본 논문에서는 3차원 머리 모델에 몇 장의 사진으로부터 얻은 텍스쳐를 입혀 실물처럼 보이는 3차원 인물 모델을 얻는 방법을 제시한다. 모델에 사진들을 맞추는 방법으로는 특징선을 정합하는 방법을 사용한다. 모델에는 얼굴의 특징을 나타낼 수 있는 눈/코/입/눈썹 등의 특징선을 지정하였으며 이들을 사진에 정합시킴으로써 모델의 각 부위에 필요한 텍스쳐 영상을 얻는다. 여러 방향에서 본 사진들을 사용함으로써 더욱 정확한 얼굴 모델을 얻을 수 있는데, 이때 모델의 한 면은 여러 장의 사진에서 합성되어야 하는 경우가 생긴다. 이는 각 사진에서 얼굴이 보는 방향과 모델면이 이루는 각을 이용하여 그 사진이 그 면의 텍스쳐에 기여하는 정도를 계산할 수 있다. 이렇게 함으로써 사진을 이용한 저가의 3차원 캡쳐 시스템을 구현할 수 있다.
본 연구실에서 개발한 MIMIC(Motion Interface & Motion Information Capture system)은 동작자의 동작을 획득하고, 동작의 의미를 이해할 수 있도록 설계된 시스템이다. 비전 센서로부터 입력된 영상을 분석하여 동작자의 머리와 두 손, 두 발의 정보를 찾는다. 그리고, 이 정보를 기반으로 팔꿈치나 무릎 등의 중간 관절을 추정한 후 20개의 관절을 가지는 3차원 인체 모델을 구성한다. 이 인체 모델은 동작자의 동작을 실시간으로 흉내낸다. 그러므로, 기존의 마커프리 모션캡쳐 시스템과 달리 완벽한 인체를 구성하기 위한 중간 관절까지 생성함으로써 동작자의 동작을 더욱 자연스럽게 구현할 수 있다.
대퇴골 머리의 골괴사는 특발성이며 진행성 질환이다. 골괴사증 연구를 위한 다양한 동물모델이 보고되었지만, 현재까지 표준화된 동물모델은 완성되지 않았다. 본 연구에서 랫드에서 세가지 외과적인 방법으로 유발한 골괴사모델을 비교하였다. 20마리의 SD 랫드 (24주령, 숫컷)를 각 5마리씩 대조군과 세개의 실험군으로 구분하였다. 세가지 외과적인 방법으로 골괴사를 유발하였다. 원인대를 자르고, 대퇴골목의 골막을 절개 (S군), 철사를 대퇴골목에 결찰 (W군), W군과 동일한 방법으로 대퇴골목에 철사를 감은 후, 전기소락기의 끝을 철사에 접촉시켜 소락, 그리고 철사를 제거 (B군). 2주후, 랫드는 안락사하고 대퇴골 머리와 목을 채취하였다. H/E 염색, 사프라닌 O염색, TUNEL 염색을 실시하여 대퇴골 머리의 골과 연골에 골괴사 병변을 평가하였다. 모든 외과적인 방법 (S, W, B군)에서 골괴사가 2주간의 단기간에 유발되었다. 연골부분에 대한 유의적인 괴사변화는 B군에서만 관찰되었다. 철사를 통한 소락 후, 철사를 제거하는 변형된 외과적 방법은 다른 방법에 비해 더욱 효과적으로 골괴사 실험모델을 완성하였다.
시각 및 손가락의 전기자극에 의해 머리표면에서 발생하는 유발전위를 검출하여 Source Tracing Method를 이용하여 뇌의 시각인지영역 및 손가락 감각인지영역을 추정하였다. 본 과정에서 유발전위 검출방식은 average method를 이용하였고, 흥분뉴런군에 대한 물리적 모델로 Single Current Dipole Model을 이용하고, 머리기하에 대한 3중구각모델을 이용하여 Forward Problem을 풀었다. Inverse Problem은 current dipole의 6개의 parameter에 대한 Least Square Error Method를 이용하여 신견흥분의 위치를 추정하였다. 이러한 결과와 생리학적으로 밝혀진 시각 및 체성감각 신경로와의 비교결과 유사성이 확인되었다.
압력기반의 유한체적법과 k-$\varepsilon$난류모델을 이용하여 신생아 보육기 내의 삼차원 정상난류유동해석과 대류현상에 의한 열전달을 해석하였다. 보육기 내의 주된 공기유동은 입구에서 유입된 공기가 보육기 위쪽을 지나 출구로 이동하며 각진 구석에서 작은 와류들이 관찰되었다. 보육기의 입구부를 제외한 대부분에서의 유속은 0.1m/s 이하로 나타났으며, 신생아의 다리부분에서의 속도가 머리부분보다 다소 크게 관찰되었다. 입구쪽의 온도가 출구쪽의 온도보다 1~2$^{\circ}C$ 높게 나타났으며 속도 크기가 큰 다리부분에서의 온도가 머리 또는 목부분보다 다소 낮았다. 보육기 내의 온도변화는 약3~4$^{\circ}C$로 다소 크게 나타났는데 이는 입구에서 유입된 공기가 상벽과 직각으로 만나며, 보육기 외벽의 각진 구석부분에 의한 영향으로 생각된다. 따라서 입구속도를 적절히 줄이거나 유선형의 유동을 갖도록 설계하여 열손실을 최소화한다면 보다 효율적인 보육기가 될 것으로 생각된다.
본 논문에서는 밀 수확량을 증가시키기 위한 일반화된 검출 모델을 제안한다. 일반화 성능을 높이기 위해 CutMix 알고리즘으로 데이터를 증식시켰고, 라벨링 되지 않은 데이터를 최대한 활용하기 위해 Fast R-CNN 기반 Pseudo labeling을 사용하였다. 학습의 정확성과 효율성을 높이기 위해 사전에 훈련된 EfficientDet 모델로 학습하였으며, OOF를 이용하여 검증하였다. 최신 객체 검출 모델과 IoU(Intersection over Union)를 이용한 성능 평가 결과, 제안된 모델이 가장 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
사이버상의 의사소통의 도구로 사용되는 아바타나 캐릭터의 3차원 얼굴 모델링에 대한 연구로서 한국인의 안면형태소를 지닌 모델생성으로 인터넷을 즐겨 사용하는 현대인과 청소년들에게 민족적 구체성과 국민적 정체성을 지닌 아바타의 활용에 도움이 되고자 한다. 임의의 20대 남, 녀 각각 40인으로부터 스켄을 하고 머리뼈와 근육 구조를 바탕으로 눈, 코, 눈썹, 뺨, 입, 턱, 아래턱, 이마, 귀 등 각 형태소로 나누고 참조모델을 생성한다. 임의로 생성된 안면형태소 3차원 모델이 한국인의 형상을 갖는지에 관한 평가를 정량적인 치수측정에 의해서 검증 분석하여 입증한다. 이들 안부, 비부, 구순부, 얼굴형의 각 형태소로부터 각 형태소틀 간에 보간 되어 변형된 형태의 형태소 생성이 가능하고, 이 변형 형태소들 간의 임의의 조합된 모델의 안면 생성이 가능하게 한다.
이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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