목적: 의치상과 인공치가 밀링과 3차원 프린팅 방식에 의해 일체형으로 제작될 때 각기 인공치의 변위를 평가하고자 한다. 재료 및 방법: 밀링과 3차원 프린팅 방식으로 상하악 각기 12개의 의치를 제작하였다. 프린팅에 의해 제작된 상악의치 군은 Group Up이고, 하악의치군은 Group Lp이다. 밀링에 의해 제작된 상악의치 군은 Group Um이고, 하악의치 군은 Group Lm이다. 대조군 상악의치는 소프트웨어상에서 최종적으로 디자인된 것으로 상악은 Group Uc이고 하악은 Group Lc이다. 상하악 의치의 양중절치 사이(AB, ab), 양견치 사이(CD, cd), 양제1대구치 사이(EF, ef), 중절치와 제1대구치사이(AE, ae) 및 중절치와 설측점사이(AG, ag) 의 거리를 측정하였다. 결과: AG와 ag는 상하악 의치 모두에서 프린트된 의치군과 컨트롤 의치군 사이에서 뿐 만 아니라 밀링 의치군과 컨트롤 의치군 사이에서도 통계학적 유의성을 나타내었다(One-way ANOVA, P < .05). 하악 일체형의치에서는 Group Lp와 Group Lm 사이에 ab, cd, ef 모두 통계학적 유의성을 나타내었다. 결론: 밀링과 3차원 프린팅에 의해 제작된 의치의 인공치 변위는 통계학적 유의성이 나타났으나, 임상적으로 매우 양호한 변위량을 보여주었다.
도심지 터널의 설계, 시공 그리고 유지관리에 있어서 지반 변위 억제와 변형거동 예측은 중요하다. 국내 외 연구자들은 다양한 수치해석적인 기법과 현장 계측 결과를 이용하여 터널 시공과 관련된 변형거동 예측을 시도하였다. 하지만, 설계물성치의 산정과 지반 모델링 그리고 수치해석기법과 관련된 사용상의 어려움에 의해 아직까지 만족스러운 결과를 얻지는 못하였다. 본 논문은 수치해석적인 기법과 인공신경망을 이용하여 도심지 NATM 터널의 설계 물성치 산정과 변형거동 예측에 관한 방법을 제안하였다. 인공신경망 모델 개발을 위한 학습과 테스트과정은 데이터베이스된 수치해석결과를 이용하였다. 개발된 인공신경망 모델은 입력변수인 지반변위와 결과변수인 설계 물성치 간의 상호관계를 적절히 인식할 수 있다. 수치해석은 지반의 연화거동을 모사할 수 있는 변형률 연화모델을 적용하였다. 사례분석에 있어서 굴착 초기단계의 계측 값을 개발된 인공신경망 모델에 입력하여 설계 물성치를 계산하였으며, 수정된 설계 물성치는 수치해석을 통하여 다음 굴착단계에서의 터널 주변의 지반 변형거동을 예측하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 토대로 시공조건이 엄밀한 도심지 터널의 설계물성치의 정량적인 평가 및 변형거동 예측이 계측이 입수된 초기 굴착단계에서 가능할 것으로 기대된다.
터널 설계 시 해당지반에 관한 정보를 정확히 반영하는 것은 대단히 중요하다. 하지만 다양한 지형 및 지질조건을 모두 고려한 지반조사 및 시험 등은 경제적, 기술적으로 인하여 현실적으로 실시하기 어렵기 때문에 한정된 정보에 의하여 해석 및 설계를 하고 있는 실정이다. 본 연구는 도심지 및 산악지역 터널공사 시, 보다 정확한 안정성 검토 및 거동 예측을 수행하여 선정 결과에 대한 현장 적용성 여부를 판단하기 위해 인공신경망 이론의 적용을 통하여 기존 거동예측의 한계성을 극복하고자 하였다. 먼저, 현장 데이터를 확보하여 인공신경망 중 다층퍼셉트론을 연구에 적합한 구조로 구축하고, 역전파 알고리즘으로 학습시켜 적용하였다. 인공신경망을 이용한 현장적용성의 학습을 위한 자료는 터널의 지보패턴, RMR, Q, 암종, 굴진장, 굴착형태, 굴착경과일 등 터널거동에 영향을 미치는 영향인자를 고려하여 신뢰성 분석을 실시하고 선별된 계측자료의 결과를 데이터베이스화하여 사용하였다. 학습이 완료된 인공신경망 모델을 이용하여 터널시공현장의 굴착경과일에 따른 천단변위, 내공변위, 지중변위, 록볼트축력을 예측하고 현장 계측치와 비교분석을 통하여 인공신경망을 이용한 터널 시공 시 현장적용성을 확인하였다.
