Accolade TMZF 대퇴 스템을 이용한 세라믹-세라믹 무시멘트형 고관절 전치환술의 결과 : Stem 중심의 중기 결과

송대근 차의과학대학교 대학원 2012 국내석사

Accolade TMZF 대퇴 스템을 이용한 세라믹-세라믹 무시멘트형 고관절 전치환술의 술 후 5년에서 10년간 추적 관찰을 통해 임상적, 방사선학적 결과 및 합병증에 대해 알아보고자 한다. 2002년 1월부터 2007년 1월까지 5년 간 단일 술자에 의해서 Accolade TMZF 대퇴 스템과 세라믹- 세라믹 관절면을 이용한 고관절 전치환술을 시행 받은 127예 중 최소 60개월 이상 추시된 100예를 후향적으로 분석하였다. 평균 추시 기간은 6.6년 이었으며 평균 나이는 51세였다. 임상적으로, 방사선학적으로 후유증에 관하여 추시하였으며 Harris 고관절의 점수 및 VAS 점수 변화는 student t test를 이용하여 평균값 변화에 대한 통계학적 유의성을 살펴보았다. 임상적으로 Harris 고관절 점수를 통해 임상적 결과를 알아보았고 술 전 평균 57 점에서 최종 추시시 92점으로 VAS 점수는 7.2에서 2.8로 향상되었으며, 환자들의 통계학적인 점수는 p값이 0.05 미만으로 통계학적으로 유의한 점수 향상을 보였다. 방사선학적 소견으로 대퇴부의 최종 추시 방사선 소견상 전례(100%)에서 안정적 고정 소견을 보였고 스템의 해리, 골용해 등은 없었으며, 51예의 근위 대퇴골 흡수, 30예의 피질골 비후가 있었고, 22예에서 “Spot welds” 현상이 관찰되었다. 비구컵은 99예에서 안정고정(99%), 1예(1%)에서 해리로 진단되었고, 비구 골흡수는 DeLee의 II 구역에서만 30예 관찰되었다. 합병증으로 8예의 이소성 골화, 2예의 탈구, 1예의 대전자 윤활낭염과 2예의 술중 인공 삽입물 주위 골절, 1예의 squeaking sound가 있었다. Accolade TMZF 대퇴 스템을 이용한 무시멘트형 고관절 전치환술의 중기 추시 결과 좋은 성공율을 보였으나 장기적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. To evaluate clinical and radiological outcomes and the complications of primary total hip arthroplasty with using ceramic on ceramic non-cemented, tapered stem(Accolade TMZF femoral stem) and Secure Fit PSL acetabular cup after five-to ten-year follow-up 100 cases among 127 cases underwent total hip arthroplasty by one surgeon with using an Accolade TMZF femur stem and ceramic on ceramic and Secure Fit PSL acetabular cup from January 2002 to January 2007 were analyzed retrospectively after 60 months minimum follow-up. Mean follow-up was 6.6 years and mean age was 51-years. We evaluated clinical outcomes by Harris hip score and VAS score, also radiological outcomes by serial anteroposterior and lateral radiographs. The Student t test was used for statistical analysis. The mean Harris Hip Score improved from 57 to 92 and mean VAS score improved from 7.2 to 2.8 at the last follow up. Overall both statistical scores of patients showed a significant improvement (P<0.05). On the last follow-up X-ray, all the femoral stems (100%) showed stable fixation and there was no osteolysis or loosening, but there were 51 cases of stress shields and 30 cases of cortical hypertrophy. Also, there were 22cases of “Spot welds” sign. The acetabular component revealed stable fixation in 99 cases (99%) and loosening in one case (1%). There was no acetabular osteolysis, but 30 cases of radiolucency were observed in the Dee Lee and Charnley zone II. As complications, there were 8 cases of heterotrophic ossification, 2 case of dislocation, 2 cases of intraoperative periprosthetic fracture, 1 case of greater trochanteric bursitis and 1 case with a squeaking sound. Primary total hip arthroplasty using ceramic on ceramic cementless Accolade TMZF femoral stem showed good results in mid term follw-up but long term studies are needed. Keywords : Total hip replacement arthroplasty, Femoral stem, Cementless, Accolade

