- 과제명 : 대표 정적 하중 기반의 위상최적설계를 활용한개인 맞춤형 골강도 변화 예측 방법론 개발 (Development of subject-specific bone strength prediction framework using topology optimization with the representative static loads)
- 위탁기관명 : 한국연구재단
- 시작 및 종료일 : 2021 ~ 2025
- 연구책임자 : 장인권
1. 요약(Abstract)
For personalized bone strength change prediction with improved computational accuracy and speed, (1) developing a methodology to select “representative static loads” for recurrent dynamic loads based on a double scale approach, (2) developing a personalized bone remodeling computational simulation (top-optimal design) method that reflects “representative static loads” for various daily activities, and (3) applying various scenarios and relevant clinical information to demonstrate the potential of the proposed method.
계산 정확성 및 속도가 향상된 개인 맞춤형 골강도 변화 예측을 위해, (1) 이중 스케일 접근법에 기반하여 반복적인 동적 하중에 대해 “대표 정적 하중”을 선정하는 방법론을 개발하고, (2) 다양한 일상 활동에 대한 “대표 정적 하중”을 반영한 개인 맞춤형 골 재형성 전산모사(위상최적설계) 방법을 개발한 후, (3) 다양한 시나리오 및 관련 임상 정보를 적용하여 제안 방법의 가능성을 입증하고자 함.
2. 논문(Acknowdgement)
Lee, C., & Jang, I. G. (2023). Topology Optimization of Synchronous Reluctance Motors Considering the Optimal Current Reference in the Field-weakening and Maximum-torque-per-voltage Regions. IEEE Transactions on Energy Conversion.
Lee, C., & Jang, I. G. (2023). Computationally efficient topology optimization for the SynRMs based on the torque curve interpolation. Structural and Multidisciplinary Optimization, 66(7), 172.
3. 중심어(Keyword)
Bone remodeling simulation, Osteoporosis, Topology optimization, Representative static loads, Subject-specific, Two-scale approach, Prognosis
