• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권10호
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• pp.791-795
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• 2009

네트워크 환경에서 인체형 캐릭터의 모델링과 애니메이션 데이터의 호환성을 위해서는 특정 그래픽스 도구나 프로그램에 의존하지 않는 시스템 독립적인 인체 데이터 형식이 필요하다. 이를 위한 목적으로 Web3D 컨소시엄과 ISO/IEC SC24 WG6가 공동으로 제정한 국제표준 ISO/IEC 19774 H-Anim은 관절이 있는 인체형 데이터 구조를 정의하며 모션 생성에 필요한 계층 구조를 정의하고 있으나 모션 생성 방법을 위한 데이터에 대해서는 정의하고 있지 않다. 본 논문은 응용 프로그램간의 모션 데이터의 호환성과 독립성을 목적으로 하며, H-Anim 캐릭터의 모션 데이터 규격 정의 및 활용을 위한 모션 리타겟팅 구현의 단순화 방법을 기술한다. 그리고, 일반 그래픽스 도구에 의해 제작한 임의의 3차원 캐릭터와, 이 모델과는 관련이 없이 생성된 임의의 모션 캡처 데이터를 이용하여 H-Anim 구조의 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법과 실험 결과를 설명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.390-392
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• 2011

가려진 상태에 있는 인체 구성요소에 대한 관측치 모델은 영상에서 인체 구성요소가 차지하고 있는 화소들에 대한 정확한 평가를 해야 하는 저수준에서의 문제와, 권투 동작과 같이 역동적으로 변화하는 인체 구성요소 간의 가려짐 관계에 대한 문맥적인 상황을 같이 고려해야 하는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 자체 가려짐이 발생한 상황에서도 강인하게 인체 포즈 추적을 하기 위한 가려짐에 강인한 관측치 모델을 제안한다. 포즈 추적 성능을 비교평가 할 수 있는 HumanEva 데이터 셋을 이용하여 제안하는 관측치 모델의 강인함을 확인하였으며, 기존 방법과의 성능 비교에서도 우수한 추적 성능을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.85-90
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• 2008

본 논문은 유연하고 다각적인 인터페이스를 이용한 사용자 중심의 능동적인 인체 학습 시스템을 제안한다. 기존의 인체 학습 방법은 이미지, 텍스트, 영상자료부터 학습자로의 주입식 학습이었다. 본 논문에서 제안한 인체 학습 시스템은 실제 인체 장기 데이터로 제작된 3D 인체 장기 모델을 제공함으로써 학습자는 사실적인 장기의 형태를 3차원 공간에서 보고, 장기에 대한 촉감을 제공하는 햅틱 인터페이스와 학습자의 의도에 기반한 카메라 시스템으로 써 능동적이고 다각적인 학습을 진행할 수 있다. 그리고 계층 기반 장기 분류를 통하여 구축된 학습 정보를 통하여, 전체적인 시각에 기초한 인체 학습 과정을 진행할 수 있다. 본 인체 학습 시스템으로써 기존의 평면적인 인체 학습교재, 자료 등에서 얻을 수 없는 입체적인 인터페이스를 통한 학습 효율 향상의 가능성을 보고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.634-637
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• 2002

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치와 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이 데이터는 2D 슬라이스들의 연속으로 표현되므로 이것을 보다 편리하게 가시화. 조작, 분석이 용이한 상태로 바꾸기 위해서는 3차원 구조로의 재구성이 필요하게 된다. 이것을 위하여 무엇보다도 먼저 CT나 MR을 통하여 얻어진 영상을 분석하여 특정 장기의 영상 부분를 다른 조직의 영상부분으로부터 분리(segmentation)할 필요가 있다. 이러한 Segmentation방법에는 여러가지가 있는데, 수작업의 결합 등으로 인해서 비효율적인 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 보다 효율적인 segmentation의 처리를 위하여 region-based 기법을 응용하여 새로운 segmentation 방법을 개발하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 간(liver)의 추출을 시도하였고 향상된 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.948-958
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• 2010

MRI 시스템이 수집하는 인체신호는 매우 미약하기 때문에 영상화 과정을 거치면서 외부 잡음이나 시스템 불안정성에 의한 영향을 쉽게 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 저 자장 MRI시스템에서 RF 수신코일의 디자인적 요소에 의해 발생되는 불균일성을 분석하여 영상의 균일도 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 MRI영상의 신호강도 불균일성을 보정하기 위한 방법 중에서 팬텀 데이터를 이용하여 확장된 크기를 갖는 3차원 bias 볼륨 데이터를 획득하기 위한 방법을 제안함으로써 다양한 크기를 갖는 영상의 보정이 가능하도록 하였다. 제안된 bias 데이터의 최적화 기법을 적용하여 실험을 수행한 결과 단일 bias 데이터의 사용으로 다양한 영상법에 의한 영상을 효과적으로 보정할 수 있음을 확인 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.763-765
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• 2005

볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 세이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 제작한 대용량의 인체영상 데이터인 Visible Korean Human 데이터를 여러 개의 그래픽스 하드웨어 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 가시화하여 고해상도의 이미지를 얻고자 하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1387-1392
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• 2006

본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권2호
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• pp.112-119
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• 2004

인체에 대한 표준데이터를 사용하지 않고 실제 한국인의 의료 영상 데이터를 사용하여 인체 모델을 만들고자 하였다. 먼저 CT와 MRI를 통해 획득한 인체의 의료영상에 대한 특징을 분석하였다. 인체의 해부학적인 구성요소에 대해 CT는 gray level로 MR 영상은 펄스시퀀스 별로 분석하여 특징을 추출하였다. 해부학적 구성요소의 특징을 바탕으로 인체 각 부위별로 영상을 얻기 위해 CT와 MR 영상에 대해 영상분할을 수행하였다. 인체의 부위 중 특히 인체의 네 가지 인체 역학적 구조물인 골조직, 근육, 인대, 건 부위를 CT와 MR 영상을 이용하여 구별하였다. 이미지 분할 방법에는 일반적으로 많이 사용되고 있는 경계선 검출(Edge detection), 영역 선택(Region Growing), 문턱치(Intensity Threshold) 방법 등을 선택하여 인체별로 가장 적합한 알고리듬을 적용시켰다. Head/Neck 부위에 대한 영상 분할 결과를 인체 역학적 구성요소별로 3차원 영상으로 재구성하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.763-766
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• 2002

오늘날 CT나 MR 등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화되므로 데이터의 조작 및 가공 또한 용이하다. 그러나, 이 데이터는 2D 슬라이스(slice)들의 연속으로 표현되므로 이것을 보다 가시화, 조작, 분석이 용이한 상태로 바꾸기 위해서는 3 차원 구조로의 재구성이 필요하게 된다. 이것을 위하여 무엇보다도 먼저 CT 나 MR 을 통하여 얻어진 영상을 분석하여 특정장기(organ)의 영상 부분을 다른 조직의 영상부분으로부터 분리(segmentation)할 필요가 있다. 이러한 Segmentation방법에는 여러가지가 있는데, 수작업의 결합 등으로 인해서 비효율적일 수 밖에 없는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 보다 효율적인 segmentation 의 처리를 위하여 구역확장(region-growing) 기법을 응용한 새로운 segmentation 방법을 개발하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2 차원 복부 CT 영상에 적용시켜 간(liver)의 추출을 시도하였고 3차원 표현 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.136-145
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• 2012

다양한 체형을 지니고 있는 소비자들에게 만족스러운 착용감을 주는 기성복 생산을 위해서는 체형 특성이 반영된 원형 제작이 필요하다. 인체는 체형에 따라 곡면의 형태가 달라지므로, 인체의 곡면 형태를 세분화하여 그 특성을 원형 설계에 반영할 필요가 있다. 그러나 기성복에서는 개인의 체형별 특징을 일일이 반영하기 힘드므로, 기성복 원형 제작에 활용 가능한 체형별 인대 모형이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 삼차원 인체스캔 데이터를 활용하여 체형을 분석하고 각 체형에 따른 인대모형 개발 방법을 제시하였다. 30대 성인 여성의 상반신 삼차원 인체 형상 자료를 분석한 결과, 체형 특성은 보통체형, 비만체형, 마른체형으로 분류되었다. 상반신을 기준선을 두어 나누어 계측한 결과, 체형에 따라 유의적인 차이가 나타났다. 계측된 각 부위별 삼차원 인체 치수를 기본 원형 설계 시 허리다트 위치 및 분량 설정에 반영하여 체형별 상반신 기본 원형을 제작하였으며, 이를 바탕으로 입체모형을 제작하여 스캔, 모델링 작업을 거쳐 체형에 맞는 원형 인대 모형을 제시하였다. 인대 모형은 인체의 입체 형상을 만들기 위한 다트선을 포함하고 있어 기본 원형 제작 및 원형 활용에 도움이 될 것으로 사료된다.