• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.952-960
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• 2007

현재의 대부분의 웹사이트에서는 본인확인을 위한 로그인 절차를 수행하고 있다. 그러나 아이디와 패스워드와 같은 간단한 특징은 도용의 우려가 많아서 본인 확인의 신뢰를 할 수 없다. 이 때문에 청소년들은 타인의 아이디와 패스워드를 가지고 불법매체 사이트를 쉽게 접근할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 사용자 인증 시스템을 설계할 때, 적용 가능한 특징들을 알아보고, 이를 바탕으로 인증 시스템 설계를 제안한다. 인증 시스템은 저 수준 인증 방법과 고수준 인증 방법으로 나누었다. 저 수준 인증 방법은 핸드폰을 통한 인증번호 부여 방법과 요즘 많이 쓰이고 있는 공인 인증서를 이용하는 방법이다. 고수준 인증 방법은 아이디와 패스워드를 지문 인식, 문자 인식, 음성 인식, 영상 인식에서의 특징들과 결합하여 인증하는 방법이다. 이를 위해서 본 논문에서 알아본 특징은 지문인식, 얼굴인식, 홍채인식, 문자인식, 정맥인식, 음성인식에 사용 가능한 특징들이다. 이 특징들 중, 지문 인식, 문자 인식, 음성 인식, 영상인식은 보편화된 개인용 컴퓨터에 저가의 장비만 있으면 인증 시스템을 구현할 수 있다. 이러한 다중특징을 이용하여 웹사이트를 구축하면 본인 확인에 대한 신뢰도를 한층 높일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.451-454
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• 2019

In this paper, we propose a verifiable image transformation networks to transform face sketch to photo and vice versa. Face sketch-photo is very popular in computer vision applications. It has been used in some specific official departments such as law enforcement and digital entertainment. There are several existing face sketch-photo synthesizing methods that use feed-forward convolution neural networks; however, it is hard to assure whether the results of the methods are well mapped by depending only on loss values or accuracy results alone. In our approach, we use two Resnet encoder-decoder networks as image transformation networks. One is for sketch-photo and another is for photo-sketch. They depend on each other to verify their output results during training. For example, using photo-sketch transformation networks to verify the photo result of sketch-photo by inputting the result to the photo-sketch transformation networks and find loss between the reversed transformed result with ground-truth sketch. Likely, we can verify the sketch result as well in a reverse way. Our networks contain two loss functions such as sketch-photo loss and photo-sketch loss for the basic transformation stages and the other two-loss functions such as sketch-photo verification loss and photo-sketch verification loss for the verification stages. Our experiment results on CUFS dataset achieve reasonable results compared with the state-of-the-art approaches.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1492-1499
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• 2019

이 논문에서는 적응적 패럴랙스 베리어 방식에서, 시청영역을 제어할 수 있도록 사용자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴자세에 강건한 양안거리 측정을 위해, 형태모델과 랜드마크 기반인 CLM으로 자세를 추정한다. 카메라와의 상관관계로, 거리와 수평위치를 거리로 변환한다. 사용자의 눈의 위치에 따라 적응적 패럴랙스 베리어의 화소간격을 조정하고, 베리어를 이동해 시청영역을 조정한다. 이 논문에서는 60cm부터 490cm의 범위에서 사용자를 추적하는 방법을 제안하고, 카메라 영상의 해상도에 따른 에러, 측정 가능 범위, fps를 측정하였다. 그 결과, 사용자를 평균 3.1642cm의 절대오차 범위내로 측정 가능하였으며, 영상의 해상도에 따라 320×240에서 약 278cm, 640×480에서 약 488cm까지, 그리고 1280×960에서 약 493cm까지를 측정할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.63-69
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• 2023

두·경부 방사선치료에서 환자자세 고정과 재현성을 위하여 사용하는 열가소성플라스틱 마스크는 피부와 밀착되어 산란선을 유발한다. 고정용구 마스크에서 발생되는 산란선으로 인한 피부선량의 증가를 확인하기 위하여 고정용구의 피부밀착 부위를 감소시킴에 따른 산란선의 감소를 CT 스캔한 이미지를 이용하여 전산화치료계획 시스템을 통해 확인하였다. 또한 고정용구의 커버 부위 감소에 따른 셋업의 재현성문제를 확인하기 위하여 DRR과 CT영상을 이용하여 셋업의 차이를 확인하였다. 고정용구로 커버하는 부위를 감소시킴에 따라 피부표면의 선량은 유의하게 감소하였으며 얼굴 전체를 커버하여 고정하지 않아도 재현성에 재현성에 큰 차이가 없음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.115-121
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• 2009

