3차원 인체 스캐너로부터 얻어진 인체형상데이터는 여러 인체에 대한 3차원 평균 모델을 만들어 내는 등의 통계적 분석이나 자세 변경을 위해 필요한 내부 골격 구조와 골격과 피부조직 사이의 관계 등을 계산해 내기 어렵다. 또, 이러한 통계적 분석을 위해서는 각 모델 간의 상응 관계가 확립되어야 하지만 스캐너로부터 얻어진 인체 형상 데이터들은 측정 환경이나 대상에 따라 각각이 서로 상이한 기하학적 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 템플릿 모델을 3차원 인체데이터에 맞도록 변형함으로써 다수의 인체 형상에 대하여 토폴로지를 일치시키도록 한다. 3차원 인체 데이터에 대해 템플릿 모델이 가장 근사한 형상이 되도록 하는 변형을 자동으로 찾아내기 위해서 표면 위에 정의된 특징점들을 사용한다. 또한, 기존에 찾아둔 특징점군 및 변형정보 데이터가 충분히 많다면 새로운 변형을 계산하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 이렇게 상응 관계가 확립된 모델들은 삼차원 벡터 공간의 점들의 집합으로 표현 및 통계적 분석이 가능하게 된다.
한국인의 인체 절단면 영상으로부터 인체의 3차원 데이터를 생성하였다. 다양한 종류의 3차원 렌더링 영상을 제작하고 이를 기반으로 하는 웹 기반정보시스템을 구축하였다. 인체 영상 정보시스템은 크게 렌더링에 필요한2차원 데이터를 생성하는 단계, 3차원 렌더링 데이터를 생성하는 단계, 영상을 데이터베이스화하고 이를 서비스하기 위한 시스템 구현 단계의 세 부분으로 나눌수 있다. 렌더링을 위한 2차원 영상처리는 절단면 영상의 분할과 정렬을 포함한다. 분할은 절단면 영상에 보여지는 인체의 부위를 구분하도록 하는 절차이고, 정렬은 왜곡된 영상 위치를 바로잡기 위한 절차이다. 3차원 렌더링은 절단면 영상들로부터 3차원 모델의 뷰를 생성하는 절차이다. 병렬처리를 통한 광선 추적 볼륨 렌더링 기법을 사용하여 잘라보기 및 돌려보기 렌더링 뷰를 생성한다. 각 절단면 영상 및 렌더링 영상은 인체영상 브라우저 및 검색기가 접근할 수 있도록 웹 시스템에 로드 하였다. 브라우저는 인체의 위치를 시각적으로 탐색 할 수 있도록 구현되었다. 각 단계별 기술적인 내용을 소개한다.
3 차원 인체 스캔 차원 기술의 활용도는 정확도의 개선과 가격의 저렴화로 인해 산업계에서 점점 부각되고 있다. 이런 인체 스캔 데이터의 활용도를 높이기 위해서는 인체 스캔 데이터의 기준점 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 자동으로 인체 스캔 데이터의 기준점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 여러 인체 스캔 데이터들을 활용하여 주성분 분석을 하고 최적화를 거쳐 마커 없는 매칭을 수행한다. 최종적으로는 생성된 인체 모델의 위상 구조에서 기준점을 추출한다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.
국가 과학기술 경쟁력 재고를 위하여 R&D기관에서 생성되는 연구데이터를 종합적으로 관리하고 서비스하는 데이터 관리/서비스 시스템의 개발의 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 VKH (Visible Korean Human) 데이터를 3차원으로 시각화 서비스하는 플랫폼을 제안하고 구현한다. VKH 데이터는 사망과 동시에 급속 냉동한 인간의 신체를 0.2mm 간격으로 절단하며 촬영한 방대한 양의 실사 이미지 데이터베이스이며, 전통적인 생물학, 의학 분야의 연구뿐만 아니라, 현실감 있는 3D 이미지 구축을 위한 기반 데이터로 이용되고 있다. VKH 데이터 기반의 3D 데이터 시각화 플랫폼은 사용자 접근 편의성을 위하여 웹을 기반으로 구현되고, 트리 형식의 인체 구조 온톨로지와 연동하여 해당하는 인체 구성 요소를 체계적으로 관찰하는 기능, 사용자의 원하는 인체 구성 요소들만을 3D 화면에서 조합하고 관찰하는 기능, 위키피디아 백과사전을 참조하는 기능을 포함한다. 현재 인체의 머리 부분 3D 데이터를 대상으로 플랫폼이 구축되고 있으며, 향후 전체 인체를 대상으로 서비스할 예정이다.
