• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.93-96
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• 2022

본 논문에서는 카메라 센서만을 이용하여 손바닥 사진을 촬영하고 추출된 데이터들을 합성하여 멀티 채널 이미지를 생성 및 분류 모델에 입력하여 신원을 확인하는 딥러닝 모델을 제안한다. 이 모델은 손바닥 사진이 입력되면 손바닥 및 손금 세그멘테이션을 이용하여 마스크 이미지를 추출하고 단일 채널로 구성된 이미지들을 멀티 채널 이미지로 합성/재구성하여 신원을 분류하는 딥러닝 모델이다. 이는 카메라 센서 외 다른 센서가 필요 없다는 장점을 가지고 있으며, 비접촉 신원 인식 시스템에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.681-684
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• 2006

본 논문은 능동형상모델(Active Shape Model: ASM)을 사용하여 손바닥의 형상을 추출하고 경계형상을 추적하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 경계추적을 위한 초기위치를 입력하기 위해 컬러영상에서 피부색영역의 위치 정보를 통해 중심점을 찾고 그 값을 통해 ASM을 이용하여 손바닥의 영역을 찾는다. ASM은 다양한 경계형상의 학습을 통해 평균값과 형상의 지배적 변형을 나타내는 형상벡터를 추출하기 위한 방법론이며 생체조직과 같은 형상이 일정하지 않고 평균형상을 기준으로 변화하는 형상의 외형을 추출, 추적하기에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 피부색 특징을 이용하여 초기 손바닥의 위치를 찾고 이러한 위치정보를 이용하여 손 경계형상의 변화를 추적하는 방법을 실험을 통해 검증하였다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.55-58
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• 2007

인체의 여러 요소들의 상호균형을 중요시하는 한의학 이론은 의학적 가치가 높이 평가되고 있지만 이를 뒷받침할 만한 체계적이고 과학적인 제시가 부족한 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 한의학의 사진(四診)중 망진(望診) 이론을 영상공학적 기술과 융합하여 손바닥 영상 분석을 통해 간단하게 질환을 진단할 수 있는 방법에 대해 제안하고자 한다. 특히 현대인의 스트레스로 인해 늘어가고 있는 간질환자의 증가에 대비하여 정상인과 간 질환이 있는 환자간의 손바닥 색상을 비교, 분석을 하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 한의학적으로 간 질환자는 정상인보다 RGB값 및 K값이 상대적으로 낮게 나타난다는 것을 규명하기 위해 정상인과 간 질환자의 손바닥 영상 분석을 통해 RGB값 및 K값의 검출로 두 개체 집단간의 유의성을 실험으로 입증함으로써 간 질환이 의심스러울 경우 조기진단에 도움을 주고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.208-210
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• 2002

신경과 의사들은 실제 임상에서 환자들에게 대뇌피질감각의 이상 여부를 알기 위해 손바닥에 숫자나 문자를 쓰게 하여 알아 맞추게 하는 검사를 시행한다. 손바닥에 쓰여진 문자나 숫자를 인식하기 위해서는 몇 가지 단계의 인지과정이 필요할 것으로 생각된다. 첫번째로 손바닥에 닿는 감각을 인지해야 하고, 다음 단계로 이 감각들을 시공간적으로 통합하는 과정이 필요할 것이고, 이러한 정보들을 유지하면서 마지막 단계로 우리 머리 속에 있는 문자와 일치시키는 과정이 필요할 것이다. 본 연구에서는 위와 같은 가설 아래 각각에 해당할 수 있는 뇌영역을 밝히기 위해 기능적 뇌자기공명영상을 이용하였다. 손바닥의 일차적 감각을 인지하는 데는 일차감각영역이 활성화 되었고, 이차감각영역의 활성은 감각들의 시공간적 통합과 관련될 것으로 생각되었으며, 이것들을 유지하는 것은 작업기억의 하부구조인 시공간 그림판과 관련되는 영역이며, 문자를 일치시키는 과정은 브로카영역 부근의 활성과 관련되는 것으로 생각되었다. 위의 가설에 대한 추가검증 및 실제로 일어나는 인지과정에 대한 추가적인 연구가 필요할 것이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.3
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• pp.395-402
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• 2018

