With the development of digital graphics technology, the metaverse has become a significant trend in the content market. The demand for technology that generates high-quality 3D (dimension) models is rapidly increasing. Accordingly, various technical attempts are being made to create high-quality 3D virtual humans represented by digital humans. 3D volumetric capture is spotlighted as a technology that can create a 3D manikin faster and more precisely than the existing 3D model creation method. In this study, we try to analyze 3D high-precision facial production technology based on practical cases of the difficulties in content production and technologies applied in volumetric 3D and 4D model creation. Based on the actual model implementation case through 3D volumetric capture, we considered techniques for 3D virtual human face production and producted a new metahuman using a graphics pipeline for an efficient human facial generation.
Seung-Jin Yoo;Soon Ho Yoon;Jong Hyuk Lee;Ki Hwan Kim;Hyoung In Choi;Sang Joon Park;Jin Mo Goo
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.3
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pp.476-488
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2021
Objective: We aimed to develop a deep neural network for segmenting lung parenchyma with extensive pathological conditions on non-contrast chest computed tomography (CT) images. Materials and Methods: Thin-section non-contrast chest CT images from 203 patients (115 males, 88 females; age range, 31-89 years) between January 2017 and May 2017 were included in the study, of which 150 cases had extensive lung parenchymal disease involving more than 40% of the parenchymal area. Parenchymal diseases included interstitial lung disease (ILD), emphysema, nontuberculous mycobacterial lung disease, tuberculous destroyed lung, pneumonia, lung cancer, and other diseases. Five experienced radiologists manually drew the margin of the lungs, slice by slice, on CT images. The dataset used to develop the network consisted of 157 cases for training, 20 cases for development, and 26 cases for internal validation. Two-dimensional (2D) U-Net and three-dimensional (3D) U-Net models were used for the task. The network was trained to segment the lung parenchyma as a whole and segment the right and left lung separately. The University Hospitals of Geneva ILD dataset, which contained high-resolution CT images of ILD, was used for external validation. Results: The Dice similarity coefficients for internal validation were 99.6 ± 0.3% (2D U-Net whole lung model), 99.5 ± 0.3% (2D U-Net separate lung model), 99.4 ± 0.5% (3D U-Net whole lung model), and 99.4 ± 0.5% (3D U-Net separate lung model). The Dice similarity coefficients for the external validation dataset were 98.4 ± 1.0% (2D U-Net whole lung model) and 98.4 ± 1.0% (2D U-Net separate lung model). In 31 cases, where the extent of ILD was larger than 75% of the lung parenchymal area, the Dice similarity coefficients were 97.9 ± 1.3% (2D U-Net whole lung model) and 98.0 ± 1.2% (2D U-Net separate lung model). Conclusion: The deep neural network achieved excellent performance in automatically delineating the boundaries of lung parenchyma with extensive pathological conditions on non-contrast chest CT images.
In this study, the structural analyses were performed on the number of leaf springs in large truck. The deformations were small for all four models. The maximum stress of model A was found to be the largest, and that of model D was the smallest. Model A was seen about 1.87 times larger than model D and about 1.52 times larger than model B. The maximum stresses of models C and D were seen to be less. In terms of the effect to reinforce one more overlapping spring, The effect of the enhancement of the strength of model D was shown to be small by comparing with model C. Therefore, model C with three overlapping springs is thought to be efficient in design and good in strength. The structural strength of leaf spring can be evaluated by applying this study result to the leaf spring at large truck. And it is seen that the result can be the design of the leaf spring with durability at large truck and the aesthetic convergence.
International conference on construction engineering and project management
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2005.10a
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pp.830-835
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2005
4D models help construction planners to develop and evaluate construction plans. However, current analyses using 4D models are mainly visual and limit the quantitative comparison of construction alternatives. This paper explores the usefulness of extracting quantitative information from 4D models to support time-space analyses. We use two 4D models of an industry test case to illustrate how to analyze 4D content quantitatively (i.e., work space areas and distances between concurrent activities). This paper shows how these two types of 4D content can be extracted from 4D models to support 4D-based-analysis and novel presentation of construction planning information. We suggest further research to formalize the content of 4D models to enable comparative quantitative analyses of construction planning alternatives. Formalized 4D content will enable the development of reasoning mechanisms that automate 4D-model-based analyses and provide the information content for informative presentations of construction planning information.
