• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.197-204
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• 2008

특정인을 추적하는 기술은 인간처럼 행동하는 로봇기술에서 가장 많이 등장하는 기술이다. 이 기술은 세 가지 영역에서 접근하고 있는데 첫 째가 특정인의 의상 색상이고 두 번째가 특정인의 얼굴과 그 표정이며 세 번째가 특정인의 제스처나 머리의 움직임이다. 그러나 로봇은 센서를 통해 색상이나 제스처를 감지할 수 있기 때문에 폐쇄회로 카메라를 통해 획득한 영상만으로 특정인을 추적하는 것과는 다르다. 폐쇄회로 카메라에서 가장 큰 문제점은 시스템 속도인데 입력된 영상에서 다시 계산에 의해 특정인을 추적하기위해서는 계산수를 줄여야한다. 시스템 속도를 높이기 위해 색상 추적은 통계치를 사용하는 것이 좋고 얼굴인식은 고유 얼굴을 사용하는 것이 바람직하다. 색상과 얼굴인식만으로는 추적에 어려움이 있기 때문에 모션 분석이 필요하다. 기존의 모션 분석이 주어진 영상의 전체 영역에서 형상을 바탕으로 이루어지기 때문에 속도가 느리고 인식률도 떨어진다. 본 논문에서는 얼굴 인식 시 찾아진 얼굴영역에 대한 모션분석을 계산속도가 빠른 운동에너지를 써서 인식률과 인식 속도를 높였다. 본 논문이 제안한 알고리즘과 Girondel, V. 등이 제시한 방법을 같은 동영상에서 실험한 결과 동일한 인식률을 얻었으며 인식속도는 제안한 알고리즘이 더 빨랐으며 LDA를 사용할 경우 속도는 비슷하나 인식률은 더 나은 결과를 얻었으며 특정인을 찾는 것은 제안한 알고리즘이 더 효과적이었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.72-77
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• 2008

개인 식별 연구는 보안, 감시 시스템에서 중요한 부분이다. 최선의 성능을 가진 시스템을 설계하기 위하여 감지기들로부터 최대 정보를 이용할 수 있도록 설계한다. 다양한 생체 인식 시스템은 등록, 확인, 또는 개인 식별을 위하여 생리 특성이나 행동 특성을 하나이상 활용한다. 발걸음 인식만을 가지고는 아직 개인별 변별적 특징을 안정적으로 나타내지 못하므로, 본 논문에서는 얼굴과 발걸음을 결합한 개인 식별 시스템을 제안한다. 본 논문에서 우리는 한 개의 카메라를 이용한다. 즉, 얼굴과 발걸음 인식 모두 하나의 카메라를 이용하여 획득된 같은 이미지 셋을 사용한다. 본 논문의 중점은 이미지들에서 이용할 수 있는 최대 정보량을 활용하는 것으로 시스템의 성능을 향상시키는 것이다. 결합은 결정 단계에서 고려된다. 제안된 알고리듬은 NLPR 데이터베이스를 사용한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.489-494
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• 2020

본 논문에서는 표정 감지 시스템을 통한 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도를 분석하는 로봇을 설계 및 구현한다. 복합적인 사회적 요인들로 인해 1인 가구의 수와 그 비율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한, 다인 가구 대비 1인 가구의 정신질환 유병률도 큰 차이를 보인다. 정신질병을 가진 환자는 대부분 스스로 질병을 인지하지 못하기 때문에 전문의와의 상담 및 치료를 하지 못하고 방치되는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 표정 감지 시스템 구축을 Thecorpora 사에서 제작한 소셜 로봇 Q.bo One에 구축하여 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도를 분석하도록 설계 및 구현한다. Q.bo One은 아두이노와 라즈베리파이 및 기타 센서들로 구성된 소셜 로봇으로 사용자가 구현하고자 하는 방향에 맞추어 센서를 감지하고 그에 반응 할 수 있도록 제작된 로봇이다. 미국 정신의학회에서 제공한 정신질환의 기준 DSM-5를 기반으로 정신질환 발병 위험도를 구체화하고, Q.bo One이 대상의 얼굴 표정을 1주~2주간 분석하여 정신질환 발병 위험도를 측정하고 위험도가 높을 경우 전문의와의 상담 및 치료를 유도하도록 설계한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.413-416
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• 2017

4차 산업혁명의 도래로 인한 사물인터넷(IoT, Internet of Thing)의 발달이 최근 우리 삶에 서서히 영향을 끼치고 있다. 이 흐름을 토대로 최근에는 다양한 제품들이 나오고 있는데 영유아의 위험을 감지해주는 기능적 측면으로는 아직 개발되지 않았다고 파악이 되었다. 일상에서의 생활소음 및 가사활동으로 인해 아이들을 위험으로부터 감지하고 대처하는 것이 점차 문제로 제기되고 있다. 이 프로젝트에서는 일상생활에서의 여러 소음으로 인해 아이의 돌발행동을 감지하지 못하여 생기는 위험을 방지하고자 이를 라즈베리파이와 시청각 센서 모듈을 가지고 개발하려고 한다. 그리고 이를 Wifi 신호를 통해 스마트폰 앱과 연동을 구현시켜 더욱 보호자들에게 편의를 줄 수 있도록 설계하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.586-589
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• 2015

