보강 실린더 구조물의 수중 진동제어

전준철,손정우,최승복 대한조선학회 2011 대한조선학회 학술대회자료집 Vol.2011 No.6

본 논문에서는 내부 표면에 MFC 작동기가 부착된 보강 hull 구조물의 유한요소모델을 상용 소프트웨어를 활용하여 구성하고, 공기 중, 수중에서 구조물의 동적 특성을 파악한 후, 진동제어 성능을 평가하였다. Hull 구조물은 양 끝이 닫혀있는 실린더형 쉘 구조물을 고려하였으며, 이는 항공기 동체나 잠수함과 같은 수중 구조물 등의 간단한 모델로 사용될 수 있다. 구조물의 진동제어를 위해서 NASA Langley 연구소에서 개발된 압전복합재인 Macro-Fiber Composite(MFC)를 적용하였다. MFC는 압전세라믹 섬유를 이용하여 유연성을 향상시키고, 맞물림 전극을 적용하여 면내 방향에서 큰 압전효과를 구현할 수 있도록 하였다. 유체 영향의 유무에 따른 구조물 각각의 동적 특성을 해석하였으며 각각의 모델에 대하여 최적제어 알고리즘을 구성하여 구조물의 진동제어 성능을 평가하였다.

게임기술 특집 발간에 즈음하여

전준철 한국멀티미디어학회 2005 한국멀티미디어학회지 Vol.9 No.2

A CORBA-Based Collaborative Work Supported Medical Image Analysis and Visualization System

전준철,손재기,Chun, Jun-Chul,Son, Jae-Gi Korea Information Processing Society 2003 정보처리학회논문지D Vol.10 No.1

본 논문에서는 분산환경에서 사용자들에게 효과적인 접근성과 사용성을 제공하는 코바기반 협업 지일 의료영상 분석 덴 가시화 시스템을 소개한다. 개발된 시스템은 분산환경에서 의료영상 분활 및 모델링과 같은 의료영상 분석 및 처리 기능을 제공하며 아울러 의료영상 데이터의 효율적 관리 기능을 제공한다. 영상의 분류 및 특정 세포조직의 추출은 베이지안 방법과 활성 윤곽선 모델등 적용하여 수행되며, 획득된 영상의 특성정보는 의료영상의 실시간 3차원 모델링에 사용된다. 개발된 시스템은 브로드 케스팅과 동기화 메커니즘에 기반하여 시스템을 사용하는 다중 사용자들간의 협동작업을 지원한다. 본 시스템은 분산 프로그램을 지원하는 자바 및 코바에 의해 개발되었으며, 따라서 클라이언트는 분산 객체의 위치나 분산객체가 수행되는 운영체제에 관한 정보가 없이도 메소드 호출방법에 의해 서버 객체에 접근할 수 있다. In this paper, a CORBA-based collaborative medical image analysis and visualization system, which provides high accessibility and usability of the system for the users on distributed environment is introduced. The system allows us to manage datasets and manipulates medical images such as segmentation and volume visualization of computed geometry from biomedical images in distributed environments. Using Bayesian classification technique and an active contour model the system provides classification results of medical images or boundary information of specific tissue. Based on such information, the system can create real time 3D volume model from medical imagery. Moreover, the developed system supports collaborative work among multiple users using broadcasting and synchronization mechanisms. Since the system is developed using Java and CORBA, which provide distributed programming, the remote clients can access server objects via method invocation, without knowing where the distributed objects reside or what operating system it executes on.

스마트 스페이스 융합서비스 및 응용사례

전준철 한국IT서비스학회 2010 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2010 No.9

신경망의 결정론적 이완에 의한 자기공명영상 분류

전준철,민경필,권수일 대한자기공명의과학회 2002 Investigative Magnetic Resonance Imaging Vol.6 No.2

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다. Purpose : This paper introduces an improved classification approach which adopts a deterministic relaxation method and an agglomerative clustering technique for the classification of MRI using neural network. The proposed approach can solve the problems of convergency to local optima and computational burden caused by a large number of input patterns when a neural network is used for image classification. Materials and methods : Application of Hopfield neural network has been solving various optimization problems. However, major problem of mapping an image classification problem into a neural network is that network is opt to converge to local optima and its convergency toward the global solution with a standard stochastic relaxation spends much time. Therefore, to avoid local solutions and to achieve fast convergency toward a global optimization, we adopt MFA to a Hopfield network during the classification. MFA replaces the stochastic nature of simulated annealing method with a set of deterministic update rules that act on the average value of the variable. By minimizing averages, it is possible to converge to an equilibrium state considerably faster than standard simulated annealing method. Moreover, the proposed agglomerative clustering algorithm which determines the underlying clusters of the image provides initial input values of Hopfield neural network. Results : The proposed approach which uses agglomerative clustering and deterministic relaxation approach resolves the problem of local optimization and achieves fast convergency toward a global optimization when a neural network is used for MRI classification. Conclusion : In this paper, we introduce a new paradigm to classify MRI using clustering analysis and deterministic relaxation for neural network to improve the classification results.