전자기파 탐사를 활용한 포장하부 이상구간 평가 : 공동 크기에 따른 열방사율 특징 분석 및 해석 알고리즘

장병수 대전대학교 대학원 2023 국내석사

최근 지상 공간에 대한 효율성을 높이기 위하여 지하공간의 활용성이 증가하고 있다. 도로 및 지상 구조물 지하 하부에 광케이블, 전기 배선 구리고 상하수도관과 같은 구조물을 매설함에 따라 땅 꺼짐, 씽크홀 등의 발생 빈도가 높아지고 있다(현승엽, 2016; 최창호 외, 2022). 해당 지반 재해를 통칭하여 지반침하라 하며 지반침하의 가장 큰 원인은 지반 공동화 현상이다. 지반 공동을 탐지하기 위해 일반적으로 지하투과레이더(GPR), 전기비저항 그리고 탄성파 탐사를 이용한다. 하지만 해당 탐사 방법은 도로 통제와 공간적 제약이 있으며, 해석 방법에 대한 경험적 데이터가 필요한 어려움이 있다. 열화상 카메라는 적외선 파장을 가지는 에너지(열)를 사용하여 물체의 온도를 측정하고 온도 이미지를 획득할 수 있으며, 결과 도출 반응 속도가 빠르고 소규모 장비로 공간적 제약에 자유롭다(Shin and Hong, 2022). 본 연구에서는 지하 공동과 주변 지반 온도 차이를 열화상 결과값인 적외선 이미지를 통해 지하 공동의 규모 및 위치를 탐사하는 방법론을 제시한다. 또한, 축적된 지하공동 적외선 이미지 DB를 Machine learning 기반의 Convolution Neural Network(CNN) 알고리즘을 이용하여 지하 공동을 예측하였다. 실험방법은 2m × 2m × 2m의 지반 하부 노상토 상대밀도와 유사한 지반을 조성 후 15cm 직경의 PVC pipe를 이용하여 지하 공동을 조성하였다. 표면 상부는 포장도로와 같은 표면을 묘사하기 위해 도로 콘크리트 배합비와 같은 콘크리트 세그먼트와 미포장된 노상토 3가지 상부 조건에서 실험하였다. 측정 장비는 적외선 파장을 측정하는 열화상 카메라와 데이터 로거를 이용하였다. 측정 시간은 자연 열에너지원인 태양 복사에너지가 가열되는 일출(7:00)~일몰(17:00) 시간과 냉각되는 익일 일몰(17:00)~일출(07:00) 24시간 동안 수행하였다. 가열 구간에서의 노상토 지하공동 온도는 20°C에서 50°C 증가하였으며 주변 지반과 온도차는 약 1~3°C 차이를 보였다. 콘크리트 지하공동은 20~45°로 증가하였으며 약 2~3°C 온도차를 보였다. 냉각구간에서의 노상토 온도는 25~20°C로 감소하였으며 주변 지반과 약 2~3°C의 온도차를 보였다. 콘크리트는 45~25°C로 낮아졌으며 주변 지반과의 온도차는 약 1~3°C로 나타났다. 해당 결과를 통해 주변 지반과 지하 공동이 위치한 표면온도 차를 확인하였으며 적외선 이미지 DB를 획득하였다. 해당 적외선 이미지를 입력값으로 CNN 학습을 수행하였으며 주변 지반과 지하 공동 지반을 구분하는 학습 정확도는 평균 65%의 정확성을 보였다. 해당 구축된 machine learning 빌딩 모델을 통해 새로운 지하 공동 측정 적외선 이미지를 8장에 대해 예측하였으며 평균 60~80%의 예측 확률을 보였다. 해당 결과는 적외선 이미지를 통해 지하 공동 탐사 가능성을 확인하였으며 공학적이고 정량적인 정확도를 가진 적외선을 이용한 CNN 기법의 정확률을 확인하였다. 추후 지하 공동의 다양한 조건의 적외선 이미지 DB 구축과 빌딩 모델의 하이퍼파라미터 조정을 통해 정확도와 속도가 증가된 적외선 지하공동 machine learning 시스템을 구축할 수 있을 것으로 판단된다.

