The objective of this study was to describe a radiofrequency (RF) coil design for in vivo sodium magnetic resonance imaging (MRI) for use in small animals. Accumulating evidence has indicated the importance and potential of sodium imaging with improved magnet strength (> 7T), faster gradient, better hardware, multi-nucleus imaging methods, and optimal coil design for patient and animal studies. Thus, we developed a saddle-shaped sodium volume coil with a diameter/length of 30/30 mm. To evaluate the efficiency of this coil, bench-level measurement was performed. Unloaded Q value, loaded Q value, and ratio of these two values were estimated to be 352.8, 211.18, and 1.67, respectively. Thereafter, in vivo acquisition of sodium images was performed using normal mice (12 weeks old; n = 5) with a two-dimensional gradient echo sequence and minimized echo time to increase spatial resolution of images. Sodium signal-to-noise ratio in mouse kidneys (renal cortex, medulla, and pelvis) was measured. We successfully acquired sodium MR images of the mouse kidney with high spatial resolution (approximately 0.625 mm) through a combination of sodium-proton coils.
The objective of this paper is to optimize the design parameters of a novel mechanism for a robotic knee orthosis. The feature of the proposed knee othosis is to drive a knee joint with independent actuation during swing and stance phases, which can allow an actuator with fast rotation to control swing motions and an actuator with high torque to control stance motions, respectively. The quadriceps device operates in five-bar links with 2-DOF motions during swing phase and is changed to six-bar links during stance phase by the contact motion to the patella device. The hamstring device operates in a slider-crank mechanism for entire gait cycle. The suggested kinematic model will allow a robotic knee orthosis to use compact and light actuators with full support during walking. However, the proposed orthosis must use additional linkages than a simple four-bar mechanism. To maximize the benefit of reducing the actuators power by using the developed kinematic design, it is necessary to minimize total weight of the device, while keeping necessary actuator performances of torques and angular velocities for support. In this paper, we use a SGA (Simple Genetic Algorithm) to minimize sum of total link lengths and motor power by reducing the weight of the novel knee orthosis. To find feasible parameters, kinematic constraints of the hamstring and quadriceps mechanisms have been applied to the algorithm. The proposed optimization scheme could reduce sum of total link lengths to half of the initial value. The proposed optimization scheme can be applied to reduce total weight of general multi-linkages while keeping necessary actuator specifications.
본 논문에서는 5G 무선 통신을위한 다중 셀 다중 입력 다중 출력 (MIMO)-비 직교 다중 접속 (NOMA) 다운 링크 시스템에서 WSRM (weighted sum-rate maximization) 문제를 해결하기위한 견고한 빔 형성 설계를 제시한다. 이 연구는 채널 추정 행렬에 최악의 모델, 즉 SVOF (singular value uncertainty model)로서 불확실성을 추가함으로써 기지국 (BS)에서 불완전한 채널 상태 정보 (CSI)를 고려한다. 이러한 관찰을 통해, WSRM 문제는 BS에서의 전송 전력 제약에 따라 공식화된다. 객관적 문제는 해결하기 어려운 비 결정적 다항식 (NP) 문제로 알려져 있다. 객관적 문제를 효율적으로 해결할뿐만 아니라 최적의 송신 빔 포밍 행렬을 찾기 위해 ML (majorization minimization) 기법을 안정화시킨 견고한 빔 형성 설계를 제안한다. 또한 최상의 사용자 쌍을 클러스터로 선택하여 더 높은 합계를 달성하는 공동 사용자 클러스터링 및 전력 할당 (JUCPA) 알고리즘을 제안한다. 제안 된 JUCPA 알고리즘과 함께 제안된 견고한 빔 포밍 설계가 기존의 NOMA 기법 및 기존의 OMA (orthogonal multiple access) 기법과 비교하여 총 레이트 측면에서 성능을 크게 향상 시킨다는 것을 보여주기 위해 광범위한 수치 결과가 제공된다.
덕티드팬의 동력절환장치인 클러치의 마찰판 사양을 최적설계하고 그 결과를 분석하였다. 클러치는 기계적 잠금장치의 적용 여부에 따라 2가지 방식으로 구분하고 각자의 설계 조건 하에 최적화 되었다. 클러치를 최적 설계하기 위한 인자로 전달토크 용량, 마찰재 면압, 마찰면의 온도 및 드래그 토크 등을 계산하였고, 클러치 분리판의 부피와 드래그 토크의 최소화를 최적설계의 목적함수로 활용하였다. 기계적 잠금장치가 포함되지 않은 Type 1의 경우 덕티드팬의 피치각에 상관없이 클러치의 작동이 가능하지만, 기계적 잠금장치가 포함된 Type 2에 비해 마찰면의 외경이 약 2배정도 증가하였고, 부피는 약 5~7배, 드래그 토크는 약 7~12배 정도 증가하였다.
