• 한국지진공학회논문집
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• 제6권6호
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• pp.41-48
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• 2002

이 논문은 지진을 받는 축소 3층 건물모델의 제어 실험에 관한 것이다. 건물모델에 대해 능동 질량 감쇠기를 사용하여 강인제어기인 $\mu$합성 제어기를 설계하고 실험적으로 검증하였다. 외란 입력과 제어용 출력에 적합한 주파수 가중함수를 설정하고 가중함수의 조합을 분석하여 최적의 $\mu$합성 제어기를 제시하였다. 실험 결과 백색잡음 가진 입력에 대한 RMS 응답에서 60-70%의 감소를 보여주었고, 축소 지진 입력에 대한 최대 응답에서 30-45% 정도의 감소효과를 나타내었다. 수치해석결과와 실험의 결과가 매우 정확히 일치하였으며 불확실성을 갖는 구조물에 대하여 제어기가 불확실성의 범위 내에서 강인하다는 것을 보여주었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권3호
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• pp.333-343
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• 2019

The possibility of adopting vibration-powered wireless nodes has been largely investigated in the last years. Among the available technologies based on the piezoelectric effect, the most common ones consist of a vibrating beam covered by electroactive layers. Another energy harvesting strategy is based on the use of piezoelectric strips attached to a hosting structure subjected to dynamic loads. The hosting structure, for example, can be the system to be equipped with wireless nodes. Such strategy has received few attentions so far and no analytical studies have been presented yet. Hence, the original contribution of the present paper is concerned with the development of analytical solutions for the electrodynamic analysis and design of piezoelectric polymeric strips attached to relatively large linear elastic structural systems subjected to random vibrations at the base. Specifically, it is assumed that the dynamics of the hosting structure is dominated by the fundamental vibration mode only, and thus it is reduced to a linear elastic single-degree-of-freedom system. On the other hand, the random excitation at the base of the hosting structure is simulated by filtering a white Gaussian noise through a linear second-order filter. The electromechanical force exerted by the polymeric strip is negligible compared with other forces generated by the large hosting structure to which it is attached. By assuming a simplified electrical interface, useful new exact analytical expressions are derived to assess the generated electric power and the integrity of the harvester as well as to facilitate its optimum design.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.157-168
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• 2020

자기공명영상(Magnetic Resonance Image)을 이용한 구조적 연구 방법에서 뇌 구조 세분화 방법은 최근 빠르게 발전하여 구조 이미지의 자동 분할을 위한 유능한 방법론이 되었다. 특히 아틀라스 정보를 이미지에 등록해 피사체의 이미지로 전달하는 분할(Segmentation) 방법은 아틀라스(Atlas)의 정확도에 편향되기 때문에 높은 정확도를 갖고 있는 아틀라스가 필요하게 된다. 알렌 마우스 뇌 아틀라스(Allen Mouse Brain Atlas)는 마우스의 아틀라스 중에서 높은 정확도를 갖고 있어 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 신경섬유지도(Tractography)에 필수적인 마우스 뇌구조의 정확한 좌표와 분할 정보를 제공할 수 있다. 또한 기능적 연구 방법인 뇌의 백질 경로를 재구성하는 확산텐서영상(Diffusion Tensor Image)에 대한 확률론적 신경섬유지도를 사용하여 포괄적인 뉴런 네트워크를 매핑 하였다. 인간의 뇌 연구 결과와 마우스의 뇌 연구 결과는 비교분석 할 수 있어 인간에게 적용하기 어려운 실험들을 질환이 모델링된 마우스를 통해 결과를 얻어 임상적으로 이용이 가능하기 때문에 마우스 실험의 중요성이 올라가고 있다. 하지만 마우스를 이용한 연구에서 인간과 마우스의 뇌 크기 차이로 인한 문제가 있어 동등한 영상의 질을 달성하려면 다양한 조건이 필요하게 되며, 그중 대표적으로 충분히 긴 스캔시간이 필요하게 된다. 충분히 긴 스캔시간을 확보하기 위해 본 연구에서는 마우스의 뇌를 샘플화시켜 Ex-vivo 실험이 진행되었으며, 마우스 커넥톰(Connectome) 매핑에 대한 참조를 제공하기 위해 이 연구는 아틀라스 정규화 도구인 ANTx와 확산 텐서 영상을 분석할 도구인 FSL을 사용하여 마우스 뇌의 반자동 분할 및 신경섬유지도 분석 파이프라인을 제시하여 다양한 마우스 모델에 적용하고자 했다. 또한, 신경섬유지도 분석을 위해 획득하는 확산텐서영상의 유용한 신호대 잡음비를 결정하기 위해 다양한 여기수의 영상을 획득해 비교분석하였다.