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.
로봇을 적용한 자동화 생산 라인에서 로봇 셋업 시 시뮬레이션을 통한 Off-Line Programming(OLP)과 로봇 캘리브레이션은 작업 시간을 단축하고 양산 전부터 생산 품질을 관리하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 상용 3D 스캐너를 사용하여 생산 라인의 CAD 데이터와 현장의 3차원 측정 스캔 데이터를 정합하는 로봇 캘리브레이션 방법을 개발하였다. 제안한 방법은 Iterative Closest Point(ICP) 알고리즘을 통해 두 개의 3차원 점군 데이터를 정합하여 로봇을 교정한다. 정합은 3단계로 수행한다. 먼저 CAD 데이터로부터 3개의 평면으로 연결된 꼭짓점을 특징점으로 추출한다. 추출한 특징점 주변에 위치한 스캔 점군데이터로부터 평면을 재구성하여 대응하는 특징점을 생성한다. 마지막으로 ICP 알고리즘을 통해 추출한 특징점들 간의 거리를 최소화하여 위치 변환 행렬을 계산한다. 자동차 차체 조립라인의 스팟용접 로봇 설치에 제안한 방법을 적용한 결과 스팟용접에서 일반적으로 요구하는 정밀도 1.5mm 수준으로 로봇의 위치 및 자세를 캘리브레이션 할 수 있었으며, 기존에 레이저 트래커를 사용하면 로봇 한 대당 5시간 이상 소요되던 셋업 시간은 40분 이내로 단축할 수 있었다. 개발한 시스템을 사용하면 차체 스팟 용접에 필요한 정밀도를 유지하면서 자동차 차체 조립 라인의 OLP 작업시간을 단축하여, 로봇 정밀 티칭 시간을 단축하여, 생산제품의 품질 향상 및 불량률을 최소화할 수 있다.
This study was about to investigate the characteristics of elementary school students' feet growth, comparing and analyzed the measured values and the index values of 3D scan data. As the results from analyzing the measured values, the all measurement items excluding 'Toe 5 angle' showed some significant differences among the age classes, knowing that the elementary school students' feet were continually grown. Although, the items of length, thickness, width, height and circumference indicate some rapid growth of feet at 11 years old, but it appears slowing growth of 'Foot width' after the age of 11 years old. The angle item didn't show any sequential differences according to ages. As the results from analyzing the index values, the children in higher grades have longer 'Toe 5', thicker ankles, wider and thicker the superior part of feet than the children in lower grades. For the superior and the middle part of feet were lowly raised, their Arch height was low and thick. The inferior part of feet showed narrow width and higher height. Giving that the Medial ball width was wide and the Toe 1 angle is high for the children in higher grades, it is expected that the Metatarsophalangeal I might be more projected than that of children in lower grades. Likewise, knowing that the male students' feet shape was bigger than female students' feet from the result that the male students' index values were higher.
양전자방출단층촬영기(PET)의 성능을 평가하는 표준화 방법을 연구하여 PET을 이용한 체내 연구자료의 정확도를 이해하고 예견하는데 필수적인 PET 스캐너의 능력과 한계를 규명하고자 하였다. General Electric $Advance^{TM}$ PET은 BGO결정을 사용한 18개의 원형검출기로 이루어져 있으며 35개의 영상면을 갖고 있다. 사이클로트론 $PETtrace^{TM}$ 에서 [$^{18}F$]fluoride ion을 생산하여 내경 0.1cm, 길이 18.5cm의 선상선원, 크기 0.1cm인 점선원, 직경 20.3cm, 길이 18.5cm의 실린더모형에 주입하여 사용하였다. 표준 성능평가에서는 공간분해능, 산란분획, 민감도, 계수율손실의 기본적인 내인성 측정과 계수율보정, 균일도보정, 산란보정, 감쇠보정의 정확도를 2차원 및 3차원 데이터획득 모드에서 측정하였다. 횡축방향 공간분해능은 2차원 영상(고민감도)에서 $4.92{\sim}6.56mm$ FWHM이었고, 3차원 영상에서 $5.14{\sim}6.89mm$ FWHM이었다. 축방향 공간분해능은 2차원 스캔 모드에서 $3.91{\sim}6.49mm$ FWHM이었다. 2차원 스캔시 평균 산란분획은 9.57%이었다. 전체 시스템의 민감도는 2차원 스캔에서 $274.7kcps/({\mu}Ci/cc)$이었다. 2차원 스캔의 계수율손실은 불응시간이 50%일때 방사능 농도가 $4.87{\mu}Ci/cc$이었고, 정점에 도달한 참계수율은 519kcps이었다. 2차원 스캔의 계수율보정의 정확도는 방사능 농도 $4.5{\mu}Ci/cc$에 대하여 오차가 가장 큰 경우 1.84%로 나타났다. 균일도측정에서 2차원 영상의 비균일도 평균값은 2.06%이었고 3차원 영상은 2.93%이었다. 산란보정의 정확도는 2차원 영상에서의 잔류오차가 0.55%이었고, 3차원 영상에서는 4.12%이었다. 2차원 영상에서 감쇠보정의 정확도는 공기, 물, 테플론에 대한 오차가 각각 6.21%, 0.20%, -6.32%이었고 3차원 영상에서의 오차는 각각 5.00%, 6.94%, 3.01%로 나타났다. PET 스캐너의 표준 성능평가는 내인성 측정과 보정의 정확도 측정으로 이루어져 있으며 임상 및 연구에서 사용되는 PET 데이터의 해석에 필요하다.