딥러닝 기법을 활용한 지반의 전기비저항 예측

이승재 대전대학교 대학원 2021 국내석사

Deep learning techniques developed in the fourth industrial revolution are used in various research fields. In addition, electrical resistivity exploration is a technique that can achieve ground engineering property values and is utilized in combination with the two fields. The objectives of this study are Deep Neural Network (DNN), Long-Short Term Memory (LSTM), and Gated Recurrent Unit (GRU), which utilize the combinatorial structures LSTM-DNN and GRU-DNN to predict electrical resistivity and ground behavior. For data collection, a test bed was installed at the top of the mountain on the slope for the exploration of electrical non-resistance, and the total length of the side lines and electrode spacing are 200m and 2m respectively. Electrode arrangements utilize a winner arrangement suitable for vertical resolution. The electrical resistivity values were measured for a total of 16 months from January 2019 to April 2020, with 52,800 electrical non-resistance data values. The data preprocessing process utilized min-max scaling techniques, and hyper-parameters were set in model generation. Finally, reliability was evaluated using RMSE, MAE, and R2 values in model verification. Finally, an electrical resistivity prediction model was developed, and the ground engineering property behavior of the slope was evaluated by converting the predicted electrical resistivity into the gap rate and the pitching coefficient. 4차 산업혁명에 이르러 개발된 Deep learning 기법은 다양한 연구 분야에 활용된다. 또한 전기비저항 탐사는 지반 공학 물성치를 획득 할 수 있는 기법이며, 두 분야를 결합하여 활용하였다. 본 연구의 목적은 deep learning의 다양한 알고리즘은 Deep Neural Network (DNN), Long-Short Term memotry (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) 그리고 결합 구조인 LSTM-DNN과 GRU-DNN을 활용하여 전기비저항과 지반공학 물성치의 거동을 예측하였다. 데이터 수집을 위하여 전기비저항 탐사를 위해 사면의 산 정상부에 test bed를 설치하였으며, 총 측선 길이 및 전극 간격은 각각 200m와 2m이다. 전극 배열은 수직분해능에 적합한 wenner 배열을 활용하였다. 전기비저항 값은 총 2019년 1월부터 2020년 4월까지 총 16개월 동안 측정하였으며, 이때 전기비저항 데이터 값은 총 52,800개이다. 데이터 전처리 과정은 min-max scaling 기법을 활용하였으며, 모델 생성에서는 하이퍼 파라미터를 설정하였다. 마지막으로 모델검증에서는 RMSE, MAE, R2값을 활용하여 신뢰도를 평가 하였다. 최종적으로 전기비저항 예측 모델을 개발하였으며, 예측된 전기비저항을 활용하여 간극률과 투수계수로 환산하여 사면의 지반 공학 물성치 거동을 평가하였다.

