최근 치과에서 사용되는 10종의 폴리머 기구에 대한 세포독성을 평가하기 위하여 L-929 세포를 이용한 MTT 시험을 시행하였다. 검체를 4g 당 20mL의 비율로 제조한 37℃의 RPMI 1640 용액에서 24시간 동안 용출한 후 식품의약품안전처 고시 제2020-12호 의료기기 생물학적 안전에 관한 공통기준규격에 따라 검체 용출액과 공시험액, 음성 및 양성대조를 사용하여, 37℃, 5% CO2 Incubator에서 24시간 배양하여 ELISA reader로 판정한 결과, Intraoral camera는 용출물 농도 약 50%에서 약 70% 이상의 세포 생존율을 나타냈나 Plastic impression tray, 3D printing tweezer, Impression disposable syringe, Dental floss holder, Hand implant scaler, Surgical retractor, Oral scanner tip, Dental mirror, Water pick tip은 모두 용출물 농도 100%에서 70% 이상의 세포 생존율로 세포독성을 나타내지 않아 구강점막에 직접 접촉하여 사용이 가능한 기구로 평가되었다.
1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Contitutions. Now We are developing 3D Automatic Face Recognition Apparatus to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image of man's face and measure facial figure. We should examine accuracy of position recognition in 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA). 2. Methods We took a photograph of Face status with Land Mark by using 3D-AFRA. And We scanned Face status by using laser scanner(vivid 700). We analysed error average of distance between Facial Definition Points. We compare the average between using 3D-AFRA and using laser scanner. So We examined the accuracy of position recognition in 3D-AFRA at indirectly. 3. Results and Conclusions The error average of distance between Right Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5140mm and the error average of distance between Left Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5949mm in frontal image of face. The error average of distance between Left Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5308mm and the error average of distance between Left Tragion and The Other Facial Definition Points is 0.6529mm in laterall image of face. In conclusion, We assessed that accuracy of position recognition in 3D-AFRA is considerably good.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.29-33
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2008
This paper presents the proposal and hardware design of JPEG baseline encoder. The JPEG encoder system consists of line buffer, 2-D DCT, quantization, entropy encoding, and packer. A fully pipelined scheme for JPEG encoder is adopted to speed-up an image compression. The proposed architecture was described in VHDL and synthesized in Xilinx ISE 7.1i and simulated by modelsim 6.1i. The results showed that the performance of the designed JPEG baseline encoder is higher than that demanded by real-time applications for $1024{\times}768$ image size. The designed JPEG encoder IP can be easily integrated into various application systems, such as scanner, PC camera, color FAX, and network camera, etc.
This paper proposed an algorithm that extracts the optimum characteristics parameters to identify the signatures from the spectrum using 2-D FFT. The signature image input through a scanner is normalized into 250*128 pixels in the prepocessor. Normalized image is divided into block segments and each segment is transformed into space spectrum by 2-d FFT. There are several methods extracting the signature characteristic parameters from that spectrum. The result of experimentations which use the characteristic parameters extracted between $0^{\circ}and\;90^{\circ}$ in (0, 0), (63, 0) corners from 64$\times$64 block spectrum shows that the signature identification rate using that method gives 92.5% of successful achievement for 100 signatures, higher than the others.
최근 다양한 연령층과 직업군들 사이에서 기능성 신발에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 기능성 신발 및 맞춤형 신발은 높은 가격대와 긴 제작 시간이 필요하다. 이러한 문제점은 3D 스캐너 도입으로 해결이 가능하나, 정확한 발 형상 측정이 가능한 3D 스캐너는 고가의 장비이기 때문에 매장별 보급이 어렵다. 본 논문은 기능성 신발의 보급을 위하여 저가형 3D 스캐너에서 정확한 발 고유 변인을 측정할 수 있는 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 이를 위해 저가형 Depth Camera를 이용한 저가형 3D 스캐너의 발 형상 3D 점군 데이터를 2차원으로 변형하고, 발 형태를 감싸는 최소 사각형(Min Area Rect)를 형성하여 발 안쪽점 및 발 가쪽점을 추정한다. 생성된 최소 사각형과 발 안쪽점 및 발 가쪽점 등은 발 고유 변인 측정의 기준이 된다. 실험 결과에서는 측정 기준을 이용하여 발 고유 변인인 발 길이, 발 너비, 발꿈치 너비, 발꿈치에서 발안쪽점 및 발 가쪽점 길이 등 5가지 고유 변인을 측정하는 것을 보여준다.
Park, So Young;Yoo, Eun Jin;Lee, Dong-Cheon;Lee, Yong Wook
한국측량학회지
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제30권6_2호
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pp.643-651
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2012
Object recognition belongs to high-level processing that is one of the difficult and challenging tasks in computer vision. Digital photogrammetry based on the computer vision paradigm has begun to emerge in the middle of 1980s. However, the ultimate goal of digital photogrammetry - intelligent and autonomous processing of surface reconstruction - is not achieved yet. Object recognition requires a robust shape description about objects. However, most of the shape descriptors aim to apply 2D space for image data. Therefore, such descriptors have to be extended to deal with 3D data such as LiDAR(Light Detection and Ranging) data obtained from ALS(Airborne Laser Scanner) system. This paper introduces extension of chain code to 3D object space with hierarchical approach for segmenting point cloud data. The experiment demonstrates effectiveness and robustness of the proposed method for shape description and point cloud data segmentation. Geometric characteristics of various roof types are well described that will be eventually base for the object modeling. Segmentation accuracy of the simulated data was evaluated by measuring coordinates of the corners on the segmented patch boundaries. The overall RMSE(Root Mean Square Error) is equivalent to the average distance between points, i.e., GSD(Ground Sampling Distance).
