운동 중에 있는 인체 무릎관절의 기능을 이해하기 위한 기구학적(Kinematic) 분석 과 동역학적(Kinetic) 분석을 행하는데 있어서 관절 표면의 기하학이 주요한 역할을 한다는 것은 잘 알려져 있다. 슬관절은 미끄러짐 (sliding)과 구름 (rolling) 운동을 고려하지 않고는 정확하게 모델 될 수 없다 본 연구에서는 미끄러짐 과 회전 운동 그리고 주요 인대 (ligament)를 고려한 3타원 인체 슬관절 모델을 제시한다 본 연구는. 슬관절의 전형적인측 평면 CT 영상의 확장으로부터 얻어진 두개의 캠 측면도를 이용하여 보다 실제에 가까운 관절의 기하학을 이용한 모델을 제시한다 개발된 모델은 보행 중 인체 슬관절을 통한 힘의 전달경로를 예측하는데 있어서 실험을 기초로 한 이전의 결과보고와 비교하여 볼 때 매우 잘 일치한다 대퇴골와 경골 사이의 접촉 점은 무릎의 굽힘이 진행되는 동안 전방에서 후방으로 이동하는데 이것은 무릎의 굽힘과 폄의 운동에 대한 전방/후방 운동의 커플링을 반영한 것이다. 본 연구에서 개발된 모델에 의하면 일회의 보행 사이클동안 경골 표면에 접촉 점의 전방/후방 이동변위는 바깥쪽 관절구 쪽이 약 16 mm 이고. 안쪽 관절구 쪽이 약 25 mm 이다 또한, 일회의 보행 사이클 동안 대퇴골 의 이동변위는 바깥쪽이 약 7 mm 그리고 안쪽이 약 10 mm 이다. 개발된 모델은, 관절의 퇴화를 진단 하는데 이용할 수 있는 가능성이 기대된다
목적: 삼차원 유한 요소 모델을 이용하여 해부학적 이중 다발 전방십자인대 재건술 시행 후 전방 전위 및 회전 부하에 따른 이식건의 응력 분포 양상을 살펴보고자 하였다. 대상 및 방법: 건강한 성인 남성의 우측 슬관절을 대상으로 한 $0^{\circ}$ 및 $45^{\circ}$ 굴곡 위에서의 고해상도 컴퓨터 전산화 단층 촬영을 기반으로 삼차원 슬관절 모델을 구축하였다. Computer aided design (CAD) 프로그램으로 $0^{\circ}$ 굴곡 슬관절 모델에서 전내측 및 후외측 다발의 중심점에 직경 7 mm의 터널을 생성시키고, 각각의 터널에 이식건을 삽입시켜 해부학적 이중 다발 재건술을 시행하였다. 구축된 모델을 $45^{\circ}$ 굴곡위로 시뮬레이션 한 후 대퇴골에 대한 경골의 5 mm 전방 전위 및 $10^{\circ}$ 내회전 부하를 각각 구현하여 이식건 응력 양상의 유한 요소 분석을 시행하였다. 결과: 전방 전위 시 전내측 다발의 응력 분포는 주로 경골 부착부와 대퇴골 부착부의 전방부에서 증가된 양상을 보였고, 후외측 다발 역시 이식건의 전방부 전장에 걸쳐 응력이 증가되었다. 내회전 부하 시 전내측 다발은 경골 부착부 전면에서 응력이 가장 증가되었다. 후외측 다발의 응력 분포 또한 전반적으로 후방부보다 전방부에서 응력이 증가하였다. 결론: 슬관절 유한 요소 모델에서 전방 전위 및 회전 부하 시 전내측 다발 및 후외측 다발 공히 비슷한 양상으로 응력이 증가하는 소견을 보였다.