물리탐사와 지반공학 데이터의 이상치 분석 및 제거 방법

마요와 대전대학교 대학원 2019 국내박사

This research focused on the outlier analysis methods used for estimation of geophysical and geotechnical properties parameters. Most outlier analysis methods assumed a uniformly distributed data pattern and considered only the measured values as an input parameters. Thus, putting less consideration into spatial dependence between measured values during the analysis. Consequently, this study performed outlier detection techniques using only the measured values as well as measured value with their spatial distribution. Therefore the work is categorized as: distribution based outlier analysis; distance based outlier analysis methods. The distribution based assumed uniformity between the measured value locations while the distance based considered the spatial dependence between the measured values with respect to their locations. The distribution based comprises of three techniques namely: application of outlier analysis through the Generalized Extreme Value distribution to predict a reliable Elastic wave and Dynamic Cone Penetration Index (DCPI) distributions; application of best distribution (i.e Generalized Pareto, Johnson SB and Normal) models rather than generally applied GEV model to estimate groundwater level distribution of three test sites (Seoul, Daejeon and Suncheon) in south Korea respectively and lastly estimating the effect of electrode dimension on a reliable calculation of electrical resistivity in a local scale laboratory experiment. However, the distance based outlier analysis method underlined the effect of spatial data pattern (i.e data location bias) by suggesting weighting factors to compensate for this bias in determination of a suitable method for outlier analysis in a complex data structure. The outlier analysis was investigated using both the laboratory and field investigated data. Ultimately, the results of these studies provide a reliable distribution of geophysical and geotechnical engineering properties. Electrical resistivity surveys is used to investigate soil properties at the micro-scale, thus, accurate electrical resistivity determination is quite necessary. Previous studies suggest geometric factor without considering the dimensions of the electrode due to the scale effect between field condition and the controlled laboratory tests thus necessitating an alternative method to capture a reliable electrical resistivity for laboratory tests. This study aimed to suggest an analytical model to determine reliable electrical resistivity in laboratory test. Models are verified through comparison with laboratory tests and statistical methods. The fundamental relationship between electrical resistance and electrical resistivity is derived through Ohm’s law and Gauss’s flux theorem. Thus, the importance of electrode capacitance to electrode length and diameter for estimating electrical resistivity is also discussed. In addition to the electrical resistivity estimated through: Ohm’s Law (EOL), capacitance through a single-electrode model (CSM) and the capacitance through multiple-electrode model (CMM), electrical resistivity based on the conventional calibration method is also addressed. 4-equally spaced electrode probe system is designed and used to measure the electrical resistance. The estimated electrical resistivity according to each model (EOL, CSM, CMM and 2πsR) is compared with the electrical resistivity estimated from the experimental test to verify the suggested models. The electrical resistivity estimated from EOL shows high reliability. The results underlined the significance of EOL model for converting measured electrical resistance into electrical resistivity during a laboratory tests. The reliability of a geostatistical method highly dependent on the probability distribution fitted by measured values thus, unreasonable data should identified and removed. The objective of this study is to suggest a technique for predicting the distribution of geotechnical engineering properties, namely the elastic wave velocity and the dynamic cone penetration index (DCPI) and identifying biased values through outlier analysis. The seismic refraction survey was applied to capture elastic wave signals at four traverses, with lengths of 90 m, 20 m, 20 m, and 20 m, in Geohwa Mountains, Korea. The Dynamic Cone Penetration Test (DCPT) was performed at 15 sites to suggest a reference value of the objective area, and the measured values were converted into respective DCPI. Cross validation and the Generalized Extreme Value (GEV) is used to identify the biased value in the elastic wave and DCPI. Confidence levels 10 % – 90 % were considered. 8 and 2 data items were identified and removed from the measured elastic wave velocity and DCPI after considering the confidence level through outlier analysis. Finally, contour maps depicting the distribution of elastic wave velocity and DCPI were generated, and the map enhancement was also verified using the statistical performance ratio. The results show that outlier analysis using cross validation and the GEV function can provide highly reliable distributions of geotechnical engineering properties. The overall distributions of groundwater levels have been generally deduced using the empirical distribution model, generalized extreme value (GEV), rather than a model built on measured values. The objective of this study is to perform outlier analysis to obtain the distribution of groundwater levels through the best model determined by measured data. The GEV is also applied as a generally used method to compare the resolution in this study. The groundwater levels are measured in 10, 25 and 30 boreholes at locations in Seoul, Daejeon and Suncheon in South Korea. The study area is adjusted to square shapes considering the outermost data. The area is calculated as 12,150 m2, 232,825 m2 and 57,575 m2 for Seoul, Daejeon and Suncheon, respectively. The best fitted models based on the measured values are determined by the Generalized Pareto distribution, the Johnson SB distribution and the Normal distribution for Seoul, Daejeon and Suncheon, respectively; the reliability is estimated through the Anderson-Darling method. In this study, to choose the appropriate confidence interval, the relationship between the amount of outlier data and the confidence level is demonstrated, and then the 95% is selected at a reasonable confidence level. The best model shows a smaller error ratio than the GEV, and the Mahalanobis distance is also used to perform outlier analysis when considering spatial variability. These results show that the best appropriated function based on the measured values is necessary for increasing the resolution of the map through outlier analysis. Outlier analysis has a significant applications in data interpolation. Detection of data that are grossly inconsistence or different from the remaining dataset in a real-world complex data pattern is quite challenging. In addition, outlier analysis in real-world field investigation characterized by non-uniform data structure based on only the measured value often prone to errors. Existing spatial dependent outlier detection methods are mostly limited to large sample size dataset. Thus, the objective of this study is to suggest an outlier detection method which can reflect the spatial dependent of the measured value even in a smaller sample size. Thus, eight weighting factors which is used to compensate for a biased in a measure value were suggested. The most appropriate weighting factor was determined through a goodness of fit test. The groundwater level measured from the test areas and the selected weighting factor were used as an input parameter for Mahalanobis distance (MD_Wft) and a 2 – D confidence ellipse was generated at 96 % confidence interval. This result is compared with the existing distance-based method and Mahalanobis distance based on groundwater level and the percentage error ratio (MD_Err) using Mean absolute percentage error (MAPE) through cross-validation technique. Although the suggested method (MD_Wft) show some weakness for a uniformly distributed data structure thus an alternative method was suggested in such case. In all, the result shown lowest MAPE for MD_Wft indicating a better performance in reflecting spatial data dependence especially for a complex structure data distribution.

