치과에서 임상적으로 신경병성 통증이 발생하는 경우는 주로 하악신경이 손상 받은 경우이며 그 원인으로는 발치, 인공치아매식, 악안면 수술, 치주치료 및 근관치료 등이 있다. 본 연구는 근관치료 후 발생한 하악신경 손상 환자의 신경병증의 원인과 증상에 따라 약물치료를 통해 개선된 정도를 분석해 보고자 하였다. 근관치료 후 발생한 이상감각 또는 통증을 주 증상으로 2004년부터 2011년까지 연세대학교 치과대학병원 구강내과에 내원한 환자 중 32명의 의료기록을 분석하였고, 약물치료를 시행한 경우 환자의 증상이 개선된 정도를 평가하였다. 초진시 감각저하 또는 감각부전의 증상을 호소한 총 32명의 환자 (남자 9명, 여자 23명, 평균나이 44세)를 분석하였다. 신경병증의 발생 원인은 근관치료 시 마취 (46.9%), 근관 내 적용한 약재에 의한 화학적 손상 (25%), 근관수술 (15.6%), 기타 원인이 불분명한 경우 (12.5%) 순으로 많았다. 처방된 약물은 스테로이드, 항경련제, 항우울제, 진통제 등이었고, 환자의 증상이 개선될 때까지 약물 용량은 조절되었으며, 약물 복용 기간은 1주일에서 11개월까지 다양하였다. 증상이 나타난 부위에 따라 하치조신경 손상으로 인한 증상을 나타내는 환자가 25명, 설신경 손상으로 인한 증상을 나타내는 환자가 7명이었으며, 약물치료 후 증상이 개선된 경우가 21명 (66%), 증상 개선이 미미하거나 없는 경우가 11명 (34%)이었다. 그 증상은 감각저하와 감각부전으로 분류하였고, 감각저하는 67%, 감각부전은 65% 개선을 보였다. 근관치료와 연관된 하악신경 손상으로 인해 신경병증이 발생된 경우 약물치료를 통한 증상 개선을 도모해 볼 수 있다. 다만, 신경병증의 종류와 회복 수준은 신경 손상의 원인, 정도와 손상 발생 후 치료 시기, 처치 방법 등에 의해 영향을 받으며, 각각의 변수에 따라 통증 강도나 회복 정도에 차이가 있을 것으로 예상되므로 향후 더 많은 개체 수에서 다양한 변수에 대한 정량적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
현재 교통 표지판 인식 기법들은 다양한 날씨, 빛의 변화 등과 같은 외부환경 뿐만 아니라 교통 표지판이 일부 훼손된 경우에는 인식 성능이 저하되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 홉필드 네트워크와 퍼지 Max-Min 신경망을 이용하여 손상된 교통 표지판의 인식 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 교통 표지판에서 특징들을 분석한 후, 그 특징들을 학습 패턴으로 구성하여 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 1차적으로 교통 표지판의 특징을 분류한다. 1차적 분류된 특징이 있는 학습 영상들을 홉필드 네트워크에 적용하여 손상된 특징을 복원한다. 홉필드 네트워크를 적용하여 복원된 교통 표지판의 특징들을 다시 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 최종적으로 손상된 교통 표지판을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 손상된 정도가 다른 다양한 교통 표지판 8개를 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 퍼지 Max-Min 신경망에 비해 평균적으로 38.76%의 분류 성능이 개선되었다.
철근콘크리트 손상 감지를 위한 무인항공기와 딥러닝 연계에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 컨볼루션 신경망은 객체 분류, 검출, 분할 모델의 백본으로 모델 성능에 높은 영향을 준다. 사전학습 컨볼루션 신경망인 모바일넷은 적은 연산량으로 충분한 정확도가 확보 될 수 있어 무인항공기 기반 실시간 손상 감지 백본으로 효율적이다. 바닐라 컨볼루션 신경망과 모바일넷을 분석 한 결과 모바일넷이 바닐라 컨볼루션 신경망의 15.9~22.9% 수준의 낮은 연산량으로도 6.0~9.0% 높은 검증 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 모바일넷V2, 모바일넷V3Large, 모바일넷 V3Small은 거의 동일한 최대 검증 정확도를 가지는 것으로 나타났으며 모바일넷의 철근콘트리트 손상 이미지 특성 추출 최적 조건은 옵티마이저 RMSprop, 드롭아웃 미적용, 평균풀링인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 모바일넷V2 기반 7가지 손상 감지 최대 검증 정확도 75.49%는 이미지 축적과 지속적 학습으로 향상 될 수 있다.
