Abstract
Purpose: This study aimed to analyze the minimum principal stress distribution in zirconia crowns designed using AI-based and conventional computer-aided design (CAD) methods. Although zirconia primarily fractures under tensile stress, localized compressive stress concentrations can induce microcracks, potentially affecting its structural stability.
Materials and Methods: Zirconia crowns were designed using both AI-based and conventional CAD software. Finite element analysis (FEA) was conducted to evaluate the distribution of minimum principal stress under loading conditions of 90°, 45°, and 0°, and to identify areas of stress concentration.
Results: The AI-based design approach tended to reduce localized stress concentrations compared to the conventional CAD method. In certain regions, lower minimum principal stress values indicated stronger compressive forces, which may increase the likelihood of chipping or microcrack formation.
Conclusion: Minimum principal stress analysis is effective in identifying stress concentration areas within zirconia crowns. AI-based design may contribute to improved stress distribution and enhanced structural stability. Future studies should include both minimum and maximum principal stress analyses to comprehensively assess fracture risk in crowns.
Keywords: AI-based CAD, finite element analysis, minimum principal stress, zirconia crown, stress distribution

•치과캐드캠기자재 품질평가연구회a
Evaluation Research Society of Dental CAD/CAM Device and Materials
•고려대학교 대학원 보건과학과 치의기공학 전공b
Dental Laboratory Science and Engineering, College of Public Health Science, Graduate School, Korea University
•고려대학교 보건과학과대학 명예교수c
•(주)피스티스 고문d

서론
Artificial Intelligence(AI)는 인간의 인지 능력을 모방하는 기술로, 최근 다양한 산업에서 자동화를 통해 작업 효율성을 높이는 데 활용되고 있다. 치과 분야에서도 CAD/CAM 기술과 결합하여 보철물 설계 및 제작 과정의 자동화와 최적화를 가능하게 하고 있다. 기존 CAD/CAM 방식은 아날로그 제작 과정을 생략하여 효율성을 높였지만, AI 기술이 적용되면서 작업자의 개입을 최소화하고 보다 정밀한 보철물 제작이 가능해지고 있다.

AI 기반 CAD 소프트웨어는 기존의 규칙 기반 설계와 달리, 대량의 데이터를 학습하여 보철물 형태를 자동으로 생성하고 최적화할 수 있다. 전통적인 CAD 방식은 사용자의 숙련도에 따라 결과가 달라질 수 있지만, AI 시스템은 과거 설계 데이터를 분석하여 보다 일관된 품질을 유지할 수 있도록 한다. 또한, AI 설계 방식은 교합 관계를 정밀하게 조정하고 응력 분포를 최적화하는 등의 장점을 제공하여, 지르코니아 크라운과 같은 고강도 보철물 설계에서 활용 가능성이 증가하고 있다.

지르코니아 크라운은 강도와 내구성이 뛰어나 치과 보철물로 널리 사용되지만, 높은 취성으로 인해 응력 집중이 발생하면 균열이나 파절이 일어날 가능성이 크다. 특히, 크라운 내부나 교합면에서의 응력 분포는 장기적인 안정성에 영향을 미치며, 설계 방식에 따라 응력 양상이 달라질 수 있다. 따라서 크라운 설계 과정에서는 응력 집중을 최소화하고 균열 발생 가능성을 낮추는 것이 중요하다.

따라서 본 연구에서는 AI 기반 및 비-AI 기반 CAD 소프트웨어가 설계한 지르코니아 크라운의 최소 주응력 분포를 비교하기 위해 유한요소해석(Finite Element Analysis)을 활용하였다. 이를 통해 설계 방식에 따른 최소 주응력의 크기와 분포 차이를 분석하였다.

재료 및 방법
1. 표준 모델 스캔
상악 좌측 제1대구치가 프렙되어 포함된 주모형을 표준 모델로 사용하였다. 해당 모형은 치과용 모델 스캐너(E4, 3Shape)를 통해 스캔되었으며, 생성된 데이터는 STL(Standard Tessellation Language) 형식으로 저장하였다.

