안면 비대칭의 평가에 있어 과거 정면 두부방사선 규격사진을 이용하던 것과는 다르게 현재는 점차 3D CT를 이용하여 평가하는 것으로 변하고 있다. 본 연구는 3D CT와의 비교를 이용하여 정면 두부방사선 규격사진 분석에서 쉽게 접근할 수 있는 시상 기준 평면을 찾고자 하였다. 임상적으로 안모 비대칭이 발견되지 않은 성인 환자들을 대상으로 3D CT와 정면 두부방사선 규격사진을 촬영하였고, 정면 두부방사선 규격사진 분석에서 이용되어 왔던 5가지 정중 시상 기준 평면을 선택하여 계측을 실시한 뒤 이 값을 3D CT의 Nasion (Na), Sella (S), Basion (Ba)으로 구성된 정중 시상 평면에 대한 계측값과 비교하였다. 그 결과 좌우측 latero-orbitale의 수직이등분선을 정중 시상 기준 평면으로 이용한 정면 두부방사선 규격사진 계측값이 3D CT의 Na, S, Ba으로 구성된 정중 시상 평면을 이용한 계측값과 가장 차이가 작았고 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 안면 비대칭 평가 시 좌우측 latero-orbitale의 수직이등분선이 정면 두부방사선 규격사진 분석에서 도움이 되는 정중 시상 기준 평면으로 이용될 수 있을 것이다.
본 연구는 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 안면 입체영상을 재구성할 때 스캔각도와 횟수에 따른 입체영상의 정확도를 평가하고자 시행되었다. 사람의 얼굴형상을 한 두부 마네킹 10개를 대상으로 안면에 마커를 부착하고 비접촉식 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 정면, 정면에 대해 각각 좌우 20도, 45도, 60도 측방면을 스캔하고 좌우 20도 측방면을 스캔한 2가지 영상, 정면과 좌우 20도 측방면을 스캔한 3가지 영상, 좌우 45도 측방면을 스캔한 2가지 영상, 정면과 좌우 45도 측방면을 스캔한 3가지 영상, 정면과 좌우 60도 측방면을 스캔한 3가지 영상, 정면과 좌우 20도, 60도 측방면을 스캔한 5가지 영상 등 6가지 방법으로 3차원 역설계 소프트웨어 프로그램을 이용하여 재구성한 각 방법에 따른 입체영상에서 마커간 거리를 측정하고 마네킹에서의 실측치와 비교하였다. 마네킹 실측치에 대한 레이저 스캔영상 계측치의 확대율은 0.14 - 0.26%로 나타났다. 좌우 20도 측방면을 스캔한 경우, 정면과 좌우 20도 측방면을 스캔한 경우와 좌우 45도 측방면을 스캔한 경우는 여러 계측치가 실측치와 차이를 보인 반면, 정면과 좌우 45도 혹은 정면과 좌우 60도 측방면을 스캔한 경우와 정면과 좌우 20도와 60도를 스캔한 경우는 한 계측치 (Pn-Pg')를 제외한 모든 계측항목에서 실측치와 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 본 연구 결과는 스캔각도와 횟수가 안면 입체영상의 정확도에 영향을 미치는 것을 의미하며 정확한 재구성을 위해서는 좌우 45도 이상의 측방면을 스캔 하는 것이, 그리고 정면을 포함하여 최소 3개의 영상을 이용하여 합성하는 것이 바람직함을 시사하였다.
