자장 여과 진공 아크법(Filtered Vacuum Arc :FVA)에 의해 증착된 비정질 다이아몬드 박막은 기계적, 광학적 특성이 매우 우수하여 많은 연구자들의 관심의 대상이 되어 왔다. 그러나 아크의 불안정성은 자장 여과 아크 소스의 연속적인 운전을 제한하고, 결과적으로 낮은 생산성을 가져왔다. 본 연구에서는 음극의 형태 및 음극 부근에서의 자기장의 구조를 음극 부식 거동의 관점에서 수치모사 및 실험을 통해서 조사하였다. 소스 전자석과 인출 전자석의 자극 방향이 평행하게 된 구조에서 (magnetic mirror configuration), 음극 후면에 반대 방향의 자극을 가지는 영구자석을 돔으로서 아크 불안정성을 억제할 수 있었다. 또한 소스 전자석에 진동하는 전류를 인가함으로써 아크 스팟의 운동 면적을 효과적으로 확장할 수 있었다. 시간 변화에 따른 빔 전류의 변화로부터 테이프형 음극이 우물형 음극에 비하여 더 안정하다는 것을 확인하였다. 진동하는 소스 전자석의 전류와 직경 80mm의 테이퍼형 음극을 사용하여, 아크 전류 60A에서 약 2000분 동안 사용하였으며, 이때 부식된 부피는 사용 가능한 음극 부피의 약 90%였다. 그리고 약 350mA의 안정한 빔 전류를 현재의 조건에서 얻었다.
지난 수 십년간 기계적인 측면에서의 교정장치나 치료술식은 급속한 발전을 하여왔으나 생물학적 관점에서의 현대 교정학은 아직도 낙후된 수준에 머물러 있다. 이러한 관점에서 기초의학을 기반으로 세포의 생물학적 잠재력을 극대화시켜 임상적 효율성을 증진시키기 위한 일련의 연구들이 진행되고 있다. 그중에서 전기적 자극에 의한 골성장기전의 개념을 이용하는 분야는 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중의 하나이다. 전기자극 중 가장 유용한 수단인 전자기장 이용법의 발달과정에 대해 알아보고 전기적 자극에 의한 골세포 반응의 작용기전에 대한 많은 자료를 종합, 분석하여 그 가설적인 모형을 세우고 아울러 교정 임상에서 이러한 개념의 적용가능성과 그 범위에 대해 조명해 본다. 앞으로 이 분야에 대한 계속적인 연구로 머지않아 실제 임상에 활용되는 단계에 이르게 되길 기대한다.
구강점막상피는 여러 가지의 외적 자극을 받게 되는데,특히 치과보철용재료인 금속,인공수지 등으로 조제된 총의치,국부의치를 사용하는 사람들의 구강상피의 변화를 탈락세포의 각화상태를 관찰함으로서, 국소적인,기계적화학적인 자극이 점막상피에 어떤 영향을 미치며, 그것이 병적 진행 여부를 추구하였다. 이과 같이, 끼웠다 뺏다 하는 의치가 구강상피조직에 미치는 영향에 대해서는 많은 학자들이 연구해 왔다. 그리고 그들 대부분의 학자들이 비고정의치의 기능적인 작용이 악골에도 크게 자극하지만,그 보다도 점막상피에 더 많은 영향을 미치게 한다고 했다. 본인은 이러한 것을 Pap.씨법에 의하여 구강탈락세포를 관찰함으로서, 의치에 의하여 구강점막상피가 정상적인 각화과정에 장해를 받고 있는 것을 인정하게 했다. 즉 의치에 의하여 피복되어 있는 상피(접착점막)에는 정상적인 각화현상을 볼 수 없고,다만 parakeratose 로 이행되는 것을 관찰하게 되었다. 이러한 상피의parakeratose 현상은 의치에 의한 물리적인 작용(교합압)도 그 이유의 하나이겠지만,의치를 조제하는 재료,즉 금속인공수지의 화학적인 자극에 의히여 상피각화과정에 장해를 주어,의치사용자의 구강상피가 parakeratose 과정을 취하는 것을 알게 하였다. 이러한 것은 또한 의치의 교합압을 가장 많이 받는 경구개와 하악치조돌기점막상피의 각화도가 타부위에 비하여 심한 것으로 보아서도 증명된다.
