• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.219-222
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• 2008

3차원 인체 스캐너로부터 얻어진 인체형상데이터는 여러 인체에 대한 3차원 평균 모델을 만들어 내는 등의 통계적 분석이나 자세 변경을 위해 필요한 내부 골격 구조와 골격과 피부조직 사이의 관계 등을 계산해 내기 어렵다. 또, 이러한 통계적 분석을 위해서는 각 모델 간의 상응 관계가 확립되어야 하지만 스캐너로부터 얻어진 인체 형상 데이터들은 측정 환경이나 대상에 따라 각각이 서로 상이한 기하학적 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 템플릿 모델을 3차원 인체데이터에 맞도록 변형함으로써 다수의 인체 형상에 대하여 토폴로지를 일치시키도록 한다. 3차원 인체 데이터에 대해 템플릿 모델이 가장 근사한 형상이 되도록 하는 변형을 자동으로 찾아내기 위해서 표면 위에 정의된 특징점들을 사용한다. 또한, 기존에 찾아둔 특징점군 및 변형정보 데이터가 충분히 많다면 새로운 변형을 계산하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 이렇게 상응 관계가 확립된 모델들은 삼차원 벡터 공간의 점들의 집합으로 표현 및 통계적 분석이 가능하게 된다.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.5
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• pp.31-40
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• 2001

한국인의 인체 절단면 영상으로부터 인체의 3차원 데이터를 생성하였다. 다양한 종류의 3차원 렌더링 영상을 제작하고 이를 기반으로 하는 웹 기반정보시스템을 구축하였다. 인체 영상 정보시스템은 크게 렌더링에 필요한2차원 데이터를 생성하는 단계, 3차원 렌더링 데이터를 생성하는 단계, 영상을 데이터베이스화하고 이를 서비스하기 위한 시스템 구현 단계의 세 부분으로 나눌수 있다. 렌더링을 위한 2차원 영상처리는 절단면 영상의 분할과 정렬을 포함한다. 분할은 절단면 영상에 보여지는 인체의 부위를 구분하도록 하는 절차이고, 정렬은 왜곡된 영상 위치를 바로잡기 위한 절차이다. 3차원 렌더링은 절단면 영상들로부터 3차원 모델의 뷰를 생성하는 절차이다. 병렬처리를 통한 광선 추적 볼륨 렌더링 기법을 사용하여 잘라보기 및 돌려보기 렌더링 뷰를 생성한다. 각 절단면 영상 및 렌더링 영상은 인체영상 브라우저 및 검색기가 접근할 수 있도록 웹 시스템에 로드 하였다. 브라우저는 인체의 위치를 시각적으로 탐색 할 수 있도록 구현되었다. 각 단계별 기술적인 내용을 소개한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.163-167
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• 2009

3D human body scan technique is known to be practically useful in industrial field as the technique becomes more precise and cheaper. Landmark extraction is essential for full utilization of the scan data. In this paper, we suggest an algorithm for automatic landmark extraction. For this purpose, we perform markerless matching to the target data using PCA analysis and quasi-Newton optimization. Landmarks are extracted from the topology of resulting body.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.892-894
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.173-176
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• 2009

국가 과학기술 경쟁력 재고를 위하여 R&D기관에서 생성되는 연구데이터를 종합적으로 관리하고 서비스하는 데이터 관리/서비스 시스템의 개발의 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 VKH (Visible Korean Human) 데이터를 3차원으로 시각화 서비스하는 플랫폼을 제안하고 구현한다. VKH 데이터는 사망과 동시에 급속 냉동한 인간의 신체를 0.2mm 간격으로 절단하며 촬영한 방대한 양의 실사 이미지 데이터베이스이며, 전통적인 생물학, 의학 분야의 연구뿐만 아니라, 현실감 있는 3D 이미지 구축을 위한 기반 데이터로 이용되고 있다. VKH 데이터 기반의 3D 데이터 시각화 플랫폼은 사용자 접근 편의성을 위하여 웹을 기반으로 구현되고, 트리 형식의 인체 구조 온톨로지와 연동하여 해당하는 인체 구성 요소를 체계적으로 관찰하는 기능, 사용자의 원하는 인체 구성 요소들만을 3D 화면에서 조합하고 관찰하는 기능, 위키피디아 백과사전을 참조하는 기능을 포함한다. 현재 인체의 머리 부분 3D 데이터를 대상으로 플랫폼이 구축되고 있으며, 향후 전체 인체를 대상으로 서비스할 예정이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.10
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• pp.1257-1263
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• 2012