3차원 레이저 스캐너는 두개안면부의 입체적인 영상을 구성할 수 있을 뿐만 아니라 컴퓨터의 조작을 통해 관찰이 용이하도록 원하는 위치로 회전과 축의 조정이 가능하여 면밀한 연조직 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 Vivid 900 (Minolta, Tokyo, Japan) 3차원 레이저 스캐너와 Rapidform 프로그램 (Inus Technology Inc., Seoul, Korea)을 이용하여 마네킨의 3차원 영상을 채득하여 촬영 과정의 오차를 평가하고 3차원 레이저 스캔 영상의 정밀도 및 확대율을 평가하였으며, 마네킨과 정상교합자, 제II급 부정교합자, 제III급 부정교합자의 3차원 레이저 스캔 영상에서 지정이 용이하고 반복 재현성이 높은 연조직 계측점을 제안하고자 하였다. 마네킨을 6회 반복 촬영한 결과 촬영 과정에서의 평균 오차는 X축은 0.16 mm, Y축은 0.15 mm, Z축은 0.15 mm였다. 마네킨의 실측치와 3차원 스캔 영상에서의 계측치를 비교하여 본 결과, 평균오차 0.37 mm, 확대율 0.66%로 나타났다. 3차원 스캔 영상에서 마네킨의 오른쪽 연조직 gonion을 제외한 26개의 연조직 계측점의 평균 오차가 2.0 mm를 넘지 않았으며 glabella, 연조직 nasion, endocanthion, exocanthionm, pronasale, subnasale, nasal alare, upper lip point, cheilion, lower lip point, 연조직 B point, 연조직 pogonion, 연조직 menton, preaurale 등이 평균 오차가 적었다. 제안된 연조직 계측점들은 3차원 레이저 영상에서 반복 재현성이 높고 지정이 용이하며 안면의 해부학적 특징을 나타내주는 점들로 두개안면 구조의 3차원적인 연조직의 분석을 위해 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
치과교정영역에서 컴퓨터기술의 발달로 안면 경조직 및 연조직의 3차원적인 분석이 가능해졌으며 이에 따라 교정환자의 진단과 치료계획 및 치료 후에 연조직의 3차원적인 평가가 가능하게 되었다. 그러나 안면 연조직의 3차원적 분석을 위한 표준화된 기준이 없고 임상적용이 가능한 진단 프로그램은 아직 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 3차원 진단 시 유용한 안면 연조직 계측점들의 3차원 계측치(X, Y, Z)를 제시하고, 이를 이용하여 설정된 길이, 각도 및 비율의 정상치를 제시하고자 한다. 3차원 촬영 기구로 비접촉식 3차원 레이저 스캐너를 이용하였으며, 한국 성인 정상교합 자 남녀 각각 30명(남자평균 20.1세, 여자평균 21.7세)을 연구대상으로 하였다. Rapidform 2004 프로그램(Inus Technology Inc., Seoul, Korea)으로 3차원 영상을 만든 후 3차원 입체영상에 soft tissue nasion을 원점으로 하는 좌표계(X축-좌우, Y축-상하, Z축-전후)를 설정하고, 29개의 계측점을 지정한 후 거리계측 45개 항목, 각도 8개 항목, 거리비율 29개 항목을 분석하였다. 각각의 계측점의 3차원 좌표(X, Y, Z)를 구하였으며 이를 바탕으로 각각의 계측항목을 계산하여 표준화하였다. 특히, 각도항목에서 transverse upper lip prominence (Ch(Rt)-ULPm-Ch(Lt))는 남자 $107^{\circ}$, 여자 $106^{\circ}$였고, transverse mandibular prominence (Go'(Rt)-Pog'-Go'(Lt))는 남녀 모두 $76^{\circ}$였다. Naso frontal angle (G-N'-Pn)은 남자 $142^{\circ}$, 여자 $147^{\circ}$, transverse nasal prominence (Zy(Rt)-Pn-Zy(Lt))는 남자 $112^{\circ}$, 여자 $116^{\circ}$로 남녀 간에 통계학적으로 유의차가 있었다 (p<0.05). 하안면고경 하방 2/3 (Li-Me')와 하악체길이(Go'-Me'), 입술고경(ULPm-Li)과 폭경(Ch(Rt)-Ch(Lt))의 비율은 각각 2/5로 나타났다. 관상기준평면에서 안면의 윤곽을 나타내는 계측점인 FT, Zy, Pn, ULPm, Li, Me'까지의 거리의 비는 -1/-1/1/0.5/0.5/-0.6였다. 또한 얻어진 자료를 이용하여 한국 성인 정상교합자의 3차원 안면 모델을 제작하였으며 이는 교정진단 또는 치료결과 비교 시 template로 활용될 수 있으리라 사료된다.
This study analyzes the foot shape of female high school students using 3D foot scan data based on a comparison with adult women (20s'-30s'). Data were collected from the foot anthropometry of 199 female high school students in Gwangju and Jeollanam-do. The right foot was measured indirectly by 3D laser scanner. There are 16 items in the foot anthropometric measurements. The $6^{th}$ Size Korea (measured by 3D scan data) is used for women's foot data. The results of the 3D measurements data investigation show that the foot length and foot width became longer and wider as the age increased. It is classified by three types after analyzing foot shape. Type 1 (28.1%) represented the shortest foot length, the narrowest foot width as well as the thick foot and long ankle shape. Type 2 (4.3%) represented the wide foot width such as the wide lateral ball width and semi-thickness shape. Type 3 (67.7%) referred to the widest foot width, flat foot and short ankle shape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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