얼굴인식 분야의 관심은 다양한 신흥분야의 응용에 의해 증강되고 있다. 2-차원적인 인식 알고리즘의 필요성이 어떤 변화무쌍한 환경들, 예를 들어서, 얼굴의 방향이나 조명도, 안경의 유무, 혹은 웃음과 울음 같은 다양한 표정변화의 처리에 적합할 수 있게 고찰 되어 지고 있다. 형상 기억이나 일반화 과정, 유사성 인식, 오류수정 등에 장점을 가지고 있는 홉 필드 네트워크의 기능을 바탕으로 하여 본 연구에서는 새로운 방법의 병렬적인 다중 홉 필드 네트워크를 구성하여 변화에 강한 얼굴표정 인식의 실험을 2-차원 알고리즘으로 실시하였고 결과가 실제적인 얼굴 형상 환경 변화에서 강한 적응성을 가지고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 MCS-LBP 이진패턴 영상과 2D-PCA 알고리즘을 이용한 조명 변화에 강인한 얼굴인식 시스템에 대하여 제안한다. 이진패턴 변환은 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에 사용되는 기법으로, 일반적으로 조명 변화에 강인한 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 기존의 LBP보다 조명 변화에 더 강인한 MCS-LBP를 제안하고, 더불어 2D-PCA 알고리즘과 결합하는 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA, LDA, 2D-PCA 및 가버영상의 ULBP 히스토그램 특징을 사용하여 수행하였다. 다양한 조명변화 환경에서 구축된 YaleB, extended YaleB, CMU-PIE 등의 공인 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안하는 MCS-LBP영상과 2D-PCA 특징을 사용한 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보였다.
본 연구에서는 과학 논변 활동에 참여하는 학생들이 비생산적, 생산적 논변 실행에서 각각 어떠한 인식론적 자원들을 활성화시키는지 탐색하고, 논변 실행 변화에 어떤 맥락이 기여하는지를 알아보고자 하였다. 이를 위해 과학 논변 활동에 참여한 소집단 학생들의 수업 실행과 면담을 녹화 및 녹음하여 전사했으며, 학생 활동지와 연구자의 필드노트를 수집하여 본 연구의 분석 자료로 활용하였다. 분석 결과, 초점 집단은 비생산적 실행에서 전파, 신뢰, 축적 자원을 활성화시키다가 생산적 실행에서 구성, 이해, 축적, 형성, 반박 자원을 활성화시키는 것으로 나타났다. 이러한 인식론적 자원 변화에 따른 실행 변화에 기여한 맥락은 친숙하지 않은 형태의 논변 과제가 제공된 것과 더불어 소집단 내 인식적 권위자의 정서적, 인식적, 개념적 지원이 작용한 것으로 분석되었다. 본 연구는 학습자의 맥락 의존적인 인식론에 따른 실행 변화를 분석하는 연구들에 추가적인 사례 연구로 제공될 수 있으며, 추후 학생들의 진정한 과학 참여를 위해 생산적인 인식론의 형성 및 안정화에 대한 논의에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업혁명 시대에 접어 들어 불확실성이 높아지고 변동성의 상시화로 세계 경제가 급변하면서, 기업가정신 교육의 중요성은 점점 더 높아지고 있다. 이러한 시대의 흐름에 따라 최근 청소년 기업가정신 교육이 확산되었다. 지속가능한 청소년 기업가정신 교육이 이루어지기 위해서는 시대의 변화와 함께 부모들의 인식과 태도도 함께 변화해야 한다. 부모는 새로운 지식과 그 시대가 요구하는 바람직한 자녀관을 형성해야 하며, 사회 전반적인 변화에 따른 학교에서의 기업가정신 교육이 가정에서도 일관성 있게 유지되어야 한다. 이에 본 연구는 부모교육의 중요성을 확인하고, 교육을 통해 부모의 인식을 변화시키기 위해 필요한 역량 도출하기 위해 델파이 조사를 실시하였다. 기업가정신 교육 전문가와 청소년 교육 전문가로 구성된 전문가 패널들을 대상으로 3회에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였다. 델파이 조사 분석 결과, 부모 인식 전환을 위해 필요한 최종 8가지 역량(환경의 변화, 도전정신, 주체성/자울성, 창업에 대한 이해, 직업의 다양성, 기업가정신에 대한 이해, 개인의 다양성, 팀/협업에 대한 가치)을 도출하였다. 향후 후속 연구를 통해 도출된 역량을 함양할 수 있는 부모 기업가정신 교육 모델 및 프로그램을 설계하고자 한다.
