• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.212-227
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• 2008

3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1385-1395
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• 2019

In this paper, we propose a method to fabricate a patient-specific breast implant using MRI images and 3D scan data. Existing breast implants for breast reconstruction surgery are primarily fabricated products for shaping, and among the limited types of implants, products similar to the patient's breast have been used. In fact, the larger the difference between the shape of the breast and the implant, the more frequent the postoperative side effects and the lower the satisfaction. Previous researches on the fabrication of patient-specific breast implants have used limited information based on only MRI images or on only 3D scan data. In this paper, we propose an algorithm for the fabrication of patient-specific breast implants that combines MRI images with 3D scan data, considering anatomical suitability for external shape, volume, and pectoral muscle. Experimental results show that we can produce precise breast implants using the proposed algorithm.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.95-101
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• 2012

위성 영상에서 건물형태를 발생하기위한 새로운 접근방식이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 알고리즘은 낮은 수준의 선소들을 연결하고 유사한 개체들을 군집화하기 위해 선소 측정함수가 적용된 신경망이다. 제안된 신경망은 윤곽선 영상에서 추출된 윤곽선들을 군집화 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 3차원 선소의 오류에 의한 군집화 결과의 비현실적 건물모델의 발생을 근원적으로 차단하기 위하여, 높이 정보를 이용한 계층적 군집화를 제안하였다. 제안된 새로운 거리척도의 신경망과 군집화를 통해 성공적인 건물모델의 재구성을 실험으로 보여주었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권1호
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• pp.56-65
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• 2009

Compton imaging is often recognized as a potentially more valuable 3-D technique in nuclear medicine than conventional emission tomography. Due to inherent computational limitations, however, it has been of a difficult problem to reconstruct images with good accuracy. In this work we show that the row-action maximum likelihood algorithm (RAMLA), which have proven useful for conventional tomographic reconstruction, can also be applied to the problem of 3-D reconstruction of cone-beam projections from Compton scattered data. The major advantage of RAMLA is that it converges to a true maximum likelihood solution at an order of magnitude faster than the standard expectation maximiation (EM) algorithm. For our simulations, we first model a Compton camera system consisting of the three pairs of scatterer and absorber detectors placed at x-, y- and z-axes, and generate conical projection data using a software phantom. We then compare the quantitative performance of RAMLA and EM reconstructions in terms of the percentage error. The net conclusion based on our experimental results is that the RAMLA applied to Compton camera reconstruction significantly outperforms the EM algorithm in convergence rate; while computational costs of one iteration of RAMLA and EM are about the same, one iteration of RAMLA performs as well as 128 iterations of EM.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제4권2호
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• pp.39-45
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• 2004

Building reconstruction attempts to generate geometric and radiometric models of existing buildings usually from sensory data, which have been traditionally aerial or satellite images, more recently airborne LIDAR data, or the combination of these data. Extensive studies on building reconstruction from these data have developed some competitive algorithms with reasonable performance and some degree of automation. Nevertheless, the level of details and completeness of the reconstructed building models often cannot reach the high standards that is now or will be required by various applications in future. Hence, the use of terrestrial sensory data that can provide higher resolution and more complete coverage has been intensively emphasized. We developed a fusion framework for building reconstruction from terrestrial sensory data, that is, points from a laser scanner, images from digital camera, and absolute coordinates from a total station. The proposed approach was then applied to reconstructing a building model from real data sets acquired from a large complex existing building. Based on the experimental results, we assured that the proposed approach cam achieve high resolution and accuracy in building reconstruction. The proposed approach can effectively contribute in developing an operational system producing large urban models for 3D GIS with reasonable resources.

• 대한공간정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.99-108
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• 1994

본 논문에서는 지형 정보의 나은 이해를 위한 3차원 지형 모델링 방법을 제시한다. 이는 다음의 세단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 인공위성의 영상으로부터 데이타를 획득하여 DEM 데이타의 형식으로 저장된다. 두 번째 단계는 상세도 레벨에 근거하여 모델링 데이타를 추출하는 단계이며 세 번째 단계는 추출된 데이타를 이용하여 TIN으로 3차원의 표면을 구성하는 것이다. 제안된 동적 TIN 재구성 알고리즘은 새로이 추가될 점만을 고려하여 기존의 TIN을 지역적인 접근 방법으로서 재구성하는 방법이다. 이러한 방법은 감소된 처리 시간으로 TIN을 재구성하여 3차원 지형의 실시간적인 시뮬레이션을 가능토록 한다.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제34권5호
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• pp.555-561
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• 2008

Purpose: The goal of this study was to develop a technique for creating a computerized composite maxillofacial-dental model, based on point-based surface best fit algorithm and to test its accuracy. The computerized composite maxillofacial-dental model was made by the three dimensional combination of a 3-dimensional (3D) computed tomography (CT) bone model with digital dental model. Materials and Methods: This integration procedure mainly consists of following steps : 1) a reconstruction of a virtual skull and digital dental model from CT and laser scanned dental model ; 2) an incorporation of dental model into virtual maxillofacial-dental model by point-based surface best fit algorithm; 3) an assessment of the accuracy of incorporation. To test this system, CTs and dental models from 3 volunteers with cranio-maxillofacial deformities were obtained. And the registration accuracy was determined by the root mean squared distance between the corresponding reference points in a set of 2 images. Results and Conclusions: Fusion error for the maxillofacial 3D CT model with the digital dental model ranged between 0.1 and 0.3 mm with mean of 0.2 mm. The range of errors were similar to those reported elsewhere with the fiducial markers. So this study confirmed the feasibility and accuracy of combining digital dental model and 3D CT maxillofacial model. And this technique seemed to be easier for us that its clinical applicability can good in the field of digital cranio-maxillofacial surgery.

