• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.343-345
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• 2024

얼굴 연령 분류 기법은 신원 확인 시스템 고도화, 유동 인구 통계 자동화 시스템 구축, 연령 제한 콘텐츠 관리 시스템 고도화 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 확장 가능성을 가진다. 넓은 확장 가능성을 가지는 만큼 적용된 시스템의 안정성을 위해서는 얼굴 연령 분류 기법의 높은 정확도는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 Vision Transformer(ViT) 기반 분류 알고리즘의 얼굴 연령 분류 성능을 비교 분석한다. ViT 기반분류 알고리즘으로는 최근 널리 사용되고 있는 ViT, Swin Transformer(ST), Neighborhood Attention Transformer(NAT) 세 가지로 선정하였으며, ViT의 얼굴 연령 분류 정확도 65.19%의 성능을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.151-157
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• 2012

최근 영상처리기술과 컴퓨터과학의 발달로 연령변화에 따른 얼굴형상 분류 방법은 일반적인 주제가 되었다. 사람의 연령별 얼굴분류는 생물학적 유전자와 오랜 생활의 식습관으로 인하여 얼굴 형상이 변하기 때문에 통계적 형상만으로 예측하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 Gobor 특징과 fuzzy SVM 기법을 이용하여 연령대별 얼굴분류 기법을 제안하였다. Gabor 웨이블릿 함수는 얼굴의 특징벡터를 구하기 위하여 사용되고 연령대별 얼굴형상 구분이 애매모호한 문제를 해결하기 위해 fuzzy SVM 기법을 이용하여 연령별 소속 함수를 정의하였다. 제안한 방법으로 연령별 소속함수에 따른 얼굴 분류 실험을 수행하였고 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1370-1373
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• 2013

영상에서 사람의 얼굴 영상을 추출하여 성별 및 연령대를 자동으로 분석하는 시스템은 광고판 등을 이용한 마케팅, 보안, 통계 분야 등 여러 가지 적용이 가능하다. 이러한 시스템의 개발을 위해서는 얼굴 인식 알고리즘과 특성 분류 알고리즘이 요구된다. 그러나 기존 알고리즘의 경우 문제점이 존재한다. 얼굴 인식 알고리즘으로 가장 많이 사용되는 HAAR 특징은 오탐률이 높으며, 특성 분류 알고리즘으로 사용하는 Fisherface 기법의 경우 분류 Class가 3가지 이상시 분류 성공률이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘의 문제점을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다. 얼굴 인식을 위해 기존 HAAR 특징과 LBP 특징을 결합하여 오탐률을 크게 감소시켰다. 또한 특성 분류를 위하여 3 Class 이상의 분류를 대체할 방법으로 2 Class-multi-level 반복 분류방식을 사용하였다. 대량의 데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존 방법들보다 성능이 향상되었음을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.533-540
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• 2014

차세대 공항 서비스를 위하여 고객의 연령 정보를 인식하는 스마트 디지털 사이니지를 제안한다. 제안된 시스템은 고객의 얼굴을 검출하고 연령대를 베이지안 분류기법을 이용하여 추정하여 맞춤형 정보를 디스플레이 함으로서 고객의 만족도를 향상시키도록 설계되었다. 연령대 인식은 카메라를 이용하여 고객의 얼굴 영상을 획득한 뒤, 얼굴의 주름을 계산하고 베이지안 분류기를 이용하여 연령대를 추정한다. 개발된 연령대 인식기반 스마트 디지털 사이니지는 영상시스템 평가용 FERET 얼굴 데이터베이스를 이용하여 성능을 검증하였다. 연령추정 스마트 디지털 사이니지는 다양한 연령대의 공항고객에게 맞춤형 광고를 제시함으로서 광고 효율을 개선하여 공항 고객의 만족도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권11호
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• pp.1035-1045
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• 2017

얼굴 모양 및 목소리를 이용하는 방법을 포함하여 연령 및 성별을 분류하는 다양한 방법이 연구되고 있다. 그러나 얼굴 기반 방법은 원거리에서 인식률이 급격히 감소하고, 오디오 기반 방법은 잡음이 많은 환경에서는 적용하기 어렵다. 대조적으로 보행 기반 방법은 대상자가 카메라에 촬영만 되면 인식이 가능하다. 기존 연구에서 카메라의 시점은 측면에서만 볼 수 있어서 실제 환경에서 일반 보행과는 현실적으로 차이가 발생했다. 본 연구에서는 일반 보행 데이터를 이용하여 연령과 성별을 분류할 수 있도록 RGB-D 센서로부터 획득된 골격 모델을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 실제 환경에서 효율적임을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.23-30
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• 2010

본 논문에서는 가수 생활 50주년으로 인기를 누리고 있는 국민 여성 가수인 이미자와 패티김에 대해 사상체질 기반의 분석 방법을 적용하여 이들의 음악적 특징을 추출하였다. 이를 위해 사상의학에서 제시하고 있는 사상체질 분류 방법 중에서 얼굴 및 음성을 통해 체질을 분류하는 용모사기론적 방법을 적용하였다. 따라서 용모사기론적 방법을 공학적으로 적용하여 동일한 연령대의 음성 및 얼굴 영상의 비교 분석을 통해 사상체질 분류 결과를 정량적으로 도출하였다. 또한 실험 결과를 이미자와 패티김에게 적용하여 동일한 실험 결과값을 확인하고 이를 기반으로 두 여성 가수에 대한 사상체질 기반의 음색 특징 및 얼굴 형태의 비교 분석을 통해 그 음악적 특징을 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.298-301
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• 2006

