• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.264-272
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• 2019

본 논문은 비디오로부터 추출한 프레임으로부터 3차원 인체 형상과 자세 복원을 수행하고 이를 시간 축에서 자연스럽고 부드러운 움직임을 나타내도록 보정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 비디오로부터 추출한 개별 프레임으로부터 convolutional neural network을 이용하여 관절의 위치와 인체의 윤곽을 추정한다. 인체의 형상 및 자세는 매개변수 기반의 3차원 변형가능 모델(morphable model)을 2차원 영상으로 투영후 정합하여 최적의 매개변수 값을 추정한다. 이 때 각 프레임에 대한 복원이 개별적으로 수행되면 시간 축에서 자세의 연속성과 체형의 일관성이 보장되지 못하고 올바르지 못한 복원 결과가 나타난다. 제안하는 기법은 이러한 문제점을 보완하기 위하여 각 프레임으로부터 복원된 3차원 변형가능 모델의 주성분 매개변수의 분석 및 보간을 수행한다. 실험결과 3차원 인체 복원에 오류가 발생한 프레임에 대해 이전과 이후 프레임들 사이의 관계를 통해 오류가 보정되어 개선된 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.224-230
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• 2015

This manuscript presents a real-time solution for 3D human body reconstruction with multiple RGB-D cameras. The proposed system uses four consumer RGB/Depth (RGB-D) cameras, each located at approximately $90^{\circ}$ from the next camera around a freely moving human body. A single mesh is constructed from the captured point clouds by iteratively removing the estimated overlapping regions from the boundary. A cell-based mesh construction algorithm is developed, recovering the 3D shape from various conditions, considering the direction of the camera and the mesh boundary. The proposed algorithm also allows problematic holes and/or occluded regions to be recovered from another view. Finally, calibrated RGB data is merged with the constructed mesh so it can be viewed from an arbitrary direction. The proposed algorithm is implemented with general-purpose computation on graphics processing unit (GPGPU) for real-time processing owing to its suitability for parallel processing.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1-11
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• 2020

가상착용기술은 온라인 의류 쇼핑 활성화를 위해 중요한 기술이다. 최근 이미지 기반 가상착용기술은 의상과 착용 대상 신체의 3차원 정보가 필요하지 않다는 실용성 때문에 큰 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 이미지 기반 알고리즘의 2차원 기하변형 방식의 한계로 인하여 대상 인물의 포즈와 의상 이미지의 형태가 큰 차이가 있는 경우 자연스러운 의상변형을 하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 3차원 인체 모델을 이용하여 2차원 의상 사진으로 부터 의상의 3차원 모델을 생성하고, 대상 인물의 자세와 체형에 맞게 3차원 변형 후 렌더링하고 대상 인간 이미지와 혼합을 통하여 가상착용 이미지를 생성할 수 있다. 기존 연구에서 사용된 VITON 데이터 세트를 사용한 실험 결과는 3차원 변형이 요구되는 경우에 2차원 이미지 기반 가상착용 결과들에 비교했을 때 자연스러운 결과를 보인다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.99-102
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• 2009

본 연구에서는 실제 기증받은 시체를 이용하여 인체의 각 구조물을 실제 모습 그대로 3D 이미지화하는 과정에 대해 알아보았다. 인체의 구조물을 3D 로 이미지화하는 과정은 다음과 같다. 먼저 시체를 0.2mm 간격으로 절단하여 절단면의 사진을 찍은 후, 각 절단면의 사진에서 각각의 구조물을 구역화하여 색칠을 한 후, 구역화한 이미지에서 외곽선을 추출하여 벡터 이미지를 만든다. 이 외곽선을 1mm 간격으로 쌓아 올린 후 그 표면을 재구성하여 3D 이미지로 변환하는 과정으로 진행되었다. 3D 이미지의 제작은 가슴 부위에 한정하여 이루어졌다. 인체의 해부학적인 모형을 3D 이미지로 시각화함으로써 얻는 효과는 일반인을 대상으로 인체의 내부에 대한 시각적인 호기심을 충족시켜주고 의학 상식을 넓히는데 도움을 줄 수 있을 것 이다. 또한 의대생들을 비롯한 의학 전문가들에게는 생생한 해부학 강의용으로도 활용 가능하다. 향후 Haptic 시스템을 이용한 의료 실습 어플리케이션과 접목될 수도 있을것이고, fMRI 데이터를 비롯한 타 데이터와의 융합을 통해 시각화하여 서비스 할 수도 있다. 이처럼 인체의 3D 모형은 의료분야에서 광범위하게 활용될 수 있는 데이터로써 그 가치를 지닐 것이다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권12호
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• pp.138-145
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• 2009