통상적으로 사용되는 목뼈 정면 입사각은 자세에 상관없이 머리 쪽으로 $15^{\circ}{\sim}20^{\circ}$의 입사각으로 촬영이 이루어지고 있으며 자세의 구분 없이 일률적으로 입사각을 사용하고 있으므로 자세에 따라 달라지는 목뼈의 추간판각을 측정하여 적정한 목뼈 정면 입사각을 제시하고자 하였다. 2013년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지 부산의 P대학병원을 내원한 목뼈 단순촬영 및 자기공명영상을 시행한 107명의 검사자 중 목뼈 전만각(정상 $40^{\circ}{\pm}5^{\circ}$)이 정상적인 20세 이상 80세 이하(평균연령 54세) 39명(남자 24명, 여자 15명)을 대상으로 선 자세는 목뼈 단순촬영 측면영상의 추간판각을 측정하였으며 누운 자세는 자기공명영상의 가운데 시상면영상의 추간판각을 측정하였고 성별로 분석한 결과를 보면 선 자세의 전체 목뼈 정면입사각은 남자는 $25.9^{\circ}$, 여자는 $23.1^{\circ}$로 나타났고 통계적으로 유의하였으며(p<0.05), 성별로 분석한 누운 자세의 전체 목뼈 정면입사각은 남자는 $11.6^{\circ}$, 여자가 $12.6^{\circ}$로 나타났으며 통계적으로 유의하지 않았고,(p>0.05) 연령별로 분석한 결과는 선자세의 전체 목뼈 정면입사각은 50세 미만이 $24.6^{\circ}$, 50세 이상에서 $25.0^{\circ}$로 나타났으며 누운 자세의 목뼈 정면 입사각은 50세 미만이 $12.0^{\circ}$, 50세 이상에서 $11.9^{\circ}$로 나타났으며 통계적으로 유의하지 않았고,(p>0.05) 선 자세와 누운 자세의 전체 목뼈 정면입사각의 결과는 선 자세에서는 $24.8^{\circ}$로 나타났으며 누운 자세에서는 $12.0^{\circ}$로 나타났고 통계적으로 유의하였다.(p<0.05) 연구의 결과를 볼 때 선 자세 및 누운 자세의 목뼈 정면 입사각은 종전의 머리 쪽으로 $15^{\circ}{\sim}20^{\circ}$가 아닌 각각 선 자세는 $24.8^{\circ}$, 누운 자세는 $12.0^{\circ}$가 추천되며 이로써 각각의 목뼈 추간판각에 따른 정확한 정면 목뼈와 추간원판의 구조 및 수술 후 각각의 목뼈 유합 수술환자 기구파악 및 정확한 위치를 나타내고 평가할 수 있다고 사료된다.
이 연구는 한국인 여자 유명 모델과 일반인의 정면입술의 차이점을 비교하여 아름다운 입술의 특징을 규명하며 양악 전방 분절골절단술을 시행한 환자에서 정면입술의 변화를 측정하고 그 수술 결과를 한국인 모델과 비교하여 차이점을 알아보고자 하였다. 한국인 유명 모델 30명, 일반인 26명과 양악 전방 분절골절단술을 받은 환자의 10명을 대상으로 정면입술 부위의 12개의 선 길이, 홍순의 5개의 각도와 둘레 및 면적을 측정하였고, 통계분석은 unpaired & paired t-test를 이용하였다. 한국인 유명 모델 군과 일반인 군의 비교에서 하안면 얼굴 폭경, 하안면 수직 길이, 상홍순의 높이, 하순의 길이, 상홍순의 구각부 각도와 central bow의 각도는 의미 있는 차이로 일반인 군보다 유명 모델 군에서 작았다. 그러나, 입술의 폭, 하홍순의 높이, Cupid's bow tip간 거리와 하홍순의 구각부 각도는 유명 모델 군에서 컸고 입술의 둘레와 전체 면적에서도 일반인 군보다 쳐다 양악 전방 분절골절단술을 받은 환자의 정면입술에서는 하안면 얼굴 폭경, 상홍순의 높이, Cupid's bow tip에서 구각부까지의 길이와 상홍순의 면적이 통계적으로 의미 있는 변화를 보였고 한국인 유명 모델과의 비교에서 비슷한 수치를 나타내었지만 상순의 길이는 반대로 증가하였다. 연구의 결과는 교정치료 혹은 양악 전방 분절골절단술을 계획할 때 정면 입술 심미성을 평가하는데 도움이 될 것으로 생각된다.
본 논문에서는 효율적인 얼굴 애니메이션을 구축하기 위하여 동적인 근육 모델을 기반으로 한 3차원 얼굴 모델링 기법을 제안하였다. 동적인 근육 모델을 기반으로 얼굴 근육을 256개의 점과 이 점들을 연결한 faceline으로 구성한 wireframe을 구축하고, wireframe을 이용한 표준 모델을 구성한 후 정면과 측면의 두장의 2D 영상을 사용하여 텍스처 매핑을 실시하여 3차원 개인 얼굴 모델을 생성하였다. 정확한 매핑을 위하여 특징점들의 정면과 측면 부분을 이용했는데, 정면 이미지와 정면 특징점들의 2차원 좌표를 이용하여 텍스터 좌표를 가진 얼굴을 만든 다음, 측면 이미지와 측면 특징점들의 2차원 좌표를 이용하여 텍스터 좌표를 가진 얼굴을 구축하였다.
항공기와 자동차 부품과 관련된 많은 제조업에서, 낮은 비중과 높은 강도에서 뛰어난 알루미늄 합금(Al2024)은 효과적으로 사용되었다. 가공소재의 표면거칠기 품위를 위한 정면밀링 가공기술은 이들 분야에서 적용되어 왔다. 챔퍼된 드로우 어웨이 타입의 인서트를 갖는 정면밀링 가공은 단지 이론적으로 완전한 평면을 생산할 수 있다. 그러나 그것은 절삭온도, 소성변형, 동적효과 등으로 인하여 불가능하다. 본 논문에서 실험적 연구는 검증된 고속가공이 가능한 정면밀링커터 바디를 사용하여 Al2024의 고속가공 후 표면거칠기를 개선하기 위하여 수행되었다.
