• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.232-234
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• 2021

최근 휴먼-컴퓨터 인터페이스, 가상현식, 증강현실, 지능형 자동차등에서 얼굴표정 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 얼굴표정인식 연구는 대부분 맨얼굴을 대상으로 하고 있지만 최근 코로나-19로 인해 마스크 착용한 사람들이 많아지면서, 마스크를 착용했을 때의 표정인식에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 마스크를 착용했을 때에도 실시간으로 표정 분류가 가능한 시스템개발을 목표로 구동에 필요한 알고리즘을 조사했고, 그 중 Tiny-YOLOv3와 ResNet50 알고리즘을 이용하기로 했다. 얼굴과 표정 데이터셋 등에서 모은 이미지 데이터를 사용하여 실행해 보고 그 적절성 및 성능에 대해 평가해 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.413-414
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• 2024

영상 인식을 위한 학습 데이터 구성 단계에서 에지는 물체의 크기, 방향 등의 정보를 포함하고 있어 영상의 특징으로 사용한다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 소벨 마스크를 사용하여 원영상과 압축영상 그리고 에지영상간의 학습에 따른 인식 정도를 파악하고자 한다. 실험결과, 원영상 그대로 인식하는 것보다 에지 영상에 의한 학습 속도에 차이가 있음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.429-432
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• 2009

최근 현금인출기의 설치가 증가하면서 그에 따른 범죄도 증가하는 추세이다. 현금인출기와 관련한 지능형 범죄가 증가하고 있지만 보안 시스템은 CCTV나 감시카메라를 이용하고 있어 취약한 면이 많다. 특히 감시 카메라는 실제 상황을 단순하게 녹화하는 가능만을 제공하기 때문에 모자나 마스크, 선글라스 등으로 안면을 가리고 현금인출기를 이용하면 범죄 사건 발생 후에 범인의 신원을 확인할 수 없는 문제점이 발생한다 따라서 본 논문에서는 효과적인 현금인출기 보안 시스템을 위한 안면 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현금인출기의 감시 카메라를 이용하여 사용자의 안면을 인식하고, 그 영상에서 장신구 착용 유무 판별함으로써 정상식인 얼굴과 비정상적인 얼굴을 구별한다. 성능평가에서는 정상적인 얼굴, 선글라스 착용 상태, 마스크 착용 상태, 선글라스와 마스크를 모두 작용한 상태에 대하여 안면 인식률을 비교 평가한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.233-241
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• 2019

본 연구는 수도권에 거주하는 20~30대 여성을 대상으로 마스크팩 인식 및 구매 행동에 대하여 설문지를 이용하여 조사하였다. 본 연구 결과, 연구 대상자들은 피부미용에 대한 관심이 높지만 마스크팩 타입에 따른 특징과 차별성 인식은 미흡한 것으로 조사되었다. 마스크팩을 사용한 후, 조사 대상자들의 51.1%가 효능 효과에 만족한 것으로 조사되었으나, 마스크팩 사용 시 대표적인 불편한 점으로는 시트형 마스크팩은 사용성, 크기, 밀착성 및 피부 자극으로 불만족스러웠으며, 하이드로 겔타입의 소재와 슬리밍 타입은 내용물, 흡수성에 대해 불만족스러운 것으로 확인되었다. 또한, 셀룰로오스 팩과 하이드로겔 타입의 팩은 동일하게 불쾌감을 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과를 통하여 마스크팩 시장의 기초 마케팅 자료로서 활용이 가능할 것으로 사료되어 진다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.449-454
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• 2019

본 연구는 최근 중국 뷰티 시장 내 마스크팩 판매율 10위권내를 차지하고 있는 한국 마스크팩에 대한 중국인들의 인식, 선택속성, 만족도를 조사하여 향 후 한국 마스크팩의 국외 시장 진출을 위한 마케팅 자료를 제공 하고자 하였다. 연구결과 한류에 대한 인식정도, 특히 연예 음악 선호는 한국 마스크팩 선택속성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(${\beta}=.323$, p<.05). 또 만족도, 재구매 의도 모두 한류의 영향이 매우 크게 작용한 것으로 나타났고 중국여성들의 소비증가와 사회진출로 인한 외모관리도 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 그러나 아직 한국 상품의 안전성과 효능에 대한 신뢰가 확립되지 못하고 있어 향 후 이러한 기술 부분의 개선과 국내 화장품 회사들의 구체적인 대안이 마련된다면 우리나라 K-뷰티 산업은 중국뿐 아니라 국내외 시장에서 더욱 활성화 될 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.792-794
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• 2014

문자인식은 문서 및 자동차 번호판 등의 문자정보를 얻는 영상처리 기술이며, 이를 위하여 에지를 검출하는 방법이 주로 사용되고 있다. 기존의 에지검출 방법은 대부분 영상에 가중치 마스크를 적용하는 방법이며, 영상의 전체 영역에 동일한 마스크를 적용하므로 처리결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 문자인식에 적합하도록 화소의 분포 및 위치를 고려한 가중치 마스크를 적용하여 에지검출 알고리즘을 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제25권2호
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• pp.78-87
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• 2006