압축파 및 전단파를 통한 암석의 균열 및 풍화 정도 평가 방법 고찰

변지환 대전대학교 대학원 2015 국내석사

안전과 관련된 방재분야에 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 지반과 관련된 내용을 방재에 접목시켜 지층과 암석을 물리탐사기법인 전기비저항과 탄성파를 활용하여 공학적으로 접근해 기술하였다. 지층의 간극률을 평가하고자 전기비저항을 활용하였다. 간극률을 Archie's law를 이용하여 산정하였으며, SPT N치를 활용하여 데이터의 신뢰성은 간접적으로 평가하였다. 암석의 균열밀도를 탄성파 속도로 산정하고자 하였다. 균열밀도는 시료의 간극률을 통해 도출하며 암석역학에 준하는 실험법으로 간극률을 계산하고 이를 바탕으로 균열밀도를 제시하였다. 최종적으로 국내 지리 특성을 고려하여 암석의 염분에 의한 풍화를 간극률, 탄성파 속도 그리고 슬레이크내구성지수를 통해 공학적 특성을 관찰하고자 하였다.

딥러닝 알고리즘을 이용한 케이블지지교량의 구조응답 패턴 분석

민선기 대전대학교 대학원 2020 국내석사

In order to maintain the cable supported bridges in a reasonable way, long-term measurement data through the measurement system has been accumulated, but it is not utilized except to determine the abnormal signal measurement for the specific physical quantity of the main members. In addition, the long-term measurement data of cable supported bridges with 30~50 years design life is very low in terms of cost utilization. Therefore, in this study, the deep learning algorithm DNN (Deep Neural Network), which is based on artificial neural network theory, and Long Shot-Term Memory) and Bi-LSTM(Bidirectional Long Shot-Term Memory deep learning algorithm, which are specialized for time series data analysis In order to improve the usability based on long-term measurement data, and to evaluate the condition and performance of cable supported bridges and to effectively use the change characteristics analysis, the utility of the analysis method and the predicted structural response are analyzed through a pattern analysis model using measurement data. The effectiveness of this analytical method was examined by direct comparison with measurement data. Deep learning-based pattern analysis model was constructed by using the hourly average data of (GNSS) (2016.01.26-2016.08.01) of the ○○ bridge's temperature and horizontal displacement (GNSS) at the top of the pylon. Through the deep learning based algorithm, various models were constructed to evaluate the predictive performance through RMSE(Root Mean Square Error). The predictive performance of the deep learning based pattern analysis model was DNN (T5-HL3) = 2.675, LSTM (T5-HL1-SL7) = 1.578, and Bi-LSTM (T5-HL3-SL14) = 1.552. In case of the DNN model, the predictive performance index is lower than that of the LSTM and Bi-LSTM models, which are specialized for time series data analysis. In the case of the LSTM model, when the model is complex, the performance decreases due to overfitting. The LSTM model also showed a similar trend as the LSTM model. In this study, we developed a pattern analysis model based on the measurement data of cable supported bridges through various deep learning algorithms and directly compared with the actual measurement data to examine the effectiveness of the method and predictive patterns and quantitative figures very similar to the actual measurement data. Proved its effectiveness. Through deep learning-based pattern analysis model, the utilization of long-term measurement data is expected to improve the utilization of correction and recovery of missing section or measurement data, recognition and prediction of state change, abnormal signal, and soundness evaluation.

