2017년 Mai 등8은 보철물의 부적합도를 측정하는 방법 중 디지털 측정법이 시험자 간의 편차를 줄일 수 있는 가장 유용한 방법이라고 하였다. 또한 시험자 교육을 통해 측정 점들 간의 오차를 최소화할 수 있다고 하였다. 2017년 Kim 등9은 구내스캐너로 긴 무치악부를 스캔할 때, 인공적 지표(artificial landmark)를 사용함으로써 개선된 진도와 정밀도를 얻을 수 있다고 하였다.

선형 측정법(Linear measurement)은 유치악 모형에서 두 개의 참고점(reference point)을 정하여 그 사이 거리를 측정하는 방법으로 실제 모형 비교 시에도 흔히 사용되었던 방법이다. 계측용 소프트웨어를 이용하면 디지털 모형에서 원하는 두 점을 설정하여 그 사이의 거리를 쉽게 측정할 수 있다. 참고점은 경우에 따라 다양하게 정할 수 있지만 측정 오차를 줄이기 위해서는 그 위치가 명확하고 재현성이 있어야 한다. 2016년 Jiang 등10은 Rapidform^™ 2006 (Inus, Seoul, Korea) 소프트웨어를 이용하여 3가지 선형 측정을 시행하였다. 전후방 거리(상악 중절치 사이의 정중선에서 상악 우측 제1대구치의 근심협측 교두정까지의 거리), 좌우 폭(상악 양측 제1대구치의 근심협측 교두정 사이의 거리), 수직 고경(상악 우측 중절치의 정중선에서 절단연부터 치은연까지의 거리)을 측정하여 비교하였다(Fig. 2). 2015년 Joo 등11은 Geomagic Control^™ (3D systems, Cary, USA) 소프트웨어를 이용하여 6가지 선형 측정을 시행하였다. 상악과 하악에서 견치의 절단, 제1대구치의 근심협측 교두정과 제2대구치 원심협측 교두정과 좌우측 중절치의 사이에 참고점을 설정하고 거리를 측정하였다(Fig. 3). 디지털 모형에서 선형측정법은 실제 모형에 수동으로 계측하는 방법보다 정확한 값을 얻을 수 있고, 쉽고 간편하다. 반면, 참고점을 설정하는 데에 있어서 계측자 간에 오차가 있을 가능성이 있고, 소프트웨어에서 계측한 값과 실측한 값 간에는 적은 양의 오차가 존재한다. 이를 보완하고 일관적인 데이터를 측정하기 위해 한 명의 실험자가 참고점을 설정하고 측정하는 것이 추천되면 재설정(re-marked)과 재측정(re-measured) 단계를 거치는 intra-examiner test가 동반되어야 한다. 또한, 정확성에 있어서 소프트웨어의 종류보다는 이를 운용하는 사용자의 숙련도와 지식이 정확성을 결정하는 데 더욱 크게 기여한다.12

현재 대부분의 구강스캐너의 정밀도 분석에 사용되는 3차원 최적합 분석법(3-Dimensional best fit analysis)은 기준 모델와 실험 모델들 간의 x, y, z축에서의 거리 차를 계산하여 그 차이가 최소가 되도록 중첩하며 그 차이를 색상 지도로 표현해 부위별 오차를 한 눈에 가늠할 수 있도록 한다.13-15

Fig. 4와 같이 모델간 오차를 측정하기 위하여 계측용 소프트웨어를 이용하여 기준 모델과 실험 모델을 절대 좌표계 상으로 불러온 뒤(Step 1), 같은 좌표계로 정렬하기 위하여 기준 모델의 임의의 지점(point1)를 지정한 후 실험 모델의 비슷한 부위의 표면점(surface point, point1)을 지정한다(Step 2). 동일한 방법으로 point2, 3을 지정하게 되면 최적합 알고리즘을 이용하여 거리차가 최소가 되도록 자동 중첩을 하게 되며, 그 결과를 계산한다. 이 때, 실험 모델의 표면이 참조 모델의 표면 안으로 들어갔을 때 측정된 거리는 음의 오차값이며, 바깥으로 나왔을 때 측정된 거리는 양의 오차값으로 나타난다. 이때, 디지털 모형의 STL 해상도에 따라서 하나의 중첩당 5000 - 25000개의 거리를 계산한다.16 각 모델 간의 중첩결과로 최소오차값(minimum), 최대오차값(maximum), 전체오차의 평균(average), 전체오차의 제곱평균제곱근(root mean square), 전체 오차의 표준편차(standard deviation), 전체오차의 분산(variance), 양의 오차의 평균, 음의 오차의 평균의 값이 도출되며, 허용 오차범위의 설정으로 공차범위가 자동 계산이 되어 분포도 그래프로 표시되어진다.