이 연구의 목적은 배양된 사람 치주인대 세포에서 파골세포의 형성에 관련된 물질을 합성, 분비할 수 있는지를 알아보고 압박력이 M-CSF, IL-$1{\beta}$, RANKL 및 OPG mRNA의 발현에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 교정치료를 목적으로 발치된 소구치에서 얻은 치주인대세포를 배양한 후 다양한 크기(0.5, 1.0, 2.0, 3.0, $4.0\;g/cm^2$)의 기계적 자극을 다양한 기간(0.5, 1.5, 6, 24, 48 hours) 동안 적용하고, M-CSF, IL-$1{\beta}$, RANKL, OPG mRNA 발현양의 변화를 검사하였다. 각각의 실험군에서 얻어진 mRNA에 대해 역전사 중합효소 연쇄반응검사를 시행하였다. 검사 결과 압박력은 사람 치주인대 세포에서 M-CSF mRNA를 발현시켰으며 M-CSF, IL-$1{\beta}$, RANKL mRNA의 발현양은 자극의 크기와 기간에 따라 증가하였다. 그러나 압박력은 사람 치주인대 세포에서 OPG mRNA의 발현양에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 기계적 자극이 치주인대 세포에서 M-CSF, IL-$1{\beta}$, RANKL mRNA의 발현양을 조절함으로 파골세포의 분화에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
본 논문은 유발전위(evoked potential) 뇌파인 P300에 기반한 뇌-기계 인터페이스의 실시간 구현을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. P300 뇌파는 외부 시각 자극이 인간의 의지와 일치할 경우, 100-300ms 부근에서 negative pick를 갖는 특성이 있다. 이러한 특성에 기초하여 P300 뇌파의 포텐셜(potential) 감소를 감지하여 인간의 의도를 역으로 추론할 수 있으며, 이를 뇌-기계 인터페이스에 활용할 수 있다. 연구에서 P300 뇌파는 인간의 두개골 외부에 부착된 전극을 통해 얻어졌으며, 시각적 자극으로는 2차원 알파벳 신호를 사용하였다. P300 뇌파의 포텐셜 감소 검출을 위하여 뇌파 포텐셜을 자극과 연계하여 확률적으로 모델링하였다. 확률적 모델은 피실험자가 의도하는 신호의 모델(target model)과 의도하지 않는 신호의 모델(non-target model)로 구성된다. 이러한 확률적 모델에 기반하여 피실험자의 의도를 추론하기 위해서 최우추정법(maximum likelihood estimation)을 사용하였다. 실험에는 신체 건강한 성인 남자 3명이 참가하였으며, 'A'와 'E' 실험에 대한 피실험자 k의 평균 성공률은 98%, 피실험자 j의 평균 성공률 90%, 그리고 피실험자 h의 성공률은 79.8%였다.