요즈음, 지능형 감시 시스템을 이용해서 철도역사에서 발생하는 범인을 쉽게 검색하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 철도역 부근에서 범죄가 발생하였을 경우에, 1차로 DB에 저장된 전과자 (위험 인물군 DB)를 검색해서 범인을 검색하는 시스템을 모의실험 하였다. 뿐만 아니라, 2차로 현장에서 범인의 옷 색깔을 입력하면 역사부근 범죄현장에서 범인의 옷 색깔과 같은 사람을 검색할 수 있는 모의실험을 개발하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1157-1160
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• 2005

The denoising and reconstruction of color images are increasingly studied in the field of computer vision and image processing. Especially, the denoising and reconstruction of color face images are more difficult than those of natural images because of the structural characteristics of human faces as well as the subtleties of color interactions. In this paper, we propose a denoising method based on PCA reconstruction for removing complex color noises on human faces, which is not easy to remove by using vectorial color filters. The proposed method is composed of the following five steps; training of canonical eigenface space using PCA, automatic extracting of face features using active appearance model, relighing of reconstructed color image using bilateral filter, extraction of noise regions using the variance of training data, and reconstruction using partial information of input images (except the noise regions) and blending of the reconstructed image with the original image. Experimental results show that the proposed denosing method efficiently removes complex color noises on input face images.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.87-94
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• 2004

3D 캐릭터 애니메이션은 영화, 광고, 게임, 사이버아이돌 등 다양한 엔터테인먼트 요소로 하여 영상산업에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 기술적인 발달로 3D 캐릭터 애니메이션은 다양한 연출과 사실적인 표현이 가능하였지만 인체 해부학적 이해가 없이 캐릭터를 제작한다면 비례와 구조에 맞지 않은 캐릭터가 제작되어 진다. 인체 해부학은 신체구조를 해부학으로 분석하여 캐릭터 모델링 제작에 많은 도움을 주고, 캐릭터 애니메이션을 제작할 때도 신체 움직임이나 얼굴표정을 정밀하게 제작할 수 있는 기본 지식이라 할 수 있다. 이에 본고에서는 인체의 구조와 인체의 비례를 살펴보고 인체 해부학적 이해를 바탕으로 3D 캐릭터 모델링과 애니메이션 제작방법에 중점을 두었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.721-729
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• 2012

본 논문에서는 인간의 감성을 멀티모달 환경에 기반하여 인식하여 감성지수에 따라 조명의 색을 조절하는 감성조명 시스템을 구현하였다. 감성조명을 위하여 사용된 LED 조명은 친 환경적이며 고효율 및 긴 수명을 가지고 있다. 특히 LED 조명은 단일 조명구로도 다양한 색 표현이 가능한 장점을 가지고 있다. 인간의 감성을 보다 정확하게 판별하기 위하여 사용자의 얼굴 영상 정보와 및 각성 상태 정보를 동시에 사용하여 멀티모달에 기반된 감성지수를 산출하였다. 실험을 통하여 LED 조명 색감이 사용자의 감성지수에 따라 변화 되므로 기존의 조명들에 비하여 인간 친화적인 조명시스템을 구축함을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.41-44
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• 2014

본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.257-264
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• 2009

This paper proposes a novel face detection method that finds tiny faces located at a long range even with low-resolution input images captured by a mobile robot. The proposed approach can locate extremely small-sized face regions of $12{\times}12$ pixels. We solve a tiny face detection problem by organizing a system that consists of multiple detectors including a mean-shift color tracker, short- and long-rage face detectors, and an omega shape detector. The proposed method adopts the long-range face detector that is well trained enough to detect tiny faces at a long range, and limiting its operation to only within a search region that is automatically determined by the mean-shift color tracker and the omega shape detector. By focusing on limiting the face search region as much as possible, the proposed method can accurately detect tiny faces at a long distance even with a low-resolution image, and decrease false positives sharply. According to the experimental results on realistic databases, the performance of the proposed approach is at a sufficiently practical level for various robot applications such as face recognition of non-cooperative users, human-following, and gesture recognition for long-range interaction.