본 연구는 3D레이저 스캔 방식으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 하여 인체의 여러 동작들에 대한 애니메이션 모듈 구현을 목표로 하였다. 이를 위하여 애니메이션 회전을 위한 기준점인 인체의 골격 기준점을 추출하고 추출된 기준점을 이용하여 골격을 잡고 각 골격에 따른 계층트리를 구성하였다. 구성된 계층트리의 골격에 해당되는 오브젝트 정점들을 골격과 연결하고 주어진 애니메이션 3차원 정점들에 행동 패턴을 적용하여 스캔데이터에 애니메이션을 구현하였다.
본 연구에서는 PC상에서 인체 3차원 데이터에 상하의 의류를 중첩 착의하는 가상 착의 시스템을 소개한다. 이를 위하여, 레이저 스캔 방식으로 얻은 인체 3차원 데이터와 의류 앞뒷면의 모습을 촬영하여 얻은 의류 디지털 데이터를 이용한다. 2차원의 앞뒷면 의류 디지털 데이터에는 의류 소재 내 질점 간의 장력이 반영되었고, 인체 데이터에의 착의 과정에는 마찰력과 중력을 적용해 주었다. 하의 착용 시에는 마찰력과 중력에 추가적으로 혁대 개념을 도입하여 흘러내리는 의류를 고정하였고, 하의를 착의한 인체데이터위에 상의를 착의하는 중첩 착의 방법을 제시하였다. 본 시스템이 지닌 장점은 복잡한 패턴을 이용하여 착의하는 다른 연구와 달리, 의류의 앞뒷면만을 이용하여 착의하면서도 현실감은 뒤지지 않는다는 것에 있다. 현재 의류전자상거래 시 의류의 앞뒷면만을 전시하여 판매하는 방법과 유사한 방식으로 온라인 판매가 이루어지나, 착의 모습을 제공할 수 없는 기존 방식과 달리 3차원의 착의 모습까지 제공하게 되어, 의류 판매의 방식을 바꾸게 할 것으로 기대한다.
3차원 어패럴 캐드 시스템은 의복 생산 공정의 자동화를 위해 꾸준히 연구되고 있다. 이러한 어패럴 캐드 시스템의 주요한 목표 중의 하나가 소량 주문 생산에의 대응이다. 그런데 인체의 형태는 매우 다양하므로 개개인의 인체 형태에 대응하는 적합한 의복 디자인을 위해서는 먼저 정확한 인체 형태의 정확한 계측이 필요하다. 인체 데이터의 3차원적인 제품들인 계측은 그동안 많은 연구가 이루어져 상업화된 제품도 다수 출시되었다. (중략)
인체 데이터를 살펴볼 수 있는 환경은 의학적으로 중요하고, 교육적으로도 필요하다. 의대 학생의 경우 인체 데이터를 사용해서 실습을 해 볼 수 있다면, 실제 수술 등의 의료 행위에 큰 도움을 받을 수 있다. 인체 데이터 시뮬레이션을 하기 위해서는 여러 수준의 시스템이 필요하다. 첫 단계가 데이터를 시각화하여 관찰할 수 있는 환경을 제공하는 시각화 플랫폼이다. 본 논문에서는 기존 시각화 플랫폼을 이용하여 인체 데이터를 보여주는 변환 방식에 대해서 밝힌다. 기존에는 기계적인 제약 사항으로 인해 많은 양의 3차원 데이터를 인터넷을 통한 서비스에 어려움이 있었다. 현재는 개인 피씨의 성능 향상에 의해 3차원 데이터도 인터넷으로 일정 부분 서비스가 가능하다. 시각화 플랫폼을 현재의 환경에서 활용하여 인체 데이터를 관찰할 수 있도록 구현하는 것이 본 논문의 목표이다.
본 논문에서는 휴대전화기에 의한 인체 영향을 FDTD (시간영역 유한차분법) 해석할 수 있도록 한국인 표준 에 알맞는 인체 두부의 FDTD 모텔 제작 방법을 소개하였다. 한국인 표준에 알맞은 사람의 두부를 MRI 촬영한 다음.2차원 MRI 영상 데이터를 이용하여 2차원 segmentation을 하였다. segmentation은 반자동법을 적용하였 으며 제작된 2차원 se밍nentation 데이터를 토대로 $1mm\times1mm\times1mm$크기의 3차원 고해상도 segmentation 데이터를 제작하였다. 3차원 고해상도 segmentation 데이터를 이용하여 휴대전화기의 사용 상황에 어올리도록 다양한 각도로 기울인 인체 두부의 FDTD 모델을 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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