• 한국융합학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1-8
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• 2018

얼굴인식, 홍채인식과 같은 생체보안 분야에서 눈, 코, 입술 등 얼굴특징을 추출하는 과정은 필수적이다. 본 논문은 초고속(faster) R-CNN을 이용하여 얼굴영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하였다. 초고속 R-CNN은 딥러닝을 이용한 물체검출 방법으로 기존의 특징기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 콘볼루션, 선형정류과정, max pooling과정을 차례로 적용하여 특징맵을 추출하고 이로부터 제안영역(region proposal)을 검출하는 RPN(region proposal network)을 학습한다. 그리고 제안영역과 특징맵을 이용하여 눈 및 입술 검출기(detector)를 학습한다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 남녀한국인 얼굴영상 800장으로 실험하였다. 학습을 위해 480장을 이용했으며 테스트용으로 320장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 눈 및 입술영역 검출의 평균정확도는 50 에포치일 때 각각 97.7%, 91.0%를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.67-75
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• 2011

본 논문에서는 라돈 변환(Radon transform)을 변형한 R-변환(R-transform)을 이용하여 객체의 크기 변환과 회전에 불변하는 보행 인식 방법을 제안한다. R-변환은 라돈 변환의 결과를 제곱한 후 투영선에 대해 적분한 것으로서, 평행이동에 불변하고 크기 변환은 변환계수의 진폭과 비례하고, 회전의 경우는 변환계수가 평행으로 이동하는 성질을 갖기 때문에 임의의 위치에서 교정되지 않은 카메라를 이용해서 객체 정보를 추출하는 데 효과적이다. 추출된 정보는 상관도(Correlation)를 이용하여 신원을 파악한다. 제안된 방법은 기하학적 변환에 강인하기 때문에 보행인식 단계에서 기하학적인 정렬 과정이 필요 없고, 객체와 카메라의 거리에 무관하게 인식이 가능하며, 카메라의 비정상적인 회전이 발생한 경우에도 강인한 인식이 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.325-329
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• 2016

얼굴인증은 다양한 생체인증 중에서 거부감이 적고 변조가 어려워서 각광받고 있다. 얼굴인증의 알고리즘은 어떻게 알고리즘을 만드느냐에 따라서 정확성과 속도에 많은 차이를 가져온다. 눈동자를 추적 및 검출하여 얼굴의 검출 데이터와 함께 데이터를 추출함으로써 오탐률을 개선하고 정확하게 얼굴로 인증을 할 수 있도록 알고리즘을 연구하였다. Cascade를 통해서 얼굴을 검출하고 관심영역으로 지정 후 얼굴 영역을 균등하게 4등분하여 검출되는 객체의 좌표 값을 저장한다. 또한 검출된 눈에서 눈동자를 검출하기 위하여 이진화를 진행하고 Hough 변환을 통해 눈동자를 검출한다. 추출된 눈동자의 중심좌표를 저장하고 계산하여 데이터 매칭을 통해 얼굴 인증을 한다. 눈동자를 추적과 함께 얼굴의 데이터를 계산하여 정확하고 최적화된 얼굴인증 알고리즘을 연구한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.251-256
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• 2021

일반적인 카메라와 다르게 초당 매우 많은 개수의 프레임을 캡처할 수 있는 기능을 가진 고속의 카메라는 그동안 제한적이었던 일부의 영상 처리 기술들의 고도화를 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 초고속의 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 우선 입력되는 초고속의 영상 안에 포함된 잡음 화소들을 양방향의 필터를 적용하여 효과적으로 제거한다. 그런 다음, 레티나 얼굴 모델을 사용하여 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 개인 정보를 대표적으로 나타내는 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 알고리즘이 입력되는 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 생성된 모델을 사용하여 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 모델 기반의 얼굴 영역검출 방법은 실내외 건물의 모니터링, 출입문 개폐 관리, 그리고 모바일 생체 인증과 같은 영상처리 및 패턴 인식과 관련된 실제적인 많은 응용 분야의 기초 기술로 사용될 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.43-52
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• 2022

