RE) step must be introduced to help ensure secure device operation. This thesis proposes several unique methods and a collection of tools to ensure trust assurance in integrated circuit design by detecting fabrication flaws and possible hardware Trojans using several image processing techniques; fused into a singular view of the …

The Feasibility Of Dementia Caregiver Task Performance Measurement Using Smart Gaming Technology, Garrett G. Goodman

Browse all Theses and Dissertations

Dementia caregiver burnout is detrimental to both the familial caregiver and their loved ones with dementia. As the population of older adults increases, both the number of individuals with dementia and their corresponding caregivers increase as well. Thus, we are interested in developing a potential tool to non-invasively detect signs of caregiver burnout using a mobile application combined with machine learning. Hence, the mobile application "Caregiver Assessment using Smart Technology" (CAST) was developed which personalizes a word scramble game. The CAST application utilizes a heuristically constructed Fuzzy Inference System (FIS) optimized via a Genetic Algorithm (GA) to provide an individualized …

Wetting Properties Of Structured Interfaces Composed Of Surface-Attached Spherical Nanoparticles, Bishal Bhattarai

Browse all Theses and Dissertations

In this thesis, the effects of the external pressure and surface energy on stability and wetting transition at nanotextured interfaces are studied using molecular dynamics and continuum simulations. The surface roughness of the composite interface is modeled via an array of spherical nanoparticles with controlled wettability. It was found that in the absence of external pressure, the liquid interface is flat and its location relative to the solid substrate is determined by the radius of the particle and the local contact angle. With increasing pressure on the liquid film, its interface becomes more curved and the three-phase contact line is …

Interactive Visualization Of Search Results Of Large Document Sets, James D. Anderson

Browse all Theses and Dissertations

When presented with many search results, finding information or patterns within the data poses a challenge. This thesis presents the design, implementation and evaluation of a visualization enabling users to browse through voluminous information and comprehend the data. Implemented with the JavaScript library Data Driven Documents (D3), the visualization represents the search as clusters of similar documents grouped into bubbles with the contents depicted as word-clouds. Highly interactive features such as touch gestures and intuitive menu actions allow for expeditious exploration of the search results. Other features include drag-and-drop functionality for articles among bubbles, merging nodes, and refining the search …

Development Of A Human-Ai Teaming Based Mobile Language Learning Solution For Dual Language Learners In Early And Special Educations, Saurabh Shukla

Browse all Theses and Dissertations

Learning English as a secondary language is often an overwhelming challenge for dual language learners (DLLs), whose first language (L1) is not English, especially for children in early education (PreK-3 age group). These early DLLs need to devote a considerable amount of time learning to speak and read the language, in order to gain the language proficiency to function and compete in the classroom. Fear of embarrassment when mispronouncing words in front of others may drive them to remain silent; effectively hampering their participation in the class and overall curricular growth. The process of learning a new language can benefit …

Overwhelming The Saa System Of Delivery Uavs By Drone Swarming, Barry Lynn Pfaff

Browse all Theses and Dissertations

As the Internet continues to replace the brick-and-mortar store as the main place for purchasing goods, web-based companies are looking for ways to reduce the cost of delivering those goods. The use of Unmanned Aerial Vehicles, or UAVs, is one delivery method that is increasingly being used. These UAVs can be programmed with delivery routes and destinations and can complete the job while requiring limited intervention from human controllers. Sense and Avoidance (SAA) systems have recently been incorporated into these UAVs so that they can detect objects in their flight path, reroute the UAV accordingly and operate even more autonomously. …

Knowing When Not To Answer: Positional Peptide Sequencing With Encoder-Decoder Networks, Korrawe Karunratanakul

