• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.655-657
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• 2012

본 논문에서는 심도(Depth) 카메라로부터 실시간 획득한 RGBD 데이터에서 심도 정보 기반의 AAM(Active Appearance Models)과 나이 인식 알고리즘[1]을 통해 4 개의 AG(Age Group)으로 분류하는 실시간 얼굴 나이 인식 시스템(Real-time Facial Age Recognition System)을 설계한다. 기존의 AAM 을 이용한 실시간 얼굴 특징 추출은 평균 약 4.17%의 프레임 손실율을 보였으나, 심도 정보를 활용한 AAM 은 평균 약 0.43%의 프레임 손실율만을 보였다[5]. 본 논문에서는 심도 정보를 활용한 AAM과 병렬 처리 방법인 CUDA 를 결합하여 나이 특징을 추출하고, 실시간 시스템에 적용 가능하도록 나이 인식 알고리즘을 개선하여 실시간 나이 인식 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 1)머리 위치 추적, 2)얼굴 인식 및 특징점 추출, 3)나이 특징 추출, 4) 나이 특징 분석, 5) 나이 분류의 5 가지 단계를 통해 최종적으로 4 개의 AG 로 분류한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권3호
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• pp.44-50
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• 2022

얼굴 영상에서 나이를 인식하는 기술은 여러 응용분야에서 활용되면서 그에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 환경에서 촬영된 얼굴 영상은 얼굴의 일부가 가려지는 경우가 많으며 이는 나이 인식 성능에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 가림이 있는 얼굴 영상의 나이 인식 성능을 개선하기 위해, Image Extrapolation 기술을 이용하여 가려진 부분을 생성하여 나이를 인식하는 방법을 제안한다. 영상에서의 가림이 나이 인식 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해서 마스크 이미지를 적용하여 가림이 있는 얼굴 영상을 생성하였다. 가림에 의해 나이 인식 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위해, Image Extrapolation 기술 중 영상의 가장자리를 순회하면서 가려진 부분을 생성하는 SpiralNet 을 사용하여 가려진 부분을 예측하여 생성하고 얼굴 나이 인식에 사용하였다. 실험을 통해 가림이 있는 영상에서 나이 인식 성능이 저하되는 문제가 있고, SpiralNet으로 가림 부분을 생성한 영상으로 나이를 인식하면 나이 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제30권2호
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• pp.61-81
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• 2013

이 연구의 목적은 문화와 인구통계학적특성(나이와 성별)의 상품정보인식에 대한 영향을 조사하는 것이다. 연구에 사용된 문화이론은 Hofstede의 Individualism과 Hall의 context이론이다. 연구결과, 한국학생들은 아직도 집단주의(collectivism) 성향을 보이지만, 한국의 젊은 세대에서 문화적 변화가 발생하고 있다는 것을 확인하였다. 상관관계 분석결과를 통해 비교적 나이 어린 학생들이 나이 많은 학생들보다 더욱 개인주의(individualism)의 성향을 보였다. 두 세트(고맥락과 저맥락상황)의 다중회귀분석의 결과, 문화적특성과 나이가 고맥락(비쥬얼) 상황에서 정보인식에 영향을 미치는 결과를 확인하였다. 하지만 성별에 따른 정보인식의 차이는 없었다.

• 건강소식
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• 제38권12호
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• pp.36-37
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• 2014

사회에 첫발을 내딛는 20대, 본격적으로 왕성한 직장생활을 펼치는 30대 젊은 층의 건강이 위협받고 있다. '당연히 건강해야 할 나이'라는 인식 아래 관리에 소홀한 2030남녀의 건강 실태를 알아본다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2701-2704
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• 2003

본 논문에서는 디지털 X-ray 영상에서 자동으로 손가락의 골단판을 추출하는 알고리즘과 이를 이용한 자동 뼈 나이 측정 방법을 제안한다. 골단판은 뼈의 골화 정도 및 성장 정도에 따라 변화되기 때문에 뼈 나이 평가 시스템에 적합하여 많이 사용된다. 골단판을 자동으로 추출하는 알고리즘을 이용해 골단판을 추출하고 영상인식 분야에서 사용되는 eigen analysis를 사용하여 뼈 나이를 자동으로 측정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1107-1108
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• 2014