An implementation of animation module using the 3D body data scanned by laser scanner is reported in this paper. Characteristic points of the skeleton in human body were picked up as pivot point for 3D rotation. The body data set wes reconstructed as objects built in hierarchical tree structure, which is based on skeleton model. In order to implement the 3D animation of the laser scanned body data, the vertexes of the objects were connected as skeleton structure and animated to follow dynamic patterns inputted by user.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.235-238
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• 2002

3차원 어패럴 캐드 시스템은 의복 생산 공정의 자동화를 위해 꾸준히 연구되고 있다. 이러한 어패럴 캐드 시스템의 주요한 목표 중의 하나가 소량 주문 생산에의 대응이다. 그런데 인체의 형태는 매우 다양하므로 개개인의 인체 형태에 대응하는 적합한 의복 디자인을 위해서는 먼저 정확한 인체 형태의 정확한 계측이 필요하다. 인체 데이터의 3차원적인 제품들인 계측은 그동안 많은 연구가 이루어져 상업화된 제품도 다수 출시되었다. (중략)

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.7
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• pp.941-950
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• 2012

A virtual garment fitting system which fits the top and bottom of a garment on 3D body data is introduced. This system uses the laser scanned 3D body data and the digital images photographed the front and back of a garment. The digital images are modeled to reflect tensions among particles in the images and the friction and gravity effects are considered in the fitting process to the body data. When a bottom is fitted, a virtual belt to hold the bottom in the waist is introduced since gravity effects pull down it. Also the process for fitting the top and bottom on layers is proposed here. The system has the strengths that it uses only the front and back image of a garment instead of using complicated patterns of a garment, and provides a realistic fit result as a 3D figure. As on-line retailing shop in present displays front and back images of garments, this system also does. However this system provides a differentiated service to user than present retailing shop as showing a 3D fit image. It will make a new trend in online shop retailing of garment.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.11 no.4
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• pp.582-591
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• 2000

In this paper, the Finite-Difference Time-Domain(FDTD) modeling method of the Korean human head is introduced to calculate electromagnetic energy absorption for the human head by mobile phones. After MRI scanning data is obtained, 2 dimensional(2D) segmentation is done from the 2D MRI image data by the semi-automatic method. Then, 3D dense segmentation data with $1mm\times1mm\times1mm$ is constructed from the 2D segmentation data. Using the 3D segmentation data, coarse FDTD models of human head that is tilted arbitrarily to model the condition of tilted usage of mobile phone.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.121-122
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• 2009

인체 데이터를 살펴볼 수 있는 환경은 의학적으로 중요하고, 교육적으로도 필요하다. 의대 학생의 경우 인체 데이터를 사용해서 실습을 해 볼 수 있다면, 실제 수술 등의 의료 행위에 큰 도움을 받을 수 있다. 인체 데이터 시뮬레이션을 하기 위해서는 여러 수준의 시스템이 필요하다. 첫 단계가 데이터를 시각화하여 관찰할 수 있는 환경을 제공하는 시각화 플랫폼이다. 본 논문에서는 기존 시각화 플랫폼을 이용하여 인체 데이터를 보여주는 변환 방식에 대해서 밝힌다. 기존에는 기계적인 제약 사항으로 인해 많은 양의 3차원 데이터를 인터넷을 통한 서비스에 어려움이 있었다. 현재는 개인 피씨의 성능 향상에 의해 3차원 데이터도 인터넷으로 일정 부분 서비스가 가능하다. 시각화 플랫폼을 현재의 환경에서 활용하여 인체 데이터를 관찰할 수 있도록 구현하는 것이 본 논문의 목표이다.