Purpose: For a minor degree of mandibular prognathism, mandibular anterior segmental osteotomy (ASO), usually extracting the bilateral premolars, has been performed frequently to correct malocclusion of the anterior teeth. Preoperative planning using cephalometry and a dental model is very important for such a orthognathic surgery. Depending on the specific preoperative mock surgery with the dental model, ASO, with ipsilateral unitooth extraction, is defined to be feasible and performed for ten patients. The comparisons of its preoperative and postoperative analysis of clinical photographs, dental casts, and lateral cephalograms, for soft tissue profiles, skeletal and dental relationships are described in the following, and its clinical applications are noted. Methods: From March 1, 2004, to March 31, 2006, We performed 10 mandibular ASO by extraction of ipsilateral unitooth to improve their lower facial profiles and the lip relationships. Patient age ranged from 19 to 33 years, with a mean age of 25.6 years. Two were males and eight were females. Results: All patients were satisfied with aesthetic and occlusal changes postoperatively. Significant and persistent decrease in the SNB and interincisal angle were observed in the postoperative cephalometries. The soft tissue profiles also were improved and near Ricketts's esthetic line. Other combined procedures include nine genioplasties, two rhinoplasties, and one blepharoplasty. One patient complained of transient unilateral inferior mental nerve paresthesia. There were no other significant complications or relapses throughout the follow-up period(6-20 months). Conclusion: Mandibular ASO, extracting the ipsilateral unitooth, was performed for ten patients to correct mild mandibular prognathism. The amount of setback of the mandibular anterior portion was 2 to 3 mm, and satisfactory results were obtained combined with genioplasties.
현대 사회에서 인간관계는 사회생활은 물론 개인의 성공여부를 판단하는 중요한 요소로 많은 관심을 받고 있다. 이러한 시대적 변화에 대응하기 위해 상대방의 성격을 미리 예측하고 적절한 관계를 유지하기 위해 다양한 방법들이 이용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 면접 시스템 적용을 위해 20대 남성의 얼굴 영상에서 인중, 입 및 귀의 형태를 추출하여 5대 성격 유형별 특정과의 상관성 분석 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 안면 및 측면 영상을 수집하여 Visual C++을 통해 인중, 입, 귀의 영역을 추출하고 인중 비율, 입의 크기 및 귀의 형태에 따른 결과값을 도출하여 5대 성격 유형별 집단과의 비교, 분석을 수행하였다. 결과적으로 5대 성격 유형에 따라 인중 비율, 입의 크기 및 귀의 형태적 결과값을 통해 유의성을 도출하였다.
무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.
AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.
본 논문에서는 수화 인식을 위한 얼굴 및 손 추적시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 검출 및 추적 단계로 구분된다. 검출 단계에서는 신호의 주체인 얼굴과 손에 위치한 피부 특징을 이용하였다. CbCr 공간에서의 타원 모델을 구성하여 피부 색상을 검출하고 피부 영역을 분할한다. 그리고 크기와 얼굴 특징을 이용하여 얼굴과 손 영역을 정의한다. 추적 단계에서는 동작 추정을 위하여 첫 번째 손 영역으로 예측된 다음의 손위치를 연산함으로써 두 번째 손의 영역을 유도해낸다. 그러나 갑작스런 움직임의 속도 변화가 있을 경우 연속된 프레임에서 추적된 위치는 부정확하였다. 이러한 점을 해결하고자 손 영역에 대하여 반복적인 재연산을 수행하여 적응적으로 영역을 찾음으로써 오차를 보정하도록 하였다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 4%의 처리 시간이 증가된 반면, 예측 오차는 96.87%까지 감소시킬 수 있었다.
손동작 인식을 통하여 컴퓨터 프레젠테이션을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 손 동작의 다양한 운동 형태를 인식, 구분함으로써 부가적인 제어용 장치 없이 프레젠테이션을 제어한다. 손동작의 인식을 위하여 얼굴영역 검출과 손영역 검출을 시행한다. 하르분류기(Haar classifier)를 이용하여 얼굴영역을 검출하며, HSV 컬러모델상에서 피부 색상 정보에 따라 손영역을 검출한다. 얼굴 영역은 손동작의 시작과 끝, 동작의 크기 및 방향을 판단하는 기준으로 삼는다. 얼굴 영역으로부터 가로, 세로 중심축을 설정하고 제안하는 모션 식별룰에 따라 다양한 손동작을 인식하고 컴퓨터 제어에 이용한다. 약 1200회의 동작 인식 실험에서 97.2%의 인식률을 얻어 제안하는 알고리즘이 유효함을 확인하였다.
스톱모션은 실재 공간에서 직접 사물에 움직임을 부여할 수 있는 특성에 의하여 움직임에 대한 3차원적 감각을 익힐 수 있기 때문에 애니메이션 교육의 기초 과정으로서 반드시 다루어져야할 분야라 할 수 있다. 하지만 기존의 스톱모션 교육이 대부분 단편애니메이션을 제작하는 형식으로 이루어져 있기 때문에, 학생들은 졸업 후 산업현장에서 '움직임'에 대하여 재교육을 받아야하는 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 최소 한 한기(16주)과정의 기초 움직임에 대한 보다 체계적인 교육이 필요하다. 따라서 스톱모션을 전공하려는 학생들은 물론 애니메이션의 기초 능력을 더욱 향상시키려는 학생들을 위하여, '걷기 자유동작 얼굴표정' 표현을 중심으로, 스톱모션 기법의 기초과정을 위한 효율적 교육모형을 제시하려 한다.
본 논문에서는 다양한 시각적 정보와 일정한 관련 정보를 통합하여 인간의 피로도를 추론하기 위하여 베이지안 네트워크를 기반으로 한 확률 모델을 제안하고자 한다. 먼저 눈꺼풀의 움직임, 시선, 머리의 움직임, 그리고 얼굴 표정 같은 개인의 상태를 특성 지을 수 있는 시각적 매개변수를 측정하였다. 그러나 각각의 시각적 정보와 일정한 관련 정보만으로 인간의 피로도를 결정하기에는 충분하지 않으므로, 본 논문에서는 인간의 피로도를 모니터링 하기 위하여 가능한 많은 관련 정보와 시각 정보를 융합하여 베이지안 네트워크 모델을 개발하였다. 실험 결과, 피로 예측과 모델링을 위해 제안된 베이지안 네트워크의 유용함을 확인 할 수 있었다.
얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.
Objectives: The baobab tree is a multipurpose, widely-used species with medicinal properties and numerous food uses. The aim of study was to evaluate the effect of oral administration of baobab on the formalin-induced inflammatory pain in rat model injected into the orofacial regions. Methods: Male Sprague-Dawley rats weighing 260-280 g were used. Pain in the orofacial region was induced using two models, 5% formalin was injected $50{\mu}l$ subcutaneously or $30{\mu}l$ in temporomandibular joint (TMJ), respectively. Rats were divided into 4 groups (n=6); formalin, formalin after distilled water (vehicle) or baobab (150, 300 mg/kg). The number of noxious behavioral responses with scratching the facial region was recorded for 9 successive 5-min intervals following formalin injection. Results:There was no significant difference in the first response to the pain between the formalin induced group and the drug administration group. However, in the secondary infusion group, all of the pain medication were responded (Bao 150, 300 mg/kg) (p<0.05). Conclusions:The results showed analgesic effect of baobab on formalin-induced orofacial inflammatory pain. This suggests that the natural product is an effective alternative to the postinflammatory pain control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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