• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.12
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• pp.1659-1668
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• 2002

It is very important to protect digital copyright such as computer software, digital contents, and others because national power is influenced at present and in the future. This paper deals with the trend of domestic and foreign researches related to digital copyright and the comparative analysis of software tools fur being a systematic judge of the piracy. This paper focuses on the foreign trend of judge business based on JISC and the domestic movement. It also comparatively analyses software tools to judge natural language or program piracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.687-688
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• 2022

기존 언어치료는 언어발달장애 아동과 언어치료사간의 대면 방식으로 이루어지며, 이때 각종 언어치료도구가 사용된다. 본 시스템은 언어발달장애 아동과 로봇 간의 언어치료를 위해서, 센서를 통한 아동 이동 접근 확인, 아동 얼굴 검출, 아동 얼굴 인식, 아동 얼굴 감정 인식, 아동 얼굴 추적, 감정 돌봄 대화 출력, 언어치료 콘텐츠 표시, 음성대화를 통한 언어치료 수행이 어떻게 적용되는지 개념을 설명하고자 한다.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.16 no.1
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• pp.89-94
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• 2020

In this paper, we propose a software algorithm that can configure n-key roll-over that detects all keys without limitation on the number of pressed keys in the dynamic scanning detection of a keyboard composed of a matrix. The proposed algorithm uses the timer interrupt of the microcontroller for computer keyboard control, so that a constant and accurate detection interval can be obtained, and an accurate debounce time can be provided. In order to confirm the effectiveness of the proposed algorithm, a microcontroller was connected to a toy keyboard constructed in the form of a clavier and experiments were conducted. As a result of the experiment, it was confirmed that detection of all keys was performed accurately regardless of the number of keys pressed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.757-760
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• 2003

컴퓨터 소프트웨어, 디지털 콘텐츠등 디지털 정보 재산권의 보호는 현재 뿐 아니라 향후 국가의 국력을 좌우할 수 있을 정도로 대단히 중요한 과제가 아닐 수 없다. 본 논문에서는 소프트웨어 표절의 자동검출을 위하여 제작된 각종 소프트웨어 감정 도구들을 여러 각도에서 비교 분석하여 각 도구의 유용성, 제한성, 주요 적용환경 및 분야, 사용방법 등을 제시함으로써 향후 소프트웨어 복제 감정에 효과적으로 활용할 수 있도록 하고자 한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.771-774
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• 2013

This study investigates the relationship between voice quality measurements and emotional states, in addition to conventional prosodic and cepstral features. Open quotient, harmonics-to-noise ratio, spectral tilt, spectral sharpness, and band energy were analyzed as voice quality features, and prosodic features related to fundamental frequency and energy are also examined. ANOVA tests and Sequential Forward Selection are used to evaluate significance and verify performance. Classification experiments show that using the proposed features increases overall accuracy, and in particular, errors between happy and angry decrease. Results also show that adding voice quality features to conventional cepstral features leads to increase in performance.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• v.24 no.3
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• pp.335-345
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• 1999

