J Physiol & Pathol Korean Med 29(3):218~222, 2015 키넥트센서를이용한실용적인 3 차원안면진단기연구 장준수 * 도준형 김장웅 남지호 한국한의학연구원한의기반연구부 Study on the Practical 3D Facial Diagnos

J Physiol & Pathol Korean Med 29(3):218~222, 2015 키넥트센서를이용한실용적인 3 차원안면진단기연구 장준수 * 도준형 김장웅 남지호 한국한의학연구원한의기반연구부 Study on the Practical 3D Facial Diagnosis using Kinect Sensors Jun-Su Jang*, Jun-Hyeong Do, Jang-Woong Kim, Jiho Nam KM Fundamental Research Division, Korea Institute of Oriental Medicine Facial diagnosis based on quantitative facial features has been studied in many Korean medicine fields, especially in Sasang constitutional medicine. By the rapid growing of 3D measuring technology, generic and cheap 3D sensors, such as Microsoft Kinect, is popular in many research fields. In this study, the possibility of using Kinect in facial diagnosis is examined. We introduce the development of facial feature extraction system and verify its accuracy and repeatability of measurement. Furthermore, we compare Sasang constitution diagnosis results between DSLR-based system and the developed Kinect-based system. A Sasang constitution diagnosis algorithm applied in the experiment was previously developed by a huge database containing 2D facial images acquired by DSLR cameras. Interrater reliability analysis result shows almost perfect agreement (Kappa = 0.818) between the two systems. This means that Kinect can be utilized to the diagnosis algorithm, even though it was originally derived from 2D facial image data. We conclude that Kinect can be successfully applicable to practical facial diagnosis. keywords : Face, 3D, Sasang Constitution 서론 한의학에서는인체의외형을관찰하여병증진단의증거로활용하는망진 ( 望診 ) 이활발히사용되고있다. 특히안면은오장육부의상태가잘드러나는부위로크기, 형태, 표정, 색깔등의지표들이병증진단에활용되고있는데주로사상의학에서꾸준히연구되고있다 1-3). 사상의학에서는체질진단방법으로체형기상 ( 體形氣像 ), 성질재간 ( 性質材幹 ), 용모사기 ( 容貌詞氣 ), 병증약리 ( 病證藥理 ) 의네가지기준을이용하는데이중에서용모사기가안면특징에해당한다. 예전에는안면의특징을이용하여체질을분류하거나질병치료에활용하는데있어서주로한의사의눈으로인지하는정보에의존할수밖에없었다. 하지만현대에와서는카메라와컴퓨터의도움으로객관적인수치에기반을둔진단이이루어지고있다. 지금까지안면에대한분석은많은연구보고가있었으나, 서로일치하지않은부분도있으며이는수집규모, 취득방법, 분석방법에따라서오차요인이있기때문이다. 1990년대후반부터 2차원사진을이용한안면진단연구가활발하게진행되었는데 4,5), 안면의특징측정프로그램을이용하여사상체질별로주요안면특징의길이, 각도, 면적등을분석하는하는 연구가현재까지지속되고있다 6). 본래 3차원인안면정보를정확히이용하고자 3차원측정에관한시도도있었는데초기에는모아레방법을이용하여상안부의돌출정도를측정하였다 7). 모아레방법은정밀하고반복도높은안면특징을얻기에는부적당하여최근에는스테레오카메라 8), 구조광 (structured light) 9) 등을사용한 3차원안면측정및진단기가활용되고있다. 