• Journal of Korea Game Society
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• v.8 no.2
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• pp.47-55
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• 2008

This paper introduces that SSFE(Skeleton System for Facial Expression) to deform facial expressions by rigging of skeletons does same functions with 14 facial muscles based on anatomy. A three dimensional animation tool (MAYA 8.5) is utilized for making the SSFE that presents deformation of mesh models implementing facial expressions around eyes, nose and mouse. The SSFE has a good reusability within diverse human mesh models. The reusability of SSFE can be understood as OSMU(One Source Multi Use) of three dimensional animation production method. It can be a good alternative technique for reducing production budget of animations. It can also be used for three dimensional animation industries such as virtual reality and game.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.820-822
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• 2005

본 논문에서는 $CAVE^{TM}-like$ 시스템에서 역운동학을 이용하여 사용자의 인체 움직임을 실시간으로 추정하기 위한 기법을 제안한다. 사용자를 둘러싼 스크린으로 투사되는 빛에 인하여 매순간 변화하는 배경을 포함하는 영상으로부터 사용자 영역을 추출하기 위하여 적외선 반사 영상을 이용하였다. 이를 이용하여 추출된 사용자 컬러 영상에 프로젝션 기반 가상환경의 특성을 고려한 컬러 모델을 적용하여 사용자의 얼굴과 손 영역을 추출하였다. 위치 추정 단계를 통하여 다음 프레임에서의 관심영역 위치를 미리 예측하고 추출된 사용자의 손과 얼굴 위치 정보를 말단장치로 이용하고, 관절모델과 운동학적 제약조건을 기반으로 역운동학적인 방법을 통해 사용자의 동작을 추정하였다. 제안 기법에서는 별도의 마커나 도구를 사용하지 않기 때문에 비침입적이며 사용자 움직임의 제약을 최소화할 수 있기 때문에 보다 인간 중심적인 인터랙션을 위한 기반 기술로 이용될 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.6
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• pp.570-579
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• 2005

Facial expression recognition technology that has potentialities for applying various fields is appling on the man-machine interface development, human identification test, and restoration of facial expression by virtual model etc. Using sequential facial images, this study proposes a simpler method for detecting human facial expressions such as happiness, anger, surprise, and sadness. Moreover the proposed method can detect the facial expressions in the conditions of the sequential facial images which is not rigid motion. We identify the determinant face and elements of facial expressions and then estimates the feature regions of the elements by using information about color, size, and position. In the next step, the direction patterns of feature regions of each element are determined by using optical flows estimated gradient methods. Using the direction model proposed by this study, we match each direction patterns. The method identifies a facial expression based on the least minimum score of combination values between direction model and pattern matching for presenting each facial expression. In the experiments, this study verifies the validity of the Proposed methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.505-507
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• 2020

본 연구에서는 헬스장에서 지속적인 운동 관리를 할 수 있도록 동기를 부여하는 가상화폐 기반 스마트 건강관리 시스템을 제안하였다. 인공지능 및 블록체인 기술을 적용하여, 운동기구로부터 측정된 운동량 데이터와 얼굴인식을 통해 인식된 사용자 정보가 자동으로 클라우드 서버에 전송되고, 운동량에 기반하여 가상화폐를 생성하고 거래할 수 있다. 미니어처 모델을 통한 실험 결과는 가상화폐를 이용한 건강관리 시스템이 실제 헬스장에 성공적으로 적용될 수 있는 가능성을 보여준다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.1-8
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• 2005

Facial analysis is used in many applications like face recognition systems, human-computer interface through head movements or facial expressions, model based coding, or virtual reality. In all these applications a very precise extraction of facial feature points are necessary. In this paper we presents a method for automatic extraction of the facial features Points such as mouth corners, eye corners, eyebrow corners. First, face region is detected by AdaBoost-based object detection algorithm. Then a combination of three kinds of feature energy for facial features are computed; valley energy, intensity energy and edge energy. After feature area are detected by searching horizontal rectangles which has high feature energy. Finally, a corner detection algorithm is applied on the end region of each feature area. Because we integrate three feature energy and the suggested estimation method for valley energy and intensity energy are adaptive to the illumination change, the proposed feature extraction method is robust under various conditions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.899-902
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• 2005

