• 대한소아치과학회지
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• 제47권1호
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• pp.17-24
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• 2020

이 연구의 목적은 소아 얼굴 연조직의 선형 길이를 비교하여 삼차원 입체영상의 정확성과 재현성을 평가하는 것이다. 연구는 7 - 12세 아동 15명을 대상으로 하였다. 환자의 안모에 23개의 계측 점을 표시하고, 전자 캘리퍼를 이용하여 16 개의 선형길이를 직접 2번 계측하였다. 3차원(3D) 스캐너를 이용하여 2개의3D 얼굴 영상을 만들었으며, 직접계측과 동일한 16개의 선형 길이를 계측하였다. 연구결과 정확성 평가에서 전체 평균 차이 값은 0.9 mm였다. 3D 영상의 재현성은 직접계측의 재현성과 거의 유사한 정도로 나타났다. 이에 따라 이 3D 영상장비는 소아에서 임상적으로 충분한 정확성과 재현성을 가지고 있었다. 3D 영상 시스템은 정확한 이미지를 위하여 대상의 협조가 필요하다. 소아의 정확한 3D영상을 얻기 위한 구체적인 지시사항을 바탕으로 촬영을 한다면, 이 3D 영상 장비는 향후 소아의 성장과 발달을 조사하고, 소아교정치료에서 결과를 평가하는데 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.171-179
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• 2013

영상처리에서 인식에 관련된 기술들은 환경에 아주 많은 영향을 받게 되는데 이러한 인식률을 결정짓는 요소 중인 파라미터는 환경에 적절한 값을 얼마나 잘 선택하느냐에 따라서 인식률의 큰 차이를 보인다. 본 논문은 눈동자 추적 알고리즘이 사람이나 실험 환경의 변화에 따라 인식률이 저하되는 현상을 보완하기 위한 성능 향상 및 환경에 적응하는 시스템의 구현에 대한 방법이다. 최적의 파라미터를 얻기 위해 전 처리에 사용되는 이진화 알고리즘의 문턱값을 학습이 필요한 시기를 적절히 판단해 강화학습을 이용하여 다시 학습시켜 인식률을 향상시키는 방법을 사용했다. 실험데이터를 수집하기 위해 입력 장치는 가격이 저렴하고 일반적인 웹 카메라를 사용 하였으며 얼굴 영역에 해당하는 많은 양의 이미지를 수집하여 강화학습의 적응력을 실험하였다. 이미지의 그룹을 다양하게 변화시켜 실험한 결과 강화학습을 사용한 경우 그렇지 않은 경우에 비해 작게는 3% 많게는 14%가량의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이렇게 성능이 향상된 눈동자 추적 시스템은 휴먼 컴퓨터 인터랙션 분야에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 디자인학연구
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• 제14권2호
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• pp.7-14
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• 2001

21세기 문화의 시대를 맞이하여 문화상품에 대한 관심이 더욱 고조되고 있다. 이 문화상품은 전통과 의식이 담긴 우리민족의 얼굴이라 할 수 있으며 상품의 이미지는 곧 국가의 이미지가 되는 것이다. 현재 우리 나라 문화상품 개발의 문제점은 관련업체의 재정적 영세성과 전통문화에 대한 이해부족, 디자인과 제작기술의 낙후, 판매시설과 유통망 확보의 어려움 등을 들 수 있으며, 이는 국적불명의 상품, 전통이나 규격에 맞지 않는 상품의 난립을 초래하고 있다. 문화상품 개발에 있어서는 우선 전통문화에 대한 전문적인 조사와 자료수집을 바탕으로 문화적 요소를 상품화시켜 경쟁력있는 디자인을 개발해야 한다. 또한, 재료와 기술개발을 통해 과거의 답습에 그치지 않고 대량생산도 가능하도록 하여야 하며, 가격상승의 요인이 되는 중간도매상을 거치지 않고 직접 거래 할 수 있도록 유통구조의 개선도 필요하다. 이와 더불어 박물관과 정부는 지속적인 문화에 대한 교육과 국민의 참여유도로 문화경쟁시대에 적극적으로 대처해 나가야 할 것이다.