• Applied Microscopy
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• 제35권1호
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• pp.31-39
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• 2005

신경연접은 신경세포 사이의 신호전달을 위해 형성되는 미세구조로 다양한 생리적, 병리적 상태에 반응하여 형태적, 기능적 변화를 보인다. 현재까지 투과전자현미경을 이용한 신경연접 미세구조의 2차원적 연구들이 많은 유용한 정보를 제공하여 왔으나 신경연접 구성요소들을 보다 정확하게 분석하고 전신경연접부위와 후신경연접부위의 정확한 연결관계를 이해하기 위해서는 신경연접의 3차원 재구성이 요구된다. 고압전자현미경은 고해상도와 시료투과력의 증가로 인해 두꺼운 절편의 관찰이 가능하며 이를 통해 미세구조의 3차원적 특성을 규명하는 것이 용이하므로, 신경연접의 3차원 재구성에 고압전자현미경을 응용하는 것은 많은 수의 연속절편 제작과 오랜 기간의 영상처리가 요구되는 기존의 재구성 방법의 난점들을 극복할 수 있을 것으로 생각된다. 이에 본 연구에서는 고압전자현미경을 이용하여 흰쥐 소뇌 평행섬유와 조롱박세포 간 신경연접의 3차원 재구성을 시도하였다. 3차원 재구성에 앞서 염색방법과 절편 두께의 조절을 통해 고압전자현미경 하에서 신경연접의 적절한 관찰조건을 확립하고자 하였다. 관찰 결과, 절편의 두께가 증가하면 신경연접의 막, 소포와 같은 미세구조들의 겹침 현상이 나타나기 때문에 용이한 3차원 재구성을 위해서는 250 nm 두께의 절편을 제작하는 것이 적합한 것으로 판단되었다. 또한 절편제작 이전의 en bloc 염색 반응시간을 증가시키는 것이 절편제작 후 염색시간을 조절하는 것에 비해 contrast 증가에 더 효과적이었다. 이상의 결과로부터, 고압전자현미경을 이용하여 일련의 두꺼운 연속 절편을 촬영하고 3차원 재구성 프로그램을 이용하여 이미지들을 정렬하였으며 각각의 이미지에서 신경연접 막의 윤곽선을 그린 후 모든 윤곽선을 쌓아 올려 최종적으로 3차원 신경연접을 재구성하였다. 본 연구를 통하여 신경연접의 3차원 재구성에 있어 고압전자현미경의 적용 가능성을 검증하였고 관찰 조건을 확립하였다. 또한 고압전자현미경을 이용한 신경연접의 재구성은 많은 수의 연속절편 제작이 요구되는 기존의 방법에 비해 효율적이며 신경연접 연결형태에 관한 대규모의 정량 분석에 유용할 것으로 생각된다. 본 연구가 향후 고압전자현미경을 이용한 신경연접의 가소성 연구에 유용한 방법적 정보를 제공하기를 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.818-828
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• 2014

After emerging of Microsoft Kinect, the interest in three-dimensional (3D) depth image was significantly increased. Depth image data of an object can be converted to 3D coordinates by simple arithmetic calculation and then can be reconstructed as a 3D model on computer. However, because the surface coordinates can be acquired only from the front area facing Kinect, total solid which has a closed surface cannot be reconstructed. In this paper, 3D registration method for multiple Kinects was suggested, in which surface information from each Kinect was simultaneously collected and registered in real time to build 3D total solid. To unify relative coordinate system used by each Kinect, 3D perspective transform was adopted. Also, to detect control points which are necessary to generate transformation matrix, 3D randomized Hough transform was used. Once transform matrices were generated, real time 3D reconstruction of various objects was possible. To verify the usefulness of suggested method, human arms were 3D reconstructed and the volumes of them were measured by using four Kinects. This volume measuring system was developed to monitor the level of lymphedema of patients after cancer treatment and the measurement difference with medical CT was lower than 5%, expected CT reconstruction error.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1885-1888
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• 2004

In order to render 3D model of the bone, the stack of cross-sectional images must be reconstructed from a series of X-ray radiographs, served as the projections. In the case where the distance between x-ray source and detector is not infinite, image reconstruction from projection based on parallel-beam geometry provides an error in the cross-sectional image. In such case, image reconstruction from projection based on conebeam geometry must be exercised instead. This paper is devoted to the determination of detector center for SART conebeam Technique which is critically effect the performance of the resulting 3D modeling.