[AI가 차세대 의수족을 지원하는 방법] 값싼 3D 프린팅 재료의 사용은 보철물의 가격을 낮추는 데 도움이 되었지만 고급 장치는 여전히 일반인이 접근할 수 없는 상태로 남아 있다. 보철 장치를 만드는 데 필요한 연구, 임상 시험, 기술 구성 요소 및 전문 지식은 모두 장치의 높은 비용에 기여한다.

 AI가 차세대 의수족을 지원하는 방법크레딧: 미시간대학교AI가 향상된 신호 디코딩, 기능 및 보다 직관적인 제어를 제공하여 현재 보철의 한계를 극복하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보자.인공 지능- 보철- 보철물2017년에 실시된 연구에 따르면 전 세계적으로 5,770만 명의 사람들이 사지 절단을 겪고 있다고 한다. [1]  미국에서만 매년 185,000건 [2] 의 절단이 발생하는 것으로 추정된다.불행하게도, 고비용과 사용 장벽 때문에 절단 수술을 받은 사람의 약 5%만이 보철물에 접근할 수 있다. 이 기사에서는 인공 지능이 어떻게 보철물을 더 스마트하고 사용하기 쉽게 만드는 데 도움을 주고 오픈 소스 프로젝트를 통해 보철물의 접근성과 개인화를 높이는지 살펴본다. 보철의 진화보철 장치의 가장 오래된 알려진 예는 3,000명의 이집트 미라에서 발견된 나무 발가락이었다 [3]. 그것은 대부분의 전통적인 보철물과 마찬가지로 나무로 만들어졌다.보철물의 많은 오래된 예는 신체 동력이었습니다. 그들은 팔이나 다리의 연장과 같은 보철물을 열거 나 닫는 케이블 시스템에 의해 제어되었다. 현대 보철물은 재료 과학의 발전 덕분에 더 간단하고 가벼워졌으며 맞춤화할 수 있게 되었다.근전성 보철물은 상업적으로 이용 가능한 고급 보철물의 가장 일반적인 유형이다. 제어를 위해 절단단 근육의 근전도(EMG) 신호에 의존한다.절단단의 근육 위 피부에 센서를 부착하고 사용자가 근육을 수축하면 전기 신호로 해석되어 보철물의 움직임을 제어하는 ​​명령으로 변환된다.현재 보철물의 문제점이 제어 방법은 사용자가 의수를 열고 닫는 것과 같은 간단한 작업을 수행할 수 있기를 원하는 경우에 좋다. 그러나 이러한 움직임을 제어하는 ​​근육이 더 이상 존재하지 않기 때문에 개별 손가락을 움직이거나 손목을 회전시키는 것과 같은 작업은 복잡해진다.절단된 신경을 절단단 또는 가슴 내의 나머지 근육에 다시 연결하는 과정인 표적 근육 재신경지배(TMR)는 사용자가 더 많은 자유도를 제어하는 ​​데 도움이 될 수 있지만 한계가 있다.절단 환자가 올바르게 움직일 수 있으려면 길고 피곤한 EMG 신호 훈련 기간이 필요하다. 그 과정은 사용자에게 신체적, 정신적으로 소모적이다. 그럼에도 불구하고 제어가 부자연스럽게 느껴지고 사용자는 보철물을 일상 업무에 통합하는 데 어려움을 겪을 것이다.또한 잘못된 소켓 장착 및 절단단 발한과 같은 요인으로 인해 시끄러운 EMG 신호가 디코딩 프로세스를 더욱 복잡하게 만든다.AI를 사용하여 보철 사용성 개선기존의 근전성 보철물의 기능을 개선하기 위해 인공 지능이 어떻게 사용되고 있는지, 그리고 효율성을 개선하기 위해 말초 신경 인터페이스 및 뇌-기계 인터페이스와 같은 새로운 제어 방법에 인공 지능이 어떻게 적용되고 있는지 살펴본다.1. 인공지능 근전성 의수AI는 인공 팔이 손가락 움직임과 같은 동작을 수행할 수 있는 자율성을 부여하는 데 사용되고 있다. 예를 들어, 2017년 뉴캐슬대학의 연구팀은 컴퓨터 비전을 사용하여 쥐려는 물체를 식별하고 사용자의 수동 개입 없이 그립을 조정하는 의수를 만들었다. [4]2. AI 기반 의족의족을 사용하는 사람에게는 장애물 뛰어넘기, 고르지 않은 땅 걷기 또는 계단 이동과 같은 작업이 어려울 수 있다.