본 연구에서는 차량 충돌 시험시 결과에 관하여 측정하는 방법 중 인체 상해 기준에 따른 평가를 지원해주기 위한 시스템에 관한 것이다. 차량 충돌시험의 가장 큰 분류인 정면 충돌과 측면충돌 2가지에 대찬 내용을 기준으로 인체 모형 각 부분의 결과 값에 따른 기준과 계산 방법 및 법규 규정을 제시하여 준다. 이러한 시스템은 인체 모형의 구성과 차량 충돌 시험시 중요시하는 인체 부분에 대한 이해를 돕는다 실제 인간의 대신한 인체 모형의 이해는 실제 인간이 승차하고 있는 차량의 안전도의 이해를 돕는다. 본 연구에서는 차량 충돌 시험 평가와 인체 상해 기준에 대해 차량충돌 안전부문 관련자들에게 온라인으로 이용할 수 있는 정보지원시스템에 대하여 기술하였다.
본 논문은 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3차원 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 의상 제작 과정에 사용한 방법은 2차원 옷감 조각을 디자인하는 과정과 옷감 조각을 재봉하고 여기에 제약점을 정하여 3차원 인체 모델에 의상을 입히는 과정으로 구성된다. 제안된 시스템은 3차원 인체 모델 파일과 2차원 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
현재 수많은 의료기관 및 의학기관에서는 실습 및 교육에 대해 만족할 만한 환경이 구축되어 있지 않아 적절한 실습과 교육이 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 인체의 골격, 내부 장기 및 심장혈관계와 소화 작용을 인터넷상에서 3차원으로 구현하여 전공의뿐만 아니라 일반인들도 원하는 대상을 직접 관찰해 봄으로써 인터넷이 연결된 곳이라면 언제 어디서든지 인체에 대한 정보획득을 쉽게 할 수 있게끔 하였다. 따라서 본 논문에서는 Web 3D 기술을 대표하는 VRML을 이용해 3차원 영상으로 구현함으로써 인체의 전체 골격과 내부 장기들을 깨닫는데 도움이 될 수 있도록 하였고, 인체를 반투명하게 처리하는 기법을 이용해 소화 작용을 실감나게 제공하여 의학 교육과 의료실습에 효과적으로 이용할 수 있게 하였다.
본 연구는 디지털화된 한국인 인체정보 데이터세트의 전략적 활용계획수립과 관련된다. 구체적으로 국가경쟁력 제고를 위한 R&D 전략 포트폴리오의 작성을 위하여 필요한 중요한 의사결정 요인들을 파악하고 조직화하는 것이다. 타 국가의 경우를 보더라도 디지털 인체정보 데이터세트와 시각화 에프리케이션의 개발은 국가수준에서 전략적인 R&D 프로젝트로 선정하여 추진하고 있다. 본 연구에서는 연구목적을 달성하기 위하여 해당 분야의 전문가 집단을 구성하였으며, 이들을 통하여 R&D 비전, SWOT분석 및 전략개발, 연구분야 및 세부과제를 파악하였다. 또한 전략계획 수립을 위하여 각 세부과제들을 중요도와 시급도 관점에서 우선순위를 파악하였다. 연구의 방법으로는 브레인스토밍, 델파이방법과 AHP(Analytical Hierarchy Process) 기법을 도입하였다. 본 연구의 결과는 추후 R&D 포트폴리오 작성을 위한 가이드라인이 될 뿐 아니라, 해당 분야에 연구투자를 평가하는 프레임워크로서 중요한 역할을 담당할 것이다.
본 논문에서는 두 대의 카메라로부터 입력받은 인간의 신체와 같은 관절체의 움직임을 Color Marker의 색상 특성을 이용하여 3차원 공간 정보를 인식하는 방법에 관해 기술한다. 이 방법은 인체에 물리적인 장치를 하지 않고 단순히 영상정보만을 이용하여 3차원 정보를 구하였다. 보다 정확한 인체의 특징점을 구하기 위해 환 논문에서는 신체의 관절각에 칼라 마커를 부착하고 칼라 마커틀을 세그먼트하여 관절각의 2차원 정보를 구한 다음 스테레오 기하(Stereo Geometry)를 이용하여 3차원 정보를 계산하고 가상 공간상에서 인간의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제스쳐 인식과 3차원 Virtual Reality 인터페이스 시스템 구성 등에 사용될 수 있다.
본 논문은 유연하고 다각적인 인터페이스를 이용한 사용자 중심의 능동적인 인체 학습 시스템을 제안한다. 기존의 인체 학습 방법은 이미지, 텍스트, 영상자료부터 학습자로의 주입식 학습이었다. 본 논문에서 제안한 인체 학습 시스템은 실제 인체 장기 데이터로 제작된 3D 인체 장기 모델을 제공함으로써 학습자는 사실적인 장기의 형태를 3차원 공간에서 보고, 장기에 대한 촉감을 제공하는 햅틱 인터페이스와 학습자의 의도에 기반한 카메라 시스템으로 써 능동적이고 다각적인 학습을 진행할 수 있다. 그리고 계층 기반 장기 분류를 통하여 구축된 학습 정보를 통하여, 전체적인 시각에 기초한 인체 학습 과정을 진행할 수 있다. 본 인체 학습 시스템으로써 기존의 평면적인 인체 학습교재, 자료 등에서 얻을 수 없는 입체적인 인터페이스를 통한 학습 효율 향상의 가능성을 보고자 한다.
본 논문에서 이동통신 전화기에 의해 인체두부에 유기된 전계 분포와 지향성을 분석하였다. 계산된 모델은 인체 두부모델을 구성하고 안테나는 휴대폰 크기와 같은 그라운드판위에 올려놓았다. 이동 통신 전화기의 안테나로 전기력선이 제한 받지 않는 용량을 장하한 QMSA를 활용하였다. 안테나는 2㎓ 부분의 주파수 대역에서 동작하도록 설계하였고, 인체 두부로 터의 거리에 따른 변화와 안테나 복사 특성을 고찰하였다.
본 논문에서는 Kinect 센서를 사용하여 인체의 특정 동작들을 감지하여 휴머노이드 로봇을 제어하는 방법을 소개한다. Kinect 센서의 depth 센서의 출력을 처리하여 인체의 각 joint 부분을 나타내는 인체 모형을 완성하였다. 인체 모형의 각 부분의 거리 및 각도를 계산하여 특정 동작을 검출하였으며 로봇에게 제어 명령을 블루투스 무선통신을 사용하여 전송한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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