김윤호
(Yunho Kim)
1
최성민
(Sung-Min Choi)
1
김영철
(Young Cheol Kim)
2
송준부
(Song Joon Boo)
3
홍민호
(Min-Ho Hong)
†iD
-
(Dept. of Dental Laboratory Science, College of Health Sciences, Catholic University
of Pusan, Korea.)
-
(Institute of Advanced Convergence Technology, Kyungpook National University, Korea.)
-
(ONE DENTAL LAB Co., Ltd, Korea.)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
Additive manufacturing, CoCr28Mo6, Build angle, RPD, Fit accuracy
1. 서 론
노인 인구가 지속적으로 증가함에 따라 부분적으로 치아가 상실되는 환자수가 증가되고 있다. 이러한 노인 환자는 대부분 보유한 치아 개수가 적기 때문에
음식물 저작이 어렵고, 발음과 심미적 문제 등을 동반한다[1]. 이를 해결하기 위해 치아가 상실된 환자에게 가철성 부분 의치(RPD, removable partial denture)가 널리 적용되고 있다[2].
의치의 적절한 착용감은 구강 건강을 유지하는데 중요한 요소이나 최대 75%의 환자가 적합하지 않은 부분 의치 착용으로 인해 불편함을 겪고 있으며,
심각한 경우 궤양으로도 이어질 수 있다. 재료와 기술의 발전에도 불구하고 여전히 많은 부분 의치는 전통적인 왁스 주조 방식을 이용하여 제작되고 있다[2,3]. 이러한 기존 방식은 대부분 수작업으로 진행되며, 다양한 인적 오류로 인해 의치의 정확성과 적합성이 떨어질 수 있는 단점이 있다[4,5].
최근 몇 년 동안 CAD/CAM 기술은 다양한 치과 보철물 제작에 널리 사용되고 있다[6]. 이 기술은 기존 방식에 비해 생산 과정에서 인적 오류를 줄이는 데 도움이 된다. 디지털 스캐너로 얻은 치아 모델은 표준 테셀레이션 언어(Standard
tessellation language)인 STL 파일로 저장된 다음 CAD 소프트웨어에서 RPD 프레임워크를 설계하는 데 사용된다[7]. 이러한 설계는 이후 CAM 소프트웨어로 전송되고, 절삭 제조(SM, Subtractive manufacturing) 또는 적층 제조(AM, Additive
manufacturing) 기술로 RPD 프레임워크가 제작된다[8]. 절삭 제조(SM)는 원하는 모양을 만들기 위해 고체 블록에서 재료를 가공하는 기술이다[9]. SM은 일반적으로 우수한 표면 정밀도와 치수 정확도를 달성하지만, 여전히 높은 재료 낭비, 도구 마모, 기하학적 형상을 정확하게 제작할 수 없는
기계적 한계가 존재한다[10]. AM은 적층 제조 기술로 대부분 선택적 레이저 용융(Selective laser melting)을 활용하며, 기존 방식으로 제작하기 어려운 복잡한
기하학적 구조의 형상을 제작할 수 있어 높은 수준의 정밀도가 요구되는 제품을 생산하는 데 적합하다[11].
다양한 연구에서 AM 기술을 사용하여 생산된 치과 보철물의 정확도를 평가하고 정밀도를 개선하기 위한 최적의 매개변수를 연구하였다[12]. AM 공정에서 적층 각도는 제품의 최종 정밀도에 영향을 미치는 중요한 요소로 알려져 있다[13]. AM 공정에서 적층 각도는 제품이 형성되는 동안 금속 프레임워크의 방향과 위치를 결정한다. 적층 각도의 변화는 레이저 빔의 접근, 열 분포 및
재료 응력에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 모두 최종 제품의 정밀도와 표면 품질에 직접적인 영향을 미칠 수 있다[14].
AM 기술은 RPD 프레임워크 제작에 널리 적용되고 있으나, 적층 각도가 RPD 프레임워크의 정확도에 미치는 영향에 대한 연구는 여전히 제한적이다.
따라서 본 연구의 목적은 AM 기술을 사용하여 제작된 RPD 프레임워크의 적층 각도가 정확도에 미치는 영향을 조사하고자 한다. 본 연구의 귀무가설은
적층 각도가 달라도 AM 공정을 통해 제작된 RPD 프레임워크의 정확도에 유의미한 차이가 발생하지 않는다는 것이다.