유타 대학의 기계 공학자들은 사용자의 절단단으로부터의 피드백을 기반으로 다양한 환경에 적응하기 위해 AI와 기계 학습을 활용하는 바이오닉 다리를 개발하여 이러한 일반적인 작업을 더 쉽게 만들기 위한 조치를 취했다. [5]다리는 잔여 엉덩이 근육의 센서를 사용하여 사용자의 의도된 움직임을 결정한 다음 AI를 사용하여 의족 무릎을 구부리고 그에 따라 스윙 시간을 조정한다. 또한 다리는 사용자의 특정 보폭 패턴에 적응하여 사용자가 힘들이지 않고 보다 자연스럽게 움직일 수 있다.연구원들은 이제 시장 진출을 위해 Ottobock UK와 파트너십을 맺었다.3. 말초 신경 인터페이스용 AI 디코더말초 신경 인터페이스는 EMG 제어 보철 사지를 보다 효율적으로 대체한다. 이 제어 방법은 절단단의 피부 위에 배치된 EMG 센서에 의존하는 대신 이식된 전극에 의존하여 신경에서 직접 신호를 읽는다.전통적으로 과학자들은 신호를 해독하기 위해 수학적 모델링 알고리즘에 의존했지만 미네소타 대학의 연구원들은 AI 시스템을 사용하여 신호를 해독하는 새로운 최첨단 방법을 개발했다. [6]AI 시스템을 훈련시키기 위해 의수 사용자는 기존 손에 데이터 장갑을 착용한 다음 이 팔과 절단된 팔에 반복적인 손 움직임을 수행한다. 이렇게 하면서 데이터 장갑은 의도된 움직임을 기록하고 말초 신경 인터페이스는 사라진 팔의 신경 신호를 기록한다.결과적으로 AI 시스템은 신경 신호의 패턴을 특정 손 움직임과 연관시키는 방법을 학습한다. AI 디코더의 가장 좋은 점은 엄지와 검지의 동시 움직임을 포함하는 핀칭과 같이 동시에 여러 움직임을 인식하고 작동시킬 수 있다는 것이다.CSE 생의학 공학 부교수인 Zhi Yang이 연구원의 로봇 팔 시스템을 테스트한 연구 참여자 Cameron Slavens와 악수하고 있다. 업계 협력자들의 도움으로 연구원들은 팔에 이식된 신경 칩을 통해 환자의 뇌 신호를 활용하는 방법을 개발하여 환자의 마음을 효과적으로 읽고 뇌 수술에 대한 덜 침습적인 대안을 위한 문을 열었다. 출처: 미네소타 대학교 신경전자공학 연구실 AI 보철의 미래완전한 감각 피드백을 제공하는 보철물이 미래입니다. 사용자는 자신이 들고 있는 물건을 느낄 수 있을 것입니다. 얼마나 뜨겁나, 얼마나 부드럽나?보철물을 체감각 시스템과 연결하는 최선의 방법을 확립하기 위한 연구가 이미 시작되었다. (접촉, 압력, 통증 및 온도에 대한 의식적인 인식과 관련된 감각 시스템의 일부이다.)데이터는 보철물에 부착된 센서에서 기록되고 신호로 인코딩된 다음 전기 자극의 형태로 뇌로 전송된다. 이는 말초 신경 인터페이스를 통해 이루어지거나 ICMS(Intracortical Microstimulation)를 통해 체감각 피질을 직접 자극한다. [7]이 연구의 주요 동인 중 하나는 보철 감각 피드백이 보철의 인지 제어를 개선하는 데 도움이 될 수 있다는 계시이다.실험은 동물 실험에서 이동했으며 현재 임상 단계에 진입하고 있다.극복해야 할 과제산업이 발전하더라도 비용 및 접근성과 관련된 일부 문제는 잠재력을 최대한 발휘하기 전에 극복해야 한다.값싼 3D 프린팅 재료의 사용은 보철물의 가격을 낮추는 데 도움이 되었지만 고급 장치는 여전히 일반인이 접근할 수 없는 상태로 남아 있다. 보철 장치를 만드는 데 필요한 연구, 임상 시험, 기술 구성 요소 및 전문 지식은 모두 장치의 높은 비용에 기여한다.