• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.157-158
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• 2008

본 연구에서는 교통사고나 뇌졸중등에 의해 경추 이하 마비나 손, 발 등의 움직임은 자유롭지는 않으나 머리를 움직일 수 있는 사람들을 대상으로 컴퓨터 사용에 도움을 주고자 머리 움직임과 눈의 깜박임을 이용하여 컴퓨터 마우스의 기능을 대신할 수 있는 장비의 개발을 목표로 한다. 머리 움직임을 감지하기 위하여 가속도계와 자이로 센서를 이용할 경우의 차이를 비교해 보았고, 클릭과 더블 클릭과 같은 마우스 이벤트를 감지하기 위해 광을 이용한 눈 깜박임으로 클릭과 더블 릭의 구현이 가능한지에 대한 여부를 확인하였다. 그 결과, 머리의 움직임은 가속도계보다 자이로 센서의 출력을 적분하여 얻는 것이 우수하였고, 광을 이용한 눈 깜박임의 검출은 클릭과 더블클릭의 구별을 위한 추가적인 신호 처리를 통해 가능성 을 확인하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.5 no.1
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• pp.35-40
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• 1999

본 논문에서는 머리카락의 모델링 및 애니메이션을 다룬다. 자연스러운 머리모양의 모델링을 위한 방법을 제시하고 디자인된 머리카락의 애니메이션을 구현한다. 빠른 구현을 위하여 역동적인 충돌감지법을 제안하고 머리카락을 군으로 나누어서 다룬다.

• Electric Engineers Magazine
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• s.305
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• pp.66-66
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• 2008

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.11
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• pp.179-186
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• 2009

In this paper, we propose a head detection method based on vertical and horizontal pixel histogram analysis in order to overcome drawbacks of the previous head detection approach using Haar-like feature-based face detection. In the proposed method, we create the vertical and horizontal foreground pixel histogram images from the background subtraction image, which represent the number of foreground pixels in the same vertical or horizontal position. Then we extract feature points of a head region by applying Harris corner detection method to the foreground pixel histogram images and by analyzing corner points. The proposal method shows robust head detection results even in the face image covering forelock by hairs or the back view image in which the previous approaches cannot detect the head regions.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.9C
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• pp.756-760
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• 2010

This paper is proposed to an novel facial behavior recognition system for driver's fatigue detection. Facial behavior is shown in various facial feature such as head expression, head pose, gaze, wrinkles. But it is very difficult to clearly discriminate a certain behavior by the obtained facial feature. Because, the behavior of a person is complicated and the face representing behavior is vague in providing enough information. The proposed system for facial behavior recognition first performs detection facial feature such as eye tracking, facial feature tracking, furrow detection, head orientation estimation, head motion detection and indicates the obtained feature by AU of FACS. On the basis of the obtained AU, it infers probability each state occur through Bayesian network.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.16 no.1
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• pp.55-66
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• 2012

Purpose : During brain MRI scanning, subject's head motion can adversely affect MRI images. To minimize MR image distortion by head movement, we developed an optical tracking system to detect the 3-D movement of subjects. Materials and Methods: The system consisted of 2 CCD cameras, two infrared illuminators, reflective sphere-type markers, and frame grabber with desktop PC. Using calibration which is the procedure to calculate intrinsic/extrinsic parameters of each camera and triangulation, the system was desiged to detect 3-D coordinates of subject's head movement. We evaluated the accuracy of 3-D position of reflective markers on both test board and the real MRI scans. Results: The stereo system computed the 3-D position of markers accurately for the test board and for the subject with glasses with attached optical reflective marker, required to make regular head motion during MRI scanning. This head motion tracking didn't affect the resulting MR images even in the environment varying magnetic gradient and several RF pulses. Conclusion: This system has an advantage to detect subject's head motion in real-time. Using the developed system, MRI operator is able to determine whether he/she should stop or intervene in MRI acquisition to prevent more image distortions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.461-463
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• 1998