2. 본 론
2.1 Design of Removable Partial Denture Frameworks
본 연구에 사용된 작업용 모델은 Kennedy Class II Modification I 하악 모델(Nissin Tokyo, Japan) 이다. 작업용
모델에 RPD 프레임워크를 적용할 부분과 가이드 평면은 경험이 풍부한 치과 의사가 검사하였다. 준비된 작업용 모델은 데스크톱 3D스캐너(Ceramill
Map 600, Maeder, Austria)를 사용하여 스캔 되었다. 스캔 파일은 STL 형식으로 가상 마스터 모델(VMM, Virtual master
model)로 지정되었다 (그림 1(a)). 가철성 부분 의치(RPD) 프레임워크는 CAD 소프트웨어(3Shape Dental system, Copenhagen K, Denmark)를 사용하여
설계하였다. RPD 프레임워크는 구강 내부에서 이물감을 최소화 할 수 있도록 설계되었으며, 기존 잔존 치아에 수직적 지지를 부여하기 위한 Rest
seat와 탈락 방지를 위한 클라스프(Clasp)를 적용하였다. 완성된 가상 RPD 프레임워크는 STL 파일로 저장되었고 CAD 참조 모델(CRM,
CAD reference model)로 지정되었다 (그림 1(b)).
Fig. 1. (a) The prepared virtual master model (VMM), (b) The finalized CAD reference
model (CRM) (with the VMM shaded)
2.2 The Fabrication of RPD Frameworks
디자인이 완료된 CRM 데이터는 적층 제조를 위한 소프트웨어로 전송되었다. 구강의 내면을 재현한 VMM 모델과 RPD 프레임워크가 닿는 면은 구강
상태를 그대로 재현해야 하므로 지지대가 적용되지 않아야 한다. 그렇기 때문에 CRM 배치 기준은 구강 내부에 닿는 면이 상면으로 향하도록 하고, 각
Rest seat가 AM 장비의 빌드 플랫폼과 평행한 0° 조건으로 설정되었다. 그 후 0°를 기준으로 15°씩 적층 각도를 기울여 총 5가지 조건(0°,
15°, 30°, 45°, and 60°)으로 배치하였다. 안정적인 적층 제조를 위해 모든 그룹에서 블록 형태의 지지대 구조를 적용하였다. 지지대를
구성한 후 AM 장비(Profeta IE150, High dental korea co. ltd, Seoul, Korea)를 사용하여 각 조건에서 15개의
프레임워크를 배치하였다.
Fig. 2. RPD frameworks support structure applied after build angle setting (grey:
RPD Frameworks, blue: support structure): (a) 0°, (b) 15°, (c) 30°, (d) 45°, and (e)
60°
본 연구에서 사용된 CoCr28Mo6 합금은 CCW-25 (High Dental Korea Co. Ltd, Seoul, Korea) 분말을 사용하였다.
일반적으로 AM 장비의 경우 구형도가 높고 입자 크기가 약 15 – 65 ㎛ 정도의 분말이 사용된다[15]. 그림 3(a)에서 볼 수 있듯이 본 연구에서 사용된 분말은 구형도가 높은 것을 알 수 있으며, 입자 크기는 40 ~ 45 ㎛ 범위가 가장 많이 분포되어 있음을
나타낸다 (그림 3(b)). 분말의 화학적 조성은 Co 64.85 wt.%, Cr 28.30 wt.%, Mo 5.70 wt.%, 기타 Bal.로 구성되어 있다.
정밀한 제품을 제작하고자 레이저 빔 크기 40 ㎛, 적층 두께를 30 ㎛로 설정 [16] 하였으며, AM 공정의 매개 변수는 표 1에 제시되어 있다. 제작이 완료된 시료는 잔류응력 제거를 위해 진공 열처리기에서 1,000℃ 계류 조건으로
열처리를 수행하였다[17]. 열처리가 완료된 시료는 빌드 플랫폼에서 분리되었고 치과 기공용 핸드피스(K-POWERgrip, KaVo, Warthausen, Germany)를
이용하여 지지대 구조를 제거하였다. 후처리가 완료된 시료의 표면처리는 샌드블라스터 장비(Basic Quatro IS Renfert Neumatic
Sandblaser, Illinois, USA)에서 110 ㎛Al2O3 비드를 사용하여 4 MPa 압력으로 10초 동안 표면처리를 적용하였다. 이후
초음파 세척기를 이용하여 시편을 세척 후 건조하였다.