예를 들어, 프로세서는 보철 장치의 중요한 부분이지만 팬데믹이 발생한 이후로 칩 부족으로 인해 가격이 인상되었다.보철물은 또한 정기적인 유지 관리가 필요하며 경우에 따라 비용이 추가되고 외딴 지역의 사용자를 방해하는 교체가 필요하다. 엔지니어는 연구와 1차 진료 간의 강력한 관계를 보장하기 위해 보건 기관과 협력해야 한다.결론신체 제어 의수에서 근육 제어 의수를 거쳐 이제는 정신 제어 의수에 이르기까지 의심할 여지 없이 경이로운 여정이었다.우리는 아직 AI 보철 시대의 초기 단계에 있지만 마지막으로 인공 팔다리가 생물학적 팔다리의 모든 기능을 복제할 수 있다는 희망이 있다.우리는 AI가 보철물에 지능을 추가하고 제어를 개선하는 데 어떻게 사용되는지 이미 보았지만 진정한 게임 체인저는 과학자들이 본질적으로 스마트하고 사용자의 마음과 완벽하게 동기화되는 보철물을 개발할 때 있을 것이다.이것이 바로 신경 인터페이스의 발전으로 이어지고 있는 것이다.현재 AI를 사용하는 많은 프로젝트는 아직 상용화되지 않은 프로토타입이다. 각 정부, 제조 단위 및 투자자의 도움으로 과학자들은 저렴하고 개인의 진정한 확장인 궁극적인 인공 팔다리를 만들 수 있을 것이다. 스폰서 정보: 마우저 일렉트로닉스마우저 일렉트로닉스는 1,100개 이상의 제조업체 브랜드에 반도체 및 전자 부품을 공급하는 세계적인 공인 유통업체이다. 이들은 설계 엔지니어와 구매자를 위한 신제품 및 기술의 신속한 도입을 전문으로 한다. 광범위한 제품 제공에는 반도체, 상호 연결, 수동 소자 및 전기 기계 부품이 포함됩된다.참조McDonald CL, McCoy SW, Weaver MR, Haagsma J, Kartin D. 외상성 비치명적 사지 절단의 세계적인 유병률. Prosthet Orthot Int [인터넷] [2021년 4월 1일]; 45(2): 105-114. 이용 가능: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33274665 DOI: 10.1177/0309364620972258수족 연합. 사지 손실 통계 [인터넷]. 워싱턴 DC: 수족 절단 연합. 이용 가능: https://www.amputee-coalition.org/resources/limb-loss-statistics/카이로 발가락 초기 가짜 몸 비트[인터넷]. 영국 런던: BBC; 2007년 7월. 출처: http://news.bbc.co.uk/2/hi/health/6918687.stmGhazaei G, Alameer A, Degenaar P, Morgan G, Nazarpour K. 근전 손의 파악 분류를 위한 딥 러닝 기반 인공 비전. J. Neural Eng [인터넷]. 2017년 5월; 14(3): 1-19. 이용 가능: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-2552/aa6802/meta;jsessionid=440CAFE830BF3682EF472808E158E9FC.c3.iopscience.cld.iop.org DOI: 10.1088/1741-2552/aa6802유타 COE. 유타 바이오닉 다리 [웹 스트리밍 비디오]. 유타(미국): 유타 COE; 2019년 10월 29일[2022년 12월 23일 인용]. 이용 가능: https://www.youtube.com/watch?v=GHTbK3zJ6OY&ab_channel=UtahCOEarXiv:2203.08648 [인터넷]. Anh Tuan Nguyen; 2022. 신경 인터페이스를 통해 보철물을 실시간으로 직관적으로 제어할 수 있는