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การถอดรหัสเปปไทด์นั้นเป็นองค์ประกอบสำคัญสำหรับการศึกษาโปรตีน โดยทั่วไปแล้วการวิเคราะห์ข้อมูล mass spectrum นั้นจะศึกษาเพียงสายของกรดอะมิโนที่ปรากฏอยู่ในฐานข้อมูลเท่านั้น ทำให้การค้นหาสายเปปไทด์แบบใหม่ที่อาจเกิดจากการกลายพันธุ์นั้นทำได้ยาก วิถีการถอดรหัสด้วยดีโนโวแก้ไขข้อจำกัดนี้ด้วยการถอดรหัสสายเปปไทด์โดยตรงจากข้อมูล mass spectrum โดยใช้ความรู้เกี่ยวกับกระบวนการแตกตัวของไอออน ทำให้ไม่จำเป็นต้องใช้ฐานข้อมูลโปรตีนช่วย อย่างไรก็ดี วิธีดังกล่าวยังมีข้อจำกัดด้านความแม่นยำและต้องการการตรวจทานโดยผู้เชี่ยวชาญ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอวิธีการถอดรหัสเปปไทด์ด้วยวิธีการดีโนโวแบบใหม่ชื่อ SMSNet โดยใช้โมเดล deep learning เข้าช่วย โดยยังสามารถทำนายกรดอะมิโนได้อย่างครอบคลุมในระดับความแม่นยำของกรดอะมิโนที่ 95% งานฉบับนี้เสนอขั้นตอน ถอดรหัส ตัดออก และสืบค้น เพื่อตัดผลทำนายในตำแหน่งที่มีความกำกวมออกและใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูลโปรตีนช่วยเพื่อให้ทำนายสายเปปไทด์ได้ถูกต้องทั้งเส้น นอกจากนี้ งานนี้ได้นำเสนอการใช้ rescorer ในการแก้ไขคะแนนความมั่นใจสำหรับผลทำนายในแต่ละตำแหน่ง ซึ่งส่งผลให้สามารถแยกกลุ่มคะแนนความมั่นใจสำหรับคำตอบที่ถูกต้องและคำตอบที่ผิดได้ดียิ่งขึ้น เมื่อประกอบทุกขั้นตอนวิธีในงานวิจัยฉบับนี้เข้าด้วยกันพบว่า SMSNet สามารถทำนายสายเปปไทด์ได้ในประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกับการทำนายด้วยฐานข้อมูลในการทดลองจริง

Explicit Energy-Minimal Short-Term Path Planning For Collision Avoidance In Bidirectional Crowd Simulation, Saran Sillapaphiromsuk

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การหาเส้นทางการเดินในระยะยาวรวมกับการหลบหลีกสิ่งกีดขวางรอบๆ เป็นวิธีทั่วไปที่ถูกนำมาใช้ในการจำลองการเคลื่อนไหวของตัวตนจำลองจากตำแหน่งหนึ่งไปยังอีกตำแหน่งหนึ่ง โดยไม่ให้เกิดการชนกันระหว่างตัวตนจำลองกับวัตถุในฉากและระหว่างตัวตนจำลองด้วยกันเอง วิธีนี้สามารถให้ผลการจำลองที่ดีในสถานการณ์ที่ผู้คนสามารถเดินได้หลายทิศทาง แต่ในสถานการณ์ที่ผู้คนถูกจำกัดทิศทางการเดินให้เหลือเพียงหนึ่งหรือสองทิศทางนั้น ปรากฏว่าตัวตนจำลองมีลักษณะการเดินที่ผิดธรรมชาติ เช่น เดินเข้าไปติดและอยู่นิ่งระหว่างตัวตนจำลองสองตัวที่เดินสวนมาหรือเดินเข้าไปในพื้นที่ที่แออัดหรือมีกลุ่มคนเยอะๆ ทั้งๆที่ยังมีเส้นทางเดินที่ทำให้ตัวตนจำลองสามารถเดินหลบหลีกไปได้ ลักษณะเช่นนี้เกิดขึ้นบ่อยและเห็นได้ชัดในสถานการณ์แบบสองทิศทาง งานวิจัยนี้จึงได้เสนอขั้นตอนในการหาเส้นทางในระยะสั้นเพื่อขจัดความบกพร่องของพฤติกรรมการเดินของตัวตนจำลองในสถานการณ์แบบสองทิศทางนี้ขึ้น โดยใช้สมการพลังงานทางชีวกลศาสตร์ของการเดินเข้ามาเป็นตัวแปรที่บังคับให้ตัวตนจำลองมีความฉลาดในการเลือกเส้นทางในระยะสั้นได้ ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์สมการพลังงานนั้น ช่วยบ่งบอกลักษณะของการเลือกเส้นทางการเดินที่ดีที่สุด โดยคำนึงถึงความเร็วที่ใช้เพื่อให้ประหยัดพลังงานที่สุด พร้อมๆ กับถึงจุดหมายปลายทางให้เร็วที่สุดด้วย นอกจากนี้ยังพบว่าการนำวิธีที่เสนอนี้ไปใช้ในสถานการณ์แบบหลายทิศทางนั้น ตัวตนจำลองสามารถหาเส้นทางที่เหมาะสมกว่าเมื่อเทียบกับวิธีก่อนอีกด้วย ยกตัวอย่าง เช่น ตัวตนจำลองสามารถเดินแทรกเข้าไปในช่องแคบๆ ของขบวนพาเหรดได้ เป็นต้น

