Author: 태훈 장

Soft inerfaces : From microfluids to kitchen

Title Soft Interfaces: From Microfluidics to Kitchen Abstract Living matter, from plants and animal cells, comprises complex materials with various phases and interfaces. A close look at how these soft interfaces arise and form certain shapes with functions will not only deepen our understanding of nature but also inspire the design and engineering of materials for novel applications. In this talk, I will first introduce hydrodynamic synchronization, which can be observed in swimming organisms, and explain how hydrodynamically interacting fluid-fluid interfaces can act as coupled oscillators leading to the discovery of a synchronized droplet generation. Second, I will present methods to fabricate nature-inspired shapes of microstructure to provide multifunctionality to the material, such as wrinkles on curved surfaces and multi-compartment microfibers, by exploiting oil-water interfaces. Lastly, I will investigate biological cells as soft matter to study the dependence of their motility on the geometry of cells and confinements as in complex tissue environments. We can even use materials found in our kitchen to understand the physicochemical roles of complex fluids in determining the shapes and motility of nature. My ultimate research goal in soft interfaces is to apply the knowledge from complex fluids experiments to emerging technologies of biomedical applications....

효율적인 동적 시스템 예측을 위한 데이터 중심 축소모델 연구

Data-driven reduced-order model for efficient prediction of structural dynamics   Haeseong Cho Department of Aerospace Engineering, Jeonbuk National University, Korea   With the advent of the 4th industrial revolution, the next-generation mechanical and aerospace industries require multi-disciplinary convergence technology, and multi-disciplinary simulations are drawing attention as an important tool for the design and operation of next-generation mechanical and aerospace systems. Recently, a data-driven model reduction method using data analysis or machine learning, is emerging, and is expected as a base technology for a digital twin for a complex multi-disciplinary system. In general, the methods that can be used to define the reduced-order model of a dynamic system are the intrusive model reduction method, which projects the governing equations of the system in a generalized coordinate system, and the non-intrusive model reduction method, which defines the input and output relationship of the data of interest. In this talk, the model reduction methods that defines a reduced model using the solution of a dynamic system such as the displacement of a structure will be introduced....

Development and Commercialization of Power Facility Diagnosis Technology

Abstract Live-line maintenance works for power transmission lines are very dangerous due to the dangers of high voltage and the risks of falling from heights. For this reason, there has been an increasing manpower shortage in this field and new active techniques using innovative robots have been required. This...

TBD

TBD