본 연구에서는 차량하중에 의한 상시진동기록을 이용한 교량의 손상추정기법을 연구하였다. 즉, 차량진행 중 측정된 신호로부터 구조물의 모드특성을 구하고, 이를 이용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안기법의 검증을 위하여 차량하중을 재하할 수 있는 모형교량을 제작하여 손상실험을 수행하였다. 차량진행 중 교량의 수직가속도를 계측하였으며, 측정된 가속도시계열로부터 random decrement(RD) 기법을 사용하여 자유진동신호를 구한 후, 이로부터 구조물의 모드특성을 추정하였다. 추정된 모드특성을 기초로 신경망기법을 적용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하였으며, 추정된 결과는 실제 손상과 비교적 잘 일치하였다.
원자력 구조물, 항공기 구조물 등의 손상은 각 구조물의 손상에 의해서 발생하는 충격파의 탑지로서 손상의 위치를 탐지 할 수가 있다. 이러한 손상의 위치를 탐지하기 위한 역변환 문제는 오랜 기간 동안 중요한 연구의 과제가 되고 있다. 본 연구에서는 신경망 회로 기술을 이용하여 이러한 충격파를 탐지하고자 하며, 이 기술의 검증을 위해서 평판에서 실험을 실행하여 검증 하였다.
목적 : 좌골신경 압좌손상으로 유발된 쥐의 모델을 이용하여 손상된 말초신경의 재생효과에 관한 침자극 효과를 세포분자학적, 조직학적 관점에서 연구하였다. 아울러 손상 좌골신경을 지배하는 척수신경근과 가까운 부위 경혈자극과 좌골신경이 지배하는 말초부위 경혈자극과의 침자극 효과를 비교 연구하였다. 방법 : 한쪽 좌골신경에 압좌손상을 유발 한 실험쥐들을 1주, 2주로 나눈 뒤 각각에 대해 격일로 1주군은 3회, 2주군은 6회의 침자극을 시행하였다. 손상 좌골신경의 재생효과를 비교실험하기 위해 정상군, 압좌손상만을 유발한 실험군, 침자극 군으로 나누었다. 침자극 군 중 한 군은 손상신경을 지배하는 척수신경근에 가장 가까운 2개의 화타협척혈(EX B2)에 자침(근위부 자극군)하였고, 다른 한 군은 말초부위에 위치한 족삼리혈(ST 36)과 위중혈(BL 40) 2곳에 자침(원위부 자극군)하였다. 실험 후 각각의 조직을 분리하여 Western blotting 혹은 Hoechst staining으로 Gap-43, Cdc2, Cdk2, Erk1/2 단백질을 분석 및 좌골신경의 각 세포수를 측정하였다. Retrograde tracing을 통해 L5의 DRG와 척수에서 말초신경 재생 효과를 관찰하였고, Immunofluorescence staining을 통해 신경돌기 가지의 신장 정도를 파악하였다. 결과 : 좌골신경 손상 7일된 실험쥐의 근위부와 원위부 침자극군에서 GAP-43와 Cdc2 단백질수준이 향상된 것으로 나타났다. Cdk2 단백질수준은 압좌손상 실험군에서 강하게 증가하였지만 침자극군과 비교해서 별다른 차이는 보이지 않았다. Phospho-Erk1/2 단백질수준은 침자극군에서 향상된 것으로 나타났다. 손상 7일과 14일 된 실험쥐의 손상 원위부에서 슈반세포 수가 증가하였으며 특히 근위부 침자극군에서 더욱 증가한 것으로 나타났다. Retrograde tracing을 이용한 검사 결과 침자극군에서 L5의 DRG와 척수의 염색 세포 수가 증가된 것으로 나타나 침자극이 축삭재생에 효과적인 것으로 나타났다. L5의 DRG 감각신경의 신경돌기 가지 신장정도 및 GAP-43 단백질의 발현 정도를 측정한 결과 근위부 침자극군에서 효과적으로 GAP-43 단백질의 발현 및 신경돌기 가지가 신장된 것으로 나타났다. 결론 : 본 실험결과 침치료가 손상 좌골신경의 재생에 효과적인 것으로 보여지며, 특히 손상된 좌골신경을 지배하는 척수신경근 주위 화타협척혈에 대한 침자극이 말초부위의 침자극에 비해 신경재생에 더욱 효과적인 것으로 나타났다.
