• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.8
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• pp.1524-1530
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• 2016

Recently, research about an electronic attendance-absence recording system has been actively carried out using smart devices. Using an electronic attendance-absence recording system, professors can check their students' attendance on a real-time basis and manage their attendance records. In this paper, we proposed a real-time electronic attendance-absence recording system using face detection and face recognition based on web application. It can solve the spatial, temporal, cost issues belong to electronic attendance-absence recording system using AIDC(Automatic Identification and Data Capture). A proposed system is running on web server and made by HTML5(Hyper Text Markup Language ver.5). So professor connect to server using mobile web browser on mobile device and real-time manage electronic attendance-absence recording with real-time send or receive image data. In addition, the proposed system has an advantage capable of installation and operation, regardless of the operating system because it operates based on the Python flask framework.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.761-763
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• 2022

코로나19 이후 화상회의 빈도가 높아지면서 줌 피로라는 신조어가 등장할 만큼 상대방을 가까이 마주하며 회의를 진행하는 것이 사람들의 피로도를 상승시키고 있다. 본 논문에서는 얼굴 합성과 이미지 애니메이션을 이용한 아바타를 통해 사용자가 화상회의에 참가할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자와 닮은 개성 있는 캐릭터는 실시간으로 사용자의 표정 및 움직임을 반영하여 화상회의에 적용될 수 있고 채팅과 커뮤니티에서 캐릭터의 이모티콘으로 감정을 표현할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.420-422
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• 2022

인공지능 기술이 문서 분류, 얼굴 인식, 자율 주행 등 실생활 전반에 걸쳐 다양한 분야에 적용됨에 따라, 인공지능 모델에 대한 취약점을 미리 파악하고 대비하는 기술의 중요성이 높아지고 있다. 이미지 영역에서는 입력 데이터에 작은 섭동을 추가해 신경망을 속이는 방법인 적대적 공격 연구가 활발하게 이루어졌지만, 텍스트 영역에서는 텍스트 데이터의 이산적인 특징으로 인해 연구에 어려움이 존재한다. 본 논문은 텍스트 분야 인공지능 기술에 대한 적대적 공격 기법을 분석하고 연구의 필요성을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.1019-1021
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• 2022

본 연구는 산후조리원 내 신생아를 위한 원격 관리 시스템을 제안한다. 기존 시스템들은 공기질 문제만을 해결하거나, 모니터링 문제만을 해결하는 등 단순한 동작과 감시에 초점이 맞추어졌으나, 제안하는 시스템은 실내와 신생아 주변에 설치된 각각의 센서를 통하여 공기질을 포함한 실내 환경과 신생아를 모니터링하여 간호사와 산모가 쉽게 신생아의 건강을 웹과 엡으로 모니터링하고 원격으로 관리한다. 또한, OpenCV 라이브러리를 이용하여 신생아의 얼굴을 인식하고 표정별 이미지를 저장할 수 있도록 설계 및 구현하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.788-789
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• 2023

기존 도어락의 핀 인증 방식은 사용자에 따라 불편함을 느끼기도 한다. 이에 대한 솔루션으로 안면인식 도어락을 제안하며 Jetson nano에 face recognition 딥러닝 모델을 적용한 도어락을 제작한다. 거주자의 이미지를 촬영한 뒤 얼굴의 특징점을 분석하여 저장한다. 사용자가 도어락의 카메라에 인식되었을 때 저장된 안면 정보를 바탕으로 사용자가 거주자의 특징점과 일치하는지 확인한다. 거주자임이 인지되었을 때 도어락은 unlock되어 열리게 된다. 안면 인식 도어락 사용 시 보안상 취약해질 수 있는 기존 도어락의 핀 인증 방식에 대해 보안을 강화할 수 있으며 카메라를 통해 촬영된 사용자의 사진 및 영상을 활용하여 여러 서비스를 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.76-79
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• 2007