• 감성과학
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• 제12권1호
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• pp.129-136
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• 2009

캐리커처 자동 생성기를 개발하기 위한 본 연구는 과거의 여러 연구와는 달리 캐리커처 전문가들이 그리는 방법을 관찰하는 것에서 시작하였다. 관찰 과정에서 전문가들이 특히 그림을 그릴 때 대상물의 형태를 다른 유사한 다른 사물과 비슷하게 그려서 그 특징을 과장하고 있는 사실을 발견하였다. 우리가 일상생활에서 '무엇은 무엇을 닮았다'라고 표현할 때, 이는 동일한 형태 군에서 그 차이점을 부각 시켜서 표현하는 것이다. 본 연구에서는 그리고자 하는 대상물의 형태와 가장 유사한 기하학적 형태를 찾아 그 형태를 강조 변화 하고자 하였다. 연구의 범위는 벡터라인으로 그려진 2차원 단일 외형 폐곡선을 캐리커처 형태로 강조 변화하는 것으로 한정하였다. 이를 위하여 4종류의 유사 기하학적 형태 데이터베이스의 구성방법, 대상 유사 기하학적 형태를 찾기 위한 탐색 방법, 탐색된 데이터를 동일 크기와 좌표로 재배열 방법 그리고 강조 변화하는 방법에 관하여 논하였다. 사람 얼굴을 실험 대상으로 선정하여 데이터베이스를 제작하였다. 변화된 결과물에 대해서 설문한 결과 그 가능성이 입증되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.349-356
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• 2020

본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2022

질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.

• 조형예술학연구
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• 제11권
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• pp.221-249
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• 2007

오늘날 사진은 새로운 테크놀로지 형태인 디지털 이미지 프로세싱 앞에 심각한 정체성 위기와 존재론적 딜레마에 봉착했다. 사진은 그동안 우리에게 세상을 새롭게 바라보는 방법을 제공하고, 또 우리 스스로 주변을 돌아볼 수 있는 자각을 주었으며, 나아가 삶의 리얼리티의 본질을 재인식시키는데 크게 기여했다. 그런 사진의 기능이 오늘날 무력화되고 있다. 디지털 테크놀로지의 출현으로 사진은 더 이상 사실의 기록, 결백의 증거, 그리고 리얼리티의 거울로서 간주되지 않는다. 오히려 유희의 도구 혹은 우리가 사는 세계의 환영과 기쁨을 창조하는 수단으로 간주된다. 그러나, 디지털 테크놀로지의 출현은 이제 비로소 사진의 존재론적 당위성과 정체성의 문제를 냉정히 돌아보게 한다. 본 논고는 전자시뮬레이션 시대 새로운 이미지 생산의 첨병으로 등장한 디지털 이미지의 존재론적 측면을 규명하는데 있다. 이를 위해 인류의 첫 번째 프로그램 미학으로 말해지는 사진과 첨단테크놀로지 미학으로 말해지는 디지털 이미지와의 관계를 기계미학적 관점에서 살펴보려 한다. 특히 올드미디어(사진)와 뉴미디어(디지털) 사이에 갈등 구조를 자본주의 역사관과 물질적 관점에서 살펴보려 한다. 본 논고는 이를 위해 우선 사진의 정체성 위기와 존재론적 위협이 어디로부터 발현된 것인지를 살피고, 또 지금까지 생산된 매체 미학적 담론들이 어떤 비평적 쟁점 속에 놓였는지를 살피고자 한다. 특히 사진이 강점으로 여긴 존재론적 인덱스와 생성론적 텍스트에 주목하여 사진 재현의 기반인 사실적 기록, 명료한 증거, 그리고 기술적 정교성이 어떤 기계미학의 층위에 있는지를 디지털 이미지를 대척에 두고 분석하고자 한다. 그리하여 최근 일고 있는 사진의 죽음, 사진의 종말에 관한 담론들이 심각한 오류가 있음을 지적하고자 한다. 올드 테크놀로지로서 사진이 당면한 위기, 즉 현재 사진이 안고 있는 존재론적 위기(컴퓨터화 된 디지털 이미지 출현) 그리고 인식론적 위기(윤리, 지식, 가치관 등 급격한 문화 변동)는 매체미학의 본질상 당연한 위기임을 정당화하고자 한다. 본 논문은 이 같은 주장을 위하여 역사적으로 사진술이 어떤 생성과 소멸의 과정을 거쳤으며, 또 어떻게 지금의 디지털 이미지에 이르게 되었는지 테크놀로지 미학 안에서 자동생성주의로서 색인 이미지, 디지털 코드로서 수치 이미지의 생성, 기원, 본질 그리고 정체성을 규명하고자 한다. 특히 본 논고는 논지의 정당성을 위해 다양한 매체미학자들의 주의주장 및 이론적 쟁점을 분석하고자 한다. 또 분석틀을 통해서 테크놀로지 미학의 근간인 기계, 기술성을 바탕으로 한 사진의 생성적 측면과 문화 안에서 변형된 프로그램에 의해 창조되는 디지털 이미지의 변형적 측면의 본질을 파악하고자 한다. 이렇게 사진과 디지털 이미지의 양자의 비교를 통해서 테크놀로지 미학 안에서 올드 미디어(사진)와 뉴 미디어(디지털 이미지)의 자리바꿈은 정당한 것이라는 사실과, 이런 역설적인 구조야말로 기계, 기술을 바탕으로 삼는 테크놀로지 매체의 숙명성이라는 사실을 강조함으로써 논문의 정당성을 강화하고자 한다. 마지막으로 본 논고는 하나의 얼굴, 하나의 정체성으로 자리할 수 없다는 사실을 역사로서 확증하고, 또 사진에서 부동의 존재론과 인식론의 모습은 애초부터 불가능하다는 사실을 지적함으로써 오늘날 제기되고 있는 '사진의 죽음,' '사진의 종말'은 쟁점의 정당성에도 불구하고 매체미학의 역사를 간과하는 오도된 비평이라는 사실을 결론으로 도출하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1175-1186
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• 2017