Development Of Eeg-Based Emotion Classification Using Deep Learning Networks, Suwicha Jirayucharoensak

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Emotion classification is one of essential tasks for Human Computer Interaction (HCI) to make computers more efficiently interact with their users. Electroencephalogram (EEG) signals, associated with cognitive states of emotions, propagate though a complex hierarchy of neuron cells. Therefore, EEG-based emotion classification requires sophisticated learning algorithms that can represent high-level abstraction of a complicated task. This dissertation focuses on applying deep learning networks (DLNs) to enhance accuracy performance of the EEG-based emotion classification system. The DLN provides hierarchical feature learning methodology which is suitable for EEG-related feature learning algorithms. Furthermore, this research investigates the effects of temporal neural dynamics of …

Multi-Paths Quest Generation For Structural Analysis, Thongtham Chongmesuk

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Existing quest generation systems that used quest structures had an important limitation. They were not compatible with dynamic environment games, where player actions may have unforeseen repercussion from chain-reaction, such as locking the quest or preventing it from being completed. In addition, quests generated by such systems were not guaranteed to have multiple completion paths.
In this thesis, action-based-objective quests were replaced with game state-based-objective quests, while retaining the previous grammar rule. Each quest's contents and objectives were filled using Token system and Full Condition State system to ensure the connectivity within the quest's contents and to prevent players from …

แนวทางใหม่ในการสร้างระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อน โดยการใช้ค่าเศษเหลือที่มีความซ้ำซ้อน, กิตติภพ พละการ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ระบบจำนวนเศษเหลือ เป็นระบบการแทนจำนวนเต็มที่สามารถแทนจำนวนเต็มขนาดใหญ่ด้วยจำนวนเต็มที่มีค่าน้อยกว่าหลาย ๆ จำนวน การคำนวณผลบวกและผลคูณในระบบดังกล่าวสามารถทำได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ระบบจำนวนเศษเหลือถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในงานต่าง ๆ เช่น การประมวลผลสัญญาณ งานด้านการสื่อสารและเครือข่าย และการเข้ารหัสลับ เป็นต้น ระบบจำนวนเศษเหลือได้ถูกพัฒนาเป็นระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อน ซึ่งสามารถตรวจจับและแก้ไขความผิดพลาดได้ ทำให้เหมาะกับงานที่ต้องการความสามารถในการทนต่อความผิดพร่อง ปัจจุบันมีแนวทางหลัก 2 แนวทางในการแปลงจากระบบจำนวนเศษเหลือให้เป็นระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อน วิทยานิพนธ์นี้จะเสนอแนวทางใหม่ในการสร้างระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อน โดยการใช้ค่าเศษเหลือที่มีความซ้ำซ้อน วิธีการที่นำเสนอนี้ทำให้การประมวลผลบางอย่างสามารถทำได้รวดเร็วขึ้น เช่น การแปลงจำนวนในรูปเศษเหลือกลับเป็นจำนวนเต็ม และการตรวจจับความผิดพลาด เป็นต้น นอกจากนี้ยังทำให้ระบบสามารถเปรียบเทียบค่าจำนวนเต็มในรูปของเศษเหลือได้รวดเร็วมากขึ้นด้วย อย่างไรก็ตามวิธีการที่นำเสนอทำให้ใช้เวลาในการคำนวณผลบวกและผลคูณมากขึ้น วิทยานิพนธ์นี้ได้ทำการเปรียบเทียบข้อดีและข้อจำกัดของวิธีการแปลงจากระบบจำนวนเศษเหลือให้เป็นระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อนแบบต่าง ๆ เพื่อให้ผู้ที่สนใจสามารถนำไปพัฒนาระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อนให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