PURPOSE. To evaluate the accuracy of a model made using the computer-aided design/computer-aided manufacture (CAD/CAM) milling method and 3D printing method and to confirm its applicability as a work model for dental prosthesis production. MATERIALS AND METHODS. First, a natural tooth model (ANA-4, Frasaco, Germany) was scanned using an oral scanner. The obtained scan data were then used as a CAD reference model (CRM), to produce a total of 10 models each, either using the milling method or the 3D printing method. The 20 models were then scanned using a desktop scanner and the CAD test model was formed. The accuracy of the two groups was compared using dedicated software to calculate the root mean square (RMS) value after superimposing CRM and CAD test model (CTM). RESULTS. The RMS value ($152{\pm}52{\mu}m$) of the model manufactured by the milling method was significantly higher than the RMS value ($52{\pm}9{\mu}m$) of the model produced by the 3D printing method. CONCLUSION. The accuracy of the 3D printing method is superior to that of the milling method, but at present, both methods are limited in their application as a work model for prosthesis manufacture.
In recent years, there has been rapid progress in different areas of vision science, such as refractive surgical procedures, contact lenses and spectacles, and near vision. This progress requires a highly accurate modeling of optical performance of the human eyes in different accommodation states. A new novel model-eye was designed using the Navarro accommodation-dependent finite model eye. For each of the vergence distances, ocular wavefront error, accommodative response, and visual acuity were calculated. Using the new model eye ocular wavefront error, accommodation dative response, and visual acuity are calculated for six vergence stimuli, -0.17D, 1D, 2D, 3D, 4D and -5D. Also, $3^{rd}\;and\;4^{th}$ order aberrations, modulation transfer function, and visual acuity of the accommodation-dependent model eye were analyzed. These results are well-matched to anatomical, biometric, and optical realities. Our corrected accommodation-dependent model-eye may provide a more accurate way to evaluate optical transfer functions and optical performances of the human eye.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.6
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pp.157-166
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2022
Structural supervision on the construction site has been performed based on visual inspection, which is highly labor-intensive and subjective. In this study, the remote technique was developed to improve the efficiency of the measurements on rebar spacing using a 360° camera and reconstructed 3D models. The proposed method was verified by measuring the spacings in reinforced concrete structure, where the twelve locations in the construction site (265 m2) were scanned within 20 seconds per location and a total of 15 minutes was taken. SLAM, consisting of SIFT, RANSAC, and General framework graph optimization algorithms, produces RGB-based 3D and 3D point cloud models, respectively. The minimum resolution of the 3D point cloud was 0.1mm while that of the RGB-based 3D model was 10 mm. Based on the results from both 3D models, the measurement error was from 10.8% to 0.3% in the 3D point cloud and from 28.4% to 3.1% in the RGB-based 3D model. The results demonstrate that the proposed method has great potential for remote structural supervision with respect to its accuracy and objectivity.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.6A
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pp.697-704
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2004
This paper describes the design and fabrication of an MMIC variable gain LNA for 5GHz wireless LAN applications, using 0.5${\mu}{\textrm}{m}$ gate length GaAs MESFET transistors. The advantages of high gain and low noise performance of E-MESFETS and excellent linear performance of D-MESFETS are combined as a cascode topology in this design. Behavioral model equations are derived from the MESFET nonlinear current voltage characteristics by using Turlington's asymptote method in a cascode configuration. Using the behavioral model equations, a 4${\times}$50${\mu}{\textrm}{m}$ E-MESFET as a common source amplifier and a 2${\times}$50${\mu}{\textrm}{m}$ D-MESFET as a common gate amplifier are determined for the cascode amplifier. The fabricated variable gain LNA shows a noise figure of 2.4dB, variable gain range of more than 17dB, IIP3 of -4.8dBm at 4.9GHz, and power consumption of 12.8mW.
The purpose of this study is developing a information support system for R&D decision making to maximize economic results of the R&D. This system is composed of studying the model of work flow for R&D decision making, analyzing a technology information, connecting with the databases from KISTI and others, and valuing R&D technology on line. Especially in the case of technology valuation, this system is combined with the valuation model which supports knowledge information for helping more objective estimation.
Integrated numerical approaches with physically-based conceptualization are required for accurate urban inundation simulation. In this study, we described, applied and analyzed an integrated 1-dimensional (1D) sewerage system and 2-dimensional (2D) surface flow model, which was suggested by Lee et al. (2015). This model was developed based on dual-drainage concept, and uses storm drains as an discharge exchange spot rather than manholes so that interaction phenomena between surface flow and sewer pipe flow are physically reproduced. In addition, the building block concept which prevents inflows from outside structures is applied in order to consider building effects. The capability of the model is demonstrated via reproducing the past flooding event at the Sadang-cheon River catchment, Seoul, South Korea. The results show the plausible causes of the inundation could be analysed in detail by integrated 1D-2D modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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