본 연구에서는, 흙막이 벽체의 변위 예측시스템 개발을 위하여 다층퍼셉트론을 이용해 임의의 인공신경망 모델을 구축하고 그 성능을 평가하여 최적의 모델을 선정하였다. 인공신경망모델의 학습과 검증을 위해 국내 도심지에 실제 시공이 완료된 다양한 현장의 계측자료를 수집하였고, 수집된 계측자료의 분석을 통해 흙막이벽체의 거동에 영향을 미치는 인자를 조사하였다. 아울러 실행비를 기준으로 선별한 신뢰성 있는 계측자료를 조사된 영향인자를 토대로 데이터 베이스화하여 인공신경망 모델의 학습과 검증에 사용하였으며, 학습은 최급강하법을 기초로 하는 역전파 알고리즘을 이용하여 수행하였다. 학습에 포함되지 않은 현장들에 대하여 흙막이벽체의 최대수평변위와 그 발생위치를 예측하고 이를 계측치와 비교하여, 제시한 변위 예측시스템의 적용성을 부분적으로 확인하였다.
목적: 임플란트 위치와 길이가 하악 후방연장 가철성 국소의치(DERPD)와 연관된 임플란트의 응력 분포와 변위에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 연구 재료 및 방법: #35, 36, 37이 소실된 시상절단면의 후방연장모형과 가철성 국소의치를 기본모형으로 사용했다. NX 9.0으로 7개의 모델을 디자인했다. 모델 A, B, C에서 각각 11, 6, 4 mm 길이의 임플란트가 #37 인공치 하방에 위치되었다. 모델 D, E, F에서 각각 11, 6, 4 mm의 임플란트가 #36 인공치 하방에 위치되었다. 모델 G는 임플란트가 없었다. 수직하중(250 N)을 #36의 중심와에 가했고, 유한요소 분석프로그램을 이용해 von Mises stress와 변위를 관찰했다. 결과: #37에 위치한 임플란트는 #36에 위치한 것과 비교시 주변골에 더 낮은 응력집중도를, #36에 위치한 임플란트는 #37에 위치한 것보다 더 적은 변위를 보였다. 결론: 임플란트 지지형 가철성 국소의치에서 후방부에 위치한 임플란트는 전방부에서보다 더 이점을 가지며, 길이가 더 긴 임플란트의 사용은 응력분산을 위해서 중요하다.
병변이 있는 판막을 대체하기 위하여 사용되는 인공판막으로는 기계식 판막, 고분자 판막 등이 있는데 고분자 판막이 기계식보다 항혈전성이 우수하므로 폴리우레탄을 이용하여 많이 연구되고 있다. 고분자 판막에는 단엽식, 삼엽식, 젤리피쉬식 등으로 제작되어 연구되고 있는데 이중 단엽식 판막은 제작이 가장 간편하고 심실내 씻김현상이 실제와 유사하며 혈류의 소용돌이 현상을 감소시킨다고 보고되고 있다. 혈압 강하를 감소시키기 위하여 고분자 판막의 두께를 얇게 할때 판막이 프레임 위 정상접촉 위치로 부터 탈구현상이 발생한다. 이것을 방지하기 위하여 2개의 지지대를 설치하여 판막의 수직변위를 최소로 하는 지지대 최적위치를 구하고, 그때 판막 끝의 수평 변위 및 판막에서의 응력분포상태를 구한 결과 최적위치는 지지대에 의해 나눠지는 3영역의 폭이 각각 6.2mm, 4.7mm, 5.1mm 일때 이고, 그때 최대 처짐이 0.19mm, 수평 최대변위가 0.047mm 이고 최대 주응력이나 등가응력의 최대치는 판막이 지지대가 접착되는 부위와 비접착 부위의 불연속점에서 발생하여 이 값들은 판막 각 영역의 폭이 커지면 증가함을 알았다.