[AI가 차세대 의수족을 지원하는 방법] 값싼 3D 프린팅 재료의 사용은 보철물의 가격을 낮추는 데 도움이 되었지만 고급 장치는 여전히 일반인이 접근할 수 없는 상태로 남아 있다. 보철 장치를 만드는 데 필요한 연구, 임상 시험, 기술 구성 요소 및 전문 지식은 모두 장치의 높은 비용에 기여한다.

 

AI가 차세대 의수족을 지원하는 방법

크레딧: 미시간 대학교

크레딧: 미시간대학교

AI가 향상된 신호 디코딩, 기능 및 보다 직관적인 제어를 제공하여 현재 보철의 한계를 극복하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보자.

2017년에 실시된 연구에 따르면 전 세계적으로 5,770만 명의 사람들이 사지 절단을 겪고 있다고 한다. [1]  미국에서만 매년 185,000건 [2] 의 절단이 발생하는 것으로 추정된다.

불행하게도, 고비용과 사용 장벽 때문에 절단 수술을 받은 사람의 약 5%만이 보철물에 접근할 수 있다. 이 기사에서는 인공 지능이 어떻게 보철물을 더 스마트하고 사용하기 쉽게 만드는 데 도움을 주고 오픈 소스 프로젝트를 통해 보철물의 접근성과 개인화를 높이는지 살펴본다. 

보철의 진화

보철 장치의 가장 오래된 알려진 예는 3,000명의 이집트 미라에서 발견된 나무 발가락이었다 [3]. 그것은 대부분의 전통적인 보철물과 마찬가지로 나무로 만들어졌다.

보철물의 많은 오래된 예는 신체 동력이었습니다. 그들은 팔이나 다리의 연장과 같은 보철물을 열거 나 닫는 케이블 시스템에 의해 제어되었다. 

현대 보철물은 재료 과학의 발전 덕분에 더 간단하고 가벼워졌으며 맞춤화할 수 있게 되었다.

근전성 보철물은 상업적으로 이용 가능한 고급 보철물의 가장 일반적인 유형이다. 제어를 위해 절단단 근육의 근전도(EMG) 신호에 의존한다.

절단단의 근육 위 피부에 센서를 부착하고 사용자가 근육을 수축하면 전기 신호로 해석되어 보철물의 움직임을 제어하는 ​​명령으로 변환된다.

현재 보철물의 문제점

이 제어 방법은 사용자가 의수를 열고 닫는 것과 같은 간단한 작업을 수행할 수 있기를 원하는 경우에 좋다. 그러나 이러한 움직임을 제어하는 ​​근육이 더 이상 존재하지 않기 때문에 개별 손가락을 움직이거나 손목을 회전시키는 것과 같은 작업은 복잡해진다.

절단된 신경을 절단단 또는 가슴 내의 나머지 근육에 다시 연결하는 과정인 표적 근육 재신경지배(TMR)는 사용자가 더 많은 자유도를 제어하는 ​​데 도움이 될 수 있지만 한계가 있다.

절단 환자가 올바르게 움직일 수 있으려면 길고 피곤한 EMG 신호 훈련 기간이 필요하다. 그 과정은 사용자에게 신체적, 정신적으로 소모적이다. 그럼에도 불구하고 제어가 부자연스럽게 느껴지고 사용자는 보철물을 일상 업무에 통합하는 데 어려움을 겪을 것이다.

또한 잘못된 소켓 장착 및 절단단 발한과 같은 요인으로 인해 시끄러운 EMG 신호가 디코딩 프로세스를 더욱 복잡하게 만든다.

AI를 사용하여 보철 사용성 개선

기존의 근전성 보철물의 기능을 개선하기 위해 인공 지능이 어떻게 사용되고 있는지, 그리고 효율성을 개선하기 위해 말초 신경 인터페이스 및 뇌-기계 인터페이스와 같은 새로운 제어 방법에 인공 지능이 어떻게 적용되고 있는지 살펴본다.

1. 인공지능 근전성 의수

AI는 인공 팔이 손가락 움직임과 같은 동작을 수행할 수 있는 자율성을 부여하는 데 사용되고 있다. 예를 들어, 2017년 뉴캐슬대학의 연구팀은 컴퓨터 비전을 사용하여 쥐려는 물체를 식별하고 사용자의 수동 개입 없이 그립을 조정하는 의수를 만들었다. [4]

2. AI 기반 의족

의족을 사용하는 사람에게는 장애물 뛰어넘기, 고르지 않은 땅 걷기 또는 계단 이동과 같은 작업이 어려울 수 있다.