Human emotion recognition is one of the promising applications in the era of artificial super intelligence. Thus far, facial expression traits are considered to be the most widely used information cues for realizing automated emotion recognition. This paper proposes a novel facial expression recognition (FER) method that works well for recognizing emotion from image sequences. To this end, we develop the so-called weighted soft voting classification (WSVC) algorithm. In the proposed WSVC, a number of classifiers are first constructed using different and multiple feature representations. In next, multiple classifiers are used for generating the recognition result (namely, soft voting) of each face image within a face sequence, yielding multiple soft voting outputs. Finally, these soft voting outputs are combined through using a weighted combination to decide the emotion class (e.g., anger) of a given face sequence. The weights for combination are effectively determined by measuring the quality of each face image, namely "peak expression intensity" and "frontal-pose degree". To test the proposed WSVC, CK+ FER database was used to perform extensive and comparative experimentations. The feasibility of our WSVC algorithm has been successfully demonstrated by comparing recently developed FER algorithms.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.200-204
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• 2006

이모티콘은 현재 CMC 커뮤니케이션 상에서 감정표현을 나타내는 의사소통의 보조수단으로 사용되고 있다. 이모티콘은 텍스트 이모티콘에서 이미지 이모티콘, 애니메이션 이모티콘에 이르기까지 다양한 형태로 발전되어 왔다. 그러나 감정표현의 세분화된 분류가 미흡하여 기본감정만을 나타낼 수 있을 뿐 그 밖에 감정표현의 다양성을 가지고 있지 못하다. 따라서 다양한 감정표현이 가능한 이모티콘들을 편리하고, 간단하게 사용할 수 있도록 하는 모듈화 된 애니메이션 이모티콘 개발을 위해서는 감정들을 세분화하여 분류해줄 필요가 있다. 본 연구는 메신저상의 애니메이션 이모티콘을 중심으로 얼굴표정, 손동작, 상황설정에 따른 감정표현들을 분류하여 분석해보고, 애니메이션 이모티콘의 제작방향을 제시하고자 한다.