[논문]원뿔형 인체분할을 이용한 용융 적층 방식 소형 인체 마네킨 3D 프린팅의 지지 구조 최소화

김성민; 설인환

doi:10.12772/tse.2018.55.194

Abstract ▼ AI-Helper

3D printing was adopted to create a miniature human manikin. One of the disadvantages of 3D printing, especially fused deposition modeling type, is the need for a support structure for overhangs. The support structure can be waste of raw filament in a way, and also harms the surface smoothness of th...

3D printing was adopted to create a miniature human manikin. One of the disadvantages of 3D printing, especially fused deposition modeling type, is the need for a support structure for overhangs. The support structure can be waste of raw filament in a way, and also harms the surface smoothness of the final printed product. To minimize the amount of support structure, human body parts were dissected into cone-shaped segments by automatically finding bone and surface feature points. A commercial 3D printer was used and the printed manikins with and without body segmentation technique were compared quantitatively. Our cone-shaped segmentation-based printing scheme showed dramatically less amount of support structure and more smooth surfaces on most segments, except for non-cube shapes such as the head, hands, and feet.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

다행히 인체 형상은 부위별로 대략 윗면보다 아랫면이 넓은 원뿔에 가까운 단면을 가지고 있으므로, 이들을 인체 부위 별로 분할한 뒤 Figure 3(a)과 같이 바닥의 면적이 넓은 방향으로 배치한다면 지지구조 생성이 최소화 될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 원뿔형 분할 기 법을 이용해 미니어처 크기의 소형 마네킹 제작에 있어서 지지 구조 생성을 최소화하는 방안을 살펴보고자 한다.

가설 설정

Figure 2(a), 3(b)와 같이 상부 단면적이 더 넓은 돌출구조에 대해서 보통 FDM 방식은 오버행의 상승 각도 45도까지는 지지구조가 불필요 한 것으로 알려져 있으며, 이는 FDM 방식이 경제성 외에 다른 광경화방식등에 비해 가지고 있는 추가적인 장점이기도 한다[6]. 다행히 인체 형상은 부위별로 대략 윗면보다 아랫면이 넓은 원뿔에 가까운 단면을 가지고 있으므로, 이들을 인체 부위 별로 분할한 뒤 Figure 3(a)과 같이 바닥의 면적이 넓은 방향으로 배치한다면 지지구조 생성이 최소화 될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 원뿔형 분할 기 법을 이용해 미니어처 크기의 소형 마네킹 제작에 있어서 지지 구조 생성을 최소화하는 방안을 살펴보고자 한다.
≒: Approximate value due to support structure breakage.

제안 방법

어깨점과 같이 인체 계측에 있어서 필수적이지만 감촉(palpation)으로만 알 수 있는 2차 특징점들(Figure 4(c)의 오른쪽)은 뼈대 특징점과 2차 특징점들로부터 내삽(interpolation)을 통하여 간접적으로 구하였다. 이들 특징점을 기준으로 먼저 인체 형상을 머 리, 몸통, 팔, 다리 등으로 1차 분할(Figure 4(d)) 한 뒤, 각 부위를 다시 원뿔형으로 분할하여 Table 1의 특징점 정보를 이용해 인체 형상을 AutoDesk사의 MeshMixer 2.0 프로그램을 이용하여 총 20개의 세그먼트로 2차 분할하였다. Table 1에 특별히 별표가 표시된 세그먼트들은 역원뿔 형 상이어서 지지구조가 발생하게 되므로 상하를 뒤집어 출력하였다.
원뿔형 분할 방법으로 출력된 미니어처 마네킨의 세그먼트별 무게와 높이를 자세히 살펴보면 Table 3과 같다. 높이는 세그먼트 자체의 장축 방향 길이가 아니라 출력 시 프 린팅 장비의 수직 방향(z축)의 길이를 기준으로 마이크로미터로 측정하였다. 그 결과 베이스를 포함하여 출력한 마네킨(SB_WB)의 경우 실제 마네킨 무게(25.
출력은 먼저 분할하지 않은 전신 데이터를누운상태(WB_L)과서있는상태(WB_S) 두 가지로 각각 출력하였다. 신체 부위별 분할한 마네킨의 경우 베이스 구조의 영향을 알아보기 위해 베이스를 형성 한 것(SB_WB)과 하지 않은해 각 출력물의 무게를 베이스 및 지지구조 제거 전후로 전자저울(한성계기 HS224S, 측정 정밀도 0.0001 g)로 측정 =하였다. 모든 출력물은 동일 형상을 3회 반복 출력하여 평균 무게값을 사용하였다.
인체 마네킨 형상을 3D 프린터로 출력할 때 지지구조 발생을 최소화하기 위해 인체 특징점을 자동 측정하고 이를 바탕으로 인체를 원뿔형으로 분할하여 출력하는 기법을 사 용하였다. 인체 단면의 점 좌표로부터 PCA 분석을 통하여 주축 방향과 특징점을 찾고, 이전 연구[7]에서 사용한 특징점 찾기 알고리즘을 이용하여 뼈대 및 표면 특징점을 자동 측정하였다. 프린터 출력 방식에 따라 베이스 구조가 필요한 경우에는 베이스의 제거로 인해 단면의 불균형 문제가 발생하였다.
인체 마네킨 형상을 3D 프린터로 출력할 때 지지구조 발생을 최소화하기 위해 인체 특징점을 자동 측정하고 이를 바탕으로 인체를 원뿔형으로 분할하여 출력하는 기법을 사 용하였다. 인체 단면의 점 좌표로부터 PCA 분석을 통하여 주축 방향과 특징점을 찾고, 이전 연구[7]에서 사용한 특징점 찾기 알고리즘을 이용하여 뼈대 및 표면 특징점을 자동 측정하였다.
본 장비는 PLA 필라멘트 전용이며, 출력 최대 크기는 가로 210 mm, 세로 200 mm, 높이 180 mm이므로 마네킨 크기를 높이 172 mm가 되도록 축소 설정하였다. 출력은 먼저 분할하지 않은 전신 데이터를누운상태(WB_L)과서있는상태(WB_S) 두 가지로 각각 출력하였다. 신체 부위별 분할한 마네킨의 경우 베이스 구조의 영향을 알아보기 위해 베이스를 형성 한 것(SB_WB)과 하지 않은해 각 출력물의 무게를 베이스 및 지지구조 제거 전후로 전자저울(한성계기 HS224S, 측정 정밀도 0.