유타 대학의 기계 공학자들은 사용자의 절단단으로부터의 피드백을 기반으로 다양한 환경에 적응하기 위해 AI와 기계 학습을 활용하는 바이오닉 다리를 개발하여 이러한 일반적인 작업을 더 쉽게 만들기 위한 조치를 취했다. [5]

다리는 잔여 엉덩이 근육의 센서를 사용하여 사용자의 의도된 움직임을 결정한 다음 AI를 사용하여 의족 무릎을 구부리고 그에 따라 스윙 시간을 조정한다. 또한 다리는 사용자의 특정 보폭 패턴에 적응하여 사용자가 힘들이지 않고 보다 자연스럽게 움직일 수 있다.

연구원들은 이제 시장 진출을 위해 Ottobock UK와 파트너십을 맺었다.

3. 말초 신경 인터페이스용 AI 디코더

말초 신경 인터페이스는 EMG 제어 보철 사지를 보다 효율적으로 대체한다. 이 제어 방법은 절단단의 피부 위에 배치된 EMG 센서에 의존하는 대신 이식된 전극에 의존하여 신경에서 직접 신호를 읽는다.

전통적으로 과학자들은 신호를 해독하기 위해 수학적 모델링 알고리즘에 의존했지만 미네소타 대학의 연구원들은 AI 시스템을 사용하여 신호를 해독하는 새로운 최첨단 방법을 개발했다. [6]

AI 시스템을 훈련시키기 위해 의수 사용자는 기존 손에 데이터 장갑을 착용한 다음 이 팔과 절단된 팔에 반복적인 손 움직임을 수행한다. 이렇게 하면서 데이터 장갑은 의도된 움직임을 기록하고 말초 신경 인터페이스는 사라진 팔의 신경 신호를 기록한다.

결과적으로 AI 시스템은 신경 신호의 패턴을 특정 손 움직임과 연관시키는 방법을 학습한다. AI 디코더의 가장 좋은 점은 엄지와 검지의 동시 움직임을 포함하는 핀칭과 같이 동시에 여러 움직임을 인식하고 작동시킬 수 있다는 것이다.

CSE 생의학 공학 부교수인 Zhi Yang이 연구원의 로봇 팔 시스템을 테스트한 연구 참여자 Cameron Slavens와 악수하고 있다. 업계 협력자들의 도움으로 연구원들은 팔에 이식된 신경 칩을 통해 환자의 뇌 신호를 활용하는 방법을 개발하여 환자의 마음을 효과적으로 읽고 뇌 수술에 대한 덜 침습적인 대안을 위한 문을 열었다. 출처: 미네소타 대학교 신경전자공학 연구실 

AI 보철의 미래

완전한 감각 피드백을 제공하는 보철물이 미래입니다. 사용자는 자신이 들고 있는 물건을 느낄 수 있을 것입니다. 얼마나 뜨겁나, 얼마나 부드럽나?

보철물을 체감각 시스템과 연결하는 최선의 방법을 확립하기 위한 연구가 이미 시작되었다. (접촉, 압력, 통증 및 온도에 대한 의식적인 인식과 관련된 감각 시스템의 일부이다.)

데이터는 보철물에 부착된 센서에서 기록되고 신호로 인코딩된 다음 전기 자극의 형태로 뇌로 전송된다. 이는 말초 신경 인터페이스를 통해 이루어지거나 ICMS(Intracortical Microstimulation)를 통해 체감각 피질을 직접 자극한다. [7]

이 연구의 주요 동인 중 하나는 보철 감각 피드백이 보철의 인지 제어를 개선하는 데 도움이 될 수 있다는 계시이다.

실험은 동물 실험에서 이동했으며 현재 임상 단계에 진입하고 있다.

극복해야 할 과제

산업이 발전하더라도 비용 및 접근성과 관련된 일부 문제는 잠재력을 최대한 발휘하기 전에 극복해야 한다.

값싼 3D 프린팅 재료의 사용은 보철물의 가격을 낮추는 데 도움이 되었지만 고급 장치는 여전히 일반인이 접근할 수 없는 상태로 남아 있다. 보철 장치를 만드는 데 필요한 연구, 임상 시험, 기술 구성 요소 및 전문 지식은 모두 장치의 높은 비용에 기여한다.

예를 들어, 프로세서는 보철 장치의 중요한 부분이지만 팬데믹이 발생한 이후로 칩 부족으로 인해 가격이 인상되었다.

