• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.337-338
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• 2022

본 연구에서는 마스크 착용이 필수가 된 시대를 살고 있는 20대를 대상으로 하여 마스크에 대해서 어떤 인식을 가지고 있는지를 조사하여 그 인식을 유형화하고 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 이를 통해 마스크를 착용하는 사람들이 어떤 생각을 가지고 마스크를 사용하는가와 어떤 제품을 원하는지를 분석하고자 하였다. 본 연구는 Q방법론을 사용하였으며, 분석에는 쿼넬 pc프로그램을 활용하였다. 마스크에 대한 인식유형은 3개로 분류되었다. 유형 1은 마스크를 늘 착용하며 마스크가 비언어적 커뮤니케이션과 착용자의 이미지에 영향을 미친다고 생각하는 '상시 착용 영향 중시형'이었다. 유형 2는 마스크를 세균을 막기 위해 착용하며 마스크가 부정적 영향이 크다고 생각하는 '기능 중시 부정 인식형'이었다. 유형 3은 얼굴을 가리기 위해 마스크를 착용하고 마스크 착용 시 사람이 젊어 보인다고 생각하는 '은폐 착용 긍정 이미지형'이었다. 본 연구는 20대만을 대상으로 하여 다른 연령대의 마스크에 대한 인식을 알아보지 못하였다. 향후 연구에서는 다양한 연령대의 마스크에 대한 인식을 알아볼 필요가 있으며, 인식유형에 따른 마스크 디자인 개발에 관한 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1136-1141
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• 2022

코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.157-167
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• 2022

본 연구는 마스크 착용이 필수가 된 시대를 살고 있는 20대를 대상으로 하여 마스크에 대해서 어떤 인식을 가지고 있는지를 조사하고 그 인식을 유형화하여 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 연구에는 Q방법론을 활용하였다. 마스크에 대한 인식유형은 3개로 유형화되었다. 유형 1은 마스크를 늘 착용하며 마스크가 비언어적 커뮤니케이션과 착용자의 이미지에 영향을 미친다고 생각하는 '상시 착용 영향 중시형'이었다. 유형 2는 마스크를 세균을 막기 위해 착용하며 마스크가 부정적 영향이 크다고 생각하는 '기능 중시 부정 인식형'이었다. 유형 3은 얼굴을 가리기 위해 마스크를 착용하고 마스크 착용 시 사람이 젊어 보인다고 생각하는 '은폐 착용 긍정 이미지형'이었다. 소비자의 니즈를 반영한 다양한 디자인과 기능의 마스크 개발이 이루어져야 할 것으로 생각된다. 디자인, 맞음새, 기능 등 소비자가 중요하게 고려하는 사항에 따라 선택할 수 있도록 여러 가지 제품이 개발·판매되어야 할 것으로 생각된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.63-73
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• 2022

2020년부터 현재까지 COVID-19가 지속되고 있으며, 사회적으로도 많은 변화가 생겼다. 마스크를 착용하는 것은 필수가 되었고, 마스크 미착용 시, 공공시설이나 식당 등을 이용할 수 없게 되었다. 이로 인해 대부분의 공공시설 출입구에서는 마스크 인식 시스템을 구비하여 마스크 착용 여부를 확인하고 있다. 그러나 목도리로 입을 가린 사람이나 마스크를 제대로 착용하지 않은 사람 등에 대한 판별 여부가 불분명하다. 본 연구에서는 YOLOv5를 이용한 임베디드 마스크 인식 시스템을 제안하였다. 기존 마스크 인식 시스템과는 달리 마스크 착용 여부뿐만 아니라 목도리를 입으로 가린 사람, 손으로 입을 가린 사람 등 다양한 예외 상황에서도 마스크 착용 여부를 구별해낼 수 있었으며, Nvida Jetson Nano Board에 탑재하였을 때 우수한 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.179-185
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• 2010