2. 크라운 디자인
대조군(CC 그룹)은 3Shape CAD 소프트웨어를 활용하여 숙련된 전문가가 직접 크라운을 설계하였다. 스캔된 STL 파일을 불러온 후, 전문가가 수작업으로 크라운의 형태를 조정하여 디자인을 완성하였다. 완성된 크라운은 STL파일로 저장하였다. 

실험군은 AI 기반의 두 가지 CAD 소프트웨어인 3Shape Automate(AM 그룹)와 Imagoworks Dentbird(DB 그룹)를 사용하여 크라운을 자동 설계하였다. 두 그룹 모두 동일한 상악 및 하악 STL 데이터를 기반으로, 동일한 디자인 조건(Contacts Distance: -0.02mm, Occlusion Distance: 0.00mm, Cement Gap: 0.030mm)을 적용하여 자동 생성 과정을 수행하였고, 완성된 크라운은 STL 파일로 저장하였다.

3. 시뮬레이션
유한요소 모델은 HyperMesh(Altair Engineering Inc., Troy, MI, USA)를 사용하여 구성하였다. CAD 모델(STL 파일)에서 불필요한 형상을 제거한 후, 요소 크기를 0.02mm로 설정하여 메쉬를 생성하였다. 이후, Abaqus(Dassault Systèmes)를 이용하여 해석을 수행하였다.

경계 조건은 치근부 고정으로 설정하였으며, 하중은 수직(90°), 경사(45°), 수평(0°) 방향에서 각각 부여하였다. 각 방향에 대해 크라운 교합면의 세 지점에 280N의 힘을 독립적으로 가해 시뮬레이션을 진행하였다.

90° 하중에서는 CC 그룹(-522.955 MPa) 대비 AM 그룹은 30.81% 더 큰 압축 응력을, DB 그룹은 5.30% 더 큰 압축 응력을 보였다.
45° 하중에서는 CC 그룹(-598.174 MPa)보다 AM 그룹은 12.75% 더 크고, DB 그룹은 10.22% 더 낮은 값을 나타냈다.
0° 하중에서는 CC 그룹(-598.183 MPa) 대비 AM 그룹은 11.41% 더 큰 압축 응력을 보였으며, DB 그룹은 0.38% 낮았다.

고찰 및 결론
본 연구는 최소 주응력을 중심으로 AI 기반 CAD 소프트웨어와 비-AI 방식의 크라운 설계 간 차이를 비교하였다. 

분석 결과, 세 그룹 모두에서 최소 주응력은 크라운 내면 일부에 나타났으며, 그 분포 양상은 설계 방식에 따라 차이를 보였다. 응력이 넓은 범위에 걸쳐 분산된 경우에는 국소적인 응력 집중이 줄어들 수 있어, 구조적으로 더 안정한 형태로 해석될 수 있다. 이와 같은 관점에서 DB 그룹은 비교적 큰 응력값을 보였음에도 해당 응력이 넓게 퍼져 있어 응력 분산이 잘 이루어진 것으로 판단된다. 반면, 비-AI 기반의 CC 그룹은 최대 응력 수치는 중간 수준이었으나, 응력이 특정 부위에 집중되어 구조적 불균형 가능성이 높았다. 

최소 주응력이라는 단일 응력 값을 중심으로 비교한 본 연구는 제한점이 있지만, 응력의 크기와 분포 양상까지 함께 고려함으로써 설계 방식에 따른 구조적 차이를 해석할 수 있는 기초를 마련하였다.

향후 연구에서는 다양한 하중 조건과 응력 지표를 함께 고려하여 실제 임상 상황에 보다 가까운 구조적 안정성 평가가 필요하다. 또한, 교합 접촉 양상이나 기능적 요소를 반영한 조건에서의 분석을 통해 AI 기반 설계 방식의 적용 가능성과 한계를 보다 정밀하게 검토할 수 있을 것이다.

참고문헌
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심재현, 노미준, 김웅철, 김지환 다른기사 보기