법의학적 개인식별 및 친생자 감정시 여러 개의 single tandem repeats(STR) 유전좌위 검색이 필요하다. 그 이유는 STR 유전좌위는 대립유전자 수가 적고 이형접합도가 낮아 서로 다른 개체간에도 동일한 유전좌위를 가질 확률이 높기 때문에 개인식별에 대한 기여도가 떨어지게 된다. 따라서 여러 개의 다양한 STR 유전좌위들을 동시에 분석함으로써 우연적으로 개체간에 유전자형이 일치할 가능성을 낮추어야 감정의 신뢰성을 높일 수 있으며 이에는 각 STR 유전좌위에 대한 유전좌위의 분포가 인종별, 지역별로 달라 이에 대한 유전자분포를 구하는 것이 선행조건이다. 이에 본 연구에서는 법의학적 개인식별 및 친자감정시 기초자료로 활용하기 위하여 서로 혈연관계가 없는 201명의 한국인 혈액에서 DNA를 추출하여 STR 유전좌위증 human coagulation factor XIII A subunit gene(F13A0l Locus), human c-fes/fps proto-oncogene(FESFPS Locus), human von Willebrand factor gene (vWA Locus)등 FFv Triplex 유전자를 중합효소반응에 의하여 동시에 증폭하고, 폴리아크릴아마이드겔을 이용한 전기영동 및 질산은 염색을 시행한 후 FFv Triplex유전자의 유전자형 및 대립유전자 빈도 등을 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. (1) F13A01유전자는 5개의 대립유전자, 12개의 유전자형을 검출하였으며, 이형접합도는 60.7%로 나타났고 대립유전자 및 유전자빈도는 3.2, 4, 5, 6, 16 대립유전자에서 각각 0.34 3, 0.114, 0.062, 0.475, 0.005로 나타났으며, 대립유전자 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15는 검출되지 않았다. (2) F13A01 대립유전자다양성 (allelic diversity value)은 0.641, 개인식별력(PD)은 0.814를 보였으며 대립유전자다양성 및 이형접합도가 다른 민족과 비교할 때 다소 낮았다. (3) FESFPS유전자는 8개 대립유전자 모두 나타났으며, 15개의 유전자형을 검출하였으며, 이형접합도는 66.7%로 나타났고 대립유전자 및 유전자빈도는 7, 8, 9, 10, 11, 11, 12, 13, 14 대립유전자에서 각각 0.002, 0.002, 0.005, 0.032, 0.507, 0.264, 0.197, 0.007로 나나났다. (4) FESFPS 대립유전자다양성(allelic diversity value)은 0.641, 개인식별력(PD)은 0.804를 보였다. (5) vWA유전자는 9개의 대립유전자, 23개의 유전자형을 검출하였으며, 이형접합도는 80.1%로 나타났고 대립유전자 및 유전자 빈도는 11, 12, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 대립유전자 에서 각각 0.002, 0.002, 0.219, 0.032, 0.187, 0.279, 0.189, 0.072, 0.017로 나타났으며, 대립 유전자 13, 21는 검출되지 않았다. (6) vWA 대립유전자다양성(allelic diversity value)은 0.799, 개인식별력(PD)은 0.924로 매우 높게 나타냈다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.9
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• pp.49-56
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• 2012

In this paper, we propose the method that decides the shot types using face detection technique. The shot types, such as close-up shot, medium shot, and long shot, can be applied as useful information for understanding narrative structure of movies. The narrative structure of movie is builded by characters. Also their mental and emotional changes become inextricably bound up with them of narrative. The shot types are decided by distance between character and camera. If put together above them, shot types can be found by using detection technique of face size of characters and understand narrative of movie. To do this, we propose the methodology to detect shot type by face detecting and implement the system to do it. Additionally, we evaluate the performance of the system. The implementation system has been evaluated as 95% for close-up shot detection and 90% for medium shot detection, while 53.3% is just detected for long shots.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.3
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• pp.9-17
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• 2024

Due to the recent pandemic and the development of ICT technology, the use of non-face-to-face and unmanned systems is expanding, and it is very important to understand emotions in communication in non-face-to-face situations. As emotion recognition methods for various facial expressions are required to understand emotions, artificial intelligence-based research is being conducted to improve facial expression emotion recognition in image data. However, existing research on facial expression emotion recognition requires high computing power and a lot of learning time because it utilizes a large amount of data to improve accuracy. To improve these limitations, this paper proposes a method of recognizing facial expressions using age and gender, which are image meta information, as a method of recognizing facial expressions with even a small amount of data. For facial expression emotion recognition, a face was detected using the Yolo Face model from the original image data, and age and gender were classified through the VGG model based on image meta information, and then seven emotions were recognized using the EfficientNet model. The accuracy of the proposed data classification learning model was higher as a result of comparing the meta-information-based data classification model with the model trained with all data.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.754-761
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• 2008

As the automobile industry and technologies are developed, driver's tend to more concern about service matters than mechanical matters. For this reason, interests about recognition of human knowledge and emotion to make safe and convenient driving environment for driver are increasing more and more. recognition of human knowledge and emotion are emotion engineering technology which has been studied since the late 1980s to provide people with human-friendly services. Emotion engineering technology analyzes people's emotion through their faces, voices and gestures, so if we use this technology for automobile, we can supply drivels with various kinds of service for each driver's situation and help them drive safely. Furthermore, we can prevent accidents which are caused by careless driving or dozing off while driving by recognizing driver's gestures. the purpose of this paper is to develop a system which can recognize states of driver's emotion and attention for safe driving. First of all, we detect a signals of driver's emotion by using bio-motion signals, sleepiness and attention, and then we build several types of databases. by analyzing this databases, we find some special features about drivers' emotion, sleepiness and attention, and fuse the results through Multi-Modal method so that it is possible to develop the system.