본 논문에서는 특징 되먹임 알고리즘의 성능을 평가하기위해 특징되먹임 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 주는 특징마스크를 검증한다. 특징 되먹임 기반 패턴 인식 방법은 PCALDA로 추출된 특징을 원 영역으로 역사상하여 인식에 중요한 부분을 추출하는 기법이다. 추출된 특징은 특징마스크의 형태로 원 영역으로 역사상 되므로, 특징마스크의 특징성능 검증에 대한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 Yale data 기반의 얼굴 인식에서 특징마스크를 검출하여 특징마스크에 따른 인식률 변화를 고찰하고 검출된 특징마스크의 성능을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.242-243
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• 2022

코로나 팬데믹으로 세계가 큰 피해를 보고 있다. 기존 얼굴인식 보안시스템이 마스크 사용자 인식이 어려워 마스크 사용자를 인식할 수 있는 방안이 필요하다. 얼굴인식을 위한 영상처리 기술이 딥러닝에 의해 크게 발전하고 있으며, 여전히 전처리 기술 또한 중요하다. 본 논문에서는 영상처리 기술의 선명도 평가 함수와 YOLOv5를 사용해 학습 재학습 이후 변화하는 성능을 확인하였고, 비마스크 사용 시 분류정확도가 1%, 학습 손실률에서 0.2% 정도의 성능 개선을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.155-161
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• 2003

출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.772-774
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• 2021

COVID-19 로 인해 마스크 착용이 필수적인 사회가 되면서 마스크를 착용한 상태로 얼굴 사진을 촬영하는 빈도가 증가하고 있다. 그러나 얼굴인식 기반의 보정 및 필터링 기능이 적용된 카메라 애플리케이션은 인물의 마스크 착용 유무를 인식하지 못하여 마스크로 가려진 영역까지 필터 및 색조 기능을 적용시킨다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 검출된 얼굴영역에서 마스크 착용 여부 및 마스크 영역을 판단하고 해당 영역을 제외한 나머지 얼굴 영역에 필터링 효과를 적용하는 기술을 구현하였다.

• 정신신체의학
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• 제32권1호
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• pp.10-23
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• 2024

본 연구는 코로나19 팬데믹 동안 마스크 착용자에 대한 매력도와 사회적 인식 변화를 고찰한다. 코로나19 이전에는 마스크가 감염 신호로 여겨져 매력도를 감소시켰으나, 팬데믹 이후 마스크 착용이 일상화되면서 인식 메커니즘이 복잡해졌다. 마스크 착용자에 대한 매력도와 사회적 인식은 착용자의 기본 매력도, 인종, 마스크에 대한 인식 등에 따라 달라진다. 이로 인해 연구 결과가 일관되지 않다. 이는 실험 방법의 불일치와 피험자 개인차를 고려하지 못한 결과다. 정신의학적 관점에서 팬데믹 상황에서의 매력 인식을 연구하기 위해서는 행동면역계와 관련된 심리적 메커니즘을 중심으로 새로운 가설을 수립하고 검증해야 한다. 이는 대인 지각과 혐오가 정신건강에 미치는 영향을 이해하는 데 중요한 단서를 제공할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.219-223
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• 2004

본 논문에서는 여러 생체 인식 시스템 중 지문 인식에 관한 연구를 기술한다 지문 입력장치를 통해 입력 받은 영상을 이용하여 개인의 식별을 위해 방향성과 특징점 정보를 이용, 매칭을 실시한다. 지문의 매칭은 1 차로 소벨 마스크와 창틀 마스크를 이용한 방향성 매칭과 2 차로 특징점 정보를 이용한 매칭 2 단계로 이루어 진다 방향성 정보를 이용한 매칭 방법에서는 가장 널리 알려진 소벨 마스크 보다 창틀 마스크가 더 정확한 것으로 판별 되었으며, 특징점 정보를 이용한 알고리즘에서는 상당한 의사 특징점을 제거 할 수 있었다 신뢰할 수 있는 방향성 검출 알고리즘과 특징점을 검출하기 위한 연구를 하였으며, 지문영상의 특징점으로는 끝점과 분기점을 사용하였다.