대상 데이터

사용된 DP-201 프린터의 경우 지지구조 자동생성 및 G-code 기능이 소프트웨어로 제공되었으며, 모든 출력물에 있어서 동일한 기본 설정을 사용하여 출력을 진행하였다. 각 출력물은 디지털 카메라(Sony A7Mk1)로 이미지를 촬영하였다. 분할 출력된 세그먼트 간의 최종 접합은 ethyl cyanoacrylate계 접착제(Locktite 401 gel type)를 사용하였다.
신도리코의 DP-201 3D 프린터를 사용하였다. 본 장비는 PLA 필라멘트 전용이며, 출력 최대 크기는 가로 210 mm, 세로 200 mm, 높이 180 mm이므로 마네킨 크기를 높이 172 mm가 되도록 축소 설정하였다. 출력은 먼저 분할하지 않은 전신 데이터를누운상태(WB_L)과서있는상태(WB_S) 두 가지로 각각 출력하였다.
신도리코의 DP-201 3D 프린터를 사용하였다. 본 장비는 PLA 필라멘트 전용이며, 출력 최대 크기는 가로 210 mm, 세로 200 mm, 높이 180 mm이므로 마네킨 크기를 높이 172 mm가 되도록 축소 설정하였다.
com)하여 사용하였다(Figure 1(a)). 원활한 연산속도를 위해 꼭지점 6960개, 삼각형 13672로 메쉬를 조절하였다.
인체 계측 오류를 줄이기 위해 AutoDesk사의 3D 모델링 툴인 Maya로 제작된 바디 데이터(Masha.obj)를 온라인 구 매(Turbosquid.com)하여 사용하였다(Figure 1(a)).

이론/모형

분할방 법은 이전 연구[7]에서 사용된 방법을 차용하였으며, 수직 방향의 인체단면의 폐곡선개수를 기준으로 가랑이(CrotchF), 손 끝(HandTipF) 등 기본적인 특징점을 먼저 찾고, 이후 인체 뼈대 특징점(Figure 4(b))과 허리(WaistF), 유두점 (BreastPointF) 등 피부 표면의 1차 특징점을 구축(Figure 4(c)의 왼쪽)하였다. 다만 단면의 주축 방향을 특정할 때에는 주성분 분석 기법(PCA)을 이용해 단면의 3차원 점 좌표 pi 의 외적(식 (1))의 합으로 이루어진 텐서로부터 고유 벡터 (eigenvector)를 구하여 사용하였다[8]. 어깨점과 같이 인체 계측에 있어서 필수적이지만 감촉(palpation)으로만 알 수 있는 2차 특징점들(Figure 4(c)의 오른쪽)은 뼈대 특징점과 2차 특징점들로부터 내삽(interpolation)을 통하여 간접적으로 구하였다.

