• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.5
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• pp.1-8
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• 2021

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has affected the world seriously. Every person is required for wearing a mask properly in a public area to prevent spreading the virus. However, many people are not wearing a mask properly. In this paper, we propose an efficient mask detection system. In our proposed system, we first detect the faces of input images using YOLOv5 and classify them as the one of three scene complexity classes (Simple, Moderate, and Complex) based on the number of detected faces. After that, the image is fed into the Faster-RCNN with the one of three ResNet (ResNet-18, 50, and 101) as backbone network depending on the scene complexity for detecting the face area and identifying whether the person is wearing the mask properly or not. We evaluated our proposed system using public mask detection datasets. The results show that our proposed system outperforms other models.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.303-304
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• 2021

It is an important issue to detect automatically whether a mask is worn or not for corona prevention. It is known that mask wearing detection can be solved by learning the face data set. However, the search for whether a person is wearing a mask can be detected in a simpler way using OpenCV. In this paper, we describe that it is possible to easily detect whether a single person is wearing a mask or not with a general PC camera using OpenCV learning data results and simple OpenCV functions. Through experiments, the proposed method was shown to be effective.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.177-180
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• 2021

코로나바이러스로 인하여 전 세계는 어려움을 겪고 있으며, 바이러스를 확산을 막기 위해서 실외에서는 마스크를 쓰는 것이 일상이 되었다. 하지만, 이를 따르지 않는 사람이 일반 시설에 방문할 때 이를 감지하고 경고를 할 수 있는 시스템이 없어, 마스크 미 착용자로 인한 위험성 방지에 취약점을 가지고 있다. 본 연구에서는 OpenCV 라이브러리를 이용한 마스크 착용 여부를 확인하는 시스템을 설계한다. Haar 특징기반 다단계 분류자를 이용하여 마스크 인식 프로세스를 설계하였으며, 마스크 착용 확인 시스템은 경량 컴퓨터인 라즈베리파이 장치 위에 구현하였다. 또한 확인된 사람의 이미지는 클라우드 시스템에 저장할 수 있도록 구현하였다. 본 연구를 통해, 누구나 손쉽게 해당 마스크 착용 확인 시스템을 중소 매장에 설치하여 사용할 수 있으며, 코로나바이러스 확산 방지에 기여할 수 있다고 예상한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.208-211
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• 2021

본 논문에서는 합성곱 신경망을 활용하여 영상에서 마스크 착용 및 미착용 상태를 탐지하는 방법을 제안한다. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 유행에 따라 감염 및 확산방지를 위해 마스크 정상적 착용이 요구되는데 몇몇 사람들은 이를 지키지 않고 있으며 현재의 감시 시스템은 입구에서 마스크 착용 여부를 검사하는 방식으로 작동될 뿐 공간에 입장한 다음 착용 여부를 알 수 없다. 제안하는 방법은 합성곱 신경망을 통해 영상에서 얼굴을 탐지하여 얻은 데이터를 이용하여 다수사람들의 마스크 착용 및 미착용 상태를 판별하는 방법으로 설계하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.6
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• pp.944-947
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• 2022

Due to the coronavirus pandemic, the wearing of a mask has been increasing worldwide; thus, the importance of image analysis on masked face images has become essential. Although head pose estimation can be applied to various face-related applications including driver attention, face frontalization, and gaze detection, few studies have been conducted to address the performance degradation caused by masked faces. This study proposes a new data augmentation that synthesizes the masked face, depending on the face image size and poses, which shows robust performance on BIWI benchmark dataset regardless of mask-wearing. Since the proposed scheme is not limited to the specific model, it can be utilized in various head pose estimation models.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.143-148
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• 2000

본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

• Convergence Security Journal
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• v.22 no.2
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• pp.21-26
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• 2022

