재구성
왜 단순히 데이터가 아닌 모델을 활용해야 하나요?
Cydolia의 정량적 지표 기반 분석은 습득된 데이터의 정확성과 완전성, 프레임워크의 다용성을 기반으로 특정 상태에서의 평가에 가치를 제공합니다.
그러나 이러한 직접적인 데이터 분석은 다음과 같은 경우에 한계가 있습니다:
- 시간에 따른 비포/애프터 비교
- 다른 조건이나 자세, 표정 변화에 대한 평가
- 서로 다른 피험자 간의 형태적 차이 비교
또한 제품의 활성 성분 예측 평가 또는 시뮬레이션과 광고 목적으로 사용할 수 있는 기반도 제공하지 않습니다.
서로 다른 시점, 조건, 피험자 데이터를 어떻게 일치시킬까요?
일관된 평가 또는 시뮬레이션을 보장하려면 피험자의 상태가 정확히 재현되어야 합니다. 하지만 실질적으로 동일한 조건을 완벽하게 재현하는 것은 불가능합니다.
Cydolia는 고밀도(point-to-point) 대응 계산을 통해 고해상도 습득 데이터와 일반화된 모델(generic model) 간의 일관된 정보 통합을 정확하게 구현합니다.
이 과정에서 2D+3D 파라미터화가 적용되어, 다양한 상태, 시간, 피험자 간의 재질 및 기하학적 특성이 공통의 좌표계로 정렬됩니다.
분석 및 시뮬레이션을 위한 최적화된 모델 제공
- 재질 특성은 표준 이미지 형식으로 계층화된 텍스처 맵으로 표현됩니다.
- 기하학적 특성은 저주파, 중주파, 고주파의 세 가지 범위로 분해되어 HD 스캔의 모든 디테일을 유지합니다.
이로써 피험자의 자세(포즈)와 표정 변화에 따른 변형을 분리하여 피부 분석이 가능해집니다.