Custom medical treatment is being widely adapted to lots of medical applications. A technology for 3D modeling is strongly required to fabricate medical implants for individual patient. Needs on true 3D CAD data of a patient is strongly required for tissue engineering and human body simulations. Medical imaging devices show human inner section and 3D volume rendering images of human organs. CT or MRI is one of the popular imaging devices for that use. However, those image data is not sufficient to use for medical fabrication or simulation. This paper mainly deals how to generate 3D geometry data from those medical images. A new image processing technology is introduced to reconstruct 3D geometry of a human body vacancy from the medical images. Then a surface geometry data is reconstructed by using Marching cube algorithm. Resulting CAD data is a custom 3D geometry data of human vacancy. This paper introduces a novel 3D reconstruction process and shows some typical examples with implemented software.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.537-543
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• 2004

의학 영상 분야에서 인체에 대한 3차원 모델을 생성하는 데는 평행한 2차원 영상위에 있는 외곽선들로부터 원래 물체의 형상을 복원하는 방법이 일반적으로 사용된다. CT나 MR영상을 획득한 후 해부구조물에 대해서 구역화를 하면 외곽선 집합을 얻을 수 있다. 기존의 표면 재구성 알고리즘은 외곽선을 단순 정합이 가능한 부분과 클레프트(cleft)를 나누어 처리하는데, 클레프트를 처리하는 시간이 오래 걸리기 때문에 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 분기(branch)가 없는 단순영역을 형태에 관계없이 한번에 타일화하고, 분기가 있는 경우에는 한 외곽선의 정점들을 대응하는 외곽선들의 정점개수와 분포를 고려하여 분할함으로써 간단하고 신속하게 타일화하는 방법을 제안한다. 이 기법을 이용하여 해부구조물의 3차원 모델을 생성하는 표면 재구성 시스템을 구현하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권8호
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• pp.164-170
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• 2004

The skin movement artifacts are referred to as the relative motion of skin with respect to the motion of underlying bones. This is of great importance in joint biomechanics or internal kinematics of human body. This paper describes a novel experiment that measures the skin movement of a hand based on MR(magnetic resonance) images in conjunction with surface modeling techniques. The proposed approach consists of 3 phases: (1) MR scanning of a hand with surface makers, (2) 3D reconstruction from the MR images, and (3) registration of the 3D models. The MR images of the hand are captured by 3 different postures. And the surface makers which are attached to the skin are employed to trace the skin motion. After reconstruction of 3D models from the scanned MR images, the global registration is applied to the 3D models based on the particular bone shape of different postures. The results of registration are then used to trace the skin movement by measuring the positions of the surface markers.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-25
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• 2019