การทำนายแนวโน้มของตลาดหุ้นด้วยแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่เพิ่มประสิทธิภาพร่วมกับข้อมูลเชิงตัวเลขและข้อมูลเชิงตัวอักษร, พิศุทธ อ่อนเจริญ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การทำนายแนวโน้มของตลาดหุ้นเป็นสิ่งที่ยากเนื่องจากตลาดหุ้นมีความผันผวนสูงและได้รับอิทธิพลจากปัจจัยภายนอกอื่น ๆ ในปัจจุบันเริ่มมีการนำเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) มาใช้ในการทำนายแนวโน้มของตลาดหุ้น โดยที่ข้อมูลรับเข้าของแบบจำลองสามารถแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภทคือ 1) ข้อมูลเชิงตัวเลข เช่น ราคาในอดีตและตัวชี้วัดทางเทคนิค และ 2) ข้อมูลเชิงตัวอักษร ซึ่งได้แก่หัวข้อข่าวและเนื้อข่าว เป็นต้น แต่อย่างไรก็ตามงานวิจัยส่วนใหญ่มักจะมุ่งเน้นไปที่สร้างแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลประเภทใดประเภทหนึ่งเท่านั้น ในขณะที่นักลงทุนส่วนใหญ่ทำการวิเคราะห์พฤติกรรมของตลาดโดยพิจารณาจากข้อมูลหลากหลายประเภท งานวิจัยนี้ได้นำเสนอแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถพิจารณาข้อมูลทั้งสองประเภทเพื่อทำนายแนวโน้มของตลาดหุ้น ซึ่งแบบจำลองนี้ประกอบไปด้วยนิวรอลเน็ตเวิร์กแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Network) และหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว (Long-Short Term Memory) โดยใช้ข้อมูลรับเข้าเป็นเหตุการณ์ฝังตัวซึ่งสกัดได้จากหัวข้อข่าว ราคาในอดีตและตัวชี้วัดทางเทคนิคซึ่งสร้างจากข้อมูลของราคาในอดีต รวมทั้งได้ทำการนำเสนอฟังก์ชันวัตถุประสงค์ชนิดใหม่ที่สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในด้านผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปีที่ได้จากการจำลองการซื้อขาย โดยการนำเอาค่าชาร์ปเรโชซึ่งเป็นตัวชี้วัดผลตอบแทนเมื่อเทียบกับความเสี่ยงมาใช้ร่วมกับค่าครอสเอนโทรปี

Multiple Drone Detection And Acoustic Scene Classification With Deep Learning, Hari Charan Vemula

Browse all Theses and Dissertations

Classification of environmental scenes and detection of events in one's environment from audio signals enables one to create better-planning agents, intelligent navigation systems, pattern recognition systems, and audio surveillance systems. This thesis will explore the use of Convolutional Neural Networks(CNN'S) with spectrograms and raw audio waveforms as inputs to Deep Neural Networks with hand engineered features extracted from large-scale feature extraction schemes to identify the acoustic scenes and events. The first part focuses on building an audio pattern recognition system capable of detecting the if there are zero, one, or two DJI phantoms in the scene within the range of …

Fully Transparent Computer Vision Framework For Ship Detection And Tracking In Satellite Imagery, Jason T. Gottweis

Browse all Theses and Dissertations

Tracking of ships in satellite imagery is a challenging problem in remote sensing since it requires both object detection and object recognition. Most of the resources available only cover one of these problems and are often filled with machine learning techniques which are costly to train. Additionally, the techniques covered in these resources are often difficult to replicate or may be hard to combine with other solutions to get a full tracking algorithm. The proposed framework offers a transparent and efficient alternative to machine learning approaches and includes preprocessing, detection, and recognition needed for tracking. All components of the framework …

