Cemento-ossifying fibroma (COF) is classified as a fibro-osseous lesion and usually presents as a progressively growing lesion that can reach a large size if left untreated. Fibrous dysplasia (FD) is a non-neoplastic development that affects the craniofacial bones and is characterized by painless hypertrophy due to the replacement of bone by abnormal fibrous tissue. Herein, a case of concurrent occurrence of COF and FD involving the right mandible is described in a 14-year-old male patient. In this review, the current knowledge of FD and COF is summarized, emphasizing the importance of integrating the understanding of clinical, radiographic, and histopathological features. In addition, the relevant aspects associated with differential diagnosis and patient care are evaluated.

외부하중을 받는 구조물로부터 계측된 신호의 파워 스펙트럴 밀도함수는 모달 파라미터(고유진동수, 감쇠비)에 대한 상당량 의 정보를 함축하고 있다. 시스템 식별기술은 이러한 신호나 해당 스펙트럼으로부터 모달 파라미터를 추출하는 기법이라고 볼 수 있 다. 파라미터를 추출하는 또 다른 기법으로는 샘플링(신호)을 이용하여한 확률분포의 모수(평균, 분산)를 추정하는 기법이다. 본 연구 에서는 파워 스펙트럼 밀도함수를 확률분포로 치환함으로써 기존 확률통계분야에서 모수를 추출하는 기법(최대우도법)에 의해 모달 파라미터를 추정하는 기법을 제안한다. 모드형상을 추정하는 기법을 개발하고 모드형상에 의해 분해된 모드응답으로부터 고유진동수, 고유감쇠비를 순차적으로 산정하는 기법을 제시한다. 더 나아가, 외부하중이 스펙트럼 해석모델로 치환 가능한 경우에는 이 하중모델 은 통합하여 모델 파라미터까지 산정하는 기법으로 확대한다. 본 연구에서 제시된 기법을 검증하기 위한 수치해석과 실구조물의 응답 에 대한 적용이 이루어졌으며, 검증결과 제안된 모드식별체계가 안정적이며, 신뢰도가 높은 모달파라미터 추정이 가능함을 알 수 있었다.