안면특징정보는크게형태정보와크기정보로나눌수있는데, 특정시점 (view) 의형태정보는 2차원영상측정으로도얻을수있으며, 카메라품질에따라서 3차원방식보다더양질의데이터획득도가능하다. 하지만크기정보는 2차원영상측정으로만알수없어서기준이되는눈금자나컬러차트등을동일거리에서같이촬영하는방법을사용하는데, 이과정에서불필요한오차가추가될수있다 10). 즉, 안면과카메라사이거리혹은안면과눈금자사이거리등을정확하게모른다면이는안면길이특징의오차로작용한다. 따라서 2차원측정의경우에는카메라와피험자안면사이의거리, 측정각도등에대한표준작업절차가잘지켜져야신뢰성있는측정값을얻을수있다. 예로이마의돌출정도를파악하기위해서모든피험자를정확히측면 90 에서촬영할수있다면 3차원측정보다정확한측정도가능하지만현실적으로측정당시이러한조건을얼마나만족하는지알기는어렵다. 3차원측정은 3차원특징정보제공 * Corresponding author Jun-Su Jang, Korean Institute of Oriental Medicine 1672 Yuseongdae-ro, Yseong-gu, Daejeon, 305-811, Korea E-mail : junsu.jang@kiom.re.kr Tel : +82-42-868-9320 Received : 2014/11/17 Revised : 2015/01/19 Accepted : 2015/02/26 c The Korean Society of Oriental Pathology, The Physiological Society of Korean Medicine pissn 1738-7698 eissn 2288-2529 http://dx.doi.org/10.15188/kjopp.2015.06.29.3.218 Available online at http://society.kisti.re.kr/sv/sv_svjscj03l.do?method=list&poid=ksomp&kojic=drsrdh&svnc=v28n5&menuid=1&subid=13

J. S. Jang et al 219 외에도, 앞서설명한표준작업절차가간소화될수있고, 눈금자등의부가장치없이실제크기정보를얻는데장점이있다. 이러한이유로안면진단에있어서 3차원측정기기의사용이선호되고있다. 본연구도실제크기정보측정을위해서기존의 2차원측정방법을 3차원측정으로대체하여그활용성을확인하는것을목적으로한다. 본연구에서는 3차원측정기기의일종인 Microsoft사의 Kinect 센서를활용한안면진단가능성을보고자한다. Kinect 센서는 Microsoft Xbox 게임기용모션인식센서로나왔지만, 추후 3차원측정등의다양한목적에활용될수있도록독립센서로판매되어전세계대학및연구소에서관련연구가활발히진행되고있다 11,12). Microsoft 에서는 Kinect 센서를이용한연구개발을지원하기위해서 SDK(Software Development Kit) 를제공하고있으며, 최근에는새로운버전의센서인 Kinect v2 가출시되었다. 기존의 3차원측정기기는하드웨어및소프트웨어가안면측정에특화되어있고, 고가의장비값으로인해데이터수집규모가제한되어진단표준화를위한대량의데이터를획득하기에현실적으로제약이있다. 실제로체질진단을위한안면데이터는한국한의학연구원에서구축한체질정보은행이가장큰규모를자랑하는데, 여기의안면데이터는 2차원정면및측면의형태로측정된것이다 13). 다시금체질정보은행의안면데이터와같은자료를 3차원측정으로수집하는것은비용과시간이많이필요하므로기존의 2차원데이터를최대한활용하면서 3차원측정을도입하는전략이필요한시점이다. 따라서기존의 2차원데이터기반으로만들어진진단알고리즘을 3차원측정에서도이용할수있는지살펴보는것이중요하다. 이에본논문에서는가정이나소규모한의원에서도사용가능한실용적인 3차원안면진단기개발을위해서, Kinect 센서를이용한안면측정및특징추출프로그램개발결과를소개하고기존의진단알고리즘에적용가능함을보인다. 연구내용및방법 2) 카메라보정 (Calibration) 측정정확도를확보하기위해서카메라보정을수행하였다. 총 24 장의격자패턴영상을이용하여카메라보정을수행하여, 보정후 reprojection error 가 0.3 픽셀이하로유지됨을확인하였다. 카메 라보정프로그램은 OpenCV 14) 카메라보정함수를활용하여구현 하였다. 렌즈왜곡보정을위해서수식 (1) 과같은광학중심에서 거리 r 에비례하는형태의모델을사용하였다. (1) Kinect 센서의경우화면주변부에만왜곡이조금있는수준으 로, 피험자의안면이위치하는화면중앙근처의영역에서실제렌 즈왜곡보정에의해서변동되는픽셀의크기는특징점자동추출 오차를고려하면무시할수있는수준이다. 3) 측정방법 안면촬영은피험자의정면과좌측면을촬영하며정면의경우 피험자는의자에앉아자연스러운자세에서얼굴을똑바로카메라 렌즈를주시하도록하여두눈의가운데위치가화면의중심에오 도록한다. 좌측면의경우에는화면의중심에좌측눈이오도록한 다. 