지반공학 물성치 기반의 토석류 위험지역 모델링 분석

민대홍 대전대학교 대학원 2017 국내석사

토석류는 높은 강우 강도를 가지는 강우 시 사면이 붕괴되어 토사, 암석, 수목 그리고 물로 혼합된 혼합물이 빠른 속도로 연속 유체와 같이 유동하는 현상을 의미한다. 따라서, 토석류 발생을 예측하거나 관리 가능한 위험 지역에 대한 모델링 필요 된다. 본 연구에서는 AHP 기법을 이용하여 토석류 발생 지반 인자를 선정하여 가중치를 도출하였으며, 선정된 지반 공학적 물성치를 토석류 위험지역에서 획득하였다. 직접적으로 획득한 지반 물성 데이터에 대해 이상치 분석을 실시하여 신뢰성 높은 표본 데이터를 구성하였다. 이상치가 제거된 표본 데이터를 기반으로 토석류 위험 지역에 대한 위험 모델을 도출하였다. 토석류 발생에 영향을 주는 지반 인자의 선정을 위해 AHP 기법을 사용하였으며, 그 결과 표토층 두께, 간극비, 투수계수, 전단강도, 포화도, 함수비, 탄성 계수 그리고 세립분 함량 순서로 중요도가 나왔으며, 가중치는 표토층 두께: 0.101, 간극비: 0.134, 투수계수: 0.131, 전단강도: 0.128, 포화도: 0.124, 함수비: 0.119, 탄성계수: 0.107 그리고 세립분 함량: 0.101로 나타났다. AHP 분석 결과를 통해 선정된 지반 물성을 토석류 위험지역에서 획득하였으며, 획득한 위치는 세종시 괴화산으로서 DEM(수치표고모델) 측량 결과 최저 고도 75m, 최고 고도 120m로 급격한 경사를 이루는 지형적 특성을 나타났다. 위험지역에서 획득된 지반인자는 탄성파 속도, 체적 함수비, 세립분 함량, 함수비 그리고 DCPI로서 위험지역을 1m × 1m의 grid로 나누어 각 격자 위치에 해당되는 물성 인자를 획득하였다. 신뢰성 높은 모델링 도출을 위해 이상치 분석을 실시하였으며, 이상치 데이터가 제거된 표본 데이터를 이용하여 최종적으로 지반 공학 물성 기반의 토석류 위험 지역 모델링 결과를 도출하였다.

비전위성 대퇴경부골절에서의 술 후 연속추시 골주사 검사 상 골흡수 변화 형태

김영웅 차의과학대학교 대학원 2012 국내석사

비전위성 대퇴경부 골절에 대한 내고정술 후 대퇴골두 무혈성괴사를 예측하기 위해 시행한 골주사 검사 결과를 추시함으로써 수술 후 시간이 지남에 따라 방사성동위원소의 골흡수가 어떻게 변화되는지 파악하고자 하였다. 본원에서 비전위성 대퇴경부골절로 유관나사를 이용한 내고정술 후 골주사 검사를 시행하고 수술 후 3년 이상 추시가 가능했던 54명의 환자를 대상으로 후향적으로 연구하였다. 전례에서 24시간 이내에 수술을 시행하였고 수술 후 2주 이내에 1차 골주사 검사를 시행하였고 술 후 1개월에서 6개월 사이에 2차 골주사 검사와 술 후 12개월에서 18개월 사이에 3차 골주사 검사, 술 후 18개월에서 24개월 사이에 4차 골주사 검사를 시행하였다. 검사 시기별로 대퇴골두비(femoral head ratio) 값을 구하여 시간이 지남에 따라 방사성동위원소의 골흡수가 어떻게 변화하는지 관찰하였다. 수술 후 2주 이내에 1차 골주사 검사를 시행한 54명의 환자에서 대퇴골두비는 평균 0.99 (범위, 0.42-2.04) 였으며, 1차 골주사 검사에서 대퇴골두비 값이 1미만으로 건측에 비해 환측의 방사성동위원소 흡수 감소를 보인 것은 54명 중 38명(70.4%) 이었다. 하지만 방사성동위원소 흡수 감소를 보인 38명의 환자 중 단 1명 만이 대퇴골두 괴사로 진행하였고 나머지 37명의 환자는 1개월에서 6개월 사이에 시행한 2차 골주사 검사에서 골흡수 증가를 보였다. 술 후 1개월에서 6개월 사이에 골주사 검사를 시행한 47명의 환자에서 대퇴골두비 값은 평균 1.69(범위, 0.84-3.80) 이었으며 술 후 12개월에서 18개월 사이에 3차 골주사 검사를 시행한 13명의 환자에서 대퇴골두비 값은 평균 1.29(범위, 1.01-2.62), 술 후 18개월에서 24개월 사이에 4차 골주사 검사를 시행한 8명의 환자에서 대퇴골두비 값은 평균 1.05(범위, 1.03-1.16) 이었다. 또한 시행한 1, 2, 3, 4차 골주사 검사 간의 대퇴골두비 값이 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P = 0.035). 3차 이상의 골주사 검사를 시행한 13명을 대상으로 시기별 대퇴골두비 값의 변화를 개인별로 표시한 결과 대체로 수술 직후에는 방사성동위원소 흡수 감소를 보이다가 1-6개월 사이에 흡수 증가가 크게 보이고 술 후 12개월이 경과하면서 점차 흡수증가가 줄어들어 건측의 흡수 정도와 비슷해지는 경향을 보였다. 비전위성 대퇴경부 골절에 대한 내고정술 후 골주사 검사에서 방사성동위원소의 골흡수는 수술직후에 감소를 보이다가 시간이 지남에 따라 일정기간 흡수가 크게 증가되고 다시 서서히 건측과의 흡수 정도와 비슷해지는 독특한 양상을 보인다. 이러한 변화양상을 토대로 생각해 볼 때 수상 직후 및 수술 후 조기 골주사 검사의 결과를 가지고 추후 대퇴골두괴사 여부를 예측하는 것은 부적절하며 연속적인 골흡수 변화양상을 보는 것이 중요할 것으로 생각된다. To investigate the changing pattern of the uptake of isotope in sequential bone scan test predict osteonecrosis of the femoral head in patients with an undisplaced femoral neck fracture. 54 cases undertaken sequential bone scan for non-displaced femoral neck fracture treated by internal fixation with cannulated screws between 2000 and 2007 were retrospectively studied. The mean follow-up period was 4.2 years (range, 3 to 7 years). All patients underwent gentleclosed reduction and internal fixation with cannulated screws for their femur neck fracture within 24 hours from injury. First postoperative bone scan was taken within 2 weeksafter surgeryin all the patients. Then second, third, and fourth follow-up bone scans were taken at 1 to 6 months, 12 to 18 months, and 18 to 24 months after surgery respectively. We analyzed the changing pattern of the uptake of isotope in bone scan as time passed by comparing femoral head ratios in different postoperative period. The mean femoral head ratio(FHR) in first postoperative bone scan was 0.99(range, 0.42 to 2.04). Even though the FHR was less than 1.00(cold uptake) in 38 patients(70.4%, 38/54), only one patient had developed osteonecrosis of the femoral head. The others showed hot uptake in their second follow-up bone scan and achieved bone healing without complications. The mean FHR in second, third, and fourth postoperative bone scans was 1.69(range, 0.84 to 3.80), 1.29(range, 1.01-2.62), and 1.05(range, 1.03-1.16) respectively and there was significant differencesstatistically in each follow-up period(P=0.035). In addition, there was similarpattern of uptake of isotope as time passed. The FHR which is less than '1' in early postoperative bone scan gets over '1' at 1 month to 6months after surgery and comesdown around the level '1'at 12 months after surgery in follow-up bone scan. We should not over-estimate the early postoperative bone scan results to predict osteonecrosis of the femoral head and sequential bone scan is recommended to predict osteonecrosis in undisplaced femur neck fracture because there are unique pattern of uptake of isotope as time passed like that cold uptake in early, hot uptake in a couple of month, and iso-uptake in late. Keywords : Undisplaced femur neck fracture, Bone scan, Femoral head ratio, Osteonecrosis of the femoral head

