본 논문에서는 전산화된 인체 해부도의 필수 기능인 3차원 볼륨 가시화 기법을 제시한다. 오브젝트순서에 기반한 광선 추적과 런-길이 인코딩의 장점을 이용한 이진 볼륨 렌더링 기법은 경계 추출된 칼라 슬라이스로 구성된 볼륨 데이터를 이용하여, 특정 하드웨어의 도움없이 일반 PC에서 대화식 수준의 속도로 3차원 가시화를 수행한다. 이 방법은 이진 볼륨 렌더링을 위해 필요한 이진 깊이 화상의 구성을 간소화하고 새루운 법선 벡터 계산 방법을 적용하여 렌더링 시간의 향상을 꾀하였다. 이와 함께 화질의 손실 없이 관련 데이터의 양을 줄이는 3D경계 인코딩 방법도 제시한다. 본 논문에서 제시한 렌더링 방법의 대화식 수준의 속도와 인코딩 방법의 정보 저장면에서의 효율성은 PC에서 운용될 수 있는 의학 해부도 응용 프로그램의 개발을 보다 가속화할 것이다.
모션 캡쳐 결과 데이터와 연속 이미지로부터 구현하고자 하는 가장 큰 목적은 바로 이미 적용된 데이터가 있다면 그 데이터를 다른 모든 신체 동작에 적용하는 것이다. 본 연구는 신체 동작을 응용하여 추적된 자료를 토대로 인간의 자연스러운 움직임을 구현할 수 있도록 인체 동작의 움직임에 대한 데이터 제어 방법과 영상분석을 통하여 그에 대응하는 다른 동작을 생성할 수 있는 재사용 방법과 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이와 같은 시스템을 달성하기 위해 신체 동작의 제어를 위해서는 외국의 선행 연구를 도입하여, 신체 동작의 움직임에 대한 제스춰 성분 요소와 그것의 조합을 표상할 수 있는 제스춰를 연결하는 모형들에 근거하여 입력 영사에서 얻은 제스춰를 다른 d사한 동작에 사용하기 위한 합성하는 기술의 개발이 필요하다. 향후의 이러한 연구를 통해 획득한 인체 동작에 관한 것을 데이터베이스화하여 이것을 활용하고 또한 동작제어기술과 합성을 통하여 가상공간에서 사람의 동작행위를 대신할 수 있는 수준으로 확장할 수 있다.
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.
다양체는 고차원 표본 데이터들 사이의 관계를 표현하기 위해 저차원 공간에서 생성된 구조로서 고차원 데이터인 영상과 3차원 인체 구성 데이터를 처리하는데 많이 사용되고 있다. 다양체 학습은 이러한 다양체를 생성하는 과정을 말한다. 그러나 다양체 학습을 이용한 포즈 추정은 학습하지 못한 실루엣 변화에 취약하다. 실루엣 변화는 2차원 영상에서 시점 변화, 포즈 변화, 사람 변화, 거리 변화, 잡영에 의해 발생되며, 이러한 변화를 하나의 다양체로 학습하기란 어렵다. 본 논문에서는 실루엣 변화를 유발하는 문제중 하나인 시점 변화에 대한 문제를 해결하고자 한다. 종래에 시점 변화에 상관 없이 포즈를 추정하는 방법에서는, 각 시점마다 다양체를 가지거나 사상 함수에서 시점에 관련한 요소들을 분리하석 별도의 다양체로 학습한다. 하지만 이러한 방법들은 복잡하고, 추정 과정에서 어떠한 시점의 다양체를통해 포즈를 추정할지 판단을 요구하며, 비교사 학습으로 인해 실루엣과 대응되는 3차원 인체 구성을 지정하기 어렵다. 본 논문에서는 시점 다양체, 포즈 다양체, 인체 구성 다양체를 편향된 다양체로 학습하여 사용하는 방법을 제안한다. 그리고 영상과 시점 다양체, 영상과 포즈 다양체, 인체 구성과 인체 구성 다양체, 포즈 다양체와 인체 구성 다양체 간에 사상 함수를 학습한다. 실험에서는 학습된 다양체와 사상 함수를 이용하여 24개의 시점에서 강인한 포즈 추정 결과를 보여주고 있다.
본 논문은 역설계 기법을 이용하여 비접촉 방법으로 인체의 발을 3차원으로 복원하고, 발에 관련된 분야에서 필요한 데이터를 추출하는 시스템에서 신발 제작에 필요한 데이터를 지능 기법을 이용하여 분류하는 모듈을 제안한다. 신발의 경우 개개인의 신체조건이 다르고 유행과 개성을 추구하고자 하기 때문에 기존의 생산체계로는 한계가 있다. 측정데이터를 기반으로 하는 맞춤 신발은 기존의 전통적인 수제화 방식과 대량생산 방식의 장점만을 취하여 저렴하고 편리하게 제작된다. 또한 3차원 측정기를 이용하여 측정한 화형 데이터를 적당하게 분류한다면 기성화와 수제화 제작에 필요한 라스트 생성과 개인의 발의 구조 분석에 활용 가능 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 획득된 발 데이터를 미리 정해 놓은 그룹으로 결정하기위해 신경망을 사용하여 신발 제작에 필요한 최적의 라스트 데이터를 선택하게 한다.