발파암의 파쇄도 분석에는 이미지 엣지 검출기법을 응용한 사진분석 방법이 주로 사용되어 왔으며, 이들 이미지 획득은 주로 파쇄암의 정면에서 디지털 이미지로 획득하였다. 그러나 기본적으로 이미지 분석은 정면 촬영이 아닌 평면 촬영 이미지를 이용하게 되어 있으나, 거대한 암반 사면을 평면 촬영할 수 있는 수단이 없었다. 따라서 부득이하게 정면 촬영된 이미지를 임의 왜곡 또는 확대하여 평면 촬영 각도와 유사하게 조절함으로서 해결하였다. 근래에 이르러 무인항공기(UAV)가 발전하면서 이를 통해 발파암의 파쇄 상황을 간단히 고화질 디지털 이미지화 할 수 있게 되었고, 이를 통해 파쇄암이 쌓여있는 각도에 최대한 평면인 이미지를 획득하고 이미지 분석을 할 수 있게 되었다. 본 연구는 무인항공기와 무인항공기용 카메라를 이용해 발파 파쇄암의 정면 및 평면 디지털 이미지를 동시에 획득하고 각각을 비교 분석하였다. 그 결과 평면 촬영된 이미지의 분석 결과가 기존 정면 촬영된 이미지의 분석결과에 비해 정확도가 크게 향상되었음을 확인하였다.
본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.
연구목적 : 본 연구는 노인의 성별이 낙상에 영향을 줄 수 있는 체중분포지수에 미치는 차이를 알아보고자 한다. 연구방법:광주광역시 소재 빛고을 노인건강타운 물리치료실을 이용하는 65세 이상 66명(남성 33명, 여성 33명) 노인을 대상으로 남성노인 평균연령은 70.97세, 여성노인 평균연령은 71.39세로 모든 대상자는 TETRAX의 체중분포지수(weight distribution index; WDI)를 이용하여 성별에 따라 그 차이를 비교 분석하였다. 측정 방법 은 안정된 발판에서 눈을 뜨고 정면을 향한 자세, 안정된 발판에서 눈을 감고 정면을 향한 자세, 불안정한 발판에서 눈을 뜨고 정면을 향한 자세, 불안정한 발판에서 눈을 감고 정면을 향한 자세, 안정된 발판에서 눈을 감고 고개를 오른쪽으로 돌린 자세, 안정된 발판에서 눈을 감고 고개를 왼쪽으로 돌린 자세, 안정된 발판에서 눈을 감고 고개를 뒤로 젖힌 자세, 안정된 발판에서 눈을 감고 고개를 숙인 자세로 측정하였고, 분석방법은 SPSS version 12.0을 이용하여 통계처리 하였고, 남녀 간의 안정성지수와 체중분포지수의 평균차이 검정은 독립표본 t-검정을 실시하였다. 통계학적 유의성을 검증하기 위해 ${\alpha}$는 유의수준 0.05로 하였다. 연구결과 : 성별에 따른 WDI비교에서 불안정한 발판과 안정된 발판에서 눈을 뜬 상태와 감은 상태에 정면을 향한 자세, 안정된 발판에서 눈을 감고 고개를 왼쪽과 오른쪽으로 돌린 자세에서 유의한 차이가 있었으나 안정된 발판에서 고개를 뒤로 젖힌 자세와 고개를 숙인자세에서는 유의한 차이는 없었다. 결론 : 본 연구의 결과를 바탕으로 성별에 따른 노인의 WDI에 영향을 미칠 수 있는 요인을 파악하여 낙상예방프로그램 기초자료로 활용 될 것으로 생각된다.
얼굴은 사람을 확인할 수 있는 고유한 성질을 갖고 있어 얼굴 인식이 출입통제, 범죄자 검색, 방법용 CCTV 같은 보안 영역과 본인 인증 영역에 활발히 활용되고 있다. 정면 얼굴 영상은 가장 많은 얼굴 정보를 갖고 있어 얼굴 인식을 위해 가능한 정면 얼굴 영상을 취득하는 것이 필요하다. 본 연구에서 하르유사 특징을 이용한 Adaboost 알고리즘을 이용해 얼굴 영역이 검출되고 mean-shift 알고리즘을 이용해 얼굴을 추적한다. 그리고 얼굴 영역에서 눈과 입 같은 얼굴 요소들의 특징점들을 추출해 그들의 기하학적인 정보를 이용해 두 눈의 비와 얼굴의 회전 정도를 계산하고 실시간으로 근사 정면 얼굴 영상을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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