사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.29-34
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• 2016

최근 첨단산업이 발달함에 따라 일상생활의 다양한 부분에서 드론의 이용이 급격하게 발전되어 지고 있다. 드론은 기술성과 기능성의 증가 및 여러 생활방식에 맞춰 활용이 가능한 분야에 대한 접목이 쉬운 장점을 가지고 있다. 또한 드론 서비스에 대한 다양화를 통하여 카메라와 CCTV같은 영상처리를 할 수 있는 매체를 융합해 사람 대신 경비를 할 수 있는 자동화 시스템이 도입되어 질 예정이다. 이러한 무인경비 기술을 설계하여 기존 드론 응용기술력을 강화하는 새로운 융합적 경비드론 서비스 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법에는 OpenCV 기술 및 객체 추적 알고리즘인 CAM-Shift 알고리즘을 통해 초기 윈도우와 탐색 윈도우에서 객체를 중심으로 물체를 탐색 및 영역을 설정하여 안전의 유무를 판단하고 보안성에 대하여 드론에 접목시킬 수 있는 추가적인 인증수단인 생체인증기술을 설계한다. 이를 통해 기동성 및 실시간 영상 처리에 대한 기술의 분석이 지속적으로 증가될 수 있는 드론을 이용하여 무인 경비를 하는데 있어서 효율성이 높은 경비드론 융합서비스 모델에 대한 내용을 제안한다.

• 의료법학
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• 제21권3호
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• pp.145-178
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• 2020

뇌신경과학 기술의 발전으로 인하여 자신의 뇌신경적 상태와 데이터에 관한 자율적 선택과 개입의 가능성이 늘어남에 따라, 본인의 의사에 반하여 혹은 본인에게 불리하게 이용될 위험성도 커지게 될 수 있으므로, 이러한 부당한 간섭이나 방해로부터 개인의 자유와 권리를 보호해야 한다는 주장들이 계속해서 제기되고 있다. 대표적인 예로 2020년 10월 칠레 의회에 제출된 '뇌신경권 및 정신적 완전성의 보호 등에 관한 법안'은 뇌신경 데이터를 뇌로부터 직·간접적으로 수집된 모든 데이터로 정의하고, 정신적 프라이버시와 완전성을 개인의 뇌신경권(Neuroderechos)으로 보호할 것을 명시하였다. 뇌신경과학은 점점 개인의 신체와 일상에 가까이 스며드는 기술로 진화하여 더욱 일상화, 개인화되는 동시에 모듈의 형태로도 변모할 잠재력을 충분히 지니고 있고 빅데이터와 인공지능 기술의 발전은 이러한 변화를 더욱 가속화·고도화하는 요인이 된다. 이는 곧 다양한 종류의 기기로 뇌신경적 상태를 디지털 데이터화하고 분석하여 활용할 수 있게 된다는 것을 의미한다. 그리고 이로 인해 개인의 의도, 선호, 성격, 기억, 감정 상태 등을 확인하고 추론해낼 수 있는 데이터를 더 많이 생성할 수 있는 환경으로 변화하고 있다는 점은 개인의 자유와 권리에 관한 논의의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 그런데 뇌신경 데이터는 개인정보 보호 법제하에서 민감정보로 볼 것인지 여부가 불분명한 영역이 있다. 또 구체적인 활용 영역 예컨대, 법정, 교육, 고용 등에서 어떻게 뇌신경 데이터 주체를 보호할 것인지에 대한 법적 고찰이 요청된다. 이 논문에서는 기존의 인지적 자유, 정신적 프라이버시, 뇌신경 프라이버시, 정신적 완전성 등 다양한 개념으로 제시되고 있는 논의를 포괄적인 인격권의 성격을 갖는 '뇌신경권'이라는 개념으로 포섭하고자 한다.