본 연구는 아름다운 얼굴의 시대별 특징변화를 관찰하기 위해 수행되었다. 얼굴을 구성하고 있는 물리적 요소들은 매우 복잡하여 얼굴 특징별 분류와 명명이 어렵기 때문에 본 연구에서는 얼굴의 감성모형을 활용하였다. 얼굴을 물리적 특징만으로 모형화 할 경우 다차원의 복잡한 공간으로 구성될 수밖에 없으나 감성공간으로 모형화하면 2차원의 공간에서 압축하여 설명이 가능한 장점을 가지기 때문이다. 연구의 범위를 한국의 여자 스타들의 얼굴을 중심으로 2006년 현재 매체 빈도수, 인기 검색 Site의 검색 순위, 신뢰성 있는 조사기관의 인기순위 등을 기준으로 하여 조사하였으며 연령은 20대에서 30대 초반으로 규정하였다. 또한 시간의 변화에 따른 아름다운 얼굴의 트렌드 관찰을 위해 2001년 박수진 등의 연예인 얼굴 DB의 스타얼굴과의 비교 관찰을 통하여 최근 5년간의 변화를 살필 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.337-338
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• 2022

본 연구에서는 마스크 착용이 필수가 된 시대를 살고 있는 20대를 대상으로 하여 마스크에 대해서 어떤 인식을 가지고 있는지를 조사하여 그 인식을 유형화하고 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 이를 통해 마스크를 착용하는 사람들이 어떤 생각을 가지고 마스크를 사용하는가와 어떤 제품을 원하는지를 분석하고자 하였다. 본 연구는 Q방법론을 사용하였으며, 분석에는 쿼넬 pc프로그램을 활용하였다. 마스크에 대한 인식유형은 3개로 분류되었다. 유형 1은 마스크를 늘 착용하며 마스크가 비언어적 커뮤니케이션과 착용자의 이미지에 영향을 미친다고 생각하는 '상시 착용 영향 중시형'이었다. 유형 2는 마스크를 세균을 막기 위해 착용하며 마스크가 부정적 영향이 크다고 생각하는 '기능 중시 부정 인식형'이었다. 유형 3은 얼굴을 가리기 위해 마스크를 착용하고 마스크 착용 시 사람이 젊어 보인다고 생각하는 '은폐 착용 긍정 이미지형'이었다. 본 연구는 20대만을 대상으로 하여 다른 연령대의 마스크에 대한 인식을 알아보지 못하였다. 향후 연구에서는 다양한 연령대의 마스크에 대한 인식을 알아볼 필요가 있으며, 인식유형에 따른 마스크 디자인 개발에 관한 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 춘계학술발표논문집
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• pp.125-128
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• 2008

사상의학은 개인별 체질의 분류에 따른 맞춤형 의학으로 우리나라 고유의 독특한 전통 의학이다. 이와 같은 사상의학에서 가장 중요하게 여겨지는 것이 사상체질의 정확한 분류이다. 따라서 사상체질 분류에 대한 객관적 요소의 확보 및 진단 지표 마련이 시급하게 해결되어야 할 과제이다. 이를 위해 본 논문에서는 사상체질 분류의 객관화, 정량화 및 시각화를 위해 얼굴 영상 신호와 음성 신호를 분석하여 결과값을 추출하고 체질별 집단군간의 차이점을 비교하여 사상체질 분류 시스템을 구현하고자 한다. 특히 영상 및 음성 신호는 성별, 연령별, 지역별 등의 구분에 따라 달라지기 때문에 본 논문에서는 40에서 50대 사이의 장년 여성을 대상으로 서울지역 거주자에 한해 사상체질 집단군을 구성하고 이들의 영상 및 음성 신호를 추출하여 체질간 비교, 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 실험을 통한 연구 결과의 유의성을 입증하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1210-1217
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• 2008

사상의학은 개인별 체질의 분류에 따른 맞춤형 의학으로 우리나라 고유의 독특한 전통 의학이다. 이와 같은 사상의학에서 가장 중요하게 여겨지는 것이 사상체질의 정확한 분류이다. 따라서 사상체질 분류에 대한 객관적 요소의 확보 및 진단 지표 마련이 시급하게 해결되어야 할 과제이다. 이를 위해 본 논문에서는 사상체질 분류의 객관화, 정량화 및 시각화를 위해 얼굴 영상 신호와 음성 신호를 분석하여 결과값을 추출하고 체질별 집단군간의 차이점을 비교하여 사상체질 분류 시스템을 구현하고자 한다. 특히 영상 및 음성 신호는 성별, 연령별, 지역별 등의 구분에 따라 달라지기 때문에 본 논문에서는 40에서 50대 사이의 장년 여성을 대상으로 서울지역 거주자에 한해 사상체질 집단군을 구성하고 이들의 영상 및 음성 신호를 추출하여 체질간 비교, 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 실험을 통한 연구 결과의 유의성을 입증하고자 한다.