• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.346-357
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• 2008

관상학(Physiognomy)이란 사람의 얼굴을 보고 그의 운명, 성격, 수명 따위를 판단하는 방법을 연구하는 학문을 말한다. 이 논문에서 언급하는 관상학은 동양에서 말하는 관상학, 특히 얼굴의 부분적 특성이나 전체적인 조화를 통해 성격과 운영을 예측하는 학문을 의미한다. 이 연구는 동양 관상학을 적용한 성격별 얼굴 설계 시스템 구축에 관한 것으로, 첫째, 보편적인 성격 분류를 위해 MBTI에서 다루는 성격 어휘 161개를 군집분석을 통해 39개의 대표 어휘로 추출하였다. 추출된 대표 성격 어휘의 의미상 거리를 나타내기 위하여 서베이를 통해 얻은 데이터를 다차원 척도법을 통해 2차원 공간상에 성격 어휘의 관계를 분석하였다. 둘째, 얼굴 시각화를 위해 먼저 얼굴의 형태적 특성을 결정짓는 요소를 크게 얼굴형, 눈, 코, 입, 이마, 눈썹으로 분류하고, 분류된 6가지 얼굴 형태의 29가지 하위요소 별 성격을 한국인의 얼굴 특성을 기준으로 관상학적 정리 및 숫자형식 코드화를 하였다. 추출된 대표 성격 어휘별 얼굴 요소의 형태를 앞서 정리된 코드에 따라 하나의 얼굴 형태로 조합하여 39가지 얼굴을 시각화 하여 마지막으로, 성격별 얼굴 설계 시스템 'FACE'를 제작하였다. 이 연구는 사람의 성격 특성에 따라 그에 맞는 얼굴 형태를 구현하는 시스템을 제작하여 일반 사용자 뿐 아니라 애니메이션 캐릭터 개발자에게 객관적인 도움을 줄 수 있으며 또한 예로부터 내려오는 관상학의 적용 범위를 넓힐 수 있는 가능성을 보여주었다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.117-127
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• 2005

이동기기를 기반으로 하는 기술이 급격히 발달함에 따라 일반 컴퓨팅 환경의 그래픽이나 영상처리 기술들을 활용한 모바일 컨텐츠 개발이 증가하고 있다. 본 논문에서는 상호 연동성을 지원하는 국내 표준 무선인터넷 플랫폼인 WIPI를 기반으로 하여 영상처리와 얼굴인식 기술을 응용한 얼굴탐지 및 인식 지원 미들웨어를 설계하였다. 생성된 얼굴인식 미들웨어는 휴대폰 카메라를 이용한 인식보안 및 다양한 컨텐츠로 활용될 수 있도록 객체지향 개념을 도입해 각각의 미들웨어가 얼굴인식 미들웨어를 공유할 수 있다. 이는 컨텐츠 설계에 있어 주요 프로세스를 분리함으로써 컨텐츠의 개발 기간 및 비용을 단축시킬 수 있으며, 컨텐츠 보호 및 타 기업과의 기술이전에 적용될 수 있다. 얼굴인식 미들웨어는 서비스에 따라 얼굴탐지 모듈과 얼굴인식 모듈로 구성되며, WIPI 플랫폼 상에서의 얼굴인식 미들웨어 응용 컨텐츠 설계 방법에 대하여 제시한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2006년도 동계학술대회
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• pp.146-151
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• 2006

로봇기술의 진화적 측면을 고려하여 아동을 대상으로 하는 로봇 개발이 많이 이루어지고 있으며, 최근에는 교육적 활용 도구로서 현장 연구도 활발히 이루어지고 있다. 로봇의 얼굴은 인간과 로봇의 상호작용의 시작이라고 할 수 있는 중요한 부분이나, 아직 로봇 얼굴에 대한 체계적인 분석 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 아동 교육용 로봇 또는 홈 로봇에 적당한 얼굴 설계 가이드를 제시하기 위하여, 많은 로봇 얼굴을 대상으로 아동들의 인지 분포와 로봇 얼굴의 계량 수치를 분석하였다. 그 결과 아동들은 로봇얼굴의 색깔에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 로봇 얼굴에서 아동의 선호도에 가장 큰 영향을 끼치는 부분은 아동의 성별 간 유의한 차이는 있었지만 얼굴형과 눈이었다. 즉, 아이와의 상호작용에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대되는 로봇은 동글 넓적한 얼굴의 큰 눈과 비교적 작은 입으로 나타났고, 비대칭이거나 긴 타원형의 얼굴을 싫어하는 경향을 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.75-81
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• 2006

로봇기술의 진화적 측면을 고려하여 아동을 대상으로 하는 로봇 개발이 많이 이루어지고 있으며, 최근에는 교육적 활용 도구로서 현장 연구도 활발히 이루어지고 있다. 로봇의 얼굴은 인간과 로봇의 상호작용의 시작이라고 할 수 있는 중요한 부분이나, 아직 로봇 얼굴에 대한 체계적인 분석 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 아동 교육용 로봇 또는 홈 로봇에 적당한 얼굴 설계 가이드를 제시하기 위하여, 많은 로봇 얼굴을 대상으로 아동들의 인지 분포와 로봇 얼굴의 계량 수치를 분석하였다. 그 결과 아동들은 로봇얼굴의 색깔에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 로봇 얼굴에서 아동의 선호도에 가장 큰 영향을 끼치는 부분은 아동의 성별 간 유의한 차이는 있었지만 얼굴형과 눈이었다. 즉, 아이와의 상호작용에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대되는 로봇은 동글 넙적한 얼굴의 큰 눈과 비교적 작은 입으로 나타났고, 비대칭이거나 긴 타원형의 얼굴을 싫어하는 경향을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2547-2554
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• 2009