목적: 본 연구의 목적은 절삭 가공법 및 적층 가공법에 의해 제작된 3본 고정성 국소의치의 변연 및 내면 적합도를 비교하는 것이다. 재료 및 방법: 상악 좌측 제2소구치가 상실된 3본 고정성 국소의치 지대치를 제작하고(주모형), 구강 스캐너를 이용해 주모형 스캔 데이터를 얻었다. 3본 고정성 보철물은 다음과 같은 3가지 방법으로 제작하였다: Milled 3-unit fixed dental prostheses (FDP) (MIL군), digital light processing (DLP) 3D printed 3-unit FDP (D3P군), stereolithography apparatus (SLA) 3D printed 3-unit FDP (S3P군). 보철물의 변연 및 내면 적합도와 내면 정밀도 평가하기 위해 각각 triple-scan protocol과 콤비네이션 수식을 사용하여 스캔 데이터를 중첩하였다. 3차원 분석 프로그램(Geomagic control X)을 사용하여 root mean square (RMS) 값과 color difference map 통해 정량 및 정성 분석 시행하였다. Kruskal-Wallis test (α = .05)와 Mann-Whitney U test 및 Bonferroni correction (α = .05/3 = .017)을 이용하여 통계 분석하였다. 결과: S3P군의 변연 적합도는 MIL군과 D3P군에 비해 우수하였으며, MIL군과 D3P군은 비슷한 수준을 보였다. D3P군과 S3P군은 MIL군에 비해 상대적으로 우수한 내면 적합도를 보였으며, D3P군과 S3P군 사이에는 유의한 차이가 없었다. 한편, MIL군, S3P군, 그리고 D3P군 순으로 우수한 정밀도를 보였다. 결론: 본 연구의 한계 내에서 적층 가공법으로 제작된 3본 고정성 보철물은 절삭 가공법으로 제작된 3본 고정성 보철물에 비해 우수한 변연 및 내면 적합도를 보인 반면 정밀도는 떨어지는 것으로 나타났다.
This study classified the type of sole for female high school students and analyzed the characteristics of each type by the shape of the sole (plantar view) using 2D scan data. The data were collected from a foot anthropometry of 310 female high school students in Gwangju and Jeollanam-do. Left feet and right feet were measured indirectly by using flatbed scanner. The sole anthropometric measurements consisted of 24 items. The results of the investigation into the differences between left and right feet soles by the 2D measurements data indicated that there was no significant statistical differences in the length of items. The left sole had higher values than right sole in the width items and angle items; however, the lateral side of the right feet projected to the outside more often than left feet. In analyzing foot sole of female high school students, the shapes of sole were classified into three types. Type 1(41.94%), Type 2(36.77%), Type 3(21.29%). The most characteristic sole type for female high school students was Type 1. Type 1 referred to a narrow foot width with little or no curvature of the toe. Type 2 represented the longest foot, with foot width shown as a spacious and distinctive feature in width at the medial area of the foot. Type 3 represented the shortest and widest of ball width, gathered inside toe 5, and lateral side as the most projected among the three types.
본 연구에서는 PC상에서 인체 3차원 데이터에 상하의 의류를 중첩 착의하는 가상 착의 시스템을 소개한다. 이를 위하여, 레이저 스캔 방식으로 얻은 인체 3차원 데이터와 의류 앞뒷면의 모습을 촬영하여 얻은 의류 디지털 데이터를 이용한다. 2차원의 앞뒷면 의류 디지털 데이터에는 의류 소재 내 질점 간의 장력이 반영되었고, 인체 데이터에의 착의 과정에는 마찰력과 중력을 적용해 주었다. 하의 착용 시에는 마찰력과 중력에 추가적으로 혁대 개념을 도입하여 흘러내리는 의류를 고정하였고, 하의를 착의한 인체데이터위에 상의를 착의하는 중첩 착의 방법을 제시하였다. 본 시스템이 지닌 장점은 복잡한 패턴을 이용하여 착의하는 다른 연구와 달리, 의류의 앞뒷면만을 이용하여 착의하면서도 현실감은 뒤지지 않는다는 것에 있다. 현재 의류전자상거래 시 의류의 앞뒷면만을 전시하여 판매하는 방법과 유사한 방식으로 온라인 판매가 이루어지나, 착의 모습을 제공할 수 없는 기존 방식과 달리 3차원의 착의 모습까지 제공하게 되어, 의류 판매의 방식을 바꾸게 할 것으로 기대한다.