The human knee joint is the intermediate joint of the lower limb that is the largest and most complex joint in the body. Understanding of joint-articulating surface motion is essential for the joint wear, stability, mobility, degeneration, determination of proper diagnosis and so on. However, many studies analyzed the passive motion of the lower limb because of the skin marker artefact and some studies described medial and lateral condyle of a femur as a simple sphere due to the complexity of geometry. Thus, in this paper, we constructed a three-dimensional geometric model of the human knee from the geometry of its anatomical structures using non-uniform B-spline surface fitting as a study for the kinematic analysis of more realistic human knee model. In addition, we developed and verified 6-DOF contact model of the human knee joint using $C^2$ continuous surface of the inferior region of a femur, considering the relative motion of shank to thigh during locomotion.
슬관절 소작용 완드(Electrosurgical Knee Wand, EKW)는 고주파 소작법으로 슬관절 인대, 조직 등의 응고, 삭마, 절제, 등에 적용된다. EKW와 radiofrequency를 이용한 조직응고, 삭마 등의 슬관절 수술에서 수술안전성, 편의성 및 성공률을 극대화하기 위해서는 병변에 매우 정확하고 안전하게 EKW가 선택적 접근을 할 수 있도록 유도하는 탁월한 방향조종제어능이 핵심기술이다. 따라서 본 연구에서는 대퇴경골부 제한적인 공간에서 가장 적합한 수술용 의료기기 액추에이터로 판단되는 형상기억합금(SMA) 와이어를 이용하여 형상기억효과를 극대화 할 수 있는 SMA 인장스프링 모델을 제작하여 실험을 수행하였다. 또한 SMA의 열전기적 특성 및 전류변화에 따른 온도특성에 대한 연구를 수행하고 SMA 인장스프링의 설계조건에 따른 회복력 및 행정거리의 관계를 평가하였다. 그 결과, SMA 인장스프링의 직경이 작아질수록 최대온도는 증가하였다. 전류인가 15초의 경우는 전류량 증가와 힘의 증가가 비례한 반면, 전류인가 30초는 매우 불안정한 결과가 나타났다. 반면, 전류량 증가와 행정거리(TS) 증가 관계는 전류인가 15초일 때가 전류인가 30초일 때보다 더 안정적인 결과가 나타났다.
전방십자인대 부상은 스포츠 활동 중에 빈번하게 발생하며 주로 수술적 치료가 행해진다. 전방십자인대는 전내측과 후외측 다발로 구분되는데 주로 전내측 다발만 재건되는 한다발 재건술이시술되고 있다. 후외측 다발은 경골의 내회전을 복원하는데 효과적이라는 실험 결과가 보고된 바있지만 부상을 야기하는 역동적인 착지동작에서의 역할에 대한 연구가 필요하다. MRI 영상을 이용하여개발된 3차원 슬관절 모델에 인체실험 자료를 입력한 시뮬레이션으로 착지동작 시에 후외측 다발 및두다발 재건술이 얼마나 경골의 내회전을 제어하는지 알아보았다. 본 연구는 후외측 다발 방향의재건이 전내측 다발보다 착지동작 시에 경골 내회전을 효과적으로 감소시키며 두다발 재건술 또한슬관절 회전 안정성을 향상시킴을 밝혔다.
본 논문은 슬관절 손상 환자의 하지근력 강화 재활훈련 장치에서 다리를 끌어주는 견인모터의 속도 프로파일을 휴머노이드 로봇 시뮬레이션을 통해 계산하는 방법을 새롭게 제안한다. 먼저 인체의 구조를 본 딴 휴머노이드 로봇의 3차원 전신 모델을 새롭게 구축하고, 표준 관절각도 데이터를 이 모델에 적용하여 자연스러운 보행을 시뮬레이션 했다. 그리고 하지의 대퇴부에 부착되어 있는 벨트와 견인모터와의 거리를 매 샘플링 타임에서 계산하여 이로부터 속도 프로파일을 도출하는 방식으로 보행 중 속도 파형을 생성한다. 휴머노이드 로봇의 기구학적 방법으로는 직진 보행에서 계산량이 적은 투영법을 사용했으며, 유각기의 관절 각도 프로파일은 Winter의 표준보행 데이터를 참조했다. 본 논문에서 제안한 방법으로 계산된 인체 특정부위 속도 프로파일은 제작 중인 트레드밀 재활훈련 장치에 적용될 예정이다.
최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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