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.
유한요소 인체모델은 인체의 기계적 특성을 수치 모형화 한 것이며, 외부로부터 다양한 기계적 하중을 받는 상황에서 인체의 거동과 상해와 같은 여러 현상들을 해석적으로 규명하고자 할 때 주로 사용된다. 따라서 인체 모델은 인체를 구성하고 있는 골격, 인대, 근육, 살, 장기 등의 특성을 수치적으로 정확히 표현하여야 한다. 그러나 인체는 매우 복잡한 메커니즘 속에서 동작하고 있기 때문에, 해석적으로 인체의 모든 특성을 구현하는 것은 현실적으로는 거의 불가능하다. 이 때문에, 인체 모델은 인체모델을 사용하고자 하는 상황이나 목적에 적합하도록 적절히 단순화되어야 한다.(중략)
인체 정보는 의료, 스포츠, 안전, 군사, 게임 등 각 분야에 다양하게 활용될 수 있는 국가적인 정보 인프라라 할 수 있다. KISTI는 2000년부터 한국인의 인체영상, 골격영상, 골격물성, 인체골격모델 등의 정보를 구축하기 시작하여 현재에도 인체 데이터를 계속 생산하고 있으며 이러한 데이터를 필요로 하는 대학의 연구자 및 산업체에 보급함으로써 다양한 분야에서 한국인의 인체 데이터의 활용을 도모하고 있다. 본 연구에서는 선행연구사례로서 해외의 인체정보 활용사례와 KISTI가 개발하여 국내외에 보급하고 있는 한국인의 인체정보에 대해 활용 내용을 중심으로 하여 활용의 주요한 특징과 시사점에 대해 조사한 결과를 소개한다.
본 연구는 인체 골격의 좌표형 임상용어체계 표준을 개발하기 위한 방법론적 연구이다. 문헌고찰과 자료 수집을 통해 연구 계획을 수립하여 예비 표준(안)을 만들고 전문가 세미나와 자문을 통해 수정 표준(안)을 만든 후 내용타당도 검증 후 최종(안)을 제시하는 4단계를 거쳐 표준을 개발하였다. 좌표형 임상용어체계 표준은 인체 이미지를 2D는 x, y축, 3D는 x,y,z축으로 좌표화하고, 좌표의 개념과 정의는 SNOMED CT의 FSN, Synonym, Preferred name으로 선조합하고 후조합은 개발 된 18개의 Relationship을 통해 정의되고, 개발된 Relationship 표준의 내용타당도 지수는 평균 4.01점이었다. 본 연구를 통해 인체 골격 이외의 뇌, 장기, 조직 등의 인체의 다른 부분에 대한 후속 표준 개발을 제언하고 임상에서 활용성을 높이기 위한 방법 연구를 제언한다.
쾌속조형기술은 제품 설계나 기타 물체의 형상 데이터로부터 광경화성 수지, 금속 등 다양한 재료를 이용하여 수 시간 내에 실물 모형을 제작할 수 있는 기술이다. 쾌속조형기술은 주로 자동차나 제품의 모형제작에 주로 사용되어 왔다. 사이버메드에서는 인체에 대한 3차원 형상화 기술과 쾌속조형기술을 이용하여 개인별로 상이한 인체 골격에 대한 비교적 저렴한 비용으로 실물 모형을 제작할 수 있는 기술을 개발하여, 국내 및 일본의 병원에서 수술 계획 및 모형 수술에 직접 적용하고 있다. 이 논문은 쾌속 조형 기술, 인체의 3차원 형상화 기술의 개요와 그 동향, 그리고 이를 결합한 수술용 인체 골격모형의 제작 기술과 적용 사례에 대해서 기술하였다.
황색 포도상구균은 급성 구강 감염에 있어서의 병원균이다. 그러나 그러한 황색 포도상구균의 병원성 기전은 완전히 이해되지 않았다. 이전 실험에서 황색 포도상구균의 단백질 A와 골격근의 액틴 필라멘트는 인체 상피 세포로의 황색 포도상구균의 침입에 관여한다. 구강 내 감염에 있어서의 황색 포도상구균의 병원성 기전을 조사하기 위해 인체의 치은 섬유모 세포에 대한 침입이 연구되고 있다. 급성 구강 감염을 가진 환자로부터 분리된 ATCC 25923 황색 포도상구균과 OPT 2 황색 포도상구균의 침입은 시간(0-120분)에 의존한다는 사실을 밝혀냈다. 60분을 초과하는 배양시간은 다시 배양된 균집락수 증가를 가져왔다. 배지에 접종한 세균의 숫자가 증가할 때 (100?10,000,000 cfu/ml/well), 직선적으로 증가한다. 단백질 A가 결핍된 Wood 46 황색 포도상구균의 침입은 단백질 A가 발현된 균주(ATCC 25923과 OPT 2)의 침입보다 훨씬 낮았다. 액틴 필라멘트의 합성을 방해하는 Cytochalasin D는 인체 치은 섬유모세포로 황색 포도상구균 (ATCC 25923과 OPT 2)이 침입하는 것을 방해한다. 이러한 결과는 구강내 감염을 일으키는 황색 포도상구균의 병원성 기전이 세포내 침입에 관여하고, 황색 포도상구균 단백질 A와 골격근의 액틴 필라멘트가 인체 치은 섬유모세포로의 황색 포도상구균의 침입 조절에 관여한다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 개선된 자세 인식을 위한 학습을 통한 자세 인식 기법을 제안한다. 제안 자세 인식 기법은 영상의 모든 픽셀 값을 사용하지 않으며 인체의 골격의 위치 정보와 자세의 학습을 기반으로 한다. 최근 자세 인식기법에 다양한 기계 학습 기법을 적용하여 제스처 인식률을 높이는 연구가 진행되고 있지만 실시간 프레임에 적용하는데 한계가 있다. 반면 고차원의 특징점을 추출하여 신경망 학습방식을 이용하면 적은 계산량과 손쉬운 실행이 가능하다. 고차원의 특징점은 깊이 정보로부터 사람의 골격 정보를 이용해 추출하여 차원을 감소시키며 신경망 학습 방식에서는 각 자세에 대한 고차원의 특징점을 이용하여 자세의 학습을 진행한다. 신경망학습은 학습 단계에서는 미리 알려진 자세와 예측된 자세의 비교를 통해 오류를 최소화 하는 방향으로 학습을 진행하며, 판별 단계에서는 새로운 자세를 입력하여 고차원 특징점을 이용한 신경망 학습 기반의 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험에 의하면 제안 기법은 약 96%의 자세 인식률을 보이고 자세 인식기법을 동작 인식으로 확장 가능성 또한 보인다.
인체 하지 근골격 시스템의 수학적 모델에 대해 최적제어 기법을 이용하여 최대 높이뛰기 운동을 재현하였다. 근육의 비선형 동적특성에 의해 순동역학 접근방법을 사용하였으며 최적제어는 최적화 프로그램인 마이크로 유전알고리즘과 VF02 비선형 최적화 프로그램을 적용하였다. 최대 높이뛰기 운동을 위한 근골격 모델에서 유전알고리즘만으로는 최적해를 얻을 수가 없었다. 유전알고리즘의 해를 비선형 최적화 프로그램의 초기 예측값으로 하여 도약시간에 따른 최적의 운동 신경자극도를 결정하였다. 이러한 접근방법은 초기의 인위적 예측값 없이 최대높이뛰기 운동에 대한 전역해를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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