성능/효과

그 결과 베이스를 포함하여 출력한 마네킨(SB_WB)의 경우 실제 마네킨 무게(25.515 g) 대비 28.0% (7.133 g)에 달하는 불필요한 지지구조가 생성되었다.
또한 세부 형상에 있어서도 세워서 출력할 때(WB_S)에는 적층 방향이 수직방 향이므로 이로 인한 측면 무늬가 고르게 형성되었으나, 누워서 출력한 때(WB_L)에는 무아레(Moiré) 무늬가 형성되어 얼굴의 경우 세운 것에 비해 또렷하지 못한 결과가 얻어졌다.
389 g으로 감소하였다. 사용된 필라멘트의 양과 출력 시간에 있어서도 최대 37.8 g(6시간 54분)에서 25.5 g(3시간 37분)으로 감소한 것을 확인할 수 있다. PLA 수지의 경우 생분해성이어서 자연친화적이라고 할 수 있지만, ABS 수지와 같은 기타 일반적인 고분자 수지의 경우는 최근 일회 용품 금지문제등 고분자 재료와 관련된 환경 문제가 크게 대두되고 있다.

후속연구

본 실험에서는 마주보는 세그먼트의 두 단면을 평면으로 형성하고 접착하는 방법을 사용하였으나, 향후 연구에서는 접착제가 필요없도록 양쪽 단면을 억지끼움 방식의 오목 및 볼록한 구조로 메쉬를 변경하는 오일러 연산자(euler operator)와, 미니어처가 아닌 실제 인체 사이즈로 출력할 수 있도록 인체를 3D 프린터의 출력 크기에 맞게 추가 분할하는 기술이 필요하다. 또한 본 실험에서는 분할 출력의 효과를 알아보는 것이 목적이므로 분할에 필요한 인체 특징점을 육안으로 판단한 것이 한계점이나, 향후 실제 인체에 적용하기 위해서는 인 체 단면 형상에 따라 절단면을 자동으로 판단하는 알고리 즘도 필요해 보인다.
그러나 세그먼트 간의 결합에 있어서, 접착제의 사용양은 미미한 정도였지만 단면이 너무 매끄러워 오히려 접착하기 어려웠고, 특히 수작업으로 접착한 결과 세그먼트 간 의 축방향이 일치하지 않아 Figure 10(d)와 같이 자세가 원래 형태와 달라진 것을 볼 수 있었다. 또한 접착면 사이에서 불연속적인 면이 가시적으로 보이는 것도 단점이므로, 차후 연구에서는 접착제 사용없이 주축 방향을 일치시킬 수 있는 형태의 고안이 요구된다.
66%로 감소하였고 출력시간도 절반 정도로 단축되었으므로, 분할 출력을 통해 불필요한 지지구조를 최소화하는 것이 사용되는 고분자 필라멘트의 사용량이나 환경 문제에 있어서도 유리해 보인다. 본 실험에서는 마주보는 세그먼트의 두 단면을 평면으로 형성하고 접착하는 방법을 사용하였으나, 향후 연구에서는 접착제가 필요없도록 양쪽 단면을 억지끼움 방식의 오목 및 볼록한 구조로 메쉬를 변경하는 오일러 연산자(euler operator)와, 미니어처가 아닌 실제 인체 사이즈로 출력할 수 있도록 인체를 3D 프린터의 출력 크기에 맞게 추가 분할하는 기술이 필요하다. 또한 본 실험에서는 분할 출력의 효과를 알아보는 것이 목적이므로 분할에 필요한 인체 특징점을 육안으로 판단한 것이 한계점이나, 향후 실제 인체에 적용하기 위해서는 인 체 단면 형상에 따라 절단면을 자동으로 판단하는 알고리 즘도 필요해 보인다.
치수 정확도에 있어서도 Table 2와 같이 두 출력물의 키와 두께에 있어서 차이가 발생하였는데, 이는 필라멘 트 고형화 과정에서 중력에 의해 전체적으로 유동이 발생한 것으로 보인다. 출력물의 크기에 비해 그 차이가 키 방향 기준 1.5%정도로서 크지는 않으나, 향후 실제 크기의 마네킨 출력시에는 이를 감안해야 할 필요가 있어 보인다. 특히 인접하는 인체 부분의 경우 축 방향을 일치시켜야 측면 무늬를 동일한 방향으로 생성할 수 있고 고형화시 치수 오차를 줄일 수 있을 것으로 보인다.
3D 프린팅 기술을 산업에 적용할 경우, 과거 생산자 위주의 제작 구조에서 벗어나 소비자 스스로 제품을 제작할 수 있다는 점에서 향후 산업 생태계의 큰 변화가 예상된다. 특히 섬유의류업계에 활용될 경우, 3D 스캐닝 기술과 결합하여 고객의 신체 치수를 디자이너 측에서 직접 전송 받아 실제 크기의 마네킹을 제작하여 의복을 디자인 한다거나, 아두이노등의 제어 기술과 결합하여 백화점의 기존 마네킹을 포즈 변화가 가능한 형태로 맞춤 제작하는 등의 여러 응용이 가능할 것으로 기대된다. 그러나 실제 의류업계나 일반 소비자 측에서 3D 프린팅 기술을 활용하기에는 3D 도면 작성의 어려움, 프린팅 장비의 가격, 일부 방식의 출력 결과물 품질 문제 등 본격적인 산업화를 위해서는 해결해야 할 아직 몇 가지 문제점들이 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	실제 의류업계나 일반 소비자 측에서 3D 프린팅 기술을 활용의 문제점은 무엇인가?	특히 섬유의류업계에 활용될 경우, 3D 스캐닝 기술과 결합하여 고객의 신체 치수를 디자이너 측에서 직접 전송 받아 실제 크기의 마네킹을 제작하여 의복을 디자인 한다거나, 아두이노등의 제어 기술과 결합하여 백화점의 기존 마네킹을 포즈 변화가 가능한 형태로 맞춤 제작하는 등의 여러 응용이 가능할 것으로 기대된다. 그러나 실제 의류업계나 일반 소비자 측에서 3D 프린팅 기술을 활용하기에는 3D 도면 작성의 어려움, 프린팅 장비의 가격, 일부 방식의 출력 결과물 품질 문제 등 본격적인 산업화를 위해서는 해결해야 할 아직 몇 가지 문제점들이 있다.
	B-Rep 방식의 장점은 무엇인가?	반면 일반적이고 복합한 물체의 경우 점, 선, 면을 사용자가 직접 그려 3차원 물체를 디자인하는 B-Rep 방식이 필요하다. 이는구글의 SketchUp이나 AutoDesk의 AutoCAD와같이 CSG 방식에 비해 훨씬 대중화된 CAD 기법으로서, 디자인 과정 이 직관적인 것이 장점이다. 그러나 3D 프린팅을 위해서는 3D 도면의 최종 형태는 부피(volume)를 가진 물체만을 담 고 있어야 하므로, 디자이너 또는 3D 프린터의 전처리 프 로그램은 도면에 점, 선, 면 등 실제로 존재할 수 없는 부피가 0인 개체(non-manifold system)가 존재하는지 확인하는 과정이 필요하다.
	FDM 방식의 3D 프린터를 사용하기 위해 선행 되어야하는 과정은 무엇인가?	FDM 방식의 3D 프린터를 사용하기 위해서는, 먼저 제품의 3D형상을 디자인하는 과정이 필요하다. Figure 1과 같이 이러한 3D 디자인에는 형상의 데이터 구조에 따라 크 게 CSG(constructive solid geometry) 방식과 B-Rep(boundary representation) 방식으로 나뉜다[4].