Neutrosophic Computing And Machine Learning, Vol. 1, Florentin Smarandache, Maikel Leyva-Vázquez

Branch Mathematics and Statistics Faculty and Staff Publications

La neutrosofía es una nueva rama de la filosofía la cual estudia el origen, naturaleza y alcance de las neutralidades, así como sus interacciones con diferentes espectros ideacionales: (A) es una idea, proposición, teoría, evento, concepto o entidad; anti (A) es el opuesto de (A); y (neut-A) significa ni (A) ni anti (A), es decir, la neutralidad entre los dos extremos. Etimológicamente neutron-sofía [Frances neutre < Latin neuter, neutral, y griego sophia, conocimiento] significa conocimiento de los pensamiento neutrales y comenzó en 1995. Su teoría fundamental afirma que toda idea < A > tiende a ser neutralizada, disminuida, balaceada por las ideas (no solo como Hegel planteó)- como un estado de equilibrio.

Special Issue: Neutrosophic Information Theory And Applications, Florentin Smarandache, Jun Ye

Branch Mathematics and Statistics Faculty and Staff Publications

Neutrosophiclogic,symboliclogic,set,probability,statistics,etc.,are,respectively,generalizations of fuzzy and intuitionistic fuzzy logic and set, classical and imprecise probability, classical statistics, and so on. Neutrosophic logic, symbol logic, and set are gaining significant attention in solving many real-life problems that involve uncertainty, impreciseness, vagueness, incompleteness, inconsistency, and indeterminacy. A number of new neutrosophic theories have been proposed and have been applied in computational intelligence, multiple-attribute decision making, image processing, medical diagnosis, fault diagnosis, optimization design, etc. This Special Issue gathers original research papers that report on the state of the art, as well as on recent advancements in neutrosophic information theory in soft computing, artificial intelligence, …

Modelo De Recomendación Basado En Conocimiento Y Números Svn, Maykel Leyva-Vazquez, Florentin Smarandache

Branch Mathematics and Statistics Faculty and Staff Publications

Recommendation models are useful in the decision-making process that allow the user a set of options that are expected to meet their expectations. Recommendation models are useful in the decision-making process that offer the user a set of options that are expected to meet their SVN expectations to express linguistic terms.

Effects Of Light Reflection On Spatial Visualization Ability And Implications For Engineering Technology Students, Petros Katsioloudis, Mildred Jones

STEMPS Faculty Publications

Results from a number of studies indicate that the type of light generated by the reflection on the surface of different types of surfaces can influence the spatial visualization ability; however, research provides inconsistent results. Considering this, a quasi-experimental study was conducted to identify the existence of statistically significant effects on spatial visualization ability as measured by the Mental Cutting Test and Sectional View drawing ability due to the impacts of light reflection. In particular, the study compared three types of light reflection; mirror, specular and diffuse and whether a significant difference exists among engineering technology students. According to the …

A Multi-Criteria And Dynamic Sustainability Assessment Of Crop Rotation Alternatives, Saturnina Fabian Nisperos

Computational Modeling & Simulation Engineering Theses & Dissertations

With the food security challenge faced by nations globally, agriculture sustainability has been a significant consideration for concerned agencies. Sustainability assessments are significant tools in providing support to stakeholders in their crop production planning. Agricultural sustainability assessment, however, is complex and it involves numerous criteria that can be conflicting. Limitations on crop rotation sustainability assessment methods include: non-dynamic assessment; lack of regard to cover crops and to the individual crop production preferences of farmers; and focused only on single-year and single-crop rotation. We sought to address these limitations by developing a multi-criteria and dynamic sustainability assessment model that considers the …

Deep Recurrent Learning For Efficient Image Recognition Using Small Data, Mahbubul Alam

Electrical & Computer Engineering Theses & Dissertations

Recognition is fundamental yet open and challenging problem in computer vision. Recognition involves the detection and interpretation of complex shapes of objects or persons from previous encounters or knowledge. Biological systems are considered as the most powerful, robust and generalized recognition models. The recent success of learning based mathematical models known as artificial neural networks, especially deep neural networks, have propelled researchers to utilize such architectures for developing bio-inspired computational recognition models. However, the computational complexity of these models increases proportionally to the challenges posed by the recognition problem, and more importantly, these models require a large amount of data …

High-Order Integral Equation Methods For Quasi-Magnetostatic And Corrosion-Related Field Analysis With Maritime Applications, Robert Pfeiffer

Theses and Dissertations--Electrical and Computer Engineering

This dissertation presents techniques for high-order simulation of electromagnetic fields, particularly for problems involving ships with ferromagnetic hulls and active corrosion-protection systems.