본 연구는 중등단계 직업교육 기관에 대한 중학교 교장의 과거와 현재, 미래의 인식의 변화를 분석하여 중등단계 직업교육 기관의 인식 변화를 구명하고, 중등단계 직업교육 기관의 인식 개선을 위한 정책 지원에 대한 기초 자료를 제시하기 위해 수행되었다. 이를 위해 중학교 교장 214명을 대상으로 하여 중등단계 직업교육 기관에 대한 과거와 현재, 미래의 인식을 조사하여 분석하였다. 연구 결과 첫째, 중학교 교장이 인식한 중등단계 직업교육 기관에 대한 인식은 과거보다 현재가 더 긍정적으로 변화하였고, 현재보다 미래가 더 긍정적으로 변화할 것으로 나타났다. 이는 2005년 이후 다양한 중등단계 직업교육 정책이 직업교육의 인식 개선의 측면에서 긍정적 효과가 있음으로 해석할 수 있다. 둘째, 중학교 교장의 중등단계 직업교육 기관에 대한 과거 현재 미래의 인식의 내용에 대한 순위 변화를 분석한 결과, "적성과 소질을 일찍 살릴 수 있음"과 "졸업 후 학생의 경제적 자립이 빠름"과 관련된 내용에서 과거 현재 미래 모두 긍정적으로 인식하고 있었다. "동일계 대학 진학이 용이함"과 관련된 내용은 과거와 현재에서는 높은 순위로 인식하였으나, 미래에는 낮은 순위로 인식될 것으로 예상하고 있어 정부의 정책의 방향에 따른 중등단계 직업교육 기관에 대한 인식도 달라지고 있음을 확인하였다.
얼굴 인식은 영상 처리 분야 중 대표적인 분야의 하나로, 지금까지 다양한 응용시스템이 개발됐다. 얼굴 인식은 눈, 코, 입 같은 얼굴의 특징들을 값으로 변환하고 각 특징 값들의 상관관계를 분석하는 방식으로 이루어지는데, 이 중에서 입은 형태 변화가 심하기 때문에 얼굴 인식에서는 특징 값으로 잘 이용되지 않는다. 반면, 표정 인식이나 화자 인식과 같은 특정 응용 시스템에서는 중요한 특징의 하나로 사용되고 있다. 입 모양을 인식한다는 것은 입술의 형태와 그 변화를 인식한다는 것을 의미하며, 이에 대한 연구가 많이 이루어지기는 했지만 음성 인식의 보조 수단으로 사용된 것이 대부분이다. 본 논문에서는 현재까지 제안된 입 움직임 인식 기술에 대해서 정리하고, 새로이 적용 가능한 응용 시스템에 대해 고찰해보고자 한다.
음성은 화자의 상태 및 주변 환경에 따라 그 특징이 다양하게 변화한다. 본 논문에서는 음성신호의 특징 파라미터로 널리 쓰이고 있는 mel-cepstrum에 대해, 단어내에서의 변화를 정규화함으로써 인식성능을 향상시키고자 하였다. mel-cepstrum이란 단어 전체에 대한 mel-cepstrum의 평균 값으로 normalize 시킨 것이다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 본 논문에서 제안한 정규화된 mel-cepstrum이 정규화되지 않은 mel-cepstrum에 비해 우수한 인식 성능을 나타내었다. 또한 잡음 환경하에서 비교 실험한 결과에서도 상대적으로 우수한 인식률을 보였다.
본 논문에서는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상에서 눈이라고 생각되는 영역을 형판 정합방법을 이용하여 먼저 추출하고. 양 눈의 위치 정보를 사용하여 얼굴 영역의 크기와 회전정도를 보정하여 정규화된 얼굴영상을 만들며, 결국 PCA 방법을 사용하여 인식하게 된다. 이렇게 함으로써 PCA가 안정된 영상이 입력되면 좋은 인식률을 보이지만 전반적인 조명의 변화에 잘 대응하지 못하고, 복잡한 배경인 경우 얼굴영역의 위치 변화에 민감하며, 많이 기울어진 영상에 취약하다는 단점을 형판 정합을 통한 전 처리 과정을 통해 보완할 수 있게 된다. 실험 결과 제안된 방법이 PCA의 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 영상 처리 기법을 이용한 차량 조수석 탑승자 인식 방법을 제안하였다. 이 방법은 차량 내에 장착된 카메라로부터 실시간으로 동영상을 획득하여 조수석의 탑승자를 모니터링 하여, 조수석에 탑승자의 존재 유무와 탑승자의 자세 등을 인식한다. 본 논문의 방법은 조수석 영역의 불변 특징을 추출하고 움직임을 검출하여 탑승자의 상태를 인식한다. 실험에서 제안한 방법이 차량의 움직임과 밝기 변화와 같은 환경 변화에 강인한 인식 방법임을 보였다.
본 논문에서는 K-L 변환을 기반으로 한 Fisherface 알고리즘과 Elastic Graph Matching 방법을 사용하여 보다 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 즉, 얼굴의 모양 정보뿐만 아니라, 영상 픽셀의 그레이 정보를 동시에 이용할 수 있는 Elastic Graph Matching 방법과 통계학적으로 신호의 차원을 줄일 뿐만 아니라 주위 환경의 변화에 강인한 Fisherface 알고리즘을 효율적으로 결합하고자 한다 본 연구에서는 얼굴을 인식하는 데에 있어서 주로 문제가 되는 광원의 위치에 따른 조도의 변화, 얼굴 표정 변화, 안경 착용 여부 등을 고려한 Yale대학 데이터베이스에 대해 기존의 여러 얼굴 인식알고리즘을 실험 및 비교하였다. 또한, 이들을 효율적으로 결합할 수 있는 인식 알고리즘을 제안함으로써 인식률 및 속도 면에서 비교적 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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