수화는 하나의 제스처가 하나의 단어를 나타내는 수화 단어와 한글을 알파벳으로 표현하는 지문자로 구성되어 있다. 본 논문에서는 USB 카메라로부터 촬영한 영상을 얻고 히스토그램을 이용하여 피부색 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추적을 활용하여 이미지를 그리드화하고 지문자의 위치를 파악하여 초성, 중성, 종성을 구분하고 한글 음절을 구성하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.586-589
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• 2015

A computer presentation system by using hand-motion identification rules is proposed. To identify hand motions of a presenter, a face region is extracted first using haar classifier. A motion status(patterns) and position of hands is discriminated using the center of gravities of user's face and hand after segmenting the hand area on the YCbCr color model. User's hand is applied to the motion detection rules and then presentation control command is then executed. The proposed system utilizes the motion identification rules without the use of additional equipment and it is then capable of controlling the presentation and does not depend on the complexity of the background. The proposed algorithm confirmed the stable control operation via the presentation of the experiment in the dark illumination range of indoor atmosphere (lx) 15-20-30.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.7
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• pp.67-77
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• 2016

In this paper, we propose an algorithm for open/closed eye detection based on modified Hausdorff distance. The proposed algorithm consists of two parts, face detection and open/closed eye detection parts. To detect faces in an image, MCT (Modified Census Transform) is employed based on characteristics of the local structure which uses relative pixel values in the area with fixed size. Then, the coordinates of eyes are found and open/closed eyes are detected using MHD (Modified Hausdorff Distance) in the detected face region. Firstly, face detection process creates an MCT image in terms of various face images and extract criteria features by PCA(Principle Component Analysis) on offline. After extraction of criteria features, it detects a face region via the process which compares features newly extracted from the input face image and criteria features by using Euclidean distance. Afterward, the process finds out the coordinates of eyes and detects open/closed eye using template matching based on MHD in each eye region. In performance evaluation, the proposed algorithm achieved 94.04% accuracy in average for open/closed eye detection in terms of test video sequences of gray scale with 30FPS/$320{\times}180$ resolution.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.1
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• pp.144-150
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• 2017

Recently, deep learning is used for intelligent processing and accuracy improvement of data. It is formed calculation model composed of multi data processing layer that train the data representation through an abstraction of the various levels. A category of deep learning, convolution neural network is utilized in various research fields, which are human pose estimation, face recognition, image classification, speech recognition. When using the deep layer and lots of class, CNN that show a good performance on image classification obtain higher classification rate but occur the overfitting problem, when using a few data. So, we design the training network based on convolution neural network and trained our image data set for object classification in few class problem. The experiment show the higher classification rate of 7.06% in average than the previous networks designed to classify the object in 1000 class problem.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.659-662
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• 2021

국내에서는 매년 많은 수의 자격시험이 치러지고 있다. 현재 대부분의 시험장에서 응시자 본인 확인 절차는 감독관이 응시자의 얼굴과 신분증 사진을 비교하는 방식으로 이루어진다. 하지만 이 방식은 사람에 따라 오차가 클 수 있으며, 사진과 눈에 띄는 차이가 없으면 동일인물로 판단하기 쉽다. 최근까지도 대리응시 이슈가 발생하고 있어 근절을 위한 보다 강력한 조치가 필요하다. 본 논문에서는 지문과 오토인코더, SGAN을 이용하여 대리응시방지를 강화할 수 있는 본인 확인 시스템을 제안한다. 이때 응시자의 지문정보가 그대로 인증 서버에 저장되면 응시자의 생체정보가 노출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 오토인코더를 통해 지문의 특징점만 추출하여 인증용 이미지를 생성하고 이 이미지를 서버에 저장하여 학습시키도록 한다. 적은 학습데이터 환경에서 분류기로써 좋은 성능을 갖는 SGAN을 통해 인증 이미지와 응시자가 동일인물인지 확인할 수 있다. 서버가 공격을 받더라도 응시자의 지문데이터가 그대로 노출되지 않게 되어 보안 취약점을 극복할 수 있다.