본 논문은 얼굴을 자동 초점(AF, Auto Focusing) 기능의 관심영역(ROI, Region of Interest)으로 이용하기 위한 얼굴 검출(Face Detection) 알고리즘 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 얼굴 검출을 위해 YCbCr 색 좌표계에서의 피부색 영역을 바탕으로 얼굴의 특징을 이용하였다. 얼굴에 해당하는 피부, 눈에 해당하는 에지, 그리고 입에 해당하는 음영의 픽셀수를 얼굴 특징으로 선택하였고, 얼굴 특징은 2,000개의 얼굴 샘플을 통하여 통계적으로 구하였다. 제안된 알고리즘은 하드웨어 설계 시, 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 영상의 중심에 가까운 두 명의 얼굴을 검출하게 하였다. 그리고 검출된 얼굴을 자동 초점의 관심 영역으로 이용하기 위하여 얼굴 영역을 사각형의 박스로 표시하였고, 영상에서 박스의 시작점과 끝점에 해당하는 위치를 출력하게 하였다. 하드웨어로 설계된 얼굴 검출 기능은 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라 센서를 사용하여 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.102-112
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• 2007

본 논문에서는 얼굴 인식 알고리즘을 하드웨어로 설계하여 임베디드 시스템에 적용하기 위해 고정 소수점 모델을 구성하고 그에 근거한 하드웨어 구조를 제안하였다. 얼굴 인식 알고리즘은 학습된 데이터를 사용하여 입력 영상에서 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴 영상에서 두 눈을 찾아 얼굴 검증 단계를 거치며, 얼굴 검증단계에서 얻어진 두 눈의 위치를 이용하여 얼굴 인식 단계에서 필요한 얼굴 특징 벡터를 연산하고 저장 또는 비교를 통하여 얼굴 인식을 수행한다. 부동 소수점 모델과 고정 소수점 모델의 유사성은 부동 소수점 모델에서 검출된 영상을 고정 소수점 모델에서 수행하여 비교하였으며 성능이 0.2% 오차 범위 안에서 일치하는 고정 소수점 모델을 구성하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.748-753
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• 2012

본 논문에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 설계한다. 일반적으로 2차원 영상을 이용한 얼굴인식 시스템은 사진의 명암도를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하게 된다. 그렇기 때문에 빛이나 조명, 또는 얼굴 포즈와 같은 환경 변화들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서 제안된 얼굴인식 알고리즘은 2차원 얼굴인식 시스템의 한계를 극복하기 위하여 3차원 스캐너를 사용하여 설계한다. 먼저 3차원 스캐너를 이용하여 얼굴 형상을 스캔하고 스캔된 얼굴 형상은 포즈 보상 과정을 통하여 정면으로 변환된다. 그 후에 Point Signature 기법을 사용하여 얼굴의 깊이 정보를 추출하고 마지막으로 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결을 위하여 최적화된 pRBFNNs (Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 사용하여 인식성능을 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1373-1374
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• 2015

본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.655-657
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• 2012

본 논문에서는 심도(Depth) 카메라로부터 실시간 획득한 RGBD 데이터에서 심도 정보 기반의 AAM(Active Appearance Models)과 나이 인식 알고리즘[1]을 통해 4 개의 AG(Age Group)으로 분류하는 실시간 얼굴 나이 인식 시스템(Real-time Facial Age Recognition System)을 설계한다. 기존의 AAM 을 이용한 실시간 얼굴 특징 추출은 평균 약 4.17%의 프레임 손실율을 보였으나, 심도 정보를 활용한 AAM 은 평균 약 0.43%의 프레임 손실율만을 보였다[5]. 본 논문에서는 심도 정보를 활용한 AAM과 병렬 처리 방법인 CUDA 를 결합하여 나이 특징을 추출하고, 실시간 시스템에 적용 가능하도록 나이 인식 알고리즘을 개선하여 실시간 나이 인식 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 1)머리 위치 추적, 2)얼굴 인식 및 특징점 추출, 3)나이 특징 추출, 4) 나이 특징 분석, 5) 나이 분류의 5 가지 단계를 통해 최종적으로 4 개의 AG 로 분류한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.29-30
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰 얼굴인식을 통해 출입을 관리하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 스마트폰에서 얼굴인식을 위한 사용가능한 다양한 알고리즘을 조사하였다. 얼굴 인식의 첫 단계는 얼굴검출이며 다음 단계는 얼굴인식이다. 얼굴 검출을 위해서는 컬러 세그멘테이션, 템플릿매칭 등의 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴 인식을 위해서는 PCA(Principal Component Analysis)에 기반을 둔 Eigenface와 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기반을 둔 Fisherface를 비교하여 구현하고 적용하였다. 스마트 폰의 제한된 하드웨어에서 얼굴인식 시스템을 구현하는 관계로 알고리즘의 정확도와 알고리즘의 계산 복잡도 사이에서 적절한 조절이 필요하였다.