외상후 뇌손상은 대표적이며, 가장 중요한 신경정신계 질환의 하나이다. 더욱이 외상후 뇌손상 환자들은 각종의 사고 및 산업재해 등으로 인해 그 수가 급증하고 있으며, 특히 인지기능의 장애로 인한 다양한 기질성 정신장애로 고통을 겪게 된다. 따라서 외상후 뇌손상은 손상의 시점에서부터 정확하고 올바른 평가는 물론 손상후의 경과 및 치료대책의 수립에 있어서 체계적이며 종합적인 신경인지기능의 평가는 필수적이다. 왜냐하면 신경인지기능평가는 뇌의 손상부위와 이와 관련된 기능장애 및 행동의 변화에 대한 객관적인 자료를 제시해 주기 때문이다. 신경인지기능 평가의 영역은 지각, 운동기능은 물론 주요인지기능인 기억, 언어, 실행 및 감정조절능력에 이르기까지 다양하며, 외상후 뇌손상환자들은 손상부위 및 정도에 따라 신경인지기능의 장애를 초래하게 된다. 대표적인 신경인지기능평가 도구로는 KWIS, Halstead-Reitan, Luria-Nebraska batteries, 특히 전두엽기능검사인 Wisconsin Card Sorting Test (WCST)를 비롯하여, 현재는 PC/S Vienna Test System 및 Stim등의 각종 전산화 인지기능검사가 개발되어 임상에서 활발히 사용되고 있다. 즉 외상후 뇌손상환자를 위한 신경인지기능평가의 목적은 뇌손상과 관련된 신경인지기능장애를 정확히 평가하여, 환자 개개인에 적합한 인지재활치료 계획을 수립하는데 있다. 물론 여기에는 신경정신상태검사(neuropsychiatric mental status examination)를 통하여 외상 후 뇌손상의 경과 및 예후에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 나이, 의식소실 및 외상후 기억 손상 시간의 정확한 측정은 물론 심리 사회 문화적인 상태와 두부외상전 환자의 지적수준 및 사회 적용기능이 함께 평가되어야 할 것이다.
구조물의 건전도를 평가하기 위해 상시 구조물 계측을 이용한 Structural Health Monitoring (SHM) 시스템을 적용하게 된다. SHM 시스템의 궁극적 목적은 계측된 데이터를 이용하여 구조물의 손상위치 및 손상정도를 분석하여 거주자에게 유지관리정보와 대처요령 신속하게 제공하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 손상탐지를 위해 인공신경망(Artificial Neural Network)을 도입한 알고리즘을 수립하고, 이를 3층 실대 RC Mock-up 구조물에 적용하여 성능을 평가하였다. 먼저 인공신경망의 학습을 위해 구조해석 프로그램을 이용하여 구조물의 손상에 따른 동적특성 변화 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 학습된 인공망에 실제 구조물에서 추출한 동특성의 변화를 입력하여 손상탐지를 실시하였다. 이를 통해 인공신경망의 학습방법, 학습데이터의 정규화 방법 등을 규명하고 인공신경망을 이용한 손상탐지의 효과를 분석하였다.
인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 RC Mock-up 구조물의 손상위치 및 손상정도를 단계적으로 추정하였다. 대상 구조물은 가진실험을 통하여 구조물의 응답을 취득하고 구조물식별기법(Structural System Identification)을 통하여 구조물의 동특성을 찾았다. 유한요소해석프로그램을 사용하여 동특성이 계측치와 가장 유사한 기본해석모델을 만든 후 이 기본해석모델을 이용하여 학습데이터를 생성하였다. 기존 인공신경망을 이용한 손상탐지를 개선하고자 본 연구에서는 인공신경망 학습데이터를 분석하였고 효과적인 손상탐지를 위하여 학습데이터를 가공하였다. 가공된 학습데이터를 사용하여 단계별 손상탐지를 실시하였고 기존 손상탐지 방법보다 좋은 결과를 유도하였다.
본 논문에서는 전산구조 해석 데이터를 기반으로 인공 신경망을 활용하여 헬리데크 구조물에 대한 손상 추정 기법을 제안하였다. 헬리데크를 구성하는 트러스와 서포트 부재들에 대해서 절점을 공유하는 부재들을 70개의 모델로 그룹화 하였으며, 최대 3가지 부재 그룹에 무작위로 손상을 부여하여 총 37,400개의 손상 시나리오를 생성하였다. 이들 각각에 대해서 구조 해석 프로그램을 통해 모드 해석을 수행하였으며, 전체 손상 시나리오를 사용 목적에 따라 학습, 유효성 검사, 그리고 검증 시나리오로 분리하였다. 헬리데크의 손상 및 비손상 상태의 동적 응답 특성에 대한 패턴 인식을 위해 PyTorch 프로그램을 활용하여 3개의 은닉층을 가지는 인공 신경망을 구성하였으며, 이에 대해서 다양한 손상 시나리오를 반복 학습함으로써 손실 함수를 최소로 하는 인공 신경망을 도출하였다. 최종적으로 총 400개의 검증 시나리오에 대해서 인공 신경망이 추정한 손상률과 실제 부여된 손상률을 비교하였으며, 그 결과 본 연구를 통해 얻어진 인공 신경망이 손상 부재의 위치와 손상 정도를 매우 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.