의류산업에서의 신체치수는 소비자의 만족감에 영향을 미치는 중요한 요인으로 인식되고 있다. 최근 IT기술의 발달로 인해 소비자의 다양한 욕구에 반응하기 위한 맞춤주문형 의류시스템 연구가 국내외적으로 많이 이루어지고 있으며, 특히 개인별 신체치수를 얻기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 연구는 2차원적인 3장(전면, 측면, 후면)의 이미지 캡처를 이용하여 이미지의 표준화를 위한 변환, 외곽선 추적, 키노드 추출 과정으로 계산된 데이터를 원형 3차원 인체 형상 데이터에 대조하여 모델링을 변화시키는 프로세스를 통해 상하길이, 둘레데이터 및 인체 형상 데이터를 간편하게 획득하는 시스템을 개발하여 시스템 구현을 통한 정확성을 평가하였다.
본 논문에서는 3차원 인체 형상 스캔 데이터로부터 팔, 다리형상을 복원하는 방법을 제시한다. 이 방법에서는 팔, 다리 스캔 데이터의 대략적인 형상을 나타내는 기반 곡면과 자세한 세부 현상을 나타내는 displacement 맵의 이중구조로 형상을 복원한다. 팔, 다리 부분의 스캔 데이터 형상은 골격을 따라 스윕하는 타원체로 근사되며, 이 타원체 스윕을 부드럽게 감싸는 envelope 곡면으로 기반 곡면을 생성한다. 타원체 스윕의 envelope 곡면은 빠른 계산을 위해 골격을 따라 추출되는 타원의 스윕 곡면으로 근사된다. 기반 곡면에 대한 스캔 데이터 점들의 displacement는 각 단면 타원으로의 매핑을 통해 스칼라 값으로 구해지며, 다단계 스플라인 함수를 이용하여 매개화된 displacement 맵을 구성한다. 이 과정에서 복원된 형상 위의 점들은 해당하는 타원체 상으로 매핑된다. 본 방법을 통하여 팔, 다리의 간결한 형상 표현을 추출할 수 있으며, 매핑된 타원체를 이용하여 형상을 빠르고 사실적으로 변형할 수 있다.
인체의 질량분포, 부피, 무게중심 등은 운동역학적 변인들을 분석하기위한 중요한 파라미터로 활용된다. 본 연구는 이러한 파라미터, 즉 인체분절계수를 추정하기 위한 분석도구의 개발에 관한 연구이다. 분석은 CT촬영을 통해 얻어진 2차원 의료영상데이터에 대해, 영상정보를 읽어 watershed 알고리즘을 통해 체성분에 따라 지방조직, 뼈조직, 근육조직에 따른 영역경계를 반 자동으로 구분할 수 있다. 분절계수의 추정은 최종적으로 확보한 영상에 대해, 분절경계면을 구분하여 이에 따른 질량, 부피 및 무게중심에 대한 비율을 계산하고 결과는 CSV 타입으로 저장한다. 개발된 분석도구는 연구목적에 따라 다양하게 분절화가 가능할 뿐만 아니라 영상데이터의 확보를 통해 인체분절계수 데이터베이스의 확장 구축에 기여할 수 있다.
본 연구는 3차원 인체 데이터 위에 가상 의류를 착장시키는 착장 시뮬레이션 시스템의 구현을 소개 한다. 인체 데이터는 3차원 전신 레이저 스캐너로 계측하였으며 가상의류는 의복의 앞뒷면 촬영 영상으로 하였다. 대상 의류는 원피스, 티셔츠, 바지 등과 같은 비교적 복잡하지 않은 구조의 의류이며, 본 논문에서는 상의 및 원피스의 착장 과정과 바지의 착장 그리고 바지위에 상의를 착장하는 중첩 착장의 과정을 보여준다. 가상 착장 결과로 실제 착장과 동일한 결과를 제공하기 때문에 치수가 자신에게 맞는지의 정보와 착장시의 어울림의 정보가 온라인상에서 육안으로 확인되도록 제공되며, 디지털 의류의 준비도 간단하여, 본 논문의 결과로 새로운 형태의 온라인 의류 판매 방식이 제시될 수 있다.
최근 어패럴 캐드 시스템을 지원하기 위해 3차원 레이저 스캐너로부터 획득된 데이터를 해석적 곡면으로 재구성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해 역공학(reverse engineering)을 이용하여 인체를 모델링 하는 시도는 패션, 의료 둥의 분야에서 그 수요가 증가하고 있지만, 그 대상이 되는 인체가 매우 불규칙하기 때문에 기하학, 해석학적으로 접근하기가 어렵고, 시도 또한 미비한 실정이다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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