A set of numerically constrained hexahedral basis functions for volume integral equation discretization is presented in a method-of-moments context. Test simulations demonstrate the accuracy achievable with these functions as well as the improvement brought about in system conditioning when compared to other basis sets.

A general method for converting between a locally-corrected Nyström discretization of an integral equation and a method-of-moments discretization is presented next. Several problems involving conducting and magnetic-conducting materials are solved to verify the accuracy …

Photonic Grating Coupler Designs For Optical Benching, Eng Wen Ong

Legacy Theses & Dissertations (2009 - 2024)

Background: Silicon Photonics has been rapidly developing as a field. The primary reason for this is its lower operating costs and faster switching rates for use in big data centres. Instead of microns-wide copper lines to transmit signals, silicon photonic chips use waveguides, usually of silicon or silicon nitride. Photonic signals bypass the issues of resistive-capacitance lag (RC-lag) and resistive-heating encountered by copper lines. Additionally, a single waveguide may transmit multiple signals along different carrier wavelengths.

Analyzing Sensor Based Human Activity Data Using Time Series Segmentation To Determine Sleep Duration, Yogesh Deepak Lad

Masters Theses

"Sleep is the most important thing to rest our brain and body. A lack of sleep has adverse effects on overall personal health and may lead to a variety of health disorders. According to Data from the Center for disease control and prevention in the United States of America, there is a formidable increase in the number of people suffering from sleep disorders like insomnia, sleep apnea, hypersomnia and many more. Sleep disorders can be avoided by assessing an individual's activity over a period of time to determine the sleep pattern and duration. The sleep pattern and duration can be …

Precise Energy Efficient Scheduling Of Mixed-Criticality Tasks & Sustainable Mixed-Criticality Scheduling, Sai Sruti

Masters Theses

"In this thesis, the imprecise mixed-criticality model (IMC) is extended to precise scheduling of tasks, and integrated with the dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) technique to enable energy minimization. The challenge in precise scheduling of MC systems is to simultaneously guarantee the timing correctness for all tasks, hi and lo, under both pessimistic and optimistic (less pessimistic) assumptions. To the best of knowledge this is the first work to address the integration of DVFS energy conserving techniques with precise scheduling of lo-tasks of the MC model.

In this thesis, the utilization based schedulability tests and sufficient conditions for such …

Multiscale Approaches Toward Advanced Lithium-Ion Battery: From Nano To Meso Scale, Susmita Sarkar

Masters Theses

“Battery performance and its degradation are determined by various aspects such as the transport of ions and electrons through heterogeneous internal structures composed of constituent particles, kinetic reactions at the interfaces, and a corresponding interplay between mechanical, chemical, and thermal responses. Further, modern battery materials require a variety of engineering processes such as coating, doping and mixing. As a result, in order to fully understand the behavior of the battery material and improve battery performance, it is necessary to understand and control the individual particle behavior and then connect it to the electrode. This study elucidated the physical phenomena associated …

Stormwater Capture In The Built Watershed: Fostering Public Awareness Of Water Conservation Through A Parcel-Level Approach To Stormwater Management, Benjamin Rigby

Pitzer Senior Theses

As California contends with climate change and more extreme cycles of drought and deluge, water management agencies and conservation groups are looking towards solutions to the decreasing reliability of imported water supplies. Stormwater has historically been perceived as a threat to development but when captured properly, it presents a resource that can augment local water supplies. Solutions to water supply issues in California have traditionally employed technical and centrally controlled methods for importing water, but there is a growing understanding that parcel-level capture through vegetated swales presents an opportunity for reducing the impact that development has on California’s hydrology. Vegetated …