본 연구는 시각장애인들을 위한 대인관게 도움을 위하여, 상대방의 성별과 나이를 안내하여 주는 시스템에 관한 것이다. 본 연구에서는 다시점 얼굴 인식 방법을 채택하여, 인식장애 개선과 환경요인변화에 대처하여 성별과 나이구분, 사람 수를 카운트 할 수 있도록 설계하였다. 모바일을 사용하여, 시스템에서 측정한 상대방에 관한 정보를 미리 확인할 수 있어 원활한 대인관계를 갖을 수 있도록 하였다. 제안 시스템은 안드로이드 스마트폰과 연동하여 실험되어졌으며, C++, Open CV 및 Kinect SDK를 기반으로 구현하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.577-582
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• 2024

국내 펫 보험은 2007년 첫 도입되어 현재 2024년 지금까지 많은 보험상품들이 생겼고 펫 보험 시장은 매년 증가하고 있는 추세이다. 하지만 실상은 2022년 기준 펫 보험 가입률은 전체 반려인의 0.8%이며 반려인들은 비싼 보험료 및 보장내역, 까다로운 가입 기준으로 인해 펫 보험 가입을 꺼리고 있다. 본 논문에서는 반려동물 안구질환 및 질환의 위치를 인식하고 건강나이를 예측 가능한 모델링을 제안한다. 먼저 EfficientNet을 활용해 반려동물의 안구질환을 인식하고 OpenCV를 활용 질환의 발병 위치와 크기를 인식하여 반려동물의 건강나이를 산출한다. 산출된 해당 건강나이를 바탕으로 보험사에서 펫 보험료 산정 시 보조하는 역할을 하고자 한다. 이 모델링은 반려동물 안구질환 및 건강나이로 합리적인 펫 보험 가격 산정 보조가 가능하다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.69-75
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• 2014

기존의 피플 카운팅 시스템(People Counting System)은 주로 오버헤드(Overhead) 시점에 설치된 단일 카메라를 활용하기 때문에, 겹침 및 가림 현상과 일정 크기 이상의 소지품, 급격한 조명 변화와 같은 외부 환경적 요인들로 인해 객체 인식에 장애가 발생하고, 다양한 환경에서 카운팅을 수행하기에 어려움이 존재한다. 이에 본 논문에서는 기존 단일 시점 피플 카운팅 시스템의 인식 장애 개선 및 외부 환경적 요인들에 보다 강인하게 카운팅할 수 있도록, 오버헤드 및 전면 시점에 두 개의 깊이 카메라를 활용하는 얼굴 나이 그룹별 피플 카운팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 오버헤드 영상 처리, 전면 영상 처리, 동일 객체 판별, 얼굴 나이 그룹 분류, 입퇴장 카운팅의 총 5가지 처리를 통해 얼굴 나이 그룹별 피플 카운팅을 수행한다. 제안 시스템을 C++, OpenCV 및 Kinect SDK를 기반으로 구현하여, 나이 그룹별로 10명씩 총 40명을 대상으로 피플 카운팅 성능과 나이 그룹 분류 성능을 각각 평가하였다. 성능 평가 결과는 피플 카운팅에서 약 98%의 정확도를 나타냈고, 나이 그룹 분류는 약 74.23%의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.803-806
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• 2024

본 연구는 디지털 기술과 인공지능의 발전을 배경으로, ResNet 모델을 활용하여 얼굴 인식 및 나이 예측 시스템을 개발하고 평가한다. ResNet의 잔차 학습과 스킵 연결 기능은 깊은 신경망에서 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 해결하여 모델의 학습 효율을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 또한 All-Age-Faces Dataset을 이용하여 나이 예측에서 아시아 인종에 대한 편향 없이 고르게 좋은 성능을 보여주는 것을 목표로 한다.

• 가족자원경영과 정책
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• 제15권1호
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• pp.71-91
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• 2011

This qualitative case study examines how mid-life housewives perceive age, react to aging, and experience the changing of their appearance that comes with age. The participants of this study were eight housewives four full-time housewives and four working housewives in middle adulthood. This study was conducted through in-depth interviews that were based on an unstructured questionnaire, and the data was collected from January 2010 to October 2010. Findings are as follows: during mid-life, housewives continue to exert efforts toward self-development, and toward self-actualization that can unleash the potential of their "multi-self". The housewives of the Entering Middle Adulthood self-actualization period believe that the material self as manifested in appearance is the most important component of the multi-self. Indeed, both groups of housewives thought a great deal about the criterion of appearance for their age and were concerned about others' viewpoints, social stereotypes, the appearance "norm," and other characteristics related to appearance. The full-time housewives made efforts to improve their social selves, and the working housewives tried to enhance their spiritual selves. The viewpoints of husbands are often internalized into housewives' internal points of view; therefore the relationships of housewives with their husbands were crucial both to the confidence the women felt in their appearance, and to their satisfaction in life.