본 논문은 2차원 평면상의 그림으로부터 3차원 물체를 복원하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력하는 2차원 평면 그림은 3차원 물체의 윤곽선을 그린 것으로, 자신의 일부분이나 다른 물체에 의해 가려진 부분이 있는 윤곽선도 허용하는 것이 특징이다. 따라서, 복원된 3차원 물체 역시 자신의 일부, 혹은 다른 물체에 의해 가려진 부분이 존재할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 2차원 윤곽선 분석, 3차원 골격 계산, 그리고 3차원 물체 복원의 세가지 단계로 구성된다. 본 논문의 주된 기여는 기여는 자신이나 다른 물체에 의해 가려진 2차원 윤곽선으로부터 3차원 골격을 계산하는 방법이며, 이를 위하여 일련의 최적화 문제를 정의하고 해결하였다. 최적화 문제는 골격의 생성, 물체의 충돌 제한, 그리고 C1 연속성 유지를 위하여 사용된다. 결과적으로, 제안된 방법은 기존의 실루엣 기반의 스케칭 인터페이스를 사용한 3차원 물체 모델링에 대하여, 상호 폐색 (가림/가려짐) 이 존재하는 형태에서도 허용되도록 확장하였다.
본 연구는 3D 레이저 스캔 방법으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 3D 아바타 애니메이션 모듈 구현을 목표로 한다. 이를 위하여 인체의 뼈 골격계 기준점을 지정한다. 기준점을 이용하여 계층에 맞는 골격을 잡아 오브젝트를 이루고 있는 정점들과 그에 해당되는 골격들을 연결하고 기구학에 의한 행동패턴을 제작하여 아바타에 애니메이션을 적용 시킨다. 이를 위하여Visual C++ OpenGL 라이브러리를 이용 하였고 인체 전신 레이저 스캔 데이터를 대상으로 하였다.
Musculoskeletal disorders(MSDs) are one of the major issues in shipbuilding industry. Main risk factors of MSDs include manual handling of heavy weight, awkward posture, repetitive tasks, prolonged static muscle contraction, and so on. in this study, Using the three-dimensional digital human modeling and simulation method we made up a worker and work posture on a virtual environment. To verify this simulation we compared both traditional ergonomic analysis on a real worker and digital program analysis on a digital human. And this paper shows that it is possible to reduce the rate of MSDs in the shipbuilding industry because it means we can change poor posture mid surroundings into better ones.
족저부의 압력 분포를 해석하기 위하여 인체에 근접한 족부 상세 해석용 모델을 개발하였다. 이 상세 해석용 모델은 족부의 단층촬영 영상(CT scan image)으로부터 밀도 차이에 따라서 골격부와 피부 및 피하조직을 각각 3D CAD 모델로 변환한 후에 결합하여 구성하였며, 근육과 뼈, 피부 모두를 반영한 3D 족부 유한요소해석 모델로 개발하였다. 개발된 3D 족부 유한요소모델에 대하여 NASTRAN의 접촉해석을 수행하여 족저압의 분포를 계산하였으며, 이러한 결과는 균일분포압력을 작용시키는 당뇨병 환자용 신발 설계의 기초 자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 인체 골격의 좌표형 임상용어체계 표준을 개발하기 위한 방법론적 연구이다. 문헌고찰과 자료 수집을 통해 연구 계획을 수립하여 예비 표준(안)을 만들고 전문가 세미나와 자문을 통해 수정 표준(안)을 만든 후 내용타당도 검증 후 최종(안)을 제시하는 4단계를 거쳐 표준을 개발하였다. 좌표형 임상용어체계 표준은 인체 이미지를 2D는 x, y축, 3D는 x,y,z축으로 좌표화하고, 좌표의 개념과 정의는 SNOMED CT의 FSN, Synonym, Preferred name으로 선조합하고 후조합은 개발 된 18개의 Relationship을 통해 정의되고, 개발된 Relationship 표준의 내용타당도 지수는 평균 4.01점이었다. 본 연구를 통해 인체 골격 이외의 뇌, 장기, 조직 등의 인체의 다른 부분에 대한 후속 표준 개발을 제언하고 임상에서 활용성을 높이기 위한 방법 연구를 제언한다.