이 분석법에서는 스캔시 획득한 전체데이터에서 불필요한 부분을 제거(trimming)하고, 분석에 필요한 범위만으로 국한하여 데이터 용량을 가능한 한 축소하여 중첩(superimposition)하여야만 정확한 분석을 할 수 있다. 이러한 3차원 최적합 분석법은 디지털 모형을 비교하기 위한 방법 중 가장 흔하게 사용되고, 정확한 방법으로 알려져 있으나 비교하고자 하는 디지털 모형들의 표면 해상도가 다른 경우, 잘못된 변위량이 도출될 수 있으므로 주의가 필요하다.16

2차원 단면 분석법 (2-Dimensional Cross-sectional analysis)은 계측용 소프트웨어를 이용하여 비교하고자 하는 두 가지 디지털 모형을 3차원으로 중첩 시킨 후, 단면에 따라 2차원적 변위 차이를 분석하는 방법이다. 2019년 Maeng 등17은 단일치아 지대주에서 획득한 디지털 모형을 협설측 절단면(buccal-lingual section) 근원심 절단면(mesial-distal section)과 횡단 상부면(transverse high section), 횡단 중앙면(transverse middle section) 횡단 하부면(transverse low section)의 5개 디지털 평면으로 절단하여 분석하였다(Fig. 5). 이 방법은 3차원적 비교 시 정밀도의 측정을 필요로 하는 지대치나 치아의 스캔시, 주변조직이 포함되기 때문에 불필요한 부위의 데이터가 비교대상에 포함 되어, 수집되는 데이터 양이 상대적으로 많아지기 때문에, 중첩 과정에서 오차가 보정되는 경향이 있어 정확한 정확도의 분석이 가능하지 않다는 점에서 고안되었다. 따라서 단면 분석법은 단일 지대주 자체의 비교에 있어서 유리할 수 있다. 그러나, 변형량이 상대적으로 적게 나타나는 단면을 고를 경우 3차원적 분석법에 비해 오차가 생길 가능성이 있다.

무치악 부위에는 명확한 참고점이 없기 때문에 무치악 디지털 모형은 선형분석법이나 단면 분석법으로 비교하기 어렵다. 따라서 최적합 알고리즘을 기본으로, 임의의 참고점을 정하여 중첩을 용의하게하는 방법으로 비교하고 있다. 2013년 Patzelt 등18은 완전무치악 디지털 모형을 3D 분석 소프트웨어의 최적합 알고리즘(best fit algorism)을 이용하여 데이터를 중첩하였고 소프트웨어 내에서 자동으로 x, y, z축 좌표에 따른 3차원적 비교가 실행되었다(Fig. 6). 2016년 Goodacre 등19은 3개의 금속구(metal ball)를 포함하는 상악 완전무치악 모형을 제작하였다. 이러한 금속구는 모형을 스캔한 뒤 의치상과 중첩시키는 위치를 확실히 하기 위한 인공적인 지표로 사용되었다. 이 연구 역시 3D 분석 소프트웨어를 이용하여 각 의치의 STL 파일을 주모형의 STL 파일과 중첩하였다. 각 의치마다 60개의 점을 기준 삼아 60개의 거리 차이를 측정하였다. 2018년 Norvell 등20은 비침습적이고 해부학적인 지표를 기준으로 의치상의 디지털 데이터를 비교하였다. 의치의 연마면에는 모든 구치의 근심설측 교두정에 점을 찍어 8개의 지표를 설정하고, 의치상면에는 절치유두, 구개추벽, 익돌상악 절흔, 정중구개면, 치조제 등 9개의 지표를 설정하였다(Fig. 7). 각 스캔데이터를 3D 분석 소프트웨어를 이용하여 중첩하였고, 초기 정렬 시 앞의 지표들을 최적합 알고리즘에 적용하여 위치시켰다. 무치악 디지털 모형의 비교 시에는 3차원 최적합 분석법을 사용함과 동시에, 해부학적 지표 혹은 비침습적인 지표를 이용하여 디지털 표면을 정렬하는 것이 비교의 정확도를 높일 수 있는 방법이다.