Establishment of a Biomaterial Modeling Framework Using Combinatorial Optimization-based Hybrid Hyperelastic Model (CO-HHM)
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065717
교육부
한국연구재단
부산대학교
하진상
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
응용연구
대학
부산광역시 금정구
보건의료 > 신약·의약품개발 > 바이오생체재료
본 연구는 복합 변형 데이터를 AI로 학습하는 '하이브리드 초탄성 모델(CO-HHM)' 프레임워크를 구축하고, 생체 재료 거동을 정밀하게 모사하는 디지털 트윈 기반 기술을 확립하고자 한다. 또한 의공학 석·박사학위 과정 학업의 방향성과 긴밀하게 맞닿아 있다. 특히, 인체 연조직 모사를 위한 ① 초탄성 재료의 전산역학적 거동 탐구, ② 물리 내재형 인공지능(AI) ...
... Hessian) 행렬을 근사하여 초정밀 국소 탐색을 수행하는 준뉴턴 기법인 L-BFGS 알고리즘으로 전환(2차 초정밀 최적화)하여 초선형 수렴을 달성한다.■ 3단계: CO-HHM 프레임워크 서브루틴 ... 전달하여 수치 미분 오차를 차단하고 2차 수렴성을 확보한다. 궁극적으로 이를 실제 생체 연조직 형상의 3D 유한요소 모델에 적용하여 환자 맞춤형 디지털 트윈 구현의 기반을 마련한다.
... 이방성 연조직(혈관, 인대, 심근 등)으로 연구 스코프를 확장할 계획입니다. 방향성 불변량( 등)이 통합된 초탄성 구성방정식 프레임워크를 완성하여, '인실리코(In Silico) 및 디지털 트윈' 분야에서 국제적으로 선도하는 연구자로 성장하고자 합니다. 2) 연구개발성과의 활용방안 및 기대효과● 범용 초탄성 역학-AI 융합 플랫폼 구축 본 연구에서 구축되는 라이브러리와 물리 ...