• The Journal of the Korean dental association
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• v.58 no.11
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• pp.700-712
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• 2020

The conventional mouthguard fabrication process consists of elastomeric impression taking and followed gypsum model making is now into intraoral scanning and direct mouthguard 3D printing with an additive manufacturing process. Also, dental professionals can get various diagnostic data collection such as facial scans, cone-beam CT, jaw motion tracking, and intraoral scan data to superimpose them for making virtual patient datasets. To print mouthguards, dental CAD software allows dental professionals to design mouthguards with ease. This article shows how to make 3D printed mouthguard step by step.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• v.1 no.1
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• pp.32-36
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• 2014

Reconstruction of the maxilla is quite a difficult challenge for reconstructive surgeons. The maxilla is the most important part of the midface, which contributes to facial esthetics, mastication, swallowing, speech, supporting orbital contents and sinus function. Free fibular flap is most versatile to reconstruct jaw bone because of its adequate length, containing both soft and bony tissues and acceptance of dental implants. In this case report, a reconstruction of the maxilla using free fibular flap and dental implants is described in which rapid prototype was used before surgery to simulate the final prosthetic results.

• The korean journal of orthodontics
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• v.43 no.4
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• pp.201-206
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• 2013

This article describes the orthodontic treatment of a 25-year-old Korean female patient with anterior crowding, including palatally displaced lateral incisors. Her facial profile was satisfactory, but 3.5 mm of maxillary anterior crowding was observed. To correct this crowding, we decided to minimize the use of the conventional fixed orthodontic appliances and employed a less bulky and more aesthetic appliance for applying light continuous force. We determined the final positions of the maxillary teeth via a working model for diagnostic set up and achieved space gaining and alignment with simple Ni-Ti spring and stainless steel round tubes. Tooth alignment was achieved efficiently and aesthetically without the conventional brackets.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.12
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• pp.1591-1600
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• 2007

Camera position information from 2D face image is very important for that make the virtual 3D face model synchronize to the real face at view point, and it is also very important for any other uses such as: human computer interface (face mouth), automatic camera control etc. We present an algorithm to detect human face region and mouth, based on special color features of face and mouth in $YC_bC_r$ color space. The algorithm constructs a mouth feature image based on $C_b\;and\;C_r$ values, and use pattern method to detect the mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face side boundary information to determine the camera position. Experimental results demonstrate the validity of the proposed algorithm and the Correct Determination Rate is accredited for applying it into practice.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.9
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• pp.705-709
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• 2009

In this paper, we propose 3d face modeling using two orthogonal views of 2D face images and automatically facial feature extraction. Th proposed technique consists of 2 parts, personalization of 3d face model and texture mapping.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.343-345
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• 2001

본 논문에서는 얼굴 인식 시스템에서 정면 얼굴 영상의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개한다. 얼굴 인식 시스템은 얼굴 요소의 특징 을 이용하여 자동으로 얼굴을 구별하는 시스템이며, 얼굴 요소로는 눈, 코, 입과 눈썹을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동적 모델을 이용하여 눈과 입을 관심영역으로 하여 이 영역을 세 단계로 나누어 추출한다. 첫 번째로 전체 얼굴 모델을 이용하여 similarity 변환을 적용하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는다. 두 번째 단계에서는 얼굴 근처에서 각각의 눈, 입 모델을 비선형 변환을 적용하여 정확한 눈과 입을 찾는다. 최종 단계에서는 이렇게 맞춘 모델로부터 전체 모델을 변형시킨 후에 변형전과 후의 적합성을 판단하여 최종 위치를 정한다. 제안한 알고리즘을 130명의 영상에 대하여 적용한 결과 눈을 정확하게 추출한 경우는 120명이고, 입을 정확히 추출한 경우는 119명이었다. 본 논문에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 일반적인 모델 방법에 특정 목적에 적합한 모델을 혼합한 방법으로 일반적인 모델만을 적용한 방법과 프로젝션 분석 등의 특정 목적만을 위한 방법보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.416-419
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• 2006

본 논문에서는 음성 속도를 고려한 새로운 립싱크 방법에 대해서 제안한다. 실험을 통해 구축한 데이터베이스로부터 음성속도와 입모양 및 크기와의 관계를 퍼지 알고리즘을 이용하여 정립하였다. 기존 립싱크 방법은 음성 속도를 고려하지 않기 때문에 말의 속도와 상관없이 일정한 입술의 모양과 크기를 보여준다. 본 논문에서 제안한 방법은 음성 속도와 입술 모양의 관계를 적용하여 보다 인간에 근접한 립싱크의 구현이 가능하다. 또한 퍼지 이론을 사용함으로써 수치적으로 정확하게 표현할 수 없는 애매한 입 크기와 모양의 변화를 모델링 할 수 있다. 이를 증명하기 위해 제안된 립싱크 알고리즘과 기존의 방법을 비교하고 3차원 그래픽 플랫폼을 제작하여 실제 응용 프로그램에 적용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.408-410
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• 1998

동영상에서 얼굴의 움직임을 이해하는 것은 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 이루는 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 2차원 동영상에서 얼굴요소 및 얼굴의 움직임을 측정하기 위해 optical flow를 통해 매개변수화된 움직임 벡터를 추출한다. 그리고 나서, 이를 소수의 매개변수들의 조합으로 만들어 얼굴의 움직임에 대한 정보를 묘사할 수 있게 하였다. 매개변수화된 움직임 벡터는 얼굴 및 얼굴 요소의 특징에 따라 다른 벡터 모델을 사용한다. 2차원 동영상에서 매개변수화된 움직임 벡터는 매 프레임마다 갱신되어 각 프레임에서 얼굴 및 얼굴 요소의 위치를 파악한다. 또한, 갱신된 벡터의 매개변수 조합으로 만들어 확인된 움직임에 대한 정보가 3차원 얼굴모델에 전달되며 3차원 얼굴 모델의 단위행위(Action Unit)와 연결되어 2차원 동영상에서의 얼굴 움직임을 합성할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.613-615
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• 2001

본 논문은 동영상 내의 얼굴을 특정인 얼굴로 자동 변환 및 정합하는 기술을 제안한다. 얼굴에 나타난 동작이나 표정은 높은 자유도로 인하여 기존에 사용되어온 2차원적이고 고정된 물체 위주의 동영상 정합 기술로는 자연스러운 결과물을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 입력 받은 정면 유사방향의 사진으로부터 3차원 얼굴 모델을 복원한다. 각 프레임에 등장한 얼굴의 3차원 방향을 추출하여 복원한 3차원 얼굴 모델에 적용한 후 대체할 얼굴 영역에 저합시킨다. 정합 과정 시 비디오 프레임 내의 조명효과와 얼굴색 등을 분석하고 3차원 얼굴 모델에 블렌딩하여 비디오 프레임과 자연스럽게 정합할 수 있도록 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.5 no.3
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• pp.575-591
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• 2011

We present a novel active contour-based two-pass approach to extract smooth feature regions from a triangular mesh. In the first pass, an active contour formulated in level-set surfaces is devised to extract feature regions with rough boundaries. In the second pass, the rough boundary curve is smoothed by minimizing internal energy, which is derived from its curvature. The separation of the extraction and smoothing process enables us to extract feature regions with smooth boundaries from a triangular mesh without user's initial model. Furthermore, smooth feature curves can also be obtained by skeletonizing the smooth feature regions. We tested our algorithm on facial models and proved its excellence.