AI 알고리즘과 비파괴 기법이 결합된 자연사면 및 인공 사면의 안정성 평가 모델 방안

민대홍 대전대학교 대학원 2024 국내박사

This study applied oversampling machine learning techniques and generative artificial neural network deep learning to overcome the limitations of landslide data acquisition and address data scarcity. These AI techniques helped construct a reliable landslide database (DB), forming the basis for effective machine learning and deep learning models. Data acquisition limitations are common in landslide prediction due to the inherent scarcity of actual landslide occurrence data. To address this, oversampling techniques were used to balance the data, and Generative Adversarial Networks (GAN) generated new data, enhancing the model's generalization ability. Optimization techniques such as Gradient Descent, Levenberg-Marquardt (LM), and Bayesian Regularization (BR) were used, with cross-validation and grid search methods to find the optimal hyperparameters, resulting in a reliable AI based landslide prediction model. Additionally, the study applied ultrasonic techniques for non-destructive measurement of ground anchor tension. Ultrasonic techniques provided information through elastic waveforms without damaging the internal structure. The measurement location and ultrasonic sensor selection were critical, considering factors like frequency range, sensitivity, and resolution. The obtained waveforms were analyzed to quantify the tension state, using advanced signal processing algorithms to remove noise and extract important characteristics. This method provided precise and reliable tension measurements, contributing essential information for ground anchor safety evaluation. The non-destructive ultrasonic technique proved to be time and cost-efficient, ensuring worker safety and addressing the aging and long-term stability of ground anchors.