언제, 어디서, 누구나 대용량 네트워크를 사용할 수 있는 유비쿼터스(ubiquitous) 시대가 다가오면서, 카메라가 장착되어 있고 무선 통신이 가능한 PDA, 웨어러블(wearable) 컴퓨터와 같은 휴대용장치가 가까운 미래에는 일상의 한 부분이 될 것이다. 이런 상황을 반영하듯, 휴대용 장치를 이용하여 실감형 게임(augmented game)을 수행하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 실감형 게임들은 전통적인 ‘backpack’ 시스템을 이용하거나 패턴마커(pattern marker)를 이용하였다. ‘backpack’ 시스템은 비싸고, 거추장스러우며, 사용하기 불편한 단점을 가지고 있으며, 패턴마커를 이용하면 미리 정한 장소에서만 게임을 즐길 수 있는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Flying Cake이라는 실감형 게임을 소개하며, 거추장스러운 장비 대신, 가볍고 휴대 가능한 PDA를 이용하여 게임을 수행하며, 실제 세계에서 가상의 물체를 접목할 위치를 지정하기 위해, 미리 정해져 있는 패턴마커 대신 얼굴 영역을 이용한다. Flying Cake은 연산자원이 부족한 PDA에서 실시간으로 얼굴 영역을 찾기 위해 스킨칼라(skin-color) 모델과 CAMShift 알고리즘을 이용하며, PDA상에서 카메라를 이용하여 실제 세계와 가상의 물체 사이의 상호작용을 제공하는 새로운 게임 패러다임(paradigm)을 통해 사용자에게 새로운 즐거움을 제공한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.11c
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• pp.193-196
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• 2000

In this paper, we present a model based 3d facial modeling method for virtual reality application using only one front of face photography. We extract facial feature using facial photography and modify mesh of the basic 3D model by the facial feature. After this , We use texture mapping for more similarity. By experiment, we know that the modeling technic is useful method for Movie, Virtual Reality Application, Game , Clothing Industry , 3D Video Conference.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.1
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• pp.19-29
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• 2003

This paper presents a novel hybrid classifier for face recognition with artificially generated virtual training samples. We utilize both the nearest neighbor approach in feature angle space and a connectionist model to obtain a synergy effect by combining the results of two heterogeneous classifiers. First, a classifier called the nearest feature angle (NFA), based on angular information, finds the most similar feature to the query from a given training set. Second, a classifier has been developed based on the recall of stored frontal projection of the query feature. It uses a frontal recall network (FRN) that finds the most similar frontal one among the stored frontal feature set. For FRN, we used an ensemble neural network consisting of multiple multiplayer perceptrons (MLPs), each of which is trained independently to enhance generalization capability. Further, both classifiers used the virtual training set generated adaptively, according to the spatial distribution of each person's training samples. Finally, the results of the two classifiers are combined to comprise the best matching class, and a corresponding similarit measure is used to make the final decision. The proposed classifier achieved an average classification rate of 96.33% against a large group of different test sets of images, and its average error rate is 61.5% that of the nearest feature line (NFL) method, and achieves a more robust classification performance.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.11
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• pp.459-464
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• 2020

This study is a study that analyzes the user experience of a virtual makeup application in the beauty industry where color or formulation testing is important. Recently, cases of beauty smart stores and beauty applications using AR and AI are increasing. However, since virtual makeup is different from testing a real product, it is necessary to derive needs through research from the user's side. In order to compare user preferences by using AR and AI cases, six factors based on the emotional interface model were analyzed through a questionnaire to identify items with statistically significant figures. As a result, the user felt comfortable with the virtual makeup function, but showed that it needs to be supplemented in terms of reliability. Since this study focused on the customer experience as a real user and identified the main experience factors and needs of virtual makeup through two types of comparison, it is hoped that this study will be useful as a prior study.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.508-511
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• 2003

최근에 인터넷 사용량이 증가함에 따라 자료의 양은 많아지고, 서비스 방식도 복잡해지는 문제가 생겨나게 되었다. 그에 따른 해결방안으로 P2P(Peer-to-Peer) 모델은 2000년대에 들어서 다시 컴퓨터 산업 무대의 중심으로 자리 잡게 되었다. 지금까지 잘 알려져 있는 클라이언트/서버 모델은 계속적으로 증가하고 있는 사용자와의 통신 수요에 대한 문제가 있다. 그렇기 때문에 P2P 모델은 이러한 구조에서 벗어나 사용자들 간의 직접적인 정보 교환을 가능하게 해주어 서버의 역할을 최소화 시켜 주었다. 이러한 이점 때문에 현재 많은 기업체들이 P2P 모델을 클라이언트/서버 모델 이상으로 선호하게 되었다. 자바를 이용해서 개발한 P2P용 메신저 통합 서비스에는 기존의 상대방과의 대화뿐만 아니라 파일 공유, 자료의 업/다운, 멀티미디어 채팅으로 상대방의 얼굴을 보며 대화를 할 수 있는 화상채팅 기능이 있고, 친구들을 쉽게 정리하여 사용자만이 관리를 할 수 있는 공유그룹과 폐쇄그룹을 추가하여 보안에 대비 하였다. 또 키워드 검색, 메타 검색으로 더 많은 자료를 손쉽게 찾을 수가 있다. 시스템 상에 XML, 웹 서버, WAP 게이트웨이 서버를 탑재하였고, 가상의 네트워크인 VPN 사용, 그리고 DB를 사용한 회원관리 및 여러 가지 서비스를 제공한다. 향후 P2P 기술은 P2P 검색, P2P 커뮤니케이션, 무선인터넷관련 기술, XML을 이용한 표준통합기술의 발전으로 더욱 침체된 시장에 활력소 역할을 할 것이다.