외부태양광은차단된상태에서형광등조명아래육안으로얼굴 의내, 외곽윤곽선이구별될정도의조명환경에서측정한다. 촬영 거리는 60~70 cm 범위를유지한다. 귀와이마가완전히드러나야 하며, 얼굴의표정및상체의움직임이없도록자세를유지하는가 운데촬영한다. 측정을위한환경설정예시는 Fig. 1 과같다. 카메라로부터얼 굴과같은거리에맥베스 (Macbeth) 컬러차트를두고촬영한다. 컬 러차트는영상의픽셀정보로부터실제길이정보를변환하는데 있어서보정용참고자료로활용할수있을뿐만아니라, 추후안색 분석을위한컬러보정에활용할수있다. 1. Kinect 센서를이용한 3차원촬영 1) Kinect 센서소개본연구에활용한 Kinect 센서는 Kinect for windows v1으로구조광방식의 3차원카메라이다. Kinect 센서는일반가시광선카메라와 IR 구조광을발생시키는부분및 IR 신호를감지하는카메라가결합되어있다. Table 1에는 Kinect 센서의주요사양을정리하였다. Kinect 센서는 SDK를활용하여실험목적에맞는다양한소프 트웨어개발이용이하며, 본연구에서도 SDK 를기반으로 3 차원측 정을위한소프트웨어를개발하여사용하였다. Table 1. Specifications of Kinect sensor 방식 구조광방식 2D image 해상도 1280*960 Depth image 해상도 640*480 Field of View 가로 57, 세로 43 Distance range 0.4 ~ 3.5m Fig. 1. Setup for 3D face measuring using Kinect sensors. 2. 안면의특징값추출 1) 안면특징점추출안면의특징점추출은기본적으로 2D 영상에서수행한다. 특징점들은안면의주요위치에해당하는사전에정의된점들이며, 점들의조합을이용하여길이, 각도, 면적, 비율등의특징값을추출한다. 자세한특징점과특징값의정의는기존연구에정리되어있으며 6)

220 J. S. Jang et al 본연구에서도동일한것을사용한다. 안면영상에서다양한패턴인식기술을활용하여개발된소프트웨어를이용하여특징값을자동추출한다 15,16). 안면특징값중에측정거리 ( 깊이 ) 에따라영상에서그값이변화하는특징인길이, 면적특징값은추후깊이추정을통하여변환이필요하다. 이는다음절에서설명한다. 2) 깊이추정 Kinect 센서는 2D 영상의각픽셀에해당하는깊이 (depth) 값을제공해주는데, 이는카메라로부터거리에해당한다. 영상에서두점사이거리는픽셀단위로나타나는데이를실제길이로변환하려면깊이값을알아야한다. 실제같은길이라도카메라에서멀리떨어진것이영상에서는더작게보이기때문이다. Kinect 센서는얼굴의외곽부근에서깊이값을정확히제공해주지못하므로, 안면영역내부의눈, 코등의좌표에서깊이값을평균하여안면대표깊이를계산하고, 얼굴외곽선에관계된길이특징값들은추가적인깊이보정을통해서계산한다 10). 깊이값을이용한영상좌표와실제좌표변환은 pin-hole 카메라모델을이용하여식 (2) 와같이계산한다. (2) 촬영된영상에서좌표 은 2D 영상에서특징추출을수행하여얻고, 이때각점에대응되는깊이값, Z는 Kinect 의깊이영상에서얻을수있다. 는카메라보정의결과로얻은 focal length와 principal point 좌표이다. 따라서카메라보정이완료된후 2D 영상에서특징점의좌표를얻게되면실제 3차원공간에서의좌표 및이에파생되어계산되는실제길이값계산이가능하다. 3. 실험및분석방법 1) 특징값정확도및반복도분석실제피험자를대상으로측정정확도를분석하기이전에참값을비교적정확하게알기쉬운얼굴모형을이용하여 Kinect 측정정확도및반복도평가를수행한다. 1280*960 해상도에서수행하며, 2개의얼굴모형에대해서 3종류길이값을버니어캘리퍼스로수동측정한값을참값으로설정한다. 3종류길이는 A( 동공점사이 ), B( 上耳底點 [ 귓바퀴가측두부의피부로이행하는가장위쪽지점 ] 의사이 ), C( 입꼬리사이 ) 이다 (Fig. 2). 같은길이에대해서 Kinect로각모형당 10회측정평균값을구하여버니어캘리퍼스로측정한값과의오차를계산하고표준편차및변동계수를분석한다. 2) 체질진단일치도분석안면특징을이용하여진단에활용하는대표적인예로사상체질진단툴 (Sasang constitutional analysis tool, 이하 SCAT으로줄여표기함 ) 이있다 6). SCAT은 DSLR 카메라 ( 디지털일안반사식카메라 ) 를이용하여 2차원으로수집된 4천여건의안면데이터를분석하여사상체질분류를수행하는알고리즘을탑재하고있다. 2차원 DSLR 측정이지만기준자를카메라로부터얼굴과같은거리에위치하고촬영하여실제길이로변환하고있다. 기준자와 DSLR 측정부를 Kinect 측정으로교체하여두가지방법의진단일치도를평가 해보면추후 SCAT 에 Kinect 활용가능성을확인할수있다. 진단일치도분석을위해서 5 명의피험자에대해서 DSLR 및 Kinect 로각 10 회안면데이터촬영을하고평가자간일치도 (Kappa) 분석을수행한다. Fig. 2. Locations of facial features 결 1. 