Purpose: Dr. Marquardt made the facial 'phi' mask using golden ratio. Most class III patients have bulky faces and want a smaller face. Using a facial golden mask, this study estimated and compared frontal photographs before and after operation for soft tissue measurement. The golden mask can be considered as a reference tool for facial esthetic analyses especially in lower face. Methods: Forty patients who had undergone orthognathic surgery at Samsung Medical Center from January 2006 to December 2009 were included in this study. These patients had Class III malocclusion. Lateral cephalometric radiographs, frontal clinical photos of pre-op and 8~12 month later post-op, and the facial 'phi' mask using golden ratio, were used for analysis. Reduction of the lower face area, occlusal plane changes, amounts of mandible setback and amounts of maxilla posterior impaction were estimated. Results: Lower facial reduction ratio and mandibular setback amounts were significantly different between 1-jaw and 2-jaw groups. Average postoperative changes in the area of lower face between bilateral sagittal split ramus osteotomy (BSSRO) and BSSRO combined maxilla posterior impaction were compared by using an independent simple t-test and $P$ value was 0.016. Therefore, the lower facial reduction ratio and mandibular setback amount were significantly different in maxilla posterior impaction. Conclusion: The two-jaw surgery group showed more reduction of the lower facial area than the 1-jaw surgery group. The amount of lower facial reduction was more related with the amount of mandibular setback. There was no significant relation in lower facial reduction with amount of maxilla posterior impaction, pre-op occlusal plane, post-op occlusal plane and the mandibular angle. A relationship between the change in the lower facial area and the amount of maxilla posterior impaction or the change of mandibular angle occlusal plane at pre-op could not be found because of the difference in the amount of setback between two groups.
III급 부정교합은 전치가 수평적으로 반대로 물리는 양상 때문에 치과의사뿐만 아니라 일반인에 의해서도 쉽게 발견되므로 비교적 조기에 치과를 찾는 빈도가 높다. 이러한 III급 부정교합 치료 시에 치과의사들이 사용할 수 있는 방법은 여러 가지가 있을 수 있으며 그 중 정형적 Face mask는 III급 부정교합에 기여하는 모든 요소 즉, 상악골 후퇴, 하악전돌, 낮은 전방하안면고경에 전반적으로 영향을 미치기 때문에 가장 폭넓게 적용가능하고 가장 짧은 기간에 극적인 결과를 나타내기 때문에 대부분의 발육중인 III급 증례에 적용될 수 있다. 이에 본원에 내원한 III급 부정교합 환아에서 Face mask를 적응함으로써 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 전치부 반대 교합이 상악골의 전방이동 하악골의 후하방 회전에 의해 해소되었다. 2. 경조직, 연조직에서 안모의 개선이 나타났다.
전 세계에서 코로나바이러스의 대유행으로, 보건위생용품인 마스크는 점점 생활 속 필수방역용품으로 바뀌었다. 그래서 마스크는 개인위생용품에서 점차 사회적 용품이 되었고, 디자인에서 '사용자 중심디자인'의 경향이 강하다. 본 논문은 우선 시장에서 판매되고 있는 보건용 마스크를 연구대상으로 '사용자 중심디자인'의 개념에서 마스크의 외관과 색상 등 디자인 요소를 분석한다. 다음으로, 표본분석법, 페르소나(persona) 분석법, 점 위도 분석법으로 추출한 표본과 수집한 데이터를 대상으로 분석해 '사용자 중심디자인', '구매 경향성' 및 '보건용 마스크' 사이의 관계를 찾아낸다. 사용자가 마스크를 구매할 때 선택한 디자인 요소를 분석하여 사용자 중심디자인 방안을 탐구한다. 여기에는 사용자가 마스크를 구매할 때 마스크의 형태와 색상의 선택과 마스크 디자인 요소 간의 상관관계에 관한 연구는 앞으로 마스크 디자인할 때 디자인의 공백점을 찾을 수 있고 참고할 가치가 있다.
성장기 아동의 상악골 전방 견인을 이용한 치료 효과 중 하악골의 후하방 회전은 III급 골격관계를 개선시키지만 하안모의 길이가 길어져 face mask가 장안모 환자에게는 비적응증 이라는 것이 선학들의 일반적 견해였다. 그러나 실제로 하안모의 길이를 분류 기준으로 삼아 이에 따른 치료 효과를 비교한 연구는 부족한 실정이며 경조직 변화에 따른 연조직 변화의 연구 또한 미비하였다. 본 연구에서는 상악골 열성장을 보이는 성장기 골격성 III급 부정교합 환자 44명을 Ricketts의 lower facial height (LFH)기준에 따라 LFH가 정상 수치 이상인 군(1군)과 미만인 군(2군)으로 분류하여, 상악골 전방 견인 시 두 군간의 경조직, 연조직 치료 효과를 비교하고 경조직과 연조직의 상호 관계를 비교 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 상악의 경조직, 연조직 전방 이동량은 두 군간에 유의한 차이가 없었다. 하악의 경조직 후방이동량은 두 군간에 유의한 차이가 없었으나 연조직 후방이동량은 2군에서 더 크게 나타났다. 하안면의 경조직 수직 비율 변화는 두 군간에 유의한 차이가 없었으나 연조직 수직 비율 변화는 2군에서 더 크게 나타났다. 상악과 하악의 전후방적 경조직, 연조직 변화는 유의한 상관관계를 갖는 반면 수직적 하안면 비율 변화는 유의한 상관관계를 갖지 않았다. 위의 결과들을 고려해 볼 때 Face mask 사용 결과 상악골의 전방 이동과 하악골의 후하방회전이 일어났으며 하악의 연조직 후방 이동량은 단안모에서 더 크게 나타났다.