유한요소분석의 결과는 표현된 물성과 구조, 유한요소의 밀도, 그리고 경계 및 하중조건에 의존하게 된다. 상악견인장치의 사용에 있어 상악의 실제 구조와 밀도를 물성으로 반영하여 새로이 개선된 유한요소 모텔과 기존의 방식을 따른 유한요소 모델을 비교하였다. 연구에서 대상이 된 환자는 13세 6개월된 남자 환자였으며 전산화단층사진 촬영으로 얻은 DICOM 영상정보를 개인용 컴퓨터로 옮긴 후 3차원 영상프로그램을 이용하여 3차원 입체영상을 제작하였다. CT상에서 Gray scale을 표현하는 수치인 Hounsfield unit (HU)값을 이용하여 24단계의 물성을 가진 모델(모델1)과 고전적인 방법에 따라 2가지의 물성만을 가진 모델(모델2)을 구성하였다. FH plane하방 $45^{\circ}$ 방향에서 500g의 힘으로 견인하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 관골하 능선 후방에 있는 상악골의 부위는 전방부보다 더 넓고, 낮은 밀도를 가진 해면골로 구성되어 있었다. 따라서 같은 견인력을 적용하였음에도 24개의 물성을 가진 모델1의 제1소구치가 모델2의 제1소구치보다 전방과 하방으로의 더 많은 이동이 가능했다. 이에 대한 반응으로, 상악골은 시상면과 전두면상에서 휘어졌고, 소구치를 포함한 전방부위의 상악골이 아래 방향으로 움직이게 되었다. 고전적인 방법의 2개의 물성을 이용한 모델의 경우, 제1소구치 골 주위에서의 전하방 이동이 작게 나타났으며 상악결절 부위에서는 상방으로의 이동양상을 보여 결과적으로 이 모델에서는 상악 제1대구치의 전방을 중심으로 시계방향의 회전을 보여 주었다. 따라서 물성 지정의 차이에 따라 유한 요소분석의 결과에 차이를 보였으며 HU 값을 이용했을 때 좀 더 역학적 구조가 잘 표현해 내리라 고려된다.drilling microscrew implants가 더 많은 골접촉을 보였으나 5주에서는 두 군사이에 차이가 관찰되지 않았다. 이 결과는 두 방법이 모두 microscrew implant의 식립에 사용될 수 있음을 시사하나 self-tapping microscrew implants의 경우 초기에는 약한 힘을 가하는 것이 좋을 것으로 생각된다. 와이어에서 열처리를 시행하여 굴곡을 부여한 실험군은 열처리만 시행한 실험군과 열처리를 시행하지 않은 대조군에 비해 부하-변위 곡선이 상방 이동되었으며, 열처리 시간을 1초 증가시켜 굴곡을 부여한 실험군에서 가장 높은 부하-변위 곡선을 나타냈다. $0.018"\;{\times}\;0.025"$ 그리고 $0.0215"\;{\times}\;0.028"$ 와이어에서 $A_f$ 온도는 열처리 시간을 1초 증가시켜 굴곡을 부여한 실험군에서 가장 낮게 관찰되었고 열처리를 시행하여 굴곡을 부여한 실험군, 열처리만 시행한 실험군 그리고 열처리를 시행하지 않은 대조군 순으로 높게 관찰되었다. 이상의 결과를 종합할 때, 임상에서 니켈-티타늄 합금 와이어에 굴곡을 부여하기 위해 열처리하는 경우 초탄성 특성은 유지될 수 있으나, 부하-변위 곡선의 상방 증가가 나타나므로, 와이어에 의한 교정력이 증가될 수 있음에 유의하여야 한다. $day^{-1}$인 인공습지), scenario 2(면적 4.2ha인 저류지)가 각각 연평균 6.9%, 4.8%, 7.1%의 감소를 보였다. TN은 4.7%, 3.4%, 13.4%의 삭감율을 나타내었으며, TP는 5.6%, 3.9%, 7.3%의 삭감율을 나타내었다. 본 연구에서는 적용하지 못하였으나, 인공습지와 저류지의 적절한