Gibbs Classification of Medical Imagery Using Stochastic Relaxation

전준철 대한전자공학회 1997 대한전자공학회 워크샵 Vol.1997 No.-

자기공명영상에서 에지모델 생성을 위한 Differential 방법

전준철 대한전자공학회 1996 대한전자공학회 워크샵 Vol.1996 No.-

화폐논자의 인플레이션 이론에 대한 고찰

전준철 중앙대학교 정경대학 학생회 1985 政經論集 Vol.21 No.1

자기 공명 영상으로부터의 생체역학 모델링

전준철(Junchul Chun),그린쉴즈(Ian R. Greenshields),이경환(Kyungwhan Lee) 한국정보과학회 1995 정보과학회논문지 Vol.22 No.8

생체역학이나 생체물리학에서의 주된 연구는 다양한 조건하에서 신체조직의 반응을 분석, 실제 환경에서 신체조직간의 상호작용을 예측하는 것이다. 자기 공명 영상은 신체조직 정보를 제공하기 때문에 신체조직의 그 한계성을 분석할 수 있다. 신체조직의 동적 반응을 분석하기 위해서는 이미 개발된 신체조직 모델에 적절한 물리 현상을 적용시키면서 그 반응을 살펴본다. 본 논문에서는 신체기관의 생체물리학적 제 현상을 분석하기 위한 Biodynamic 모델링을 기하학적 모델링을 도입하여 제안한다. 임상적으로, 수축성을 가진 혈관조직(conduit)의 반응에 대한 모델링은 urodynamics에서부터 CSF(cerebro-spinal fluid)의 응용 분야에 이르기까지 광범위하게 필요로 하고 있다. 본 논문에서 구현할 신체조직으로 혈관을 선택하였다. 본 연구에서 개발된 방법을 이용하여 혈액의 흐름에 따른 혈관의 수축현상을 시뮬레이션 한다. 이를 위해 생체역학의 기본 개념을 이용하였고, 비고체 물체(non-rigid object)의 운동 현상을 수치적으로 표현하였다. An issue in Biomechanics/Biophysics is the prediction of the behavior of an organ or system under a variety of stresses, and the subsequent correlation of a model of the system with the actual physical phenomenon. Since Magnetic Resonance Imaging provides actual organ geometry, it is possible to determine the boundary conditions of the organ. In order to examine the dynamic behavior of the organ, approximate physics are applied to developed organ models and the behavior is traced under internal stress. In this paper, we present a Biodynamic Modeling i.e., a computer modeling which combines physically-based biomechanics with a general geometrical representation of the objects. Clinically, a suitable model of the behavior of a nonlinear elastic inhomogeneous fluid conduit is required from applications in CSF(cerebro-spinal fluid) dynamics. In this papers, as a sample of a static geometry, blood vessels are selected. Once these models are developed, the dynamic motion of blood vessels caused by fluid flow are simulated. For the development of the dynamic modeling system, concepts of biomechanics are used along with numerical methods to represent non-rigid object dynamics.

MFC 작동기를 이용한 보강 Hull 구조물의 능동 진동 제어

전준철(Juncheol Jeon),손정우(Jung Woo Sohn),최승복(Seung-Bok Choi) 한국소음진동공학회 2011 한국소음진동공학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.4

This work presents an active vibration control of a stiffened hull structure using a flexible macro fiber composite (MFC) actuator. As first step, the governing equation of the hull structure is derived in a matrix form and its dynamic characteristics such as natural frequency are obtained via a finite element analysis (FEA). The natural frequencies obtained from the FEA are compared with those determined from experimental measurement. After formulating the control model in a state space representation, an optimal controller is designed in order to attenuate the vibration of the stiffened hull structure. The controller is then empirically realized through dSPACE and control responses are evaluated in time domain.