말초신경은 외상이나 질병 등 여러 가지 원인으로 손상되기 쉬우며, 손상의 정도가 심하거나 치료가 지연되는 경우에는 심각한 기능 소실을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 수영이 말초신경손상후 운동기능의 회복과 뇌유인성 신경영양인자 (brain-derived neurotrophic factor, BDNF) mRNA의 발현에 미치는 효과를 알아보기 위하여, 흰쥐 좌골신경에 압박 손상을 가하고 수영을 적용한 후 보행궤적분석 (walking track analysis)과 역전사연쇄반응 (reverse transcription-polymerase chain reaction, RT-PCR)을 실시하였다. 그 결과, 좌골신경 압박손상된 쥐는 특징적인 보행패턴을 나타내어 좌골신경기능지수 (sciatic function index, SFI)가 현저히 낮아졌으며, BDNF mRNA의 발현이 증가하였다. 좌골신경 압박 손상후 수영을 한 쥐에서는 SFI가 현저히 향상되었으며, BDNF mRNA의 발현은 억제되었다. 이러한 결과는 말초신경손상후 수영이 BDNF mRNA의 발현을 조절함으로써 기능 회복을 촉진시키는 효과적인 치료방법이 될 수 있음을 제안하고 있다.
안면 신경의 측두지는 그 해부학적 위치로 인하여 외상성 손상에 취약하며, 이로 인해 환자는 종종 상당한 미용적, 기능적 손실을 경험한다. 나아가 결손이 있는 만성 손상은 신경 이식 등의 추가적인 시술이 필요한 경우가 많기에 급성 손상에 비하여 그 치료가 까다롭다. 본 연구에서는 안면 신경의 측두지 손상 발생으로부터 1개월 후에 지연된 신경 이식을 한 남성 환자의 증례를 다루었다. 우리는 성공적으로 비복 신경을 분할 이식하였으며 환자는 양호한 미용적, 기능적 회복을 보였다.
신경망을 이용하여 강박스거더교의 손상을 평가하였다. 최근, 신경망을 이용한 손상평가는 구조공학분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 이것은 기존방법의 한계를 극복하고자 하는 새로운 시도로서 본 연구에서는 강교의 손상평가에 적용되었다. 신경망 학습을 위한 자료는 이동하중에 의한 교량의 가속도 응답으로부터 얻었다. 유한요소모델이 우선 정의되고 여기에 5, 10, 15 및 20%의 손상을 가정하였다. 평가단계에서는 학습한 손상은 물론 학습하지 않은 손상도 잘 감지하였다. 본 연구에서는 손상부위가 몇 개의 부위로 한정되었으며 현장의 적용을 위해서는 보다 많은 연구가 필요하다.
지난 11월 20일부터 타이완의 타이베이시에서 열린 1999년 국제 신경손상 최신발전 학술회의는 전 세계 35개국에서 신경손상학에 관심이 있는 의사, 간호사, 그리고 학자 등 4백명에 가까운 과학자들이 모인 가운데 열렸다. '신경손상의 예방과 조절'이라는 주제로 열린 이번 학술회의에서는 특강과 토론, 그리고 자유연제와 포스터를 포함하여 모두 2백50여편의 논문이 발표되었다. 필자는 토론의 초청연자로 강의를 하고, 학회연회에서는 인사말을 발표하고 공동 좌장을 맡아 회의를 진행하기도 했다.
목적: 견관절 회전근 개 전층 파열로 진단된 환자를 대상으로 전기 진단 검사를 통하여 신경 손상 유무를 조사하여 유병율 및 상관관계를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2004년 5월 1일부터 2005년 2월 1일 까지 본원에서 회전근 개 전층 파열로 확진되어 수술적 가료를 받은 환자중 급성기 외상으로 인하여 발생한 골절 및 탈구가 없는 19례에서 술전에 전기 진단 검사를 시행하여, 신경 손상의 유병율 및 여러 가지 요인과의 상관관계를 조사하였다. 이들 대상 환자의 평균 연령은 $59.1{\pm}11.4(45\sim87)$세, 평균 이환 기간은 $48.4{\pm}100.2$(1개월$\sim$30년)개월, 성비는 13:5(남자:여자)이었고, 외상 후에 동통이 생긴 경우가 8례 있었다. 결과: 19례 중 6례(31.6%)에서 신경 손상이 동반되어 있었고, 신경 손상의 유형은 전례에서 상완 신경총 손상이었으며, 후각 신경절 후 병변이었다. 신경 손상이 있는 6례에서 외상과 더불어 증상이 시작된 경우가 4례(67%)이었고. 파열 크기, 관절 운동 범위, 동통 지수, 기능 지수는 신경 손상이 없는 경우와 큰 차이를 보이지 않았다. 결론: 회전근 개 파열이 있는 환자의 진단 및 치료에 있어 신경 손상이 동반될 수 있다는 것을 유념하고 필요하면, 근전도 검사를 통하여 신경 손상의 동반 여부를 확인한다면 적절한 치료계획에 도움이 되리라 사료된다.
본 논문에서는 교량의 볼트 체결부, 응력집중부 등 손상의 발생이 유력한 위치에 부착된 압전센서-무선 임피던스 센서노드를 통해 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는 시스템을 소개하였다. 임피던스 기반 건전성 모니터링에 있어서 구조물에 발생하는 손상에 따라 민감하게 반응하는 주파수 성분이 달라지기 때문에, 이러한 주파수 영역을 자동으로 결정함과 동시에 손상에 관한 정보를 획득하기 위하여 인공신경망 기법을 적용하였다. 제안된 기법은 기존에 구축되어 있는 데이터베이스를 기반으로 구조물에 발생한 손상의 종류 및 손상의 정도를 판단하는 것을 목적으로 한다. 무선 임피던스 센서노드-인공신경망 기반 손상탐색 통합 시스템은 실제 강교량에서 발생한 볼트풀림, 균열 등 국부적인 손상의 진단을 위하여 적용되었으며, 그 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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