손동작 식별 룰을 통한 컴퓨터의 프레젠테이션 제어 시스템을 제안한다. 발표자의 손 동작 식별을 위해 (일반적인 웹캠을 사용하여) 이미지를 입력받아 하르 분류기를 이용하여 사용자의 얼굴영역을 추출한다. YCbCr 컬러모델을 이용하여 손 영역을 추출한 후에 사용자의 얼굴과 손의 무게중심을 이용하여 손의 현재 움직임 상태와 위치를 판별 하였다. 사용자의 손이 모션 감지 룰에 적용되어 프레젠테이션 제어 명령이 실행된다. 제안하는 시스템은 모션 식별 룰을 이용하여 부가적인 기기를 사용하지 않고 배경의 복잡도에 독립적인 프레젠테이션을 제어가 가능한 시스템이다. 실험은 어두운 실내 분위기인 조도범위(lx) 15-20-30에서 프레젠테이션 실험을 통해 안정적인 제어동작을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.30-39
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• 2012

본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.613-617
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• 2021

서비스 산업의 성장과 함께 감정노동자의 스트레스가 사회적 문제로 인식되어 2018년 감정노동자 보호법이 시행되었다. 그러나 실질적인 감정노동자 보호 시스템의 부족으로 스트레스 관리를 위한 디지털 시스템이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 대표적인 감정노동자인 고객 상담사를 위한 딥러닝 기반 스트레스 감지 시스템을 제안한다. 시스템은 실시간 얼굴검출 모듈, 한국인 감정 이미지 중심의 이미지 빅데이터를 딥러닝한 감정분류 FER 모듈, 마지막으로 스트레스 수치만을 시각화하는 모니터링 모듈로 구성된다. 이 시스템을 통하여 감정노동자의 스트레스 모니터링과 정신질환 예방을 목표로 설계하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.161-163
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• 2021

아파트나 프라이빗 건물에서 사용자가 양손에 짐을 들고 있거나 비슷한 상황에서 엘리베이터의 버튼을 조작하기는 어렵다. 코로나 19과 같은 전염성 높은 바이러스로 인해 사람 간의 접촉이 최소화되어야 하는 환경에서의 부득이하게 언택트 기반으로 엘리베이터 조작이 필요하다. 본 논문은 엘리베이터 버튼을 누르지 않고도 사용자의 얼굴을 통한 영상처리 및 사용자의 음성을 이용하여 엘리베이터의 조작이 가능한 운영 시스템을 제안한다. 엘리베이터 안에 설치된 카메라로부터 출입자의 얼굴을 감지하고, 사전에 등록된 정보와 매칭하여 버튼을 누르지 않아도 지정된 층으로 엘리베이터가 운영이 가능하다. 출입자의 얼굴 인식이 어려운 경우에는 2차적으로 마이크를 통해 사용자의 음성을 이용하여 엘리베이터의 층을 제어하고 출입 정보를 자동으로 기록하여 언택트 환경에서의 엘리베이터 사용의 편의성을 높이고자 한다.

• 정보와 통신
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• 제30권8호
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• pp.69-75
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• 2013

공공 장소에서 주변 상황 정보와 연계하여 각종 정보 및 광고를 인터랙티브하게 제공하는 차세대 디지털 사이니지인 텔레스크린은 구석기 시대의 벽화에서 시작한 상호 의사 소통 방법의 하나이다. 텔레스크린은 초기에 단방향 광고 또는 단순 정보 전달형 서비스를 제공하여 왔으나, 최근에는 카메라, 센서, NFC(Near Field Communication), 스마트 폰 등을 활용하거나, 양방향 UI/UX(User Interface/User eXperience), 얼굴 인식 기술과 연동하여 소비자의 참여를 유도하고 있다. 또한, 사용자의 주변 상황과 사용자의 상태 정보 등을 수집, 분석함으로써 상황인지 기반의 양방향 커뮤니케이션이 가능한 인터랙티브 텔레스크린으로 진화하고 있다. 최근에는 3D 기술과 사람의 반응을 감지하는 인지 기술들이 지속적으로 발전하고 있기에, 멀지 않은 미래에는 사용자의 감성에 반응하는 텔레스크린 서비스가 제공될 것으로 기대된다[1]. 그리하여, 사용자가 인식하지 못하는 사이에 주변 상황과 더불어 사용자의 감성에 기반하여 가장 효과가 높을 것으로 기대되는 맞춤형 정보에 자연스럽게 노출되게 될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.490-493
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• 2021

This paper proposes an embedded system that detects mask and face recognition based on a microprocessor instead of Nvidia Jetson Board what is popular development kit. We use a class of efficient models called Mobilenets for mobile and embedded vision applications. MobileNets are based on a streamlined architechture that uses depthwise separable convolutions to build light weight deep neural networks. The device used a Maix development board with CNN hardware acceleration function, and the training model used MobileNet_V2 based SSD(Single Shot Multibox Detector) optimized for mobile devices. To make training model, 7553 face data from Kaggle are used. As a result of test dataset, the AUC (Area Under The Curve) value is as high as 0.98.