인체가 균형상태에 있지않게 되면 중력으로부터 보상작용은 과도한 에너지소비로 구축을 야기시켜 이차적질병과 외부로부터 가해지는 충격을 흡수하지 못하고 약한 충격에서도 손상을 초래하게 된다. 또한 물리적 외상, 염증이나 감염의 진행으로부터 오는 구조적 불균형은 부적절한 근막의 긴장으로 초래하게 되고 이 긴장은 근육근막의 제한으로 신체에 기묘한 비특이적 반응으로 나타나 피부분절과 일치하지 않고 무관한 것처럼 보이나 통증이나 기능이상을 초래하여 그 인접관절과 근육에 기능적으로 방해가 되어 중력으로부터 정상적인 자세를 유지하지 못하고 신체의 불균형을 초래하게된다. 신체의 어느 한부분의 근육근막 제한은 인체전체의 균형을 파괴하여 골반 왜곡 또는 다리길이가 불일치한 경우도 나타나며 요천추부위에 긴장을 초래하게 되어 기능장애나 유연성이 감소되어 운동제한과 통증이 생기고 외상이 발생하기 쉽다. 1. 인체는 강력한 근막망(powerfull fascial network)의 상호관련된 통합된 전체로 보아야 한다. 2. 근막은 신체구조들의 응집을 방지, 지지해줄 뿐만아니라 외부로부터 충격을 적절히 분산하여 신체적 균형을 유지시킨다. 3. 근막의 장애는 근육긴장과 경축이 생기고 이완되지 않으면 근육결절로 진행하여 동통을 유발한다. 4. 근막장애는 탄력과 단축을 잃게하고 유연성이 없어져 중력으로부터 지지하는 능력이 떨어져 자세의 변화를 가져온다. 5. 국소부위의 근막장애는 중력으로부터 지탱하려는 인접관절과 근육에 영향을 미쳐 인체전체의 자세에 뷸균형을 초래한다. 6. 자세분석은 근육근막장애에 따른 중력의 역학적 변화를 고려하여 평가하여 분석하여야 것이다.
헬멧을 착용한 병사의 비관통 피탄 충격은 총탄이 헬멧을 관통하지 않더라도 인체에 치명적인 상해를 유발한다. 이로 인한 인체 상해 해석을 위한 연구들이 이뤄져 왔으나 주로 두부의 손상에 초점을 맞춘 해석 모델이 개발되어 왔다. 비관통 피탄 충격에 의한 경추 및 경추부 관련 근육의 손상은 인체에 치명적인 상해를 입히지 않더라도 병사의 생존성에 상당한 영향을 미친다. 따라서 경추 및 경추부 근육을 포함한 모델 개발이 필요하다. 본 연구에서는 기존에 연구된 두부 모델과 근육 모델이 적용된 경추부 모델을 활용하여 인체의 상해해석을 수행하였다. 정량적 상해예측을 위해 응력, 변형률 및 HIC를 비교하였다. 경추부가 포함된 모델의 해석결과는 두부 모델만 고려된 해석결과보다 상해 정도를 작게 예측하였다. 모델의 신뢰성 확보를 위하여 두부 상해 해석 결과를 타 문헌과 비교하였다.
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)
일반적으로 사람의 신체는 전기가 흐르기 쉬운 도체(Conductor)에 해당한다. 인체를 전로의 일부로 하여 전류를 흘려주면, 극히 미약한 전류는 느끼지 못하지만 전류를 증가시켜 나가면 차차 견딜 수 없게 되며 더 큰 전류를 흘려주면 인체에 여러가지 장해현상이 발생하게 된다. 이와 같이 인체에 전류가 흐름으로써 발생하는 감전(Electric Shock)현상은 단순히 전류를 감지하는 정도의 가벼운 것으로부터 고통을 수반한 쇼크 또는 근육의 경직, 심실세동에 의한 사망 등 여러 증상을 보이며, 인체에 대한 통전전류가 크고 인체의 중요한 부분을 장시간 흐를수록 위험하다. (중략)
CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.
