This paper presents musculotendon model to show the decline in muscle force during functional electrical stimulation (FES). It represent muscle activation and contraction concepts including muscle fatigue. A muscle fatigue term in activation dynamics as a function of the intracellular acidification and the pulsewidth of stimulation pulses change activation to decline muscle force. The computer simulation shows that muscle force decline in stimulation time.
얼굴의 기하학적 특징이 변하여 생기는 표정은 얼굴 인식 시스템의 인식 결과에 다양한 영향을 끼친다. 얼굴 인식율을 개선하기 위해 본 연구에서는 인식 대상 얼굴과 참조 얼굴 사이의 표정 차이를 줄이는 방법으로 얼굴 표정 정규화를 제안한다. 본 연구에서는 대형의 이미지 데이터베이스를 구축하지 않고도 한 개의 정지 이미지에 일반적인 얼굴 근육 모델을 이용하는 접근 방식을 제시하여 얼굴 표정 모델링과 정규화를 처리한다. 첫 번째 방식은 본능적으로 변하는 얼굴 표정의 생물학적 모델을 구축하기 위해 선형 근육 모델의 기하학적 계수를 예측하는 것이다. 두 번째 방식은 RBF(Radial Basis Function)기반의 보간과 와핑을 통해 주어진 표정에 따라 얼굴 근육 모델을 무표정한 얼굴로 정규화한 것이다. 실험 결과, 기저얼굴 방식, 지역 이진 패턴 방식, 회색조 상관측정 방식과 같은 얼굴 인식 과정의 전처리 단계로 본 연구의 표정 정규화 과정을 적용하면 정규화를 거치지 않은 것보다 더 높은 인식율을 보인다.
유한요소 인체모델은 인체의 기계적 특성을 수치 모형화 한 것이며, 외부로부터 다양한 기계적 하중을 받는 상황에서 인체의 거동과 상해와 같은 여러 현상들을 해석적으로 규명하고자 할 때 주로 사용된다. 따라서 인체 모델은 인체를 구성하고 있는 골격, 인대, 근육, 살, 장기 등의 특성을 수치적으로 정확히 표현하여야 한다. 그러나 인체는 매우 복잡한 메커니즘 속에서 동작하고 있기 때문에, 해석적으로 인체의 모든 특성을 구현하는 것은 현실적으로는 거의 불가능하다. 이 때문에, 인체 모델은 인체모델을 사용하고자 하는 상황이나 목적에 적합하도록 적절히 단순화되어야 한다.(중략)
근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.
의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.
컴퓨터 하드웨어 기술과 멀티미디어 기술의 발달로 멀티미디어 입출력 장치를 이용한 고급 인터메이스의 필요성이 대두되었다. 친근감 있는 사용자 인터페이스를 제공하기 위해 실감 있는 얼굴 애니메이션에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 사람의 내적 상태를 잘 표현하는 얼굴의 표정을 3차원 모델을 이용하여 애니메이션을 수행한다. 애니메이션에 실재감을 더하기 위해 실제 얼굴 영상을 사용하여 3차원의 얼굴 모델을 변형하고, 여러 방향에서 얻은 얼굴 영상을 이용하여 텍스터 매핑을 한다. 변형된 3차원 모델을 이용하여 얼굴 표정을 애니메이션 하기 위해서 해부학에 기반한 Waters의 근육 모델을 수정하여 사용한다. 그리고, Ekman이 제안한 대표적인 6가지 표정들을 합성한다.
Muscle force prediction in forward dynamic analysis of human motion depends many muscle parameters associated with muscle actuation. This research studies the effects of various parameters of Hill type muscle model using the simple hand raising motion. Motion analysis is carried out using motion capture system, and each muscle force is recorded for comparison with muscle model generated muscle force. Using Hill type muscle model, muscle force for generating the same hand rasing motion was setup adjusting 5 activation parameters. The test showed the importance of activation parameters on the accurate generation of muscle force.
본 논문은 한글 단어에 따른 한글 발음에 적합한 입술의 움직임을 자동 생성하며 또한 단어에 적절한 얼굴 보정을 생성할 수 있는 입순 움직임과 얼굴 표정을 동기화하는 3차인 일관애니메이션 편집기를 구축하였다. 얼굴 애니메이션 편집기에서 얼굴 표정은 근육 기반 모델 방법으로 정의된 각 얼굴 부위별 근육에 따라 가중치를 조절하여 생성하여 입술 움직임은 텍스트 구동 방법으로 음소에 따른 정의된 입모양 연속적으로 표현하여 동작한다. 또한 이렇게 생성된 얼굴 표정을 저장관리한다. 따라서 3차원 얼굴 애니메이션 편집기는 6가지의 기본 얼굴 표정을 자동적으로 생성할 수 있으며 또한 입력 단어에 적합하도록 각 얼굴 부위별 근육 움직임을 편집한 수 있다. 이렇게 생성된 얼굴 표정들은 데이터베이스에 저장관리할 수 있으며 컴퓨터 대화시 자동적으로 입력 단어에 적합한 입술의 움직임과 얼굴 표정을 동기화하여 자연스러운 3차원 얼굴 애니메이션을 표현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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