컴퓨터 생성 홀로그램(CGH: computer generated hologram) 기법은 기존의 광학계 장치와 변수들을 수학적으로 모델링하여 일반 범용 컴퓨터(PC: personal computer)로도 디지털 홀로그램을 생성할 수 있는 기술이다. 이 기술은 디지털 홀로그램의 해상도와 3D 물체의 광원 수에 따라 알고리즘의 연산량이 좌우되기 때문에, 실용적인 사용을 위해서 알고리즘의 연산량을 낮추거나 하드웨어의 연산 속도를 높이는 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 초다광원 3D 물체의 디지털 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 한 개의 서버 PC와 다수의 클라이언트 PC들로 구성되어 있으며, 이들은 일반적으로 사용되는 범용 GPU (graphic processing unit)가 장착되어 있다. 서버에서 3D 물체의 광원을 스캔하여 데이터화 하고, 클라이언트 PC들의 연산 능력에 따라 광원 데이터를 분할하여 클라이언트들에게 각각 전송한다. 각각의 클라이언트들은 전송받은 데이터를 이용해 다중 GPU 기반의 CGH 연산을 수행하여 간섭 패턴들을 생성하고, 생성된 패턴들은 다시 서버 PC로 재전송된다. 서버 PC로 재전송 된 패턴들이 하나로 누적되면 디지털 홀로그램이 생성된다. 본 실험에서, 기존의 방법으로는 139,655개의 광원에 대해 $1,024{\times}1,024$ 해상도의 홀로그램을 생성하는데 약 2,250 ms가 걸린 반면, 제안하는 방법은 약 478 ms의 속도로 생성할 수 있음을 확인하였다.
MDCT의 3D 유용성을 입증하기 위해 쇄골하 혈전증을 수반한 73세 남자 환자를 대상으로 MIP, 볼륨렌더링, MPR의 3D 영상을 획득하여 쇄골하동맥의 혈전증을 명확하게 탐지하고 위치를 확인하여 임상에서 기초자료를 제공하여 환자의 진단 및 치료에 적용하고자한다. 스캔 데이터를 3차원 CT영상인 MIP, 볼륨렌더링, curve multiplanar reformation (MPR), virtual endoscopy 영상을 획득하였다. CT검사 환자의 데이터를 3D 프로그램으로 전송한 영상에서 3D 프로그램에서 측정한 상행대동맥은 364.28 HU, 좌총경동맥 413.77 HU, 좌쇄골하동맥 15.72 HU로 낮게 산출되었다. MIP coronal 영상으로 좌측의 쇄골하동맥의 혈전으로 폐쇄를 정확하게 보여주고 있다. 볼륨렌더링 3차원 영상으로 투과도 100%, 87-1265 HU를 적용하여 쇄골하동맥과 뼈를 동시에 묘출하고 있으며, 좌측 쇄골하동맥의 폐쇄 영상을 선명하게 보여주었으며 coronal curved MPR 및 sagittal curved MPR 영상으로 혈전의 의한 쇄골하동맥의 폐쇄를 3D 영상 처리 기능을 이용하여 정확하게 묘출하고 있다. 혈전에 의한 쇄골하동맥 폐쇄 증상 환자를 MDCT로 스캔하여 3D 영상 기법을 응용하여 쇄골하동맥의 폐쇄를 확인할 수 있어 임상에서 3D 기법을 응용하여 적절하게 진단에 적용할 수 있다.
본논문에서는 3차원 3D 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 3D 얼굴 모델을 생성하고 향후의 얼굴을 예측하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 3차원 텍스처매핑, 얼굴 정의 파라미터 입력 도구, 3차원 예측 알고리즘으로 구성 되어 있다. 3차원 텍스처매핑 기능에서는 3D 스캐너로 획득한 얼굴 모델과 사진 이미지를 이용하여 특정 연령에서의 새로운 얼굴모델을 생성한다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 메쉬 데이터에 정면과 좌우 측면의 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑하였다. 얼굴 정의 파라미터 입력도구는 3차원 텍스처매핑에 필요한 사용자 인터페이스 도구로서, 얼굴 모델의 정확한 재질값을 얼굴 사진으로부터 얻기 워하여 사진과 3D 얼굴 모델의 특징점을 일치시키는데 사용된다. 본 연구에서는 한 얼굴의 향후 연령대에서의 얼굴 모델을 구하기 위하여 100여개의 얼굴 스캔 데이터베이스를 이용한 통계적 분석에 의해 재질값을 예측 계산하여 해상도 높은 재질값을 가지는 모든 연령대의 3D 얼굴모델을 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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