• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.577-579
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• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.724-726
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• 2020

본 논문에서는 GAN 과 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 입력 얼굴 영상의 공간 해상도를 4 배 증가시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 변형된 StarGAN v2 구조의 생성자와 구분자를 사용하여 저해상도의 입력 영상만을 가지고 학습 과정을 거쳐 고해상도 영상을 복원하도록 자기 지도 학습을 수행한다. 제안하는 기법은 복원된 영상과 고해상도 영상 간의 손실을 줄이는 지도 학습이 가지고 있는 단점을 극복하고 입력 영상만을 가지고 영상 내부에 존재하는 특징을 학습하여 얼굴 영상에 대한 고해상도 영상을 복원한다. 제안하는 기법과 Bicubic 보간법과의 비교를 통해 우수성을 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.242-246
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• 2000

본 논문은 얼굴을 이용한 인증 단계의 전처리 단계로 복잡한 배경에서 효율적인 얼굴 추출 방법을 제안한다. 먼저 색상정보를 이용하여 얼굴로 추정되는 1차 영역을 찾고 2차로 색상정보와 자기정보를 이용하여 에지 정보를 추출하여 추정된 영역을 분리한다. 3차로 각 분리된 후보 영역에 얼굴 파라미터를 이용하여 후보영역을 합치면서 얼굴 영역을 추출한다. 온라인 인증을 위한 얼굴 영역 추출이기 때문에 인증 받고자 하는 사람의 얼굴은 전체 영역에서 가운데로 치우칠 것이라는 예상과 인증을 하기 위해서는 일정 크기를 가져야 한다는 가정 하에서 얼굴을 추출하였다. 실제 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 실험한 결과 유용성을 확인 할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.72-79
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• 2010

전자 출결 시스템(Electronic attendance-absence recording system)은 오프라인의 교실 수업 방식에 있어서 혼합 학습(Blended learning)을 위한 중요한 강의 지원 시스템 가운데 하나이다. 그러나 기존의 스마트카드 기반의 전자 출결 시스템은 카드 소유자의 실제 본인 유무를 파악하는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 개인의 얼굴 정보를 자기조직화 신경회로망으로 인식하여 자동으로 해당 교과목의 출석상황을 관리하는 클라이언트-서버 시스템을 개발한다. 클라이언트 시스템은 얼굴 특징추출에 의한 식별파일을 생성하고, 서버 시스템에서는 클라이언트 시스템에서 전송된 식별 파일(ID file)을 분석하여 데이터베이스에 저장된 해당 교과목의 인식 가중치 파일(Recognized weight file)를 이용하여 학생 식별을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 인식 기반의 출결 관리 시스템은 실제 학급의 다양한 얼굴 영상을 이용하여 CS 환경에서 실험한 결과 92% 이상의 유효성을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.55-58
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• 2023

본 논문에서는 스마트 미러 사용자의 얼굴 인식, 표정 인식, 얼굴형 인식을 활용하여 감정에 적절한 멘트와 화장법을 제공하는 시스템의 개발 내용에 관해 기술한다. 이 시스템을 사용함으로써 사람들은 자신의 감정을 정확하게 인지할 뿐만 아니라 위로와 공감을 받을 수 있으며, 자신의 스타일에 적절한 화장법을 추천받을 수 있다. 스마트 미러를 통해, 사용자는 자기 이해도가 늘어나게 되어 스스로에게 더욱 집중할 수 있고 화장법을 찾는 시간이나 화장에 실패할 가능성이 줄어들어 시간과 비용을 절약할 수 있게 될 것이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2008년도 동계학술대회
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• pp.129-135
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• 2008

본 연구는 인간의 자아표현 욕구와 창조적 욕구로 인해 자신을 대체할 산물들을 끊임없이 만들어 내는 과정에서 중요하게 작용되는 자기노출라는 심리를 이용하여 아바타와 학습자의 얼굴을 합성하는 증강가상을 통하여 가상세계에서의 현실감을 부여함으로써 학습자의 몰입을 유도하여 그 교육적 효과를 증대하고자 하였다. 이를 실증하기 위하여 컴퓨터기반으로 컨텐츠를 개발한 후, 로봇 컨텐츠로써의 활용을 위해 컨버팅하고 자동 로딩을 통한 학습자의 사진을 아바타와 합성시켰다. 실험 결과 자기노출기반 컨텐츠의 효과는 모든 집단의 경우에서 학습에 대한 집중도에는 긍정적인 영향을 주었으며, 학업성취도에는 유의미하지는 않지만 긍정적 효과를 가지는 것으로 나타났다. 이는 교육용 로봇을 활용한 자기노출 개념 적용에 대하여 긍정적인 결과라고 보여지는데, 보다 유의미한 결과를 얻기 위해서는 단순히 사진을 찍어 로딩시키는 증강가상보다는 얼굴검출을 통한 실시간 증강가상과 같이 증강가상 효과의 증대가 필요하다고 하겠다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.575-578
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• 2003