보철물은 또한 정기적인 유지 관리가 필요하며 경우에 따라 비용이 추가되고 외딴 지역의 사용자를 방해하는 교체가 필요하다. 엔지니어는 연구와 1차 진료 간의 강력한 관계를 보장하기 위해 보건 기관과 협력해야 한다.

결론

신체 제어 의수에서 근육 제어 의수를 거쳐 이제는 정신 제어 의수에 이르기까지 의심할 여지 없이 경이로운 여정이었다.

우리는 아직 AI 보철 시대의 초기 단계에 있지만 마지막으로 인공 팔다리가 생물학적 팔다리의 모든 기능을 복제할 수 있다는 희망이 있다.

우리는 AI가 보철물에 지능을 추가하고 제어를 개선하는 데 어떻게 사용되는지 이미 보았지만 진정한 게임 체인저는 과학자들이 본질적으로 스마트하고 사용자의 마음과 완벽하게 동기화되는 보철물을 개발할 때 있을 것이다.

이것이 바로 신경 인터페이스의 발전으로 이어지고 있는 것이다.

현재 AI를 사용하는 많은 프로젝트는 아직 상용화되지 않은 프로토타입이다. 각 정부, 제조 단위 및 투자자의 도움으로 과학자들은 저렴하고 개인의 진정한 확장인 궁극적인 인공 팔다리를 만들 수 있을 것이다. 

스폰서 정보: 마우저 일렉트로닉스

마우저 일렉트로닉스는 1,100개 이상의 제조업체 브랜드에 반도체 및 전자 부품을 공급하는 세계적인 공인 유통업체이다. 이들은 설계 엔지니어와 구매자를 위한 신제품 및 기술의 신속한 도입을 전문으로 한다. 광범위한 제품 제공에는 반도체, 상호 연결, 수동 소자 및 전기 기계 부품이 포함됩된다.

참조

  1. McDonald CL, McCoy SW, Weaver MR, Haagsma J, Kartin D. 외상성 비치명적 사지 절단의 세계적인 유병률. Prosthet Orthot Int [인터넷] [2021년 4월 1일]; 45(2): 105-114. 이용 가능: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33274665 DOI: 10.1177/0309364620972258
  2. 수족 연합. 사지 손실 통계 [인터넷]. 워싱턴 DC: 수족 절단 연합. 이용 가능: https://www.amputee-coalition.org/resources/limb-loss-statistics/
  3. 카이로 발가락 초기 가짜 몸 비트[인터넷]. 영국 런던: BBC; 2007년 7월. 출처: http://news.bbc.co.uk/2/hi/health/6918687.stm
  4. Ghazaei G, Alameer A, Degenaar P, Morgan G, Nazarpour K. 근전 손의 파악 분류를 위한 딥 러닝 기반 인공 비전. J. Neural Eng [인터넷]. 2017년 5월; 14(3): 1-19. 이용 가능: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-2552/aa6802/meta;jsessionid=440CAFE830BF3682EF472808E158E9FC.c3.iopscience.cld.iop.org DOI: 10.1088/1741-2552/aa6802
  5. 유타 COE. 유타 바이오닉 다리 [웹 스트리밍 비디오]. 유타(미국): 유타 COE; 2019년 10월 29일[2022년 12월 23일 인용]. 이용 가능: https://www.youtube.com/watch?v=GHTbK3zJ6OY&ab_channel=UtahCOE
  6. arXiv:2203.08648 [인터넷]. Anh Tuan Nguyen; 2022. 신경 인터페이스를 통해 보철물을 실시간으로 직관적으로 제어할 수 있는 인공 지능 2022년 3월 16일[2023년 1월 4일]; [톱 페이지]. 이용 가능: https://arxiv.org/abs/2203.08648
  7. Gabriel W. Vidal V, Mathew L. Rynes, Kelliher Z, Goodwin SJ. 신호 분해 방법을 통한 체감각 피드백에 대한 새로운 시각으로 신경 보철에 사용되는 뇌-기계 인터페이스에 대한 고찰. 과학적 [인터넷]. 2016년 5월 [2023년 1월 4일 인용];2016(2016): 이용 가능: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4904116/ DOI: 10.1155/2016/8956432