본 논문에서는 알려지지 않은 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 위하여 missing-feature복구 기법을 다루며, 베이시안 분류기를 기반으로 하는 마스크 예측 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 마스크 예측 기법에서는 배경 잡음 종류에 독립적인 성능을 위해 전 주파수 대역을 분할하여 발생시킨 유색 잡음을 마스크 예측기의 훈련에 이용하였으나, 제한된 양의 훈련 데이터베이스 조건에서는 성능의 한계가 불가피하다. 보다 다양한 잡음 스펙트럼을 반영하면서 마스크 예측의 성능을 향상시키기 위해, 서로 다른 주파수 대역에 독립적인 구조를 가지는 베이시안 분류기를 제안하며, 훈련에 사용하는 유색 잡음의 생성 방식을 이에 맞게 수정한다. 각각의 주파수 대역을 분할하여 유색 잡음을 생성함으로써 다양한 잡음 환경을 반영하는 동시에 훈련 데이터베이스 부족 문제를 줄일 수 있다. 제안하는 마스크 예측 기법을 클러스터 기반의 missing-feature 복구 기법과 결합하여 음성 인식기에 적용함으로써 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안한 기법이 백색 잡음, 자동차잡음, 배경 음악환경에서 기존의 방법에 비해 향상된 성능을 가짐을 입증한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권1호
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• pp.68-73
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• 2023

화재로 인한 인명 피해를 줄이기 위해, 화재 대피용 방연마스크에 대한 관심과 보급이 증가하고 있다. 하지만 시중에 유통되는 방연마스크의 성능 인증 여부와 일반인들이 방연마스크를 적절하게 착용할 수 있는지에 관한 조사가 충분하지 않기 때문에, 방연마스크가 화재 현장에서 피난안전성을 실제로 높일 수 있는지 판단하기가 쉽지 않다. 본 연구는 방연마스크에 대한 일반 사용자의 인식 현황 및 사용 경험을 조사하고, 교육 필요성을 분석하였다. 또한 국내에서 유통 중인 방연마스크 제품들이 국내외 성능 기준에 따라 인증되고 있는지 조사하였다. 아울러 실험을 통해 방연마스크의 착용 신속성 및 활동 편의성을 평가하였다. 235명의 응답자 중 방연마스크를 실제 사용해 본 응답자는 22%에 그치고, 23%는 방연마스크를 모름에도 불구하고, 93%의 응답자는 방연마스크가 화재 피해를 줄일 수 있다고 기대했다. 국내에서 유통 중인 54개의 방연마스크 중 약 41%의 제품이 성능 인증을 받지 않은 것으로 조사 되었다. 국내외 다양한 성능 기준들 중에서 ASTM E 2952 및 KFIS 024만 방연마스크의 착용 신속성을 30초 이내로 규정하고 있다. 그런데 4가지 형태의 방연마스크를 대상으로 착용 신속성을 실험한 결과, 후드형 방연마스크와 자급식 방연마스크는 30초 이내로 착용하기 어려운 것으로 나타났다. 정화식 방연마스크에 비해 자급식 방연마스크를 착용하면, 의사소통의 어려움과 심리적/물리적 불편감을 더 많이 느끼는 것으로 나타났다. 한편, 방연마스크의 착용 교육을 받은 경우, 착용 시간은 약 19%, 오착용 횟수는 약 89% 감소하여, 적절한 착용 교육과 훈련이 매우 중요하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.285-286
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• 2020

전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.325-327
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• 2021

코로나19 전염병 예방을 위한 공공장소에서의 마스크 착용이 의무화되고 있다. 그러나 사람들이 다양한 이유로 마스크를 제대로 착용하지 않아 감염에 노출되는 위험이 발생하고 있다. 이러한 방역 문제를 해결하고 본 논문은 영상을 인식하여 마스크를 쓴 얼굴과 쓰지 않은 얼굴을 검출하는 방식을 제안한다. 제안 방법은 마스크 착용자와 비착용자 얼굴 영상을 딥러닝 기반의 YOLO 네트워크로 학습하여, 마스크 착용 유무를 판별한다. 동일 YOLO 네트워크에 대해 여러가지 조건으로 학습을 수행하고, 학습에 사용되지 않은 검증 데이터를 이용해 정확도가 가장 높은 네트워크의 가중치를 선택하였다. 실험결과, 마스크 착용자는 67.2%, 미착용자는 39.8%의 판별 정확도를 보였다. 미착용자에 대해 낮은 정확도를 보인 이유는 학습 데이터의 부족으로 판단되며, 이를 보완하기 위하여 더 많은 학습데이터를 제작하여 성능을 개선시키고자 한다.