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 방법으로 피부색 특성을 고려하여 자기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 Multi-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.41-47
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• 2022

본 논문에서는 자동표정인식을 위하여 얼굴 이미지 배열의 가운데 이미지를 예측하는 새롭고 간단한 자기주도학습 방법을 제안한다. 자동표정인식은 딥러닝 모델을 통해 높은 성능을 달성할 수 있으나 일반적으로 큰 비용과 시간이 투자된 대용량의 데이터 세트가 필요하고, 데이터 세트의 크기와 알고리즘의 성능이 비례한다. 제안하는 방법은 추가적인 데이터 세트 구축 없이 기존의 데이터 세트를 활용하여 자기주도학습을 통해 얼굴의 잠재적인 심층표현방법을 학습하고 학습된 파라미터를 전이시켜 자동표정인식의 성능을 향상한다. 제안한 방법은 CK+와 AFEW 8.0 두가지 데이터 세트에 대하여 높은 성능 향상을 보여주었고, 간단한 방법으로 큰 효과를 얻을 수 있음을 보여주었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제11권1호
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• pp.33-38
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• 2007

목적: 반얼굴 연축 환자에서 새로운 삼차원 중첩 자기공명 혈관 조영술 기법(3-D overlapped reconstruction MR angiographic technique, 3-D ORMRA) 을 기존의 MRA 원천영상과 비교하여 그 유용성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 수술로 반얼굴 연축이 증명된 총 27명을 대상으로 하였다. 모든 환자에서 전향적으로 기존의 MRA 원천영상과 3-D fast imaging employing steady state acquisition (FIESTA) 영상을 얻었다. 이 후 작업대 (workstation)에서 3-D MRA 영상을 만들고 GE A/W 4.2 add/sub software를 이용하여 이를 FIESTA영상과 겹쳐 3-D ORMRA영상을 얻었다. 그리고 나서 기존의 MRA 원천영상과 3-D ORMRA영상에서 각 각 얼굴신경의 신경근출구부와 병적 압박혈관 사이의 관계를 분석하였다. 결과: 기존의 MRA원천영상에서는 27명중 25명의 환자에서 얼굴 신경근출구부에서의 병적 압박혈관을 구별 할 수 있었고, 3-D ORMRA영상에서는 모든 환자에서 병적 압박혈관을 구별 할 수 있었으며, 이는 수술소견과 일치하였다. 무엇보다 3-D ORMRA영상에서 얼굴 신경근출구부와 병적 압박혈관 사이의 공간적인 관계를 좀 더 분명하게 볼 수 있었다. 결론: 3-D ORMRA 기법은 기존의 MRA 영상기법과 비교하여, 반얼굴 연축 환자에서 매우 유용하고 더 정확한 정보를 주는 방법이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권1호
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• pp.32-38
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• 2005

작동기억 및 얼굴 영상에 대한 정보 처리 과정의 장애는 정신분열병 환자에서 나타나는 광범위한 인지기능 장애 중의 하나이다. 본 연구는 기능적 자기공명영상기법을 이용하여 정신분열병 환자군과 정상 대조군 간의 얼굴 영상의 작동기억에 관여하는 뇌 활성의 차이를 분석하고자 하였다 10명의 정신분열병 환자와 10명의 정상 대조군을 대상으로 선정하였다. 얼굴영상 자극을 이용한 1-back 작동기억 파라다임을 수행하는 동안 뇌 피질의 활성을 측정하기 위해 기능적 자기공명영상으로 두 군간의 뇌 활성의 차이를 SPM을 사용하여 분석하였다. 정신분열병 환자군은 정상대조군에 비해 작동기억 수행 점수가 유의하게 저하되어 있었다 환자군에서 대뇌의 좌측 방추상 이랑, 우측 위 전두 이랑, 양측 중간 전두 이랑, 도, 좌측 중간 측두 이랑, 설전부 피질과 소뇌의 사각엽과 충부의 활성이 감소되어 있었다. 반면, 외측 전전두 피질과 두정엽의 활성이 증가되었고, 또한 두 군 모두에서 우측반구의 활성이 증가되어 있었다. 정신분열병 환자에서 좌측 방추상 이랑의 활성이 감소된 것은 얼굴 영상에 대한 정보 처리 과정의 장애를 의미하며 기능적 자기공명영상분석법으로 작동기억능력의 유용성을 평가하였다.