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- 저자 : 정철희 ( Cheol-hui Jeong ) (검색결과 4 건)
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전철구 ( Cheol-ku Jeon ),장상환 ( Sang-hwan Jang ),윤경진 ( Kyung-jin Yoon ),정철희 ( Cheol-hui Jeong ) 국군의무사령부 2012 대한군진의학학술지 Vol.43 No.1
Objective : The Asbestos has been widely used in various occasions because of its superior physical properties with small expenses. But it has been associated with malignant mesothelioma or lung cancer with relatively long latency period. Use of asbestos was banned worldwide since 1980s. In Korea, the products with asbestos contents exceeding 1 % of total weight should be treated with caution by the authorized specialists. Because there are increasing concerns about the health risks associated asbestos dispersion during the renewal or dismantlement, we tried to elucidate the potential hazard of the military facilities in the ROK army. Method : The solid samples were analyzed by PLM(Polarized Light Microscope) and the airborne samples were analyzed by PCM(Phase Contrast Microscope). Results : Asbestos were found in 307(82.7%) out of total 371 samples. The 307 samples were chrysotile. A result of airborne asbestos was 0.521ea/㎤ of the 9 samples at a warehouse, which exceeds the exposure level(0.1ea/㎤). Conclusion : The exposure to the asbestos is rarely occurred during the ordinary activities. But the possibility of asbestos exposure increases during renewal or dismantlement or damage of the facilities. Therefore, to protect the health of the soldiers from the asbestos exposure, we should concentrate our efforts to find the hazardous places and to control the risks.
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구본관(Gu Bon-Gwan),정철희(Jeong Cheol-Hui),이명원(Myeong Won Lee) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
현재까지의 컴퓨터그래픽스 기술은 물체의 시각적 표현에만 집중되어 왔다고 할 수 있다. 그러나 컴퓨터그래픽스 기술의 발전으로 앞으로는 3차원 데이터가 단지 표현에만 그치지 않고 모든 분야에서의 물체 해석과 예측 시뮬레이션 정보처리에서 활용되어 갈 것이다. 본 논문에서는 3차원 얼굴 데이터를 이용하여 사람의 나이에 따른 얼굴의 변화를 시뮬레이션한 결과를 소개한다. 20대, 30대, 40대, 50대의 3차원 얼굴 데이터로부터 60대의 얼굴을 예측하는 방법을 소개한다. 동일한 인물의 20대부터 50대까지의 실제 얼굴 데이터를 얻는 것은 어려운 일이므로 본 연구에서는 20대의 얼굴데이터만을 가지고 50대까지의 얼굴을 추측하여 생성한 후에 60대의 얼굴을 예측하는 방법을 제공한다.
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구본관(Bon-Gwan Gu),정철희(Cheol-Hui Jeong),조선영(Sun-Young Cho),이명원(MyeongWon Lee) 한국컴퓨터그래픽스학회 2011 컴퓨터그래픽스학회논문지 Vol.17 No.1
본 논문에서는 3차원 3D 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 3D얼굴 모델을 생성하고 향후의 얼굴을 예측하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 3차원 텍스처매핑, 얼굴 정의 파라미터 입력도구, 3차원 예측 알고리즘으로 구성되어 있다. 3차원 텍스처 매핑 기능에서는 3D 스캐너로 획득한 얼굴 모델과 사진 이미지를 이용하여 특정 연령에서의 새로운 얼굴 모델을 생성한다. 텍스처매핑은 3D 스케너로부터 획득한 메쉬 데이터에 정면과 좌우 측면의 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑하였다. 얼굴 정의 파라미터 입력도구는 3차원 텍스처매핑에 필요한 사용자 인터페이스 도구로서, 얼굴 모델의 정확한 재질값을 얼굴 사진으로부터 얻기 위하여 사진과 3D 얼굴 모델의 특징점을 일치시키는데 사용된다. 본 연구에서는 한 얼굴의 향후 연령대에서의 얼굴 모델을 구하기 위하여 100여개의 얼굴 스캔 데이터베이스를 이용한 통계적 분석에 의해 재질값을 예측 계산하여 해상도 높은 재질값을 가지는 모든 연령대의 3D 얼굴모델을 구성하였다. In this paper, we describe the development of a system for generating a 3-dimensional human face and predicting it"s appearance as it ages over subsequent years using 3D scanned facial data and photo images. It is composed of 3-dimensional texture mapping functions, a facial definition parameter input tool, and 3-dimensional facial prediction algorithms. With the texture mapping functions, we can generate a new model of a given face at a specified age using a scanned facial model and photo images. The texture mapping is done using three photo images - a front and two side images of a face. The facial definition parameter input tool is a user interface necessary for texture mapping and used for matching facial feature points between photo images and a 3D scanned facial model in order to obtain material values in high resolution. We have calculated material values for future facial models and predicted future facial models in high resolution with a statistical analysis using 100 scanned facial models.
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