일반 X선 촬영 실습용 팬텀은 방사선학과에 없어서는 안 되는 중요한 교재나 기존의 시판되는 팬텀은 고가의 수입품이기에 다양한 종류의 팬텀을 갖추는 것이 어렵다. 3D 프린팅 기술을 활용해 일반 X선 촬영 실습용 팬텀을 더욱 저렴하고 간편하게 제작해 보고자 한다. CT 영상 데이터를 기반으로 제작한 골격 모형을 FDM(Fused Deposition Modeling) 방식의 3D printer를 이용해 출력한 골격 모형을 일반 X선 촬영 실습용 팬텀으로써 사용해 보고자 한다. 3D slicer 4.7.0 프로그램을 이용해 CT DICOM 영상 데이터를 STL 파일로 변환하고 G-code 변환 과정을 거쳐 3D 프린터로 출력하여 골격 모형을 제작한다. 완성된 팬텀을 X선 촬영, CT 촬영하여 실제 의료 영상, 시판되는 팬텀과 비교해 본 결과 실제 의료영상과 골 밀도 등의 세부적인 차이가 존재하였으나 실습용 팬텀으로써 활용할 수 있다고 판단되었다. 저가화되어 보급된 3D 프린터와 연구용으로 무료 배포된 3D slicer 프로그램을 활용하여 저렴하면서도 일반 X선 촬영 실습에 사용하는 것이 가능한 팬텀을 제작할 수 있었다. 앞으로의 3D 프린팅 기술의 다양화와 연구에 따라 보건 교육, 의료 서비스 등 여러 분야에 적용하는 것이 가능할 것이다.
골격성 III급 부정교합자는 교정치료와 악교정 수술을 병행하여 치료하는 경우가 많아 골격형태에 대한 정확한 파악과 이해가 필수적이다. 이에 본 연구는 골격성 III급 부정교합자와 정상교합자 간의 골격 형태의 차이를 밝히고자 시행되었다. 실험군으로는 단국대학교 교정과에서 골격성 III급 부정교합으로 진단되어 술 전 교정치료를 받기로 예정된 총 20명을 선정하였고, 대조군으로는 골격성 I급 정상교합군으로 I급 교합관계를 보이며, 교정치료와 보철치료의 경험이 없는 정상 교합자 10명을 선정하여 CT촬영을 시행한 후 3차원 입체영상을 제작, 분석하여 상, 하악 기저골을 횡적으로 비교하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 골격성 III급 부정교합자군의 특징을 살펴보면, 상악 기저골의 폭경이 유의성 있게 더 작았고, A point에서 ANS로 갈수록 제1소구치 부위에서 유의하게 폭이 감소하였으며, 제2소구치 부위에서 폭의 증가량이 유의하게 작았다. 하악 기저골은 B point, Antegonion 기준 횡단면에서 견치, 제1소구치 부위의 폭경이 유의성 있게 크게 나타났다. 상하악의 비교 시, 실험군의 견치부, 제1소구치부, 제2소구치부에서 하악에 비해 상악의 폭경이 유의성 있게 작음을 보였다.
근골격계 질환 재활환자들의 신체 능력을 평가하기 위한 주요 측정 도구로 관절 가동 범위(ROM: Range of Motion)가 사용된다. 본 논문에서는 근골격계 환자들의 재활운동을 통한 관절 가동 범위 정보를 시각적 이해하기 용이하도록 서비스하기 위하여 3차원 아바타를 이용한 관절 가동 범위 시각화 시스템을 제안한다. 제안하는 3차원 아바타를 이용한 관절 가동 범위 시각화 시스템은 근골격계 질환 재활환자들의 관절 가동 범위 데이터를 3차원 아바타의 대응하는 관절 작동 범위로 사상하고 다양한 시점으로 시각화하거나 애니메이션으로 재현함으로써 재활 수준의 변화를 직관적으로 제공할 수 있다.
2차원 이미지 또는 영상을 통한 자세 추정의 경우, 영상 내에서 발생할 수 있는 탐지 오류, 피사체 잘림, 폐색(Occlusion) 등으로 인해 자세 추정 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 4장 이상의 다양한 각도로 촬영한 이미지를 NeRF(Neural Radiance Fields)를 통해 이미지 합성(Image synthesis)을 진행하여 3차원 모델을 생성한다. 이후 DeepLabCut을 사용하여 관절 좌표와 골격(Skeleton)을 구축한다. 구축한 골격을 인공지능에 학습시킨 뒤 2차원 영상에서의 관절 좌표 인식, 골격 구축, 자세 추정을 진행한다. 2차원 영상 테스트 데이터를 통해, 3차원 모델을 사전 학습한 인공지능 모델과 기존 2차원 이미지를 사용하여 학습한 인공지능 모델의 자세 추정 정확도를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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