본 논문에서는 얼굴영상을 이용한 스트레스 지수 추정 방법을 제안한다. 얼굴영상으로부터 스트레스 지수(Stress Index)를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest) 영역을 지정하고 지정된 영역의 색상공간을 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 검출된 얼굴영역에서 프레임별 Cg값의 평균을 구하고 Cg신호의 주기를 이용하여 스트레스 지수를 추정한다. 제안방법의 성능평가를 위해 PPG(Photoplethysmogram) 측정 장비로부터 측정된 스트레스 지수와 얼굴영상을 이용하여 얻은 스트레스 지수를 서로 비교 분석하는 실험을 진행하였고, 성능평가 결과 오차율이 8.32%인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 피로를 인식하기 위하여 베이지안 네트워크를 기반으로 한 확률 모델을 제안하고자 한다. 먼저 적외선 조명을 조사하여 눈거풀의 움직임, 시선 방향, 얼굴의 움직임 및 얼굴 표정 같은 얼굴특징정보를 측정하였다. 그러나 각각의 얼굴특징정보만으로 생체 피로를 결정하기에는 충분하지 않다. 그러므로, 본 논문에서는 생체 피로를 확률적 추론하기 위하여 가능한 많은 피로 원인에 대한 정보와 얼굴특징정보들로 베이지안 네트워크 모델을 구성하여 BN 피로지수를 산출하였다. 또한, BN 피로지수의 문턱치값은 MSBNX 시물레이션 결과 0.95로 산출되었다. 실험 결과 BN 피로지수와 TOVA 응답 시간을 비교한 결과 밀접한 상관관계가 있음을 확인하여 제안한 피로인식모델의 유효성을 입증하였다.
호흡기능 또는 근기능이 얼굴의 구조적 관계에 미치는 영향을 평가하고자 어려서부터 한가지 운동종목을 전공하여 온 체육대학 학생 137명을 운동의 유형에 따라, 지속적으로 심폐지구력이 많이 요구되는 운동군(1군), 심폐지구력이 많이 요구되기는 하나 1군보다는 적게 요구되는 운동군(2군), 그리고 순간적인 근력이 크게 요구되는 운동군(3군)으로 분류하고, 정모 및 측모 방사선사진을 계측학적으로 평가하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 머리너비길이지수는 모두 단두개에 속하였으며, 각 군간에 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 2. 1군과 2군의 얼굴지수는 유의한 차이가 없었으나(p>0.05), 1군과 3군간, 2군과 3군간에는 현저한 차이가 있었다(p<0.05). 3. 얼굴지수와 높은 상관관계를 지닌 각 군의 계측항목은 전하안면높이(상관계수: $0.63{\sim}0.69$, p<0.001), 총안면높이, 전상치조높이, 전하치조높이 및 총안면두개높이 등이었다. 4. 3군의 두개계측치는 전상안면높이(상관계수: $0.36{\sim}0.55$, p<0.001) 및 전하안면높이(상관계수: $0.31{\sim}0.56$, p<0.001)와 높은 상관관계를 나타냈다. 5. 1군과 2군은 얼굴의 수직 계측치가 전반적으로 컸고, 3군은 수평 계측치가 크게 나타나는 경향을 보였다.
손 영역 추적에서는 피부색이 가장 유용한 정보 중 하나이다. 그런데 손 영역과 얼굴 영역이 서로 겹치거나 가까이 있을 때 손 영역의 추적결과인 바운딩이 얼굴 영역까지 불필요하게 확장되는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 얼굴 영역 추적결과를 손 영역 추적에 사용한다. 구체적으로, 얼굴 영역 내에 손 영역의 바운딩이 침투하지 않도록 한다. 실험결과, 얼굴 영역 추적결과를 사용한 경우 그렇지 않은 경우에 비해 손 영역의 바운딩을 정확히 예측하였으며 초당 30~35 프레임의 빠른 계산속도를 유지하였다.
본 연구는 2003년에서 2004년에 실시된 제 5차 한국인 인체치수 조사사업을 통해 확보된 측정사진 중 성인여성 20, 30, 40, 50대 각 150명, 총 600명의 정면과 측면 얼굴사진을 대상으로 얼굴의 연령별 특성을 파악하는데 필요하다고 판단되는 62개의 측정항목과 보다 세부적인 얼굴형태의 분석에 활용될 수 있는 21개의 지수 및 계산항목 총 83개 항목을 본 연구자가 선정한 후 Size Kroea 사업 중 얼굴의 측정 프로그램으로 사용되었던 "Venus face2D"를 이용하여 2차원 간접 측정하였다. 간접 측정기간은 2006년 3월 1일부터 6월 30일까지였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 성인여성의 주요 측정항목에 대한 평균 측정치는 얼굴길이 196mm, 상안 62.3mm, 중안 68.9mm, 하안 66.5mm이었고, 이마너비는 125.1mm, 눈살수평너비는 141.2mm, 옆광대점너비 150.8mm 턱아래점너비 124.4mm였다. 이를 바탕으로 우리나라 성인여성 얼굴의 세부항목에 대한 연령집단별 차이를 분석하였으며, 전체 성인여성의 평균 얼굴형과 더불어 각 연령집단별 평균 얼굴형을 제시하였다. 본 연구는 정량화된 수치와 비율을 이용하여 우리나라 성인여성 및 각 연령별 평균 얼굴형을 제시하고, 연령별 얼굴특성을 분석하였다는데 연구의 의의가 있다.