FHD급 고해상도 연성 내시경을 설계하기 위한 wedge prism 적용 방법을 연구하였다. 기존의 연성 내시경 광학계의 경우, 넓은 피사계 심도 범위에서 동일한 결상 성능을 얻기 위해 F 넘버를 크게 가져가거나 액체 렌즈를 적용하였다. 하지만 이는 추가적인 light guide와 기구물을 필요로 하여 광학계의 직경이 커진다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 연성 내시경 광학계에 2매의 wedge prism을 적용하여 각 물체거리별로 상거리를 조절하였다. 먼저 설계한 내시경 광학계에 2매의 wedge prism을 대칭으로 배치하고, 각 물체거리별로 목표 결상 성능을 만족하는 상거리 값을 도출하였다. 그 다음, 상거리를 조절하기 위한 wedge prism 디센터 값을 도출하였다. 이 두 가지 데이터를 조합하여, 각 물체거리에서 목표 결상 성능을 만족하는 wedge prism 디센터 값을 다중구성으로 적용하였다. Wedge prism을 적용한 최적 설계 결과, 100 mm-7 mm의 전체 피사계 심도 범위에서, 분해능 178 cycles/mm에 대한 변조전달함수 20% 이상의 목표 결상 성능을 만족하였다.
일반적으로 유전자 알고리즘은 최적 시스템을 디자인하는데 주로 이용된다. 하지만 알고리즘의 성능은 적합도 함수나 시스템 환경에 의해 결정된다. 두 개의 개체군이 꾸준히 상호작용하고 공진화 하는 공진화 알고리즘은 이러한 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫 번째 모델은 찾고자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 호스트 개체군과 기생(스키마) 개체군으로 구성된 스키마 공진화 알고리즘이다. 이 알고리즘에서 스키마 개체군은 호스트 개체군에 좋은 스키마를 공급한다. 세 번째 알고리즘은 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다. 각 알고리즘은 비주얼 서보잉, 로봇 주행, 다목적 최적화 문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
본(本) 연구(研究)에서는 분할기법(分割技法)을 이용하여 평면(平面)트러스구조물(構造物)의 형상최적화(形狀最適化)를 시도(試圖)하였다. 본(本) 연구(研究)의 제(第)1단계(段階)(Level 1)에서는 다른 연구(研究)와 달리 응력제약(應力制約)을 감도해석(感度解析)에 효율적(效率的)이라고 알려진 설계공간법(設計空間法)에 의해서 부재응력근사화(部材應力近似化)를 하므로서 비선형최적화문제(非線形最適化問題)가 선형계획문제(線形計劃問題)로 변환(變換)되어 해(解)를 효율적(效率的)으로 구할 수 있고 또한 감도해석(感度解析)을 위한 구조해석수(構造解析數)를 줄일 수 있다. 목적함수(目的凾數)는 구조물(構造物)의 중량(重量)이 최소(最小)가 되도록 중량함수(重量凾數)를 택하였다. 제약조건식(制約條件式)으로는 허용응력(許容應力), 좌굴응력(挫屈應力), 변위제약(變位制約) 및 설계변수(設計變數) 상하한치제약(上下限値制約)을 부과(附課)하였고 다(多) 재하조건(載荷條件)을 고려(考慮)하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 제(第)2단계(段階)(Level 2)에서는 설계변수(設計變數) 및 조정변수(調整變數)를 절점좌표(節點座標)로 하고 목적함수(目的凾數)로는 중량함수(重量凾數)로 하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 절점좌표(節點座標)만을 설계변수(設計變數)로 하므로서 무제약최적화문제(無制約最適化問題)로 형성(形成)되므로 최적화(最適化) 과정(過程)이 용이(容易)하다. 본(本) 연구(研究)의 제(第)1단계(段階)에서는 부재응력(部材應力)을 근사화(近似化)하여 단면(斷面)을 최적화(最適化)하고 제(第)2단계(段階)에서는 형상(形狀)만 최적화(最適化)하는 분할기법(分割技法)을 트러스구조물(構造物)에 적용(適用)한 결과 본(本) 연구(研究)는 트러스구조물(構造物)의 형태(形態), 제약조건식(制約條件式)에 구애받지 않고 최적해(最適解)에 부재응력근사화(部材應力近似化)로 인하여 효율적(效率的)으로 수렴(收斂)하였고 또한 타(他)의 연구(研究)와 거의 동일(同一)한 연구(研究) 결과(結果)를 얻었으며 형상최적화(形狀最適化)로 트러스구조물(構造物)의 중량(重量)을 5.4% - 15.4% 까지 감소(減少)시켰다.
최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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