터널 설계 시 사용되는 지반 물성치는 불확실성을 내포한다. 본 연구에서는 최적의 지반물성치를 찾기 위해 터널 계측자료를 활용하여 MATLAB 프로그램의 인공신경망 분석 기능을 이용한 역해석을 수행하였다. 터널 내공변위에 많은 영향을 주는 탄성계수와 측압계수를 변화시켜 총 81개의 학습자료를 구축하였다. 최적의 학습모델을 구축하기 위해 은닉층 수와 노드(node) 수 및 학습율과 관성항을 변화시켜가며 매개변수 연구를 수행하였다. 한편 최적의 학습모델은 평균제곱오차(MSE, Mean Squared Error)와 결정계수($R^2$)를 비교하여 선정되었고, 이를 이용하여 정확한 지층의 탄성계수와 측압계수를 찾았다. 향후 주어진 지반조건에서 최적의 터널 지보패턴을 결정하는 등의 목적으로 본 연구에서 제시된 방법이 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 역해석 방법 중 직접법의 성능에 큰 영향을 미치는 최적화 과정을 인공지능의 한 기법인 유전자알고리즘을 이용하여 역해석 프로그램을 구성하였다. 유전자 알고리즘 및 역해석 기법의 효용성을 검증하기 위하여 과거 역해석 연구 사례 중의 하나인 Gens et al(1987)과 동일한 암반조건을 가진 모델에 대한 역해석을 실시하여 그 결과를 비교${\cdot}$검토하였다. 경부고속철도 터널 현장의 내공변위 및 천단침하에 대한 계측자료로부터 최종 내공변위의 예측함수를 결정하는 방법으로 터널의 총 변위를 분석하였다. 이를 역해석에 필요한 입력자료로 활용하여 역해석을 실시하고 터널 주변 암반의 거동을 반영할 수 있는 지반의 특성치를 구하였다. 각 현장 시험에서 얻어진 지반의 특성치와 비교한 결과 본 연구에서 적용된 유전자 알고리즘을 이용한 역해석 방법이 유의한 수준의 결과를 도출하고 있다는 사실을 확인하였다.
본 논문에서는 지점부 경계조건을 고려하여 단순보의 유한요소모델을 개선하는 기법을 제안하였다. 기존의 유한요소모델개선 기법은 주로 가속도 응답으로부터 추정된 동특성(고유진동수, 모드형상)을 이용하여 유한요소모델을 개선하였다. 이렇게 개선된 유한요소모델은 실제 구조물의 정적응답을 예측하기 어렵고, 잘못된 구조물의 물성치를 추정하는 문제가 발생한다. 제안된 기법은 먼저, 구조물의 처짐과 지점부 회전변위를 계측하여 지점부 경계조건을 간략화한 유한요소모델의 회전 스프링 강성을 정량적으로 추정한다. 회전 스프링 강성이 개선된 유한요소모델과 구조물의 동특성을 사용하여 구조물의 물성치를 추정함으로써 최종 개선된 유한요소모델을 구축된다. 제안된 유한요소모델 개선 기법과 기존 유한요소모델개선 기법을 수치해석 시뮬레이션을 통하여 비교 및 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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