대퇴골 경부 골절의 다발성 금속나사 고정술 후 금속나사의 이동에 관한 연구

한용섭 차의과학대학교 대학원 2007 국내석사

To assess the clinical significance and characteristics of the screw migration in the treatment of femur neck fractures. 44 cases(22 males, 22 females) out of 66 patients treated with multiple cannulated screws between February 1998 to May 2005, were analyzed after at least 18 months follow up reviewing medical records, radiographs retrospectively. 3mm migration of screws was the guideline for the migration and non migration group by authors arbitrarily. Complications, screws' positions in femoral heads, Garden's classification, anatomical location of fracture, and comminution were evaluated between migration and non migration group statistically. Time sequence and distance of migration were evaluated in migration group. No significant difference between migration group (27 cases) and non-migration group (17 cases) (p=0.001) in complications, screws position in the femoral heads, degree of displacement of fractures using Garden's classification, and anatomic location of fractures was noted, but significant differences were noted statistically in comminution cases. In migration group, screws started migration from 1 months, remarkable migration in 3~6months. Average distance was 4.23mm for the first 3 months, and final distance was 6.51mm. In comminuted femur neck fractures with multiple cannulated screws, screw migration and shortening of femoral neck are anticipated in 3 months after operation, and screw migration is not good indicator for prognosis. Keywords : Femur, Neck Fracture, Multiple Cannulated Screw fixation. 대퇴골 경부 골절 치료에서 도수정복 및 유관 다발성 금속나사 고정수술 후 추시관찰 도중 나사못의 이동을 일부에서 확인할 수 있었으며 이의 이동이 임상적으로 어떤 의미가 있는지 알아보고자 하였다. 1998년 2월부터 2005년 5월까지 대퇴골 경부 골절 환자 중 본원에 입원하여 비관혈적 정복술 및 다발성 유관나사로 치료 받고 해부학적 정복된 66명 중 최소 18개월 이상 추시가 가능하였던 44례(남 22명, 여 22명)를 대상으로 진료기록 및 방사선 필름, 동위원소필름을 검토하여 후향적으로 연구 하였다. 단순 방사선 전방 사진상 근위 대퇴부 피질골 외측으로부터 나사못 두부까지 평균 3mm 이상을 보인 그룹을 이동군으로(27례), 3mm 미만의 이동을 보인 그룹을 비이동군(17례)으로 저자가 분류 정의 하였으며, 불유합, 대퇴골두 무혈성 괴사, 외상성 관절염 등의 합병증이 없는 성공군(39례)과 그렇지 못한 실패군(5례)으로 저자가 분류하였고 나사못의 이동에 따라서 합병증, 골두내 나사못 위치, Garden분류, 골절의 해부학적 위치, 분쇄골절의 유무에 따른 유의한 차이가 있는지 여부 및 나사못의 이동시기에 관하여 알아보고자 하였다. 골유합은 골 단순 방사선 추시 검사상 골절선의 소실과 골소주의 연속성을 보인 경우로 정의 하였고 통계처리는 SAS system을 이용하여 분석 검증하였다. 다발성 금속나사의 이동군(27례), 비이동군(17례)를 보였고 이동군에서 나사못의 평균 이동거리는 4.39mm(3.1~15.1mm) 였으며, 이동군(27례)에서 골유합은 23례(85.2%), 불유합은 1례(3.7%), 대퇴골두 무혈성 괴사 3례(11.1%) 비이동군(17례)에서 골유합은 16례(94.1%) 불유합은 1례(5.9%)로, 이동군에서 술 후 최초 평균 1개월부터 나사못의 이동이 시작되었으며 술 후 3개월 평균거리는 4.23mm였다. 이동군과 비이동군에서 골유합(p=0.349)이나 골두 내 나사 못의 위치(p=0.329 )이나 Garden 분류를 이용한 골절의 전위정도(p=0.370), 경부 골절의 해부학적 위치(p=0.572) 에 따른 변화에는 유의한 차이가 없었으나 분쇄골절의 유무에 따라 유의한 차이를 보였다(p=0.001). 이동군에서 대퇴경부길이의 단축은 평균 5.98mm를 보였고 나사못의 이동과 유의한 상관관계를 보였다(p=0.009). 대퇴부 경부 골절의 다발성 유관 나사 고정술 후 분쇄골절이 있는 경우 술 후 3개월 전후에 나사의 이동 및 경부의 단축이 예상되며, 나사가 이동하는 경우 예후를 나타내는 지표로는 적당하지 못하다.