압축센스(Compressed SENSE) 기법은 검사 시간을 획기적으로 단축할 수 있으나, 시간 단축을 위한 기법적용 시 가속계수를 증가시키면 인공물의 발생이 영상에서 증가하는 문제점이 있다. 이에 인공물이 발생하지 않으면서 검사 시간을 최대한 단축할 수 있는 최적의 압축센스 가속계수를 제시하고자 하였다. 연구 방법은 인공물이 발생하지 않는 가속계수 1.0을 기준으로 0.5 간격씩 5.0까지 무릎관절 자기공명영상의 팬텀 실험과 임상실험 영상을 획득한 후, 방사선사 10명이 5점 척도로 영상을 평가하여 유의한 차이가 있는지 판단하였다. 연구 결과 T1 강조영상과 T2 강조 영상 모두 팬텀 실험은 가속계수 2.0 이하로 하였을 때 임상실험은 3.0 이하로 하였을 때 기준이 되는 1.0 영상과 차이가 없었다. 결론적으로 무릎관절 자기공명영상 검사 시 인공물이 발생하지 않으며 검사 시간을 최대로 단축할 수 있는 최적의 압축센스 가속계수는 팬텀 실험의 경우 2.0, 임상실험의 경우 3.0이 적정하리라 판단된다.

무릎 임플란트에서 접촉압력이 마모에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 본 연구기관에서 개발한 무릎 임플란트 모델을 이용하여 유한요소해석을 하였다. 연구와 산업에서 실제로 사용하는 조합을 이용하여 총 10가지의 무릎 임플란트의 재료조 합에 대한 접촉압력을 분석하였다. 무릎이 30도, 45도 60도 기울어져있을 때의 하중을 가하여 접촉압력을 구하였다. 접촉압 력을 계산한 결과 티타늄합금-UHMWPE 조합에서 가장 작은 접촉압력이 나왔다. UHMWPE의 경우 대퇴골부에 어떠한 재 료를 사용하여도 접촉압력이 크게 변하지 않았다. 접촉압력이 가장 큰 조합과 작은 조합을 비교하였을 때 0.77% 차이를 보 였다. 반면에 Carbon/PEEK 복합재료의 경우 접촉압력이 가장 큰 경우와 작은 경우를 비교하였을 때 5.3% 차이를 보였다. 이를 통해 Carbon/PEEK 복합재료를 베어링부로 사용할 경우 대퇴골부의 재료가 마모에 영향을 미침을 알 수 있다. 본 연구 는 무릎 임플란트 마모예측과 마모를 최소화 연구에 도움이 될 것이라 생각한다.

본 연구에서는 무릎 굽힘각도와 완충재사이의 상관관계를 통해 올바른 걸음걸이의 중요성과 완충재의 마모에 관해 해석하였다. 완충재에 가해지는 등가응력의 분포형상을 볼 때, 그 마모의 정도를 유추할 수 있어 이를 통하여 인공관절 상, 하부 파트의 설계와 인공관절 착용자의 바른 자세를 유도할 근거를 제시할 수 있다. 본 연구를 통하여 얻어진 무릎관절의 역학적 메커니즘과 인공관절을 삽입했을 때 나타나는 메커니즘에 대한 구조 해석 결과를 적용하여 무릎관절에 가해지는 피해량에 대하여 해석할 수 있다. 또한 실제 시험을 위해 예비된 시뮬레이션 해석 결과로서 실제의 생체실험에 대한 기초연구 자료로 제공될 수 있으며 그 실험과의 비교 분석 자료로도 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

This study investigates the wear degree of the shock absorber at the artificial knee joint due to bending degree of knee. As the stress distribution due to this angle is understood when the knee is bent, it can be shown how much and which configuration the wear of the shock absorber progresses in. On the basis of the analysis result, the stress applied at the shock absorber becomes higher and the equivalent stress becomes higher as the bending angle of knee is increased. The walking habit as the right attitude can be examined by applying the general joint as well as the artificial knee joint by using this study result

Despite having many attractive properties, ZrO2 ceramic has a low fracture toughness which limits its wide application. One of the most obvious tactics to improve its mechanical properties has been to add a reinforcing agent to formulate a nanostructured composite material. Nanopowders of ZrO2 and Cr were synthesized from CrO3 and Zr powder by high energy ball milling for 10 h. Dense nanocrystalline 2/3Cr-ZrO2 composite was consolidated by a high-frequency induction heated sintering method within 5 min at 600˚C from mechanically synthesized powder. The method was found to enable not only rapid densification but also the inhibition of grain growth, preserving the nano-scale microstructure. Highly dense 2/3Cr-ZrO2 composite with relative density of up to 99.5% was produced under simultaneous application of a 1 GPa pressure and the induced current. The hardness and fracture toughness of the composite were 534 kg/mm2 and 7MPa·m1/2, respectively. The composite was determined to have good biocompatibility.

This study investigates area and size of stress part appeared when the continuous loads are applied at artificial joint. Upper and lower parts composed with polyethylene shock absorber and titanium alloy are applied with the loads. The configurations of stress distribution near the hole of support to fix the frame are investigated and secured as through this study. As the result of this study, the stress is concentrated from the edge end of upper artificial joint. The crack is initiated at this point. This analysis result is similar with the instance of tissue corruption due to the damage of artificial joint.

본 연구에서는 텅스텐합금강의 상부구조와 폴리에틸렌소재로 구성된 하부구조의 인공관절이 하중을 받았을때의 인공관절의 하중분포와 인공관절의 설치를 위한 지지구멍에 가해지는 응력분포에 대하여 유한요소해석을 통하여 결과값을 도출하였으며, 실물을 이용한 다음 실험을 위한 기초자료를 얻을 수 있었다. 이를 통하여 나온 해석결과의 하중분포는 텅스텐합금의 상부구조가 모서리 끝부분부터 하중이 집중되어 크랙이 발생하며 이는 의학계에 보고된 인공관절파손에 의한 조직괴사사례와 그 거동이 일치 하였다.

Unlike robotic systems, humans excel at a variety of tasks by utilizing their intrinsic impedance, force sensation, and tactile contact clues. By examining human strategy in arm impedance control, we may be able to teach robotic manipulator's human's superior motor skills in contact tacks.This paper develops a novel method for estimating and predicting the human joint impedance using the electromyogram(EMG)signals and limb position measurements. The EMG signal is the summation of MUAPs(motor unit action potentials). Determination of the relationship between the EMG signals and joint stiffness is difficult, due to irregularities and uncertainties of the EMG signals. In this research, an artificial neural network(ANN)model was developed to model the relation between the EMG and joint stiffness. The proposed method estimates and predicts the multi joint stiffness without complex calculation and specialized apparatus. The feasibility of the developed model was confirmed by experiments and simulations.