특징값정확도및반복도결과 과 Kinect 측정의정확도를알아보기위해서남, 녀얼굴모형을 10 회측정하여결과를분석하였다. Fig. 2 에도식화한 3 가지부위 길이에대해서 0.01 mm 해상도의전자버니어캘리퍼스를이용하 여수동측정한값을참값으로설정하였다. Kinect 10 회측정의평 균값과참값의차이를오차로분석하고, 표준편차및변동계수를 Table 2 에정리하였다. 각모형에대해서오차는 0.5~1.4 mm 수 준으로나타났으며, 변동계수는 0.62~1.83% 로나타났다. Table 2. Accuracy and repeatability of facial feature measurements 모형 길이부위 오차 (mm) 표준편차 (mm) 변동계수 (%) A 0.50 0.70 1.20 모형 1 B 1.40 0.80 0.62 C 0.72 0.57 1.46 A 0.89 0.46 0.81 모형 2 B 1.01 1.24 0.97 C 1.22 0.77 1.83 2. 체질진단일치도결과 총 5 명의피험자에대해서 SCAT 의안면체질진단알고리즘 6) 을 활용하여 DSLR 카메라로 10 회측정 (SCAT 의표준작업절차를따름 ) 한결과와 Kinect 로 10 회측정한결과를비교하였다. Table 3. Mean difference of facial feature measurements between DSLR and Kinect 안면특징안면너비 (mm) 코너비 (mm) 코높이 (mm) 이마길이 (mm) 촬영방법 DSLR Kinect 차이 DSLR Kinect 차이 DSLR Kinect 차이 DSLR Kinect 차이피험자 1 157.11 155.98 1.13 30.59 29.39 1.20 23.57 23.75-0.19 51.20 49.91 1.29 피험자 2 145.71 145.96-0.25 24.98 26.20-1.23 19.52 18.89 0.63 55.83 56.37-0.53 피험자 3 167.59 166.82 0.76 27.85 26.62 1.23 19.68 19.97-0.29 47.91 47.46 0.45 피험자 4 146.36 145.86 0.49 26.10 25.22 0.88 18.28 18.62-0.34 62.26 63.32-1.07 피험자 5 137.25 137.97-0.72 24.37 24.33 0.04 20.05 18.95 1.11 39.64 41.01-1.37 각피험자에대해서 10 회측정한안면의주요길이특징평균 값과두측정방법의차이를 Table 3 에정리하였다. 두측정방법

J. S. Jang et al 221 에의한길이특징값의차이는 1 mm 내외수준으로나타났다. Table 4. Mean values of each constitutional probability between DSLR and Kinect 촬영방법 DSLR (%) Kinect (%) 체질확률태음소음소양태음소음소양 피험자 1 61.08 29.71 9.22 57.64 30.36 12.00 피험자2 9.32 46.36 44.31 11.62 49.96 38.42 피험자3 85.70 11.04 3.26 79.48 12.19 8.33 피험자 4 11.31 39.77 48.92 5.93 33.80 60.27 피험자 5 4.78 49.96 45.26 3.66 52.69 43.64 Table 4 는각피험자에대해서 10 회진단한체질확률값의 평균을정리해서보여준다. SCAT 은각체질결과를확률값으로나 타내주는데최고확률값을가진체질을진단결과로채택하였다. 태양인은그빈도수가아주작아서제외하고태음, 소음, 소양의 3 가지체질에대해서진단결과를비교하여 Table 5 에정리하였다. Table 5. Results of interrater reliability (Kappa) analysis DSLR Kinect 태음 소음 소양 전체 태음 20 0 0 20 소음 0 13 4 17 소양 0 2 11 13 전체 20 15 15 50 Kappa = 0.818, 95% confidence interval (0.684, 0.952) DSLR 을이용한진단결과와 Kinect 를이용한진단결과의일치 도는평가자간분석결과 Kappa = 0.818, 95% 신뢰구간 (0.684, 0.952) 로두진단결과는매우일치한다고볼수있다. 소음과소양의구분에있어서는 SCAT 과 Kinect 측정이일부 다른결과를보여준경우가있었는데, 이는소음과소양의확률값의 차이가근소한차이로바뀌는경우가있기때문이다. 일반적으로태 음인은소음인이나소양인과쉽게구별되는안면특징이많아서, 태 음확률값은안정적으로높게나오는경향이있지만, 소음과소양의 경우동일인이반복측정했을때두가지확률값이유사하게나오 는경우가빈번하다. Table 4 에서피험자 2, 피험자 4, 피험자 5 의 경우소음확률값과소양확률값의차이가근소함을확인할수있 다. 