3D 인체형상자료는 인체 적합성이 우수한 제품과 생활공간을 만들기 위해 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 한국인 인체치수조사 보급사업에서 2013년에 수집한 청소년층 3차원 측정 자료를 기반으로 한국 청소년의 대표 인체치수를 산출하고 대표 인체치수와 가까운 3D 인체형상자료를 선별하는 방법을 제공한다. 먼저 여러 측정항목으로 이루어진 다차원 벡터공간을 요인분석을 통해 둘레성분과 길이성분의 2차원 벡터공간으로 투영하였다. 다음으로 2차원 성분공간에서 마할라노비스 거리를 이용하여 대표 인체치수와 이에 가까운 3D 인체형상자료를 선별하였다. 2차원 성분공간에 나타난 청소년기의 성장패턴을 고려하여 남자는 4개의 연령그룹으로 여자는 3개의 연령그룹으로 구분하였다. 성분점수 계수행렬의 열벡터에 대응하는 고유형상을 이용하여 남자는 13개 측정항목, 여자는 14개 측정항목에 대한 대표 인체치수를 연령그룹별로 계산하였다. 여기서 구한 대표 인체치수와 3D 인체형상자료는 3차원 대표 형상을 만드는 데에 매우 유용하다.
본 논문에서는 비디오로부터 추출된 프레임에서 3D 인체 모델의 복원하고 이를 부드럽게 재생될 수 있도록 보정하는 기법을 제안한다. 매개변수 기반의 모델을 사용하여 자세 및 체형을 복원하도록 접근하고 있다. 매개변수 기반의 인체 모델은 다양한 인체 데이터의 학습을 통해 만들어지며 입력 영상으로부터 최적의 자세와 체형 매개변수 값을 찾아 복원하게 된다. 자세 복원은 CNN 을 사용하여 영상으로부터 인체의 관절 위치를 추정하고 3D 모델로부터 2D 로 투영을 통해 관절 간의 거리가 최소화되는 매개변수 값을 찾아 복원한다. 형상 복원은 2D 영상으로부터 취득된 사람의 윤곽 데이터와 3D 모델의 윤곽 데이터 간의 매칭을 통해 복원된다. 이러한 단일 입력 영상에서 비디오와 같은 다중 입력 영상으로 확장하여 칼만 필터를 적용하여 오류 프레임을 검출하고 이전, 이후 프레임의 매개변수와의 보간을 통해 보다 자연스럽고 정확한 모델을 생성한다.
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.
This study aims to develop algorithms for automatic extraction landmarks from the lower body of women aged 20-54 using the Grasshopper programming language, based on 3D scan data in the 8th SizeKorea dataset. First, 11 landmarks were defined using the morphological features of 3D body surfaces and clothing applications, from which automatic landmark extraction algorithms were developed. To verify the accuracy of the algorithm, this study developed an additional algorithm that could automatically measure 16 items, and algorithm-derived measurements and SizeKorea measurements were compared using paired t-test analysis. The statistical differences between the scan-derived measurements and the SizeKorea measurements were compared, with an allowable tolerance of ISO 20685-1:2018. This study found that the algorithm successfully identified most items except for the crotch point and gluteal fold point. In the case of landmarks with significant differences, the algorithms were modified. This study was significant because scan editing, landmark search, and measurement extraction were successfully performed in one interface, and the developed algorithm has a high efficiency and strong adaptability.
컴퓨터 그래픽스 기술의 발전으로 3D 인간 형상 표현과 애니메이션 생성을 위한 소프트웨어 도구들이 많이 개발되었고 현재 많이 활성화되어 있다. 그러나, 이러한 도구들로 제작한 인체 모델들간의 공통 데이터 형식의 부재로 인체 모델과 모션의 데이터 교환에는 아직 어려움이 따른다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 3D 인간 형상을 표현하는 규약이 ISO/IEC JTC1 SC24와 Web3D Consortium에서 공동으로 개발된 H-Anim이다. H-Anim에서는 인체 형상 구조에 대한 형식은 정의하였으나 모션 데이터에 대한 형식은 아직 포함하지 않고 있다. 본 연구는 인체의 모델 데이터 뿐 아니라 모션의 데이터 형식을 정의하고, 서로 다른 프로그래밍 환경에서도 모델링 데이터와 모션 데이터를 서로 독립적으로 사용할 수 있도록 하는, 호환성 있는 인체 애니메이션 실현을 목적으로 한다. 본 연구에서는 H-Anim 캐릭터 모델에 키프레임 애니메이션 파라미터를 입력할 수 있는 구문을 정의하고 이를 구현한 결과를 보여준다. 이 때 애니메이션 파라미터 생성을 위해 임의의 일반 그래픽스 도구에서 독립적으로 제작한 캐릭터 모델을 H-Anim 캐릭터로 변환하고 새로운 애니메이션 생성을 위한 파라미터 설정 방법에 대해서도 설명한다.
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.
본 논문은 비디오로부터 추출한 프레임으로부터 3차원 인체 형상과 자세 복원을 수행하고 이를 시간 축에서 자연스럽고 부드러운 움직임을 나타내도록 보정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 비디오로부터 추출한 개별 프레임으로부터 convolutional neural network을 이용하여 관절의 위치와 인체의 윤곽을 추정한다. 인체의 형상 및 자세는 매개변수 기반의 3차원 변형가능 모델(morphable model)을 2차원 영상으로 투영후 정합하여 최적의 매개변수 값을 추정한다. 이 때 각 프레임에 대한 복원이 개별적으로 수행되면 시간 축에서 자세의 연속성과 체형의 일관성이 보장되지 못하고 올바르지 못한 복원 결과가 나타난다. 제안하는 기법은 이러한 문제점을 보완하기 위하여 각 프레임으로부터 복원된 3차원 변형가능 모델의 주성분 매개변수의 분석 및 보간을 수행한다. 실험결과 3차원 인체 복원에 오류가 발생한 프레임에 대해 이전과 이후 프레임들 사이의 관계를 통해 오류가 보정되어 개선된 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
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.
The purpose of this study is to create a 3D avatar from 3D human body shape data using the CLO 3D virtual clothing program and to verify the feasibility of avatar production using the virtual clothing system for verifying size and shape. The research method was to select one virtual representative model that is the closest to the mean size of each body item for each age group. Using the 3D human body scan shape of a 40-69 years old male was applied to the CLO 3D virtual wearing system. Using the CLO 3D Avatar conversion menu, we verified the feasibility of creating a 3D avatar that reproduces the human body scan shape. In the dimension comparison between the 3D avatar and the fictitious representative model, the dimension difference was noticeable in height, circumference, and length. However, as a result, the converted 3D avatar showed less than a 5% difference in most human dimensions. In addition, since the body shape and posture were reproduced similarly, the utilization of the avatar was verified.
본 논문에서는 인체의 CT/MRI에서 단층 촬영된 무릎관절을 영상처리 과정을 거쳐 3차원 관절 모델을 제작하였다. 실제 무릎관절의 형상을 추출할 때 설정 조건에 따라 3차원 형상정보가 달라질 수 있다. 이러한 미세한 3차원 형상정보의 차이에 따른 무릎관절의 구동특성을 분석하기 위해 2가지의 관절 모델을 3차원 프린터를 이용하여 제작하였다. 제작된 관절모델을 이용하여 관절구동 시 압축력 실험을 수행하였고 형상의 차이에 따라 결과값의 차이가 발생하였다. 따라서 생체모방형 바이오리액터를 개발할 경우에는 형상정보의 차이에 대한 연구가 선행되어야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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