Growth-associated protein (GAP-43)은 손상된 신경 재생 시 axonal growth를 확인할 수 있는 가장 널리 알려진 단백질이다. 본 연구의 목적은 좌골신경 손상을 준 쥐에 저강도 운동 수행 후 좌골신경에서 발현되는 GAP-43 단백질의 양을 정량적으로 분석하고, 손상된 부분으로부터 신경섬유의 재생 정도를 조직학적으로 분석함으로써 운동이 말초신경 손상을 가한 쥐에 미치는 영향을 분석하는 것이다. CAP-43의 정량적인 분석은 western blotting을 통해 확인하였고, 좌골신경의 조직학적인 분석은 immunofluorescence staining과 anterograde로 DiI 주입, 척수 내의 motor neuron은 retrograde로 DiI를 주입 한 후 형광현미경에서 관찰하였다. 본 연구에서는 좌골신경이 손상된 쥐에게 운동을 수행시킴으로써 CAP피3단백질이 비운동 그룹보다 더 많은 양이 발현되고, 손상된 부위에서 재생하는 신경섬유의 길이와 양이 더 많은 것을 확인할 수 있었다. 또한 운동을 수행한 그룹에서 DiI에 염색된 motor neuron의 수가 더 많이 증가하는 것을 관찰하였다. 따라서 이러한 결과들은 운동이 좌골신경이 손상된 쥐의 재생을 촉진시킬 것으로 생각된다.
본 논문에서는 구조물의 건전성 평가를 위하여 지진하중을 받은 프레임 구조물의 응답 가속도를 웨이블렛펙킷 변환(Wavelet Packet Transform; WPT)을 이용하여 분해한 후 인공신경망을 이용하여 각 부재의 손상도를 평가하였다. 인공신경망에는 응답가속도의 분해된 성분 중 에너지가 가장 큰 5개의 성분이 입력 값으로 사용 되었는데 인공신경망의 출력층에 있는 2개의 노드는 각각 손상된 부재와 손상도를 나타낸다. 이 논문에서 제시된 방법을 이용하여 구조물의 손상된 부재와 손상도를 평가하였고 만족스러운 결과를 얻었다.
다양한 비행환경에서 장시간 체공하며 원격 조종되는 무인항공기에서 추진시스템을 신뢰성 있게 운영하는 것은 매우 중요하다. 스마트 무인기의 수직 이착륙 및 전진 비행에 사용 되는 터보축엔진의 정확한 손상진단은 신뢰성과 이용률을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 엔진 측정 파라미터들의 변화로부터 퍼지이론을 적용하여 손상된 구성품을 식별한 후 훈련된 신경망 알고리즘을 식별된 손상 패턴에 적용 손상된 양을 정확히 진단할 수 있는 방법을 새로이 제안하였다. 제안된 진단방법은 단일손상은 물론 다중손상도 진단할 수 있다.
구조물의 상태평가는 구조물 고유의 동특성을 분석함으로써 평가할 수 있다. 구조물은 태풍, 지진 및 기타 외적 환경 등에 의하여 손상이 발생하고 이러한 구조물의 손상은 강성의 변화로 이어져 구조물의 동특성에 변화를 일으킨다. 따라서 손상 발생 전후의 동적응답을 각각 계측한 후 구조물 식별(Structural System Idetification)을 통하여 고유진동수 및 모드형상을 추출하고 수학적인 기법을 사용하여 구조물을 구성하고 있는 개별 부재 혹은 부재 그룹의 강성을 비교함으로써 손상의 발생여부 및 손상정도를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 지붕트러스 구조물에 대하여 손상평가를 수행하고 이를 검증할 수 있는 Mock-up 구조물을 설계 및 시공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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