• 한국의류학회지
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• 제33권12호
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• pp.1853-1861
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• 2009

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.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권10호
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• pp.796-800
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• 2009

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.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권10호
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• pp.1139-1145
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• 2014

인체 골격의 모델생성과 형상변동을 파악하는 것은 생체역학의 응용분야에서 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 3 차원 대퇴골 모델의 데이터베이스로부터 대퇴골의 형상변동을 통계적으로 분석하고, 추출된 주요 파라미터를 사용하여 대퇴골의 형상을 직관적으로 모델링 할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 먼저 통계적 기법 중에 하나인 주성분 분석(PCA)을 이용하여 대퇴골의 형상변동을 파악하였다. 주성분 분석을 수행하기 위해서는 3 차원 대퇴골 모델 간에 토폴로지(Topology)의 일치가 필요하다. 따라서 대퇴골의 형상에 해부학적 기준점(Landmark)을 정의하여 템플릿 모델이 대상 대퇴골 모델로 변형되기 위한 방향을 결정한 후 곡면 피팅(Surface fitting)을 수행하였다. 다음으로 주성분 분석을 통해 도출된 주성분과 대퇴골의 형상을 대표할 수 있는 해부학적 파라미터와의 상관관계를 정의하였다. 마지막으로 해부학적 파라미터로 대퇴골 모델의 생성 및 형상변동을 가시화 할 수 있는 프로그램을 개발하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.995-996
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• 2010

• 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.

• 한국의류학회지
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• 제32권12호
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• pp.1825-1836
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• 2008

3차원 인체 형상에 적합한 의복 패턴을 제작하기 위하여 인체 형상을 평면전개하여 체표패턴을 얻기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구는 Grid method를 이용한 여성 상반신 앞면의 평면전개를 위하여 최적 그리드 기준을 결정하는 것을 목적으로 하였다. Grid method는 인체 형상의 표면에 커브를 생성하고 각 커브의 길이를 플로팅하는 원리에 의하여 3차원 형상을 평면전개 방법이다. 첫째, Young 모델과 Adult 모델에 해당하는 두 개의 3차원 바디들을 사이즈코리아데이타에 기초하여 모델링하였다. 둘째, 각각의 모델을 3차원 특징점에 의하여 shell과 block으로 세분화하였다. 셋째, 각각의 block은 다양한 그리드수의 조합에 의하여 평면전개되었다. 마지막으로, 가장 효율적인 조합을 선정하여 평면전개의 기준으로 제시하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.1-11
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• 2022

선형 스키닝 기반 3D 인체 생성 모델 SMPL (Skinned Multi-Person Linear Model)은 1990년대 미국 거주 미국인들 3천 8백여명을 대상으로 만들어진 3D 신체 데이터베이스인 CEASAR 로부터 최적화 기법을 통해 만들어진 가장 널리 쓰이는 통계적인 3D 모델이다. 본 연구는 한국인 체형의 통계적 특성을 보다 정확히 표현하는 SMPL기반의 한국인 체형 3D 모델을 제안한다. 이를 위해 우리는 한국인 여성 2천7백여명의 신체 각 부위의 실측 데이터에 기존 3D SMPL 모델을 피팅하는 비선형 최적화 알고리즘을 개발한다. 이를 사용하여 한국인 3D 신체 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석 방법으로 한국인 체형 기반 매개화된 3D 모델을 개발한다. 본 연구를 통해 제안하는 한국인의 체형적 특징을 가진 블렌드쉐입과 새로운 체형 파라미터는 기존 모델이 표현하는 체형에 비해 한국인 체형 데이터 특성을 잘 반영함을 확인하였다. 뿐만 아니라, 우리의 모델은 SMPL에 비해 신체 실측 데이터에 대한 피팅 정확도를 개선함을 확인하였다. 제안된 모델은 향후 아바타 생성이나 인체 형상 측정 등 다양한 용도로 사용될 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.173-179
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• 2019

DICOM 영상은 인체의 진단과 치료에 중요한 역할을 하고 있으며 설계모델링은 목적에 따라 형상을 3차원으로 계획하는 기술이다. 본 연구는 이러한 두 가지 기술을 융합하여 외이도의 형태적 변화에 대한 횡단면, 부피, 표면적의 관계를 관찰하고자 하였다. 실험은 인체의 단면 획득 의료영상기술을 적용하여 19귀의 외이도를 추출한 3차원 형상을 스테레오리소그래피, 3-매틱(matic) 프로그램으로 센터라인 생성 및 분할 기술을 적용하였다. 그 결과 외이도의 횡단면 구조는 타원형(38.5%), 반원형(28.2%), 혼재형(17.9%), 네모형(10.2%), 주름형(5.1%)등 다양한 형태가 나타났다. 또한 외이도 길이가 길수록 위상별 횡단면 면적은 크게 나타났으며 부피와 표면적은 고막방향으로 갈수록 감소하였지만 그 감소율은 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 외이도의 형태가 고막방향으로 갈수록 불규칙한 구조로 되어 있음을 나타냈다.

• 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.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권12호
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• pp.138-145
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• 2009

Custom medical treatment is being widely adapted to lots of medical applications. A technology for 3D modeling is strongly required to fabricate medical implants for individual patient. Needs on true 3D CAD data of a patient is strongly required for tissue engineering and human body simulations. Medical imaging devices show human inner section and 3D volume rendering images of human organs. CT or MRI is one of the popular imaging devices for that use. However, those image data is not sufficient to use for medical fabrication or simulation. This paper mainly deals how to generate 3D geometry data from those medical images. A new image processing technology is introduced to reconstruct 3D geometry of a human body vacancy from the medical images. Then a surface geometry data is reconstructed by using Marching cube algorithm. Resulting CAD data is a custom 3D geometry data of human vacancy. This paper introduces a novel 3D reconstruction process and shows some typical examples with implemented software.