Table 1. The additive manufacturing (AM) settings used in this study
|
Laser spot size (㎛)
|
40
|
|
Yb-fiber laser (w)
|
200
|
|
Hatching distance (㎛)
|
90
|
|
Scan speed (mm/s)
|
1,200
|
|
Layer thickness (㎛)
|
30
|
Fig. 3. (a) Scanning electron microscopy image of CoCr28Mo6 powder, (b) Particle size
distribution graph
2.3 RPD frameworks 정확도 분석
AM 장비를 통해 제작이 완료된 RPD 프레임워크는 데스크탑 3D스캐너 Ceramill Map 600 장비를 사용하여 스캔되었다. 이후 스캔 데이터는
그룹별로 CAD scan frameworks (CSF)로 저장되었다. 각 RPD 프레임워크에서 얻은 CSF는 정확도 분석 프로그램(Geomagic
Control X, 3D Systems, Rock hill, USA)을 사용하여 최적 적합 정렬 방법으로 CRM에 중첩되었으며, 이를 통해 정확도를
측정하였다. 평균 제곱근(Root Mean Square: RMS)과 색상 차이 맵이 정량적 및 시각적 평가에 사용되었다. 시각적 편차를 나타내는 색상
차이 맵은 14개의 색상 구간으로 설정되었다. 최대 및 최소값에 대한 허용 범위는 ± 0.1 mm로 설정되었고, 최대 및 최소 임계값은 ± 0.5
mm로 설정하였다. RMS는 Geomagic Control X를 사용하여 자동으로 계산되었으며, 각 그룹의 CSF와 CRM 간의 치수 차이를 결정하기
위해 아래의 공식을 사용하였다. 여기서 n은 측정된 지점의 총수를 나타내며, i는 데이터 세트의 측정 지점을 의미한다.
RMS 검정 결과는 Shapiro-Wilk 검정을 사용하여 정규 분포를 검사하고 Levene 검정을 사용하여 등분산을 검사한 다음 일원배치 분산분석(One-way
ANOVA)법과 사후 Tukey 다중 비교 검정(α=0.05)을 사용하여 분석하였다. 통계분석은 SPSS Statistics v17.0; SPSS
Inc. (Chicago, IL, USA)을 사용하여 수행하였다. One-way ANOVA 분석 결과, 그룹 간 평균 차이에 대해 통계적으로 유의미한
차이가 있는 것으로 나타났다 (p<0.001). 또한 Tukey의 HSD 사후 검정을 통해 각 그룹 간 차이를 비교한 결과, 0°와 15° 간에는
유의미한 차이가 없는 것으로 나타났으나(p=0.991), 0°와 다른 각도 그룹(30°, 45°, 60°) 간에는 유의미한 차이를 보였다 (p<0.001).
마찬가지로, 15°와 다른 각도 그룹(30°, 45°, 60°) 간에도 유의미한 차이를 보였다 (p<0.001). 이러한 결과는 적층 각도 변화에
따른 RMS 값의 차이가 뚜렷함을 보여준다 (그림 4).
Fig. 4. RMS graph of the superposition of CRM and CSF for the model produced by AM:
3D comparison based on build angle conditions (0°, 15°, 30°, 45°, and 60°); CRM, CAD
reference model; CSF, CAD test model; RMS, root mean square value. In the bar graph,
significant differences are denoted with horizontal lines connecting the bars (p<0.05)
Fig. 5. Color difference maps of discrepancies between CSF and CRM. Green represents
good fit, yellow to red represents positive error, blue represents negative error.
Red circle line indicates a large error in the clasp shape. CSF, computer-aided design
scan framework; CRM, computer-aided design removable partial denture framework. (a)
0°, (b) 15°, (c) 30°, (d) 45°, and (e) 60°
측정된 결과값은 그림 4와 5에서 확인할 수 있으며 적층 각도가 증가할수록 적합성은 감소하는 것을 확인할 수 있다. 특히 RPD 프레임워크의 Clasp 구간 오차가 증가하였다.
이는 적층 각도가 증가함에 따라 RPD 프레임워크의 가장 끝단부인 Clasp가 금속 베이스플레이트에서 가장 멀리 떨어져 있어 레이저에 의한 용융풀
생성시 바닥 면으로 열방출이 가장 느리며, 금속이 팽창/수축하는 과정에서 하단 부와 식는 속도 차이로 인해 열 누적에 의한 변형이 발생된 것으로 사료
된다.
