• 제목/요약/키워드: MATLAB simulation

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혈중 목표 농도 자동 조절기(TCI) 개발 PART1 : 약동학적 모델의 수립과 검증 (Development of Target-Controlled Infusion System in Plasma Concentration. PART1 : Establishment of Pharmacokinetic Model and Verification)

  • 안재목;길호영
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제23권5호
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    • pp.341-349
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    • 2002
  • 본 논문에서는 혈중 목표 농도 자동 조절기(Target-controlled infusion system. TCI)를 개발하는 것으로써, 마취의가 혈중 목표 농도를 설정하면 사용약제의 약동학적 모델링에 의해서 주입속도를 자동적으로 계산하여 마취의 깊이를 예측하는 약동학적 모델의 수립과 검증 방법을 설명한다. 정확한 약동학적 모델의 구축은 시스템의 성능에 큰 영향을 미치므로 먼저 PART 1에서는 약동학적 모델을 구축하되 3-콤파트먼트 모델과 4-콤파트먼트 모델로 해석하였다. 기존의 TCI에서 사용하고 있는 3-콤파트먼트 모델에 가상의 효과처 구획(Effect Site Compartment)을 만들고 이를 네 버내 구획으로 가정한 4-콤파트먼트 모델(Four-Compartment Model)을 수립하였고, matlab 5.0을 이용하여 비교 분석하였다. 모델은 혈중 목표 농도 주입(Plasma Targeting)과 효과처 목표 농도 주입(Effect Site Targeting), 혈중 농도 유지를 위한 주입율 계산과 기타 마취 상태를 추정하는 정보를 포함한다. 시뮬레이션의 결과를 바탕으로 4-콤파트먼트 모델을 디지털 z-변환을 거쳐 디지털시그널프로세서에 프로그램하고 TCI시스템의 적용가능성을 평가하였다. 정맥 마취용 TCI는 오동작에 대한 검증이 반드시 요구되므로 구축한 모델링에 대한 시뮬레이션의 평가 방법을 설정하였다. 기존의 TCI시스템과는 달리 약동학적 약물 전달 속도 상수(k-파라미터)를 독립적으로 조절할 수 있는 기능이 추가되어 다양한 약제의 사용이 가능할 뿐만 아니라 새로운 약동학적 모델의 개발과 평가에 기여하게 되고, 환자의 체형과 병명에 따른 약동학적 모델의 변화에 대응할 수 있게 하였다.

역도 인상동작 성공 시 최대 바벨무게 예측 (The Forecasting a Maximum Barbell Weight of Snatch Technique in Weightlifting)

  • 하종규;류지선
    • 한국운동역학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.143-152
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    • 2005
  • The purpose of this study was to predict the failure or success of the Snatch-lifting trial as a consequence of the stand-up phase simulated in Kane's equation of motion that was effective for the dynamic analysis of multi-segment. This experiment was a case study in which one male athlete (age: 23yrs, height: 154.4cm, weight: 64.5kg) from K University was selected The system of a simulation included a multi-segment system that had one degree of freedom and one generalized coordinate for the shank segment angle. The reference frame was fixed by the Nonlinear Trans formation (NLT) method in order to set up a fixed Cartesian coordinate system in space. A weightlifter lifted a 90kg-barbell that was 75% of subject's maximum lifting capability (120kg). For this study, six cameras (Qualisys Proreflex MCU240s) and two force-plates (Kistler 9286AAs) were used for collecting data. The motion tracks of 11 land markers were attached on the major joints of the body and barbell. The sampling rates of cameras and force-plates were set up 100Hz and 1000Hz, respectively. Data were processed via the Qualisys Track manager (QTM) software. Landmark positions and force-plate amplitudes were simultaneously integrated by Qualisys system The coordinate data were filtered using a fourth-order Butterworth low pass filtering with an estimated optimum cut-off frequency of 9Hz calculated with Andrew & Yu's formula. The input data of the model were derived from experimental data processed in Matlab6.5 and the solution of a model made in Kane's method was solved in Matematica5.0. The conclusions were as follows; 1. The torque motor of the shank with 246Nm from this experiment could lift a maximum barbell weight (158.98kg) which was about 246 times as much as subject's body weight (64.5kg). 2. The torque motor with 166.5 Nm, simulated by angular displacement of the shank matched to the experimental result, could lift a maximum barbell weight (90kg) which was about 1.4 times as much as subject's body weight (64.5kg). 3. Comparing subject's maximum barbell weight (120kg) with a modeling maximum barbell weight (155.51kg) and with an experimental maximum barbell weight (90kg), the differences between these were about +35.7kg and -30kg. These results strongly suggest that if the maximum barbell weight is decided, coaches will be able to provide further knowledge and information to weightlifters for the performance improvement and then prevent injuries from training of weightlifters. It hopes to apply Kane's method to other sports skill as well as weightlifting to simulate its motion in the future study.

분류 알고리즘과 NCA를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 (Machine Learning Based Structural Health Monitoring System using Classification and NCA)

  • 신창교;권현석;박유림;김천곤
    • 한국항행학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.84-89
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    • 2019
  • 본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.

Center Array-Sequencing 위상펼침 기법의 MR 온도영상 적용에 관한 기초연구 (Preliminary Study on the MR Temperature Mapping using Center Array-Sequencing Phase Unwrapping Algorithm)

  • ;김태형;천송이;한용희;최기승;이광식;전재량;은충기;문치웅
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제12권2호
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    • pp.131-141
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    • 2008
  • 목적: 물체 내부의 온도를 비침습적으로 측정할 수 있는 양성자 공명 주파수 이동에 의한 MR 온도영상의 재구성에 center array-sequencing 위상펼침(PU) 기법을 적용시켜 그 성능 및 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: MR 온도 영상에 앞서 잡음 수준이 다른 타원형 팬텀들을 컴퓨터 모의 실험으로 제작하고 제안된 PU방 법을 적용시켜 잡음에 대한 성능을 평가하였다. MR 실험은 PU 실험과 이를 이용한 온도분포영상획득 실험으로 구분하여 수행되었다. 1.5T MR 영상장치에서 무릎코일과 $T2^*$ 경사자장에코 펄스열을 이용하여 MR 영상을 얻었다. 물통, 오렌지, 아가젤 등의 팬텀을 실험 대상으로 하였고 자체 제작된 온수펌프 장치로 팬텀의 온도를 조절하였다. T 형 열전쌍 온도측정장치로 팬텀 온도를 측정하고 MR 온도영상 결과와 비교하였다. 획득된 MR영상의 위상분포는 제안된 PU방법으로 위상을 편 후 온도분포 영상을 재구성하였다. 가열 전 후의 온도변화와 MR 영상의 위상변화 관계를 이용하여 아가젤 팬텀 내의 MR온도분포 영상을 구하였다. 결과: 제안된 center array-sequencing PU 알고리즘을 이용하여 여러 팬텀에 대한 MR 위상영상의 접힘 현상을 기존 방법보다 간편하고 빠르게 제거할 수 있었고 이를 이용하여 MR 온도영상을 획득할 수 있었다. 결론: 본 연구는 제안된 center array-sequencing 위상펼침 방법이 잡음에 강하고 처리 속도가 빠를 뿐만 아니라 양성자 공명 주파수 이동의 성질을 이용한 MR 온도 영상 획득에 성공적으로 적용될 수 있음을 보였다.

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