최종적인체질진단은체형, 음성, 설문등의요소를통합하여 판단하게되지만, 본연구에서는안면체질진단에국한하여비교하 였다. 같은개인에대해서체질판별이동일한체질인으로나오지 않은소음과소양만의경우, 두가지진단결과는 Kappa = 0.600, (0.316, 0.884) 의일치도를보였다. 고 찰 최근 3D 프린팅산업의급격한발전과더불어 Kinect 를비롯 한범용 3D 카메라시작이비약적으로성장하고있다. 범용 3D 카 메라의성능은고가의장비와유사해지고가격은계속떨어지고있 다. 기존고가의전문장비형태에서생활속에서쉽게활용할수있 는경제적이고실용성있는범용 3D 측정하드웨어로주도권이넘 어오고있으며, 해당응용분야에특화된소프트웨어를개발하여사 용하는형태로세계시장이변화하고있다. 이러한변화에발맞추어 Kinect 센서를이용한안면진단기연구를수행하였다. 측정기기로서의성능은얼굴의주요길이특징에대해서 0.5~1.4 mm 수준의오차를보였으며, 변동계수는 2% 이하로반복성도높은것으로확인되었다. 고가의 3D 측정장치에비하면정확도가떨어질수는있지만, 그차이는 3D 카메라시장의급격한발전에따라서좁혀지고있으며, 현재성능으로도충분히체질진단등의임상적용이가능한수준으로판단된다. 기존의스테레오카메라를이용한안면측정의경우평균 2 mm 내외의오차를가진것으로보고되었는데 8), 본연구에서는실제길이값특징에대해서제한적인 3차원정보를활용하였으므로직접적인비교는어렵다. Kinect를이용한안면 3차원측정에대한오차는카메라보정의정확도향상 11) 과얼굴모델링기법 12) 활용을통해서본연구에서는활용하지못한다양한 3차원특징에대해서도 1 mm 오차수준의확보가가능한것으로보인다. 기존의 DSLR에의한 SCAT 안면진단과 Kinect에의한 SCAT 안면진단의일치도는 Kappa 값 0.818로매우일치하는수준이었다. 이는 SCAT에바로 Kinect가활용될수있음을보여준다. 측정하드웨어나방식의변화로인해서과거에축적된임상데이터를이용하여만들어진진단알고리즘을활용하기힘들다면, 새로운측정방법의활용도는제약될수밖에없다. Kinect 센서는과거의 2차원기반진단알고리즘을그대로활용하는데무리가없음을보였다. 안면을통한소음인과소양인의분류는아직까지태음인의경우보다그반복성이떨어지는데이는 DSLR에의한 SCAT과 Kinect에의한 SCAT 모두에해당하며, 결과적으로소음인과소양인분류에있어서진단일치도가떨어지는것을확인하였다. 본연구에서초점으로두는안면의주요길이특징값은두측정방법에서 1 mm 수준의차이를보인것으로볼때, 진단일치도감소에미치는영향은미약하다고볼수있다. 소음인과소양인의안면진단반복성개선을위해서는동일인에대해서쉽게변화하는안면특징에둔감한진단알고리즘연구가수행되어야할것이다. 결론 본연구에서는 3차원계측의장점중하나인실제길이측정의용이성을활용하여기존의 2차원안면진단이 Kinect와같은 3차원측정방법으로대체될수있는지알아보았다. 2차원기반방법과의진단일치도비교를위해서 3차원측정에서만활용할수있는곡면길이, 형태등의새로운얼굴특징은활용되지못하였으나이는향후과제를통하여발전시켜나가야할것이다. Kinect를비롯한범용 3D 카메라시장이폭발적으로성장하고있는데, 가정이나소규모한의원에서도사용가능한저가격의실용적인안면진단기개발을위해서적극적으로최신 3D 측정기술을도입할필요가있을것이다. 감사의글 본연구는한국한의학연구원창의연구사업깊이카메라를이용

222 J. S. Jang et al 한안면과체형의 3차원측정및균형분석자동화기술개발 (C15020) 지원을받아수행되었으며, 이에감사드립니다. References 1. Lee, E.J., Sohn, E.H., Yoo, J.H., Kim, J.W., Kim, K.K., Koh, B.H., Song, I.B. The study of sasangin s face. J. of Sasang Constitutional Medicine 17(3):55-68, 2005. 2. Jang, A.R., Jeon, S.H., Park, S.J., Lee, H.M., Kim, K.K., Lee, Y.T., Ji, G.Y., Lee, I.S., Kim, J.W. A Study on the Relationship between Hyungsang Classification and Sasang Constitutional Diagnosis. J. of Sasang Constitutional Medicine 22(3):75-86, 2010. 3. Lee, S.Y., Koh, B.H., Lee, E.j., Lee, J.H., Hwang, M.W. Systematic Review on Researches of Sasang Constitution Diagnosis Using Facial Feature. J. of Sasang Constitutional Medicine 24(4):17-27, 2012. 