3. 결 론
본 연구는 AM (Additive manufacturing) 기술을 사용하여 다양한 적층 각도에서 제작된 부분 의치(RPD) 프레임워크의 정확성을
분석하고, 적층 각도가 RPD의 적합성에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과, 적층 각도가 증가할수록 RPD 프레임워크의 적합성이 감소하는 경향이
나타났다. 특히 RPD 프레임워크의 가장 끝단부인 Clasp 부분에서 오차가 두드러지게 나타났으며, 이는 금속의 열적 팽창 및 수축 과정에서 발생한
변형으로 추정된다[18].
AM 기술을 활용한 부분 의치 제작 과정에서 적층 각도의 선택은 최종 제품의 정확성과 적합성에 중요한 영향을 미친다는 점을 확인 할 수 있다. 0°에서
30° 사이의 각도에서는 비교적 높은 적합성이 유지되었으나, 45° 이상의 각도에서는 오차가 크게 증가하는 경향이 관찰되었다. 이는 적층 각도가 증가할수록
Clasp와 같은 세밀한 부위에서 열 누적에 의한 변형이 더 커지기 때문으로 판단된다.
따라서 AM 기술을 활용한 RPD 프레임워크 제작 시, 각도 선택이 최종 제품의 품질에 중요한 요소로 작용하므로, 30° 이하의 적층 각도로 설정하는
것이 유리함을 시사한다. 앞으로의 연구에서는 이러한 기술적 요인을 더욱 심도 있게 분석하여 RPD 제작의 효율성을 극대화할 수 있는 방안을 모색해야
할 것이다.
본 연구는 AM 기술을 사용하여 다양한 적층 각도에서 제작된 RPD 프레임워크의 정확성을 분석하는 데 중점을 두었으나, 몇 가지 제한점이 존재한다.
본 연구는 단일 유형의 RPD 프레임워크 디자인과 특정 금속 합금을 사용하여 실험을 진행하였다. 다른 유형의 RPD 디자인 또는 다른 합금을 사용할
경우, 결과가 다르게 나타날 수 있으므로, 이를 일반화하기에는 한계가 있다. 따라서 향후 연구에서는 다양한 RPD 디자인과 재료를 사용하여 결과를
비교하는 추가적인 연구가 필요하다. 또한, 본 연구에서 제한된 수의 샘플(각 조건당 15개)에 대해 분석을 수행하였다. 표본 수가 상대적으로 적기
때문에, 통계적 검증의 신뢰도를 높이기 위해서는 더 많은 샘플을 기반으로 한 연구가 요구된다. 추가적으로 AM 장비의 특정 설정 조건(예: 출력 파워,
스캔 속도 등)만을 사용하였다. 장비 설정의 다양한 변수들이 결과에 미치는 영향을 고려하지 않았으므로, 이러한 요소들이 제품의 적합성에 미치는 영향을
분석하는 후속 연구가 필요하다.
마지막으로, 임상적 환경에서의 실제 착용 및 사용에 따른 정확성 평가가 이루어지지 않았다. 실험실 환경에서의 결과가 실제 임상적 조건에서 동일한 성능을
보일지 여부는 추가적인 임상 연구를 통해 검증되어야 한다.
이러한 제한점을 고려하여 향후 연구에서는 다양한 조건과 환경을 반영한 연구가 필요하며, 이를 통해 AM 기술을 활용한 RPD 제작의 실용성과 정확성을
더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Acknowledgements
‘This research was supported by "Regional Innovation Strategy (RIS)" through the National
Research Foundation of Korea(NRF) funded by the Ministry of Education(MOE)(2023RIS-007)’
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저자소개
He has been studying for a Ph.D. program in the Department of Dental Laboratory Science,
College of Health Sciences, Catholic University of Pusan, since 2024. His research
interest is in Additive Manufacturing.
At present, he is a professor in the Department of Dental Laboratory Science, College
of Health Sciences, Catholic University of Pusan, since 2008.
Research professor in Institute of Advanced Convergence Technology, Kyungpook National
University, since 2012. His research interest in Additive Manufacturing.
He earned a Ph.D. in Dental Laboratory Science and is currently working as the Director
of the Digital Division at ONE DENTAL LAB Co., Ltd.
At present, he is a assistant professor in the Department of Dental Laboratory Science,
College of Health Sciences, Catholic University of Pusan, since 2020.