본 논문에서는 로봇을 주행하면서 얼굴을 인식하는 로봇에 대해서 다루었다. 로봇이 일반화 하는데 가장 기초적으로 수행되어야 하는 기능이다. 동시에 다양한 분야에서 활용 가능한 기술이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 특정한 공간에서의 보안 방법으로의 생체인식 기술 중 얼굴인식을 모바일 로봇 상에서 작동하는 것을 구상했다.
본 연구에서는 대학생을 대상으로 자폐적 성향과 공감하기 및 체계화하기능력간의 관계를 알아보고자 하였다. 연구 1에서는 대학생 355명을 대상으로 자폐스펙트럼(AQ) 척도, 공감하기(EQ) 척도, 체계화하기(SQ-R) 척도를 실시하였다. 그 결과 AQ 점수는 EQ 점수, D 점수(각 개인의 공감하기 수준과 체계화하기 수준의 상대적 차이)와는 부적상관을 보였으나, SQ-R 점수와는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 이 결과는 자폐성향이 강할수록 공감하기 능력은 떨어지나, 체계화하기 능력과는 관계가 없음을 보여준다. 연구 2에서는 연구 1의 실험참가자의 AQ 점수에 근거하여 자폐적 성향이 높은 집단과 그렇지 않은 집단을 분류한 후 자폐적성향(유, 무), 얼굴제시영역(얼굴전체, 눈, 입), 정서유형(기본, 복합)에 따라 얼굴표정읽기 능력이 어떻게 달라지는지 알아보았다. 그 결과 자폐적 성향이 없는 집단에 비해 자폐적 성향이 높은 집단이, 기본정서보다는 복합정서에서 과제 정확률이 더 떨어졌고 얼굴전체 영역 눈 영역, 입 영역 순으로 과제 수행이 낮았는데, 특히 눈 조건에서 자폐적 성향이 높은 집단이 그렇지 않은 집단에 비해 정서읽기능력이 떨어지는 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 공감능력 얼굴표정읽기능력이 자폐적 성향과 관계가 있음을 시사한다.
실험을 통한 한국형 체감온도지수를 개발하기 위하여 실험을 수행할 경우 필요한 피험자의 선발과정, 실험의 정확도, 피험자의 안전 및 실험에서 발생하게 될 여러 가지 상황을 대비하기 위해서 예비실험을 실시하였다. 예비실험에서는 저온에 의한 인체의 영향을 최소화하기 위해 영상 $5^{\circ}C$에서 풍속을 무풍에서 강풍으로 변화시키면서 실험조건과 인체의 안전에 대해 살펴보았다. 그 결과, 안면부 부위별 피부온도변화의 경우 얼굴의 오른쪽 부위이 기온과 풍속변화에 가장 민감하여 안정적인 변화경향을 나타내었으며 모든 피험자가 얼굴의 오른쪽 부위에서 가장 낮은 온도를 보였다. 성별에 따른 차이에서는 여성이 남성보다 더 민감하게 반응하였으며, 약한 풍속에서 피부온도가 크게 변화함을 알 수 있었으며, 기준풍속에 따른 영향은 체감온도지수 개발시 고려하지 않는 것이 바람직함을 알 수 있었다.
인간과 로봇의 자연스러운 상호작용을 위하여 영상과 음성을 기반으로 한 인간-로봇 상호작용 (HRI: Human Robot Interaction) 기술들을 소개한다. URC개념의 서버/클라이언트 구조를 갖는 소프트웨어 로봇에 수행 가능한 얼굴 인식 및 검증, 준 생체정보(semi biometrics)를 이용한 사용자 인식, 제스처인식, 화자인식 및 검증, 대화체 음성인식 기술들에 대하여 살펴본다. 이러한 인간-로봇 상호작용 기술들은 초고속 인터넷과 같은 IT 인프라를 이용하는 URC(Ubiquitous Robotic Companion) 기반의 지능형 서비스 로봇을 위한 핵심기술로서 사용되어진다.
본고에서는 지능형 서비스 로봇의 상용화 단계에서 가장 현실적으로 적용 가능한 대표적인 HRI기술(얼굴검출, 화자 성별구별, 음원추적)에 대하여 상용화 서비스 현장에서의 성능평가 결과를 제공하고, 현장을 분석하여 사용자에게 가이드라인을 제공함과 동시에 최적의 상용화 서비스 제공을 위한 사용자와 로봇간 HRI 기준 및, 공공로봇 플랫폼 적용을 통한 로봇 서비스의 Needs 파악과 상품기획력의 극대화를 목적으로 성능평가에 따른 환경분석을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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