• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.9-16
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• 2011

본논문에서는 3차원 3D 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 3D 얼굴 모델을 생성하고 향후의 얼굴을 예측하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 3차원 텍스처매핑, 얼굴 정의 파라미터 입력 도구, 3차원 예측 알고리즘으로 구성 되어 있다. 3차원 텍스처매핑 기능에서는 3D 스캐너로 획득한 얼굴 모델과 사진 이미지를 이용하여 특정 연령에서의 새로운 얼굴모델을 생성한다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 메쉬 데이터에 정면과 좌우 측면의 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑하였다. 얼굴 정의 파라미터 입력도구는 3차원 텍스처매핑에 필요한 사용자 인터페이스 도구로서, 얼굴 모델의 정확한 재질값을 얼굴 사진으로부터 얻기 워하여 사진과 3D 얼굴 모델의 특징점을 일치시키는데 사용된다. 본 연구에서는 한 얼굴의 향후 연령대에서의 얼굴 모델을 구하기 위하여 100여개의 얼굴 스캔 데이터베이스를 이용한 통계적 분석에 의해 재질값을 예측 계산하여 해상도 높은 재질값을 가지는 모든 연령대의 3D 얼굴모델을 구성하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권6호
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• pp.281-288
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• 2010

본 논문에서는 3차원 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 고화질의 3차원 얼굴 모델과 모핑 애니메이션을 생성하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 얼굴 특징점 입력 도구, 얼굴 텍스처매핑 인터페이스, 3차원 얼굴 모핑 인터페이스로 구성되어 있다. 얼굴 특징점 입력 도구는 3차원 텍스처매핑과 모핑 애니메이션을 위한 보조 도구로서 얼굴의 특징점을 입력하여 텍스처매핑과 임의의 두 얼굴간의 모핑 영역을 정할 때 사용된다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 얼굴의 기하 데이터에 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑한다. 3D 얼굴모핑은 얼굴 특징점 입력 도구로부터 얻은 특징점을 중심으로 얼굴 영역을 분류하여 임의의 두 얼굴 간의 영역간 매핑을 실현한다. 본 시스템은 사용자가 별도의 프로그래밍 작업 없이 대화형 인터페이스에서 3D 스캐너에서 획득한 얼굴 메쉬 데이터를 이용하여 사진 이미지로 텍스처 매핑을 실행하여 사실적인 3D 얼굴 모델을 얻을 수 있고, 임의의 서로 다른 얼굴 모델들간의 모핑 애니메이션을 쉽게 실현할 수가 있다.

• 대한화장품학회지
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• 제29권2호
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• pp.1-35
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• 2003

새 천년으로 들어선 2000년도부터 우리나라의 65세 이상 노령인구는 $7.1{\%}$를 차지하게 되어 본격적인 노령화사회 (UN에서 65세 이상인구가 총 인구의 $7{\%}$ 이상일 경우 노령화 사회로 정의)로 진입하였다. 평균수명의 계속적인 증가에 따라 노인 인구는 급격히 늘어날 전망이며, 따라서 노인성 질환의 발생도 늘어나게 되어 가정 또는 사회가 떠 맡아야할 경제적, 정신적 부담은 더욱 증가하게 된다. 건강하고 행복한 인생의 황혼기를 보내는 것은 인간의 권리이며 누구나 바라는 소망이다. 피부의 노화현상은 심장질환, 암 등에 못지 않게 중요하며, 노인의 경제적, 사회적 활동을 심각하게 위축시키고 있다. 피부노화를 예방하고 노인성 피부질환을 치료할 수 있는 방법을 개발함으로써 노인의 경제, 사회활동을 활동적으로 유지시킬 수 있다. 피부노화는 크게 두 종류로 나눌 수 있다. 그 한가지는 내인성노화(intrinsic aging)로서 세월이 흘러감에 따라 피할 수 없는 노화 현상을 말한다. 두번째는 광노화 (photoaging)로서 오랫동안 햇빛에 노출된 얼굴, 손등, 목뒤 등의 피부에서 관찰되는 노화현상을 말하는 것으로 내인성노화 현상과 자외선에 의한 영향이 합쳐진 결과로 발생한다. 광노화 현상은 자외선의 노출을 피하면 예방할 수 있는 피부노화 현상이다. 내인성 노화는 햇빛에 노출되지 않은 피부에서 주로 관찰된다. 임상적 특징은 비교적 경미하며, 잔주름, 피부건조증, 탄력감소 등을 들 수 있다. 그러나 광노화의 임상적 특징은 내인성 노화에 비하여 심하고, 일찍부터 관찰된다. 내인성 노화에 비하여 굵고 깊은 주름이 발생하며, 잔주름도 많이 발생한다. 햇빛에 노출된 피부에 불규칙한 색소침착이 발생하며 일광흑자 (solar lentigo) 등의 색소질환이 증가한다. 피부가 매우 거칠고, 건조해지며, 탄력성이 감소하여 심한경우 피부가 처지게 된다. 피부노화의 대표적인 증상은 주름살이며, 아직까지 그 발생기전에 대하여는 여러 가지 학설이 있으나 정확히 알려져 있지 않다. 피부에 존재하는 교원질, 탄력섬유등 기질단백질의 손상이 피부 주름살의 주 원인으로 알려져 있다. 또한 얼굴에 존재하는 근육의 분포와 움직임, 유전적 소인, 자외선, 흡연, 폐경, 산화적 손상, 열 등 여러 원인이 복합적으로 작용할 것으로 생각된다. 피부주름살의 원인을 밝히고, 원인인자가 피부주름살을 초래하는 분자생물학적 기전을 이해함으로써 주름살을 예방하고 치료할 수 있는 새로운 방법을 개발할 수 있다.