Human palms contain discriminative features for proving the identity of each person. In this paper, we present a novel method for user verification based on palmprints and palm veins. Specifically, the region of interest (ROI) is first determined to be forced to include the maximum amount of information with respect to underlying structures of a given palm image. The extracted ROI is subsequently enhanced by directional patterns and statistical characteristics of intensities. For multispectral palm images, each of convolutional neural networks (CNNs) is independently trained. In a spirit of ensemble, we finally combine network outputs to compute the probability of a given ROI image for determining the identity. Based on various experiments, we confirm that the proposed ensemble method is effective for user verification with palmprints and palm veins.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.3
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• pp.33-43
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• 2022

In this paper, we propose an ensemble model facilitated by multi-channel palm images with attention U-Net models and pretrained convolutional neural networks (CNNs) for establishing a contactless palm-based user identification system using conventional inexpensive camera sensors. Attention U-Net models are used to extract the areas of interest including hands (i.e., with fingers), palms (i.e., without fingers) and palm lines, which are combined to generate three channels being ped into the ensemble classifier. Then, the proposed palm information-based user identification system predicts the class using the classifier ensemble with three outperforming pre-trained CNN models. The proposed model demonstrates that the proposed model could achieve the classification accuracy, precision, recall, F1-score of 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61% respectively, which indicate that the proposed model is effective even though we are using very cheap and inexpensive image sensors. We believe that in this COVID-19 pandemic circumstances, the proposed palm-based contactless user identification system can be an alternative, with high safety and reliability, compared with currently overwhelming contact-based systems.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.4
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• pp.398-405
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• 2018

In the HCI, hand gesture recognition is attracting attention as a method for interaction and information exchange between users and devices along with the development of IT devices. In hand gesture recognition through image processing, palm region detection is a key process contributing to improvement of processing speed and recognition rate. In this paper, we propose a new method for image segmentation between the hand and wrist for palm area detection. The anatomical characteristics of the hand are used to calculate the distance between the iliac bones of the thumb and little finger, which have the widest width, by the horizontal projection histogram of the hand image, and then the palm area is detected by drawing a circle having the width as the diameter. In order to verify the superiority of this method, multiple stage template matching is used to compare and evaluate recognition performance against the four conventional methods for 10 hand gestures. Note that the literatures to offer palm area detection performance evaluation are few although there are many studies on hand gesture recognition.

• 건강소식
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• v.31 no.1 s.338
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• pp.8-15
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• 2007

사람의 뼈의 총 개수는 206개, 이 중 양손이 차지하는 뼈의 개수는 무려 54개이다. 말 그대로‘손바닥만한’기관에 우리 몸 전체 뼈의 25%가 들어있다는 말이다. 손은 14개의 손가락 뼈, 5개의 손바닥 뼈, 8개의 손목뼈로 구성돼 자유자재로또 정교하게 움직일 수 있다. 손에는 수많은 미세 혈류가 분포되어 있으며 모든 신체 조직과 연결된 신경을 이용해서 움직이며 또한 지식과 정보를 다루고 있는인체의 중요한 부분이기도 하다. 인체의 신비를 보여주는 우리 몸의 기관 그 첫 번째 손에 대해서 대전 선병원 정형외과 문명상 교수, 경희의료원 한방병원 부인과 조정훈 교수, 고려대 성형외과 안덕선 교수의 도움말로 알아본다.

• KAPE Magazine
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• s.215
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• pp.22-23
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• 2014

• Information and Communications Magazine
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• v.28 no.11
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• pp.66-75
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• 2011

본고에서는 아인슈타인(1905) 특수상대성이론과 샤논(1948)의 정보이론의 탄생배경 중심으로 유도하였고, 이 아름다운 두 식을 비교, 설명하였다. 4G 무선 이동통신의 주파수 스펙트럼 효율을 증가시키기 위해, MIMO를 쓰고 샤논 캐퍼시티에 접근하기 위해 새로운 채널코딩 기술을 쓰고 있다. 모두 샤논의 손바닥 안에 있다.