본 논문에서는 가상현실 환경에서 인체 모델의 애니메이션을 위하여 얼굴의 표정 변화에 영향을 주는 해부학에 기반한 18개의 근육군쌍을 바탕으로 하여 얼굴 표정 애니메이션을 위한 근육의 움직임을 조합할 수 있도록 하였다. 개인의 이미지에 맞춰 메쉬를 변형하여 표준 모델을 만든 다음, 사실감을 높이기 위해 개인 얼굴의 정면과 측면 2 장의 이미지를 이용하여 메쉬에 매핑하였다. 얼굴의 표정 생성을 애니메이션 할 수 있는 원동력이 되는 근육 모델은 Waters의 근육 모델을 수정하여 사용하였다.
광섬유센서는 전자파 무간섭, 부식 방지, 다중화 등의 장점들을 갖고 있어 다양한 상태 감시 시스템을 위한 연구에 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 광섬유센서 기반의 인체 근육 상태 감시 시스템을 제안한다. 상용화되어 있는 인체 상태 감시 센서는 전자기 기반의 센서가 대부분이다. 이는 전자기 간섭 및 왜곡의 우려가 있어, 이를 보완하고 장치의 간소화 및 사용자 편의성을 위해 광섬유 브래그 격자센서를 사용하였다. 근육 상태의 지표가 되는 근육 수축 및 이완을 측정하기 위해 원주방향으로의 운동 감시가 가능한 밴드형태의 광섬유 브래그 격자센서 모듈을 제작하였다. 그리고 광섬유 브래그 격자센서 모듈의 적용성 평가를 위해 단축 인장시험을 수행하였다. 실험 결과 인장 크기에 따른 브래그 파장 변화가 상호 연관성을 보였으며, 이를 통해 브래그 격자센서 기반의 근육 상태 감시 시스템 개발의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 실제 근육의 해부학적 특징에 근거한 모델을 설계하고, 근육의 모양이 골격의 움직임에 따라서 변화하는 실시간 시뮬레이션 기법을 제시한다. 근육 모델은 골격 혹은 다른 근육의 양 끝 점에 부착되는 위치와 방위에 따라서 부피가 유지되도록 변형된다. 근육 변형의 결과는 간단한 스키닝을 통해서 실제 피부 변형의 결과로 이어져 관찰된다. 실제 인체와 유사하게 모델링된 다관절 캐릭터의 수행 성능을 제시한다. 실험적 결과에 따르면 수십개의 모델링된 근육을 골격 운동에 따라서 실시간에 변형할 수 있다. 따라서 빠른 수행속도에 일정한 품질을 요구하는 게임 등과 같은 실시간 제어 환경에 등장하는 다관절 캐릭터를 제어하는데 효과적으로 사용될 수 있다.
인체의 근골격계 모델을 이용해 근력을 예측하기 위해서는 인체 및 근육의 물성치를 알아야 한다. 하지만 이러한 물성치들은 측정하기도 어렵고 사람마다 편차도 크다. 따라서 이러한 물성치들의 변화에 따라 근력이 얼마나 달라지는지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 인체 및 근육 물성치의 불확실성을 고려하여 의자에서 일어서는 동작 시 인체 하지부의 근력을 예측하는 절차를 정립하는 것이다. 인체 하지부는 8 개의 Hill-type 근육-건 모델이 포함되어 있는 다물체 시스템으로 모델링 하였다. 이 모델은 시상면(sagittal plane)에서 평면운동을 하는 4 자유도 시스템이다. 각 근력은 일어서는 운동을 하는 동안 근육이 소모한 에너지가 최소화 되도록 근력이 결정된다는 가정 하에 최적화 방법을 이용하여 구하였다. 또한 인체 물성치가 불확실성을 가질 때 근력의 표준편차를 First Order Reliability Method 를 이용해 구하였다. 그 결과 주동근 근력의 표준편차는 150~300N 로 상당히 크게 계산되는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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