안면 인식은 Face ID를 비롯하여 미아 찾기, 범죄자 추적 등의 분야에 도입되고 있다. 안면 인식은 최근 딥러닝을 통해 인식률이 향상되었으나, 측면에서의 인식률은 정면에 비해 특징 추출이 어려우므로 비교적 낮다. 이런 문제는 해당 인물의 정면이 없고 측면만 존재할 경우 안면 인식을 통한 신원확인이 어려워 단점으로 작용될 수 있다. 본 논문에서는 측면 이미지를 바탕으로 정면을 생성함으로써 안면 인식을 적용할 수 있는 상황을 확장하는 인공지능 기반의 안면 정면화 모델을 구현한다. 모델의 안면 특징 추출을 위해 VGG-Face를 사용하며 특징 추출에서 생길 수 있는 정보 손실을 막기 위해 U-Net 구조를 사용한다.
본 연구는 TRPV1 채널의 활성화가 염증성 통증반응 조절에 관여하는지에 관해 조사하였다. 수컷의 Sprague-Dawley계 흰 쥐 (220-260g)을 사용하였으며, 통증행위반응은 약물 주입 후 총 45분간 안면부를 긁거나 문지르는 행위를 지표로 간주하였다. 5% formalin($25{\mu}L$)을 단독투여 한 그룹에서는 유의한 통증행위반응을 관찰할 수 있었으나, capsaicin($0.1{\mu}g$, $1{\mu}g/10{\mu}L$)의 단독 투여한 그룹에서는 통증행위반응의 변화가 나타나지 않았다. 실험동물의 안면부에 TRPV1 채널의 효현제인 capsaicin 을 1시간 전에 주입한 후 동일 부위로 5% formalin 을 투여하게 되면 유의하게 증가된 통증행위반응을 관찰할 수 있었다. 증가된 통증행위반응은 TRPV1의 억제제인 I-RTX의 전처리에 의해 효과적으로 경감되었다(p<0.05). 이상의 결과들은 5% formalin으로 유발된 안면부 염증성 통증행위반응에 TRPV1의 활성화가 통증전도에 영향을 미칠 수 있음을 제시한다.
본 연구는 안면부 신경병증 통증 모델에서 간극결합을 분리하는 Carbenoxolone(CBX)과 P2X 수용체의 길항제(iso-PPADS)의 진통작용을 확인하고자 수행되었다. 실험동물은 Sprague-Dawley계 수컷 흰쥐(240~280g)를 사용하였으며, 안면부 신경병증 통증을 유발하기 위해 흰쥐의 하악 왼쪽 두 번째 어금니를 발거하고, 아랫 이틀신경의 손상을 유도하기 위해 소형 치과용 임플란트를 식립하였다. CBX를 복강으로 하루 2번 투여 했을 때, 25ug/kg에서 유의한 진통반응이 나타났다(p<0.05). iso-PPADS 역시 복강으로 하루 2번 투여 했을 때, 25ug/kg에서 유의한 진통반응이 나타났다(p<0.05). 두 약물의 각각의 효과가 나타나지 않은 저 농도에서 함께 투여하였을 때, CBX 1ug/kg, iso-PPADS 2.5ug/kg를 투여 시 유의한 진통 효과가 나타났다(p<0.05). 저 농도의 CBX를 이용한 간극결합의 차단과 저 농도의 P2X 수용체의 길항제를 함께 투여 시 구강 안면신경병증통증기전에서 통증을 억제하는 효과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통하여 CBX를 이용한 간극결합의 차단과 P2X 수용체의 길항제의 투여가 안면부 통증조절에 중요한 역할을 담당할 것으로 사료된다.
현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.
범안면골 골절은 안면부 손상 그 자체로도 치료가 까다롭고 어렵지만, 동반된 다른 신체 중요 장기의 손상 등과 함께 치료 후 에도 남을 수 있는 안면의 심미적, 기능적 문제들 때문에 더욱 치료가 힘들어 질 수 있다. 뇌손상 등의 중요 장기 손상으로 인해 수술이 빠른 시일 내에 시행되지 못할 때에는 관련 의학분과와의 긴밀한 협진 하에 수술 전 처치가 이루어질 수 있도록 하여야 하며, 연조직을 포함한 골절편 등 안면 구조물들이 손상되지 않고 전체적인 형태를 유지할 수 있도록 응급 처치가 되어야 한다. 3D CT 등의 영상진단을 통해 안면골 골절을 치료하기 위한 전체적인 계획을 수립해야 한다. 이 계획에는 수술을 위한 기도확보 방법, 골절의 정복 고정 순서, 접근 방법, 안구, 코 등의 재건 방법 그리고 연조직에 손상에 대한 처치가 포함된다. 수술 시에는 환자 개개인의 상황에 맞춰 되도록 정확한 정복과 고정이 가능한 안면구조물에서 부터 시작하여 교합을 형성하고, 안면골의 유기적인 관계에 유의하여 삼차원적인 구조를 재위치 시킬 수 있도록 해야 한다. 연조직 봉합 시에는 얼굴 피부의 처짐 등을 방지하기 위해 골막, 근막 및 중요 안면 인대들을 고려하여 시행하여야 한다.
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.
기존 도어락의 핀 인증 방식은 사용자에 따라 불편함을 느끼기도 한다. 이에 대한 솔루션으로 안면인식 도어락을 제안하며 Jetson nano에 face recognition 딥러닝 모델을 적용한 도어락을 제작한다. 거주자의 이미지를 촬영한 뒤 얼굴의 특징점을 분석하여 저장한다. 사용자가 도어락의 카메라에 인식되었을 때 저장된 안면 정보를 바탕으로 사용자가 거주자의 특징점과 일치하는지 확인한다. 거주자임이 인지되었을 때 도어락은 unlock되어 열리게 된다. 안면 인식 도어락 사용 시 보안상 취약해질 수 있는 기존 도어락의 핀 인증 방식에 대해 보안을 강화할 수 있으며 카메라를 통해 촬영된 사용자의 사진 및 영상을 활용하여 여러 서비스를 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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