본 논문에서는 인체 조직모델을 전기적 성질을 가지고 있는 정육면체 셀로 가정하여 각 인체조직을 Impedance Network로 모델링하여 Maxwell Equation을 간단한 Circuit Equation으로 전환하는 방법을 이용하여 인체 와전류를 계산하였다. 인체에 유도되는 와전류 해석 예로써는 인체의 두부 및 복부 단면 모델을 사용하여 각 조직의 전도도에 따른 조직에 유도되는 전류를 계산하였다.
전통적인 법이론에 의하여 인간은 권리의 주체이기 때문에 인체로부터 유래한 생물학적 물질은 권리의 객체가 될 수 없다. 하지만 의학과 생명과학의 발전으로 인하여 인체로 부터 유래한 생물학적 물질은 다양한 용도로 사용되고 있으며 인체로부터 유래한 생물학적 물질의 객체성 여부와 소유권 인정 여부에 대한 논의는 지속적으로 제기되고 있다. 인체로부터 유래한 생물학적 물질을 법적으로 파악하는 이론은 전통적으로 자율성에 근거한 모델이었으며 현재도 그것이 가장 보편적으로 받아들여지고 있다. 하지만 자율성 모델에 의하여 인체로부터 유래한 생물학적 물질을 파악할 경우 인체로부터 유래한 생물학적 물질을 다루는 현실을 제대로 설명할 수 없을 뿐만 아니라 오히려 배분적 정의의 측면에서 볼 때 적절하지 못한 결론에 도달할 수도 있다는 의문이 제기되고 있다. 인체 유래 생물학적 물질을 소유권의 객체로 파악하려는 소유권 모델은 인간의 존엄과 가치에 반하는 이론 구성이라는 의혹을 받고 있다. 하지만 소유권은 단일한 권리가 아니며 다양한 권리들의 집합체이며 그 내용이 어떻게 구성될 것인가는 객체의 특성 등을 고려하여 판단하면 될 것으로 생각된다. 본 논문은 인체 유래 생물학적 물질의 소유권 전체 보다는 일단 사체로부터 유래한 물질의 소유권 인정 여부를 중점적으로 다루었다. 이를 통하여 인체 유래 생물학적 물질전반에 대한 법이론적 고찰이 현재의 과학적 사실에 적합한 형태로 이루어지기를 기대한다.
본 논문은 WBAN 시스템을 위한 인체에서의 전파의 전파 특성을 분석하였으며, WBAN에 활용되는 MICS 주파수와 ISM 주파수 대역에서 적용될 수 있는 인체 내의 경로 손실을 모델을 제안했다. 인체 조직은 복잡한 장기로 구성되어 있으며, 인체 내부에 프로브 삽입하여 측정하는데 어려움이 따른다. 따라서 실제 인체를 기반으로 한 수치 팬텀을 활용하여 전자파 수치 해석을 이용하여 모델링했다. 수치 해석으로는 시간 영역 유한 차분법에 기반을 둔 상용 소프트웨어인 렘콤사의 XFDTD 6.5를 이용하였고, 인체 전신 모델은 ETRI의 한국인 성인남성 표준 모델을 사용하였다. 제안된 채널 모델식은 WBAN 시스템의 개발에 많은 도움이 될 것이다.
본 논문은 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3차원 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 의복은 서로 꿰매지는 2차원 재단 패턴으로 구성된다. 제안된 시스템은 3차원 인체 모델 파일과 2차원 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D모델을 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 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문의 시스템은 사실적인 영상을 생성할 수 있었고 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
본 논문은 침수된 전기설비에 인체가 접촉하였을 때 인체 각 부위에 미치는 전기적 특성을 연구하였다. 인체 저항은 C. J. Andrews 가 제시한 모델을 기초로 하였으며, 침수액의 저항은 100[${\Omega}$], 1[$k{\Omega}$], 10[$k{\Omega}$]로 변화시켰다. 침수액의 저항을 변화시켜 ATP draw로 시뮬레이션 하여 인체 각 부위에 흐르는 전압, 전류를 측정하여 비교 분석 한 결과 충전부 촉수 전의 가슴 - 허리 사이에는 침수액 저항값이 증가 할수록 전류값이 감소하였으나, 충전부 촉수 후에는 오히려 증가하는 경향이 나타났다. 인체 각 부위별 전압값은 침수액 저항이 증가 할수록 감소하는 경향을 보였다.
3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.
동영상에서의 움직임 추적은 이전 프레임에서 얻어낸 정보를 이용할 수 있다는 점에서 프레임간의 연결 관계에 기반한 움직임 추적이 가능하다. 그러나 사람의 신체는 고정된 형태를 가지고 있지 않기 때문에 프레임 간의 단순한 연결 관계만으로 사람의 자세를 추정하고 움직임을 추적하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반한 인체 모델을 이용하여 이전 프레임에서 찾은 블랍들을 연속된 프레임에서 찾은 블랍들로 연결함으로써, 동영상에서 사람의 자세를 추적하는 방법을 제안한다. 주어진 모델에 따라 이전 블랍은 대응되거나, 여러 블랍으로 나뉘거나, 다른 블랍들과 결합되어 사라지거나, 새로 생성되는 등의 4 가지 경우로 나뉘어 질 수 있는데, 각 경우에 대한 처리 방안을 제안하였다. 제안된 방법은 인체들과 블랍들의 리스트 처리를 간단하게 할 뿐만 아니라, 추적의 전처리 과정으로 블랍화를 옳게 수행해야 하는 부담을 덜어주어 과도한 블랍화와 부족한 블랍화 등의 문제를 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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