코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.
최근 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)의 연구는 GAN(Generative Adversarial Net)과 인코더-디코더(encoder-decoder) 구조를 활용하여 사실적인 결과를 얻고 있다. 최신 연구 중 하나인 SaGAN(Spatial attention GAN)은 공간적 주의 기제(spatial attention mechanism)를 활용하여 얼굴 영상에서 원하는 속성만을 변경할 방법을 제안하였다. 그러나 불충분한 얼굴 영역 정보로 인하여 때로 부자연스러운 결과를 얻는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점을 개선하기 위하여 유도 마스크(guide mask)를 학습에 활용하고, 다중작업 학습(multitask learning) 접근을 적용한 개선된 SaGAN(MSaGAN)을 제안한다. 폭넓은 실험을 통해 마스크 손실 함수와 신경망 구조에 따른 얼굴 속성 편집의 결과를 비교하여 제안하는 방법이 기존보다 더 자연스러운 결과를 효율적으로 얻을 수 있음을 보인다.
Objectives: Wearing medical masks has been recommended since the declaration of coronavirus disease-19 (COVID-19) as a pandemic disease. Certified medical masks are evaluated according to filtration efficiency and facial inhalation resistance. However, some people use non-certified common masks. This study aimed to evaluate various non-certified commercial masks based on the certification criteria for medical masks. Methods: Twenty mask products (three anti-droplet, three disposable dental, eight fashion, three cotton, and three children's masks) were selected. For performance evaluation, filtration efficiency and facial inhalation resistance tests were conducted. The evaluation method followed the certification method for KF-certified masks of the Ministry of Food and Drug Safety (MFDS) and the N95 respirator of the National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH). Results: None of the 20 masks met the KF94 certification standard set by the MFDS. Four and three masks respectively met the KF80 certification standard and the N95 standard of NIOSH. Filtration efficiency was significantly higher in three-layer masks than in single layer masks. Pleated-type masks had higher filtration efficiency than cone-type masks. There was no correlation between the structure of masks and facial inhalation resistance. Conclusion: While no masks complied with the KF94 certification standard, a few masks met the KF80 and the N95 certification standards of NIOSH. Although some people wear non-certified commercial masks, protection from aerosols is not guaranteed by such masks. Evaluation of the protection efficiency of non-certified mask against microbiological infection is needed for the prevention of infectious disease.
Purpose: All masks are created by craftspeople. Accordingly, most masks are generally predictable in dimensions, and the portraitures usually depict the faces and heads of humans. The authors found some masks representing the features of facial asymmetry, such as hemifacial microsomia and rerely lateral facial cleft. Methods: Reviewing the legends of wearing masks with a medley of grotesque features, the authors could deduce the tone of society in those days. Results: A mask, 'crooked mouth', of Native Americans shows typical lineament of hemifacial microsomia. The deformity of the face was legendarily regarded as resulting from trauma caused by either 'one's fault' or a 'curse of God'. 'Grandmother' mask, used in the Korean masque dance of the Kosung province and Sooyoung province also shows the typical features of hemifacial microsomia which represent the old, deserted wife. 'Kori sanni yakka' mask in Sri Lanka, shows the facial asymmetry. In the legend, the child who became demon captured humans and caused illness through wind, phlegm, and bile to revenge on his father who killed his mother by deception of her maid. Conclusion: The authors presume that the victims of severe facial asymmetry were treated contemptuously at that time.
얼굴 인식 및 얼굴 생성이 다양한 분야에서 큰 주목을 받고 있지만, 얼굴 이미지를 모델 학습에 사용하는데 따른 개인 정보 문제는 최근 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 소수의 실제 얼굴 이미지와 안면 마스크 정보로부터 다양한 속성을 가진 얼굴 이미지를 생성함으로써 개인 정보 침해 이슈를 줄일 수 있는 얼굴 편집 네트워크를 제안한다. 다수의 실제 얼굴 영상을 이용하여 얼굴 속성을 학습하는 기존의 방법과 달리 제안하는 방법은 얼굴 분할 마스크와 얼굴 부분 텍스처 영상을 스타일 정보로 사용하여 새로운 얼굴 이미지를 생성한다. 이후 해당 이미지는 각 참조 이미지의 스타일과 위치를 학습하기 위한 훈련에 사용된다. 제안하는 네트워크가 학습되면 소수의 실제 얼굴 영상과 얼굴 분할 정보만을 사용하여 다양한 얼굴 이미지를 생성할 수 있다. 실험에서 제안 기법이 실제 얼굴 이미지를 매우 적게 사용함에도 불구하고 새로운 얼굴을 생성할 뿐만 아니라 얼굴 속성 편집을 지역화하여 수행할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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