본 논문은 단일 이미지를 패션쇼 워킹 영상으로 변환하는 기술을 소개한다. 일반인이 가상으로 패션모델이 되어 보는 흥미로운 응용일 뿐 아니라, 나아가 가상 착용기술과 함께 결합하게 되면 의상착용결과의 동적인 확인이 가능한 기술이다. 본 논문에서 사용한 기술은 이미지에서 3차원 인간신체 모델을 추정 복원해 주는 SMPLify 기법에 기초하여, 인체 모델에서 의상을 포함한 사람으로 모델을 확장하고, 이에 애니메이션 기법을 적용하여 구현되었다. 인체와 의상을 포한한 사람의 3차원 모델은 2차원 이미지 상에서 기하변형과 깊이정보를 사용하여 복원하였다. 패션 데이터 셋에 적용해 본 결과 정자세의 경우에는 성공적인 수준의 결과를 보였으나, 상용수준의 성능을 위해서는 이미지의 분할 기술, 매핑기술 및 가려진 영역의 복원기술 등 선 후처리 기술에 보완이 필요한 것으로 확인되었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.40-50
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• 2019

최근에는 증강 현실 기술과 가상 현실 기술이 사용되는 의료 영상 분야에서 Low-end 시스템에 대한 정확한 인체 모델을 시각화하는 것이 중요하다. 모델의 기하구조를 줄이면 원래 모양과 다른 점이 나타나고 그 차이를 오류로 간주한다. 따라서 기하구조를 축소하면서 오류를 최소화해야 한다. 본 연구에서는 CT 나 MRI 등의 단층 영상에서 인체 장기에 해당하는 영역을 분할하여 3 차원 기하학적 모델을 생성함으로써 다중 해상도의 상세 단계 모델의 재구성 방법을 구현했다. 실험에서 가상 현실 플랫폼은 척추 영역을 재구성한 모델의 모양을 검증하기 위해 구축되었다. 가상 현실 플랫폼을 이용하여 3D 인체 모델과 환자 정보를 확인할 수 있다.

• 핵의학기술
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• 제15권1호
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• pp.58-64
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• 2011

SPECT 영상에서의 resolution recovery를 기반으로 하는 3D 재구성 기법은 detector면으로부터 거리에 의한 공간적 blur를 보상하여 높은 spatial resolution과 contrast를 가지는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 재구성 기법 중의 하나인 Philips사의 Astonish 프로그램을 phantom 실험을 통하여 기존의 재구성 기법과 비교, 평가하고 임상적 유용성을 높이고자 하였다. Skylight SPECT system (Philips)에서 NEMA IEC PET body phantom과 Flanges Jaszczak phantom (Data Spectrum corp.)을 이용하여 시간과 거리에 따른 4가지의 다른 입력 조건에서 실험을 실시하였다. 가까운 거리와 먼 거리 (짧은 거리보다 10 cm 더해진 거리)에서 각각 full time (40 kcts/frame)과 half time (full time의 절반)을 적용하여 영상을 얻고, iteration 수에 변화를 주어 MLEM, 3D-OSEM, Astonish로 영상을 재구성하였다. NEMA IEC PET body phantom의 각 sphere에서 background variability에 따른 contrast ratio의 변화양상을 확인하고 각 재구성 기법에서의 최적의 iteration 수를 찾아보았다. 이로부터 얻은 최적의 iteration 수를 Jaszczak phantom 영상의 재구성에 적용하여 비교해보고 실제 환자의 myocardial SPECT data에 대하여 육안적 평가를 실시하였다. 전반적인 contrast ratio는 Astonish가 MLEM과 3D-OSEM보다 높았다. 직경 37 mm의 가장 큰 hot sphere에서 짧은 거리에서는 Astonish가 MLEM과 3D-OSEM보다 각각 27.1%와 17.4%의 더 높은 contrast ratio를 보였고, 먼 거리에서는 40.5%와 32.6%로 더 높았다. 그러나 시간에 따른 변화의 차이는 크게 나타나지 않았다. 또한, 육안적 평가에서 Astonish가 다른 두 재구성 기법에 비하여 더 좋은 영상을 보였다. 이 실험에서는 정량적 분석 및 육안적 평가를 통하여 Astonish가 기존의 영상 재구성 기법인 MLEM과 3D-OSEM에 비하여 시간을 단축시켜 업무의 효율성을 높일 뿐만 아니라 질적으로도 우수한 영상을 구현하여 임상적으로 신뢰성이 높은 검사 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.