• The Korean Journal of Physiology
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• 제20권1호
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• pp.65-77
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• 1986

음주후 얼굴이 붉어지는 사람에 있어서 운동이 혈중 에타놀, 유산(乳酸) 및 포도당 농도에 미치는 효과를 구명하기 위하여, 건강한 남자대학생 59명을 대상으로 하여 물 투여군(W), 에타놀 투여후 얼굴 안 붉어지는 군(N)과 붉어지는 군(F), 물 투여후 운동시킨 군(WE), 에타놀 투여후 운동시켜 얼굴 안 붉어지는 군(NE)과 붉어지는 군(FE)으로 구분하였다. 에타놀 투여군(N, F, NE, FE)에는 체액량 l당 25% 에타놀 3ml를 경구투여하였고, 물 투여군(W, WE)에는 에타놀 대신 동량의 물을 투여하였다. 운동시킨 군(WE, NE, FE)은 물 또는 에타놀 투여 직후부터 3분간 rebounder 상에서 수직뛰기를 실시하였다. 혈중 에타놀 농도는 운동 안 시킨 군에서 운동시킨 군에 비해 높았고 얼굴 붉은 군에서 안 붉은 군에 비해 높았다. 에타놀의 흡수율을 표현하는 인자 k는 운동 안 시킨 군에서 운동시킨 군에 비해 현저하게 높았고, 얼굴 붉은 군에서 안 붉은 군에 비해 다소 높은 경향이었다. 에타놀의 대사율을 표현하는 인자 ${\beta}$는 얼굴 붉은 군에서 안 붉은 군에 비해 다소 낮은 경향이었다. 혈중 유산(乳酸) 농도는 운동만 시킨 WE군에서는 운동 직후 급격히 증가한 이후 계속 감소하여 60분에는 안정치로 회복되었다. 에타놀만 투여한 N 및 F군에서는 투여후 30분부터 120분까지 유의하게 높았다. 에타놀 투여 후 운동시킨 NE 및 FE군에서는 운동 직후에 급격히 증가한 후 계속 감소했으나 120분까지 안정치보다 유의하게 높았다. 혈중 포도당 농도는 운동시킨 군에 있어서 운동 후 15분에 감소했다가 그 이후 회복되었다. 에타놀을 투여한 N, NE 및 FE군의 혈당은 투여후 30분 이후에 계속 감소하였다. 심박수는 N군에 있어서는 변화가 없었으나 F군에 있어서는 에타놀 투여후 4분부터 120분까지 투여전에 비해 유의하게 높았다. WE군의 심박수는 운동 직후 급격히 증가하였다가 45분까지, NE군은 30분까지 유의한 증가를 보인 이후 안정치로 회복된 데 비해, FE군은 운동직후 급격히 증가한 이후 120분까지 계속 유의하게 높았다. 이상을 종합하면 에타놀의 흡수를 지연시키고 혈중 유산(乳酸) 농도와 심박수를 급격히 증가시켰으며 회복 초기에 혈당을 감소시켰다. 에타놀은 투여후 30분 이후에 혈중 유산(乳酸) 농도를 증가시키고 혈당을 감소시켰다. 얼굴 붉은 군은 에타놀 투여후 즉시 심박수가 증가하며 안 붉은 군에 비해 혈중 에타놀 농도가 높은 경향을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권5호
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• pp.57-64
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• 2004

한 대의 카메라와 반사각의 조절이 가능한 2개의 거울, 그리고 별도의 적외선 광원을 이용하여 자유로운 머리 움직임이 가능한 안구 응시점 추정 시스템을 제안하였다. 거울의 회전 각도는 카메라의 광축(opticai axis) 상에 안구가 올 수 있도록 공간 좌표계와 선형 방정식을 이용하여 계산하였다 제안한 시스템은 수평 방향으로 90cm 수직 방향으로 60cm 범위 내에서의 머리 움직임이 가능하였고, 응시점의 공간 해상도 각각 6°, 7°이며, 시간 해상도는 10～15 frames/sec이었다. Generalized regression neural networks(GRNN)을 기반으로 하여 2단계의 GRNN을 거치는 소위 hierarchical generalized regression neural networks(H-GRNN)을 이용하여 얻어진 인자를 모니터 좌표로 변환하였다. GRNN을 한번 사용하였을 경우 정확도가 85%이었으나 H-GRNN을 이용할 경우 약 9% 높은 94%의 정확도를 얻을 수 있었다. 그리고 입력 파라미터의 정규화를 통하여 재보정의 불편함을 제거했을 뿐만 아니라 약간의 얼굴 회전이 발생하였을 경우에도 동일한 성능을 보였다. 본 시스템은 공간 해상도는 크게 높지 않으나 자유로운 머리 움직임을 허용되므로 안정성과 피검자의 활동에 제약을 줄였다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.