본 문헌고찰의 목적은 뇌졸중을 경험하는 대상자들을 위한 체성감각 자극 중심치료의 효과와 관련된 지금까지의 문헌들을 확인하고, 본 문헌고찰에 근거하여 임상환경에서 보다 효과적으로 적용할 수 있는 이상적인 체성감각자극 훈련방법을 제안하고자 함이다. 먼저, 문헌연구를 통해 뇌졸중을 경험하는 대상자를 중심으로 지금까지 주로 적용되었던 전기적 체성감각자극 치료의 효과성과 제한점을 확인하고, 최근문헌에 근거하여 임상환경에서 보다 효율적 적용이 가능할 것으로 기대되는 앞으로의 치료적 발전방향성을 제시하였다. 본 문헌고찰 결과, 현재까지 뇌졸중을 경험하는 대상자의 기능회복을 위한 체성감각 중심훈련의 필요성을 강조하는 연구 결과가 어느 정도 축적되어 있었음에도 불구하고 실제 임상에서는 재활치료 시 치료적인 여건에 제한으로 인해 구체적인 체성감각 자극입력의 치료적 적용은 제한점이 많은 것으로 확인되었다. 뿐만 아니라, 현재 이용 되고 있는 치료도구 역시 체성감각 및 특수감각을 고려한 도구는 거의 없는 것이 현실이었다. 하지만 본 문헌고찰을 통해서 분명히 확인할 수 있었던 것은 적절한 체성감각과 특수감각의 통합적 적용은 뇌졸중을 경험하는 대상자의 기능회복에 매우 긍정적인 효과를 보여주었다는 점이다. 뿐만 아니라, 치료적 환경에서 적용 가능한 적절한 기계적 인터페이스의 적용은 향후 뇌 손상 환자의 재활에 매우 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것이라고 기대된다.
기계가 인간의 감정을 인식하기 위해서는 인간의 감정을 정량적으로 측정할 수 있는 모델이 있어야 한다. 하지만, 인간의 감정은 그 사람이 살아온 환경과 그 사람의 기질에 따라서 같은 자극에 노출되어도 사람마다 느끼는 것이 다르다. 따라서 기계가 인간의 감정을 사람의 기질을 포함하는 개인성향 기반의 감정 모델이 필요하다. 본 논문에서는 감정 모델링을 위해 BAS/BIS 가 제안한 개인 성향을 EEG 기반으로 측정 해보고 각 감정 유발 자극 별로 전두엽에서 발생하는 전위를 분석한 결과 각 성향 별로 대뇌 반응이 다르게 나왔다. 이는 인지적 감정이 전이될 때, 성향별로 대뇌에서 다르게 반응 한다는 것을 의미한다.
뉴럴 디코딩은 뉴론이 발화한 스파이크 트레인으로부터 뉴론에 인가된 원 자극을 추정하는 작업을 말한다. 디코딩은 뉴론들끼리 어떻게 신호를 주고 받는 지를 이해함으로써 궁극적으로 뇌가 어떻게 정보처리를 하는 지 이해하는 기초적인 작업이다. 이 논문에서 우리는 3가지 뉴럴 디코딩 방법, 즉 빈도 디코딩, 시간 디코딩, 군집 디코딩 방법에 대해 설명하겠다. 빈도 디코딩은 자극에 대한 스파이크의 발화빈도 정보를 이용하여 자극을 복원하는 방법을 말한다. 역사적으로 가장 먼저 시도되었고 가장 간단한 디코딩 방법이다. 그러나 정수 개인 스파이크 개수로부터 빈도를 계산하는 과정에서 빈도자체가 불연속이고 양자화될 가능성이 높기 때문에 간단하고 정적인 자극이 아닌 경우 빈도 디코딩으로는 자극을 복원하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 시간 디코딩은 스파이크 발생 빈도가 아닌 개별 스파이크들의 발생시각을 이용한 디코딩 방법을 말하며 실제 빠르게 변화하는 자극의 경우 신경세포는 빈도 디코딩이 아니라 시간 디코딩을 통해 자극을 추정하는 것으로 이해되고 있다. 군집 디코딩은 단일 신경세포가 아닌 군집 신경세포로부터 자극을 복원하는 방법이다. 군집 디코딩은 단일 신경 세포 디코딩에 비해 신경 세포의 가변성에 따른 불확실성을 감소시킬 수 있고 서로 다른 자극의 특성을 동시에 표현할 수 있다는 장점을 갖는다. 이 논문에서는 먼저 세 가지 뉴럴디코딩 방법에 대해 소개하고 정보이론이 뉴럴디코딩에 어떻게 적용되는 지를 다룬 후 마지막으로 최근에 각광받고 있는 기계학습 방법에 의한 뉴럴 디코딩에 대해 다루도록 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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