Wearing face masks is an effective measure to prevent COVID-19 infection. Infrared thermal image based temperature measurement and identity recognition system has been widely used in many large enterprises and universities in China, so it is totally necessary to research the face mask detection of thermal infrared imaging. Recently introduced MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks)presents a conceptually simple, flexible, general framework for instance segmentation of objects. In this paper, we propose an algorithm for efficiently searching objects of images, while creating a segmentation of heat generation part for an instance which is a heating element in a heat sensed image acquired from a thermal infrared camera. This method called a mask MTCNN is an algorithm that extends MTCNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with an existing branch for recognition of a bounding box. It is easy to generalize the R-CNN to other tasks. In this paper, we proposed an infrared image detection algorithm based on R-CNN and detect heating elements which can not be distinguished by RGB images.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10a
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• pp.99-100
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• 2006

절연 게이트 바이폴라 트랜지스터 (Insuialed atc Bipolar Transistor : IGBT)는 높은 전류구동 능력과 높은 입력 임피던스 특성으로 인해 대전력 스위칭 소자로 널리 응용되고 있다. 특히, 대용량 모터 구동을 위해 응용되는 경우, 모터의 부하 특성상, 모터의 단락에 의한 단락 회로 (Short-circuit fault) 현상을 비롯한 클램핑 다이오드의 파손으로 인한 unclamped 유도성 부하 스위칭 (UIS) 상황에서 견딜 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해, 이전 연구를 통해 Floating p-well을 600V급 IGBT에 도입함으로써 UIS 상황에서 IGBT가 견딜 수 있는 에너지(항복 에너지)륵 증가시키고 Floating p-weil 전압을 감지함으로써 단락 회로 상황에서 IGBT가 보호될 수 있도록 보호회로를 제안하고 검증하였다. 그러나 이 보호회로는 수평형 금속 산화막 반도체 전계 효과 트랜지스터 (Latcral MOSFET)로 제작됨으로써 보호회로 기능을 수행하기 위해서는 넓은 면적을 요구하였다. 또한, 정상적인 동작 상황에서 오류를 감지 (오류 감지: False detection)하는 동작으로 인해 추가적인 filter를 요구함으로써 보호회로 동작 속도를 감소시켰다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 수평형 절연 게이트 바이폴라 트랜지스터 (Lateral IGBT : LIGBT)를 보호회로에 적용함으로써 LIGBT의 높은 전류 구동능력을 이용하여 기존 보호회로 면적의 30% 수준의 보호회로를 구현하였다. 또한, 구현된 보호회로는 오류 감지 현상을 제거함으로써 보호회로의 동작 속도를 개선하였다. 제안된 보호회로와 1200V급 IGBT는 7장의 마스크를 이용한 표준 수평형 IGBT 공정을 이용하여 제작되었으며, 특히, 전자빔 조사를 이하여 턴오프 속도를 개선함으로써 고속 스위칭에 적합하도록 최적화 되었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.40 no.6
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• pp.421-430
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• 2003

In the embedded system, EPROM is difficult to replace a mask ROM for the applications using battery, because the low voltage characteristic of an EPROM is inferior to that of a mask ROM. In this paper, the new circuits such as a word line voltage hoosier scheme and a sense amplifier without reference input for an embedded EPROM in MCU are proposed. The circuits can detect bit line voltage a predetermined level, which is caused by the degradation of the battery. We fabricated a MCU embedded 32Kbytes EPROM. The proposed circuits well operated at 1.5V supply voltage and thus the low voltage performance was improved by about 30%.

• Smart Media Journal
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• v.4 no.4
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• pp.9-17
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• 2015

Recently the need for advanced security technologies are increasing as the occurrence of intelligent crime is growing fastly. Previous liveness detection and fake face detection methods are required for the improvement of accuracy in order to be put to practical use. In this paper, we propose a new liveness detection method using pupil reflection, and new fake image detection using Adaboost detector. The proposed system detects eyes based on multi-scale Gabor feature vector in the first stage, The template matching plays a role in determining the allowed eye area. And then, the reflected image in the pupil is used to decide whether or not the captured image is live or not. Experimental results indicate that the proposed method is superior to the previous methods in the detection accuracy of fake images.