4. Koh, B.H., Song, I.B., Cho, Y.J., Choi, C.S., Kim, J.W., Hong, S.C., Lee, E.J., Lee, S.Y., Seo, J.S. A Morphologic Study of head and face for Sasang Constitution. J. of Sasang Constitutional Medicine 8(1):101-186, 1996. 5. Hong, S.C., Lee, E.J., Lee, S.K., Han, G.H., Kho, B.H., Song, I.B. A morphological study for objectification of the Sasang Constitution diagnosis On the So-eumin. J. of Sasang Constitutional Medicine 10(1):171-180, 1998. 6. Do, J.H., Jang, E.S., Ku, B.C., Jang, J.S., Kim, H.G., Kim, J.Y. Development of an integrated Sasang constitution diagnosis method using face, body shape, voice, and questionnaire information. BMC Complementary and Alternative Medicine 12: 85, 2012. 7. Hong, S.C., Lee, S.K., Song, I.B. A morphological study of upper face according to the sasang constitution. J. of Sasang Constitutional Medicine. 10(1):161-170, 1998. 8. Suk, J.H., Cho, K.R., Cho, Y.B., Yoo, J.H., Kwak, C.K., Lee, S.K. An error examination of 3D Face Automatic Recognition. J. of Sasang Constitutional Medicine. 18(2):41-49, 2006. 9. http://www.morpheus3d.co.kr/wp/kr/hardware/neoscann er/ 10. Do, J.H., Ku, B.C., Jang, J.S., Kim, H.G., Kim, J.Y. Analysis of Sasang constitutional types using facial features with compensation for photographic. Integrative Medicine Research. 1(1):26-35, 2012. 11. Khoshelham, K., Elberink, S.O. Accuracy and resolution of Kinect depth data for indoor mapping applications, Sensors 12: 1437-1454, 2012. 12. Wang, R., Hernandez, M., Choi, J., Medioni, G. Accurate 3D face and body modeling from a single fixed Kinect. Proc. of the 4th International Conference on 3D Body Scanning Technologies (3DBST 2013), 2013. 13. Baek, Y.H., Jin, H.J., Kim, H.S., Jang, E.S., Lee, S.W. An, Overview on the Construction of Korea Constitutional Multicenter Bank for Sasang Constitutional Medicine. J. of Sasang Constitutional Medicine. 24(2):47-53, 2012. 14. http://www.opencv.org/ 15. Jang, J.S., Do, J.H., Kim, J.Y. Upper eyelid shape extraction using polynomial curves. Proc. of IEEK summer Conf. pp 1726-1727, 2011. 16. Do, J.H., Jang, J.S., Kim, S.G., Kim, J.Y. Detection of iris center point by means of Histogram-based filtered mask and donut-shaped template. Proc. of IEEK summer Conf. pp 1724-1725, 2011.