참고문헌 (8)

K. Pataky, T. Braschler, A. Negro, P. Renaud, M. P. Lutolf, and J. Brugger, "Microdrop Printing of Hydrogel Bioinks into 3d TissueLike Geometries", Adv. Mater., 2012, 24, 391-396.

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K. V. Wong and A. Hernandez, "A Review of Additive Manufacturing", ISRN Mech. Eng., 2012, http://dx.doi.org/10.5402/2012/208760.

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D. Doherty, "Downloading Infringement: Patent Law as a Roadblock to the 3d Printing Revolution", Harv. J. Law Tech., 2012, 26, 353.
A. A. Kadir, X. Xu, and E. Hammerle, "Virtual Machine Tools and Virtual Machining-a Technological Review", Robot. Cim-int. Manuf., 2011, 27, 494-508.

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D.-H. You, "Optimal Printing Conditions of Pla Printing Material for 3d Printer", The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, 2016, 65, 825-830.

원문보기 상세보기
J. Vanek, J. A. G. Galicia, and B. Benes, "Clever Support: Efficient Support Structure Generation for Digital Fabrication, in Computer Graphics Forum", Wiley Online Library, 2014.
I. H. Sul and T. J. Kang, "Regeneration of 3d Body Scan Data Using Semi-Implicit Particle-Based Method", Int. J. Cloth. Sci. Tech., 2010, 22, 248-271.

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J. T. Klosowski, M. Held, J. S. Mitchell, H. Sowizral, and K. Zikan, "Efficient Collision Detection Using Bounding Volume Hierarchies of K-Dops", IEEE T. Vis. Comput. Gr., 1998, 4, 21-36.

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