본 논문에서는 활성 템플릿을 이용하여 임의의 형태를 가지는 이동 물체에 대한 정보를 추출하고, 이동 물체를 감지한다. 활성 템플릿을 이용함으로써 기존의 활성 모델에서 추출하지 못했던 이동 물체의 움직임 정보, 즉 전이정보, 회전정보, 크기변화 정보의 추출이 가능하다. 이 방법은 이동물체를 정확하게 감지할 필요없이 활성 템플릿 정합만으로 이동 물체에 대한 정보 추출이 가능하게 한다. 또한 이동 물체에 대한 움직임 정보 추출 후에 활성 템플릿의 윤곽선과 이동 물체 윤곽선간의 차이벡터를 이용하여 템플릿 영역내의 이동 물체 감지가 가능하다. 이것은 기존의 스네이크 알고리즘에 존재하는 지역 최소화 문제에 대한 해결방안이라고 볼 수 있다. 본 논문은 향후 얼굴 표정 인식 및 추적, 사람의 머리 추적, 행위 인식 등에 응용이 가능하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.229-230
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• 2008

본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 등에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임은 자유롭지 않은 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 좌우, 상하 이동은 자이로센서를 이용하여 머리의 움직임으로 유발하고, 클릭과 더블 클릭은 광 센서를 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 감지할 수 있도록 하였다. 제안한 장치의 클릭과 더블 클릭의 인식율은 사용자가 몇 번의 학습으로 높일 수 있었고, 반응속도는 기존 마우스의 이동 속도와 비교해 볼 때 큰 차이는 없었다. 마지막으로 종합적인 평가를 위해 마우스 이동과 클릭을 동시에 수행하였을 경우에는 정확도가 $80{\sim}90%$ 정도로 기존 마우스보다는 낮았다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.270-272
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• 2009

본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 등에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임은 자유롭지 않은 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 좌우, 상하 이동은 각속도 센서를 이용하여 머리의 움직임으로 유발하고, 클릭과 더블 클릭은 광 센서를 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 감지할 수 있도록 하였다. 제안한 마우스를 Quick Glance를 이용한 것과 비교해 보고 문자를 입력함에 있어 dasher을 이용하는 것과 윈도우에서 제공하는 화상키보드를 이용하는 것을 비교해 보았다. 공간 이동 능력과 이벤트 검출을 비교한 실험에서는 좌우, 상하 이동은 기존 마우스와 비교하여 속도 면에서는 큰 차이는 없었으나, 정확도가 조금 떨어지는 이유로 인하여 소요시간이 $3{\sim}4$배 정도 더 필요하였다. 그러나 Quick glance와 비교결과에서는 약 14%정도 빠랐고 dasher을 이용하여 문자를 입력함에 있어서도 약 32% 이상 빠르게 문자를 입력할 수 있었다. 실험 결과 눈이 쉽게 피로해지는 Quick glance를 이용하는 것보다 제안한 마우스를 사용하는 것이 더 효과적이었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.386-387
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• 2008

수면의 인간의 생활 중에서 가장 흔히 볼 수 있는 행동형태의 하나로, 인간은 일생의 1/3 가량을 수면시간을 보낸다. 적절한 수면은 인간의 신체적, 심리적 건강을 유지하고 활기차고 밝은 사회생활을 하는데 큰 도움을 준다. 한편, 생활 방식의 변화에 따른 과도한 스트레와 외부환경적인 원인 등으로 인해 수면장애를 호소하는 인구가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 압력센서와 온도센서를 이용하여 저비용 고효율적인 수면형태 감지시스템을 설계 하였다. 제안된 시스템을 침대에 설치하여 수면중 수면자의 머리, 허리, 발에서 나오는 데이터측정을 통해 유용성을 검토하였다. 또한 측정된 데이터를 bluetooth를 이용해 전송함으로써 실시간으로 수면형태의 모니터링 할 수 있는 기본적인 시스템을 구축하였다.