• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.241-246
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• 2016

Nowadays many people have an interest in facial expression and the behavior of people. These are human-robot interaction (HRI) researchers utilize digital image processing, pattern recognition and machine learning for their studies. Facial feature point detector algorithms are very important for face recognition, gaze tracking, expression, and emotion recognition. In this paper, a cascade facial feature point detector is used for finding facial feature points such as the eyes, nose and mouth. However, the detector has difficulty extracting the feature points from several images, because images have different conditions such as size, color, brightness, etc. Therefore, in this paper, we propose an algorithm using a modified cascade facial feature point detector using a convolutional neural network. The structure of the convolution neural network is based on LeNet-5 of Yann LeCun. For input data of the convolutional neural network, outputs from a cascade facial feature point detector that have color and gray images were used. The images were resized to $32{\times}32$. In addition, the gray images were made into the YUV format. The gray and color images are the basis for the convolution neural network. Then, we classified about 1,200 testing images that show subjects. This research found that the proposed method is more accurate than a cascade facial feature point detector, because the algorithm provides modified results from the cascade facial feature point detector.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.47-60
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• 2010

기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.237-243
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• 2015

최근 기술의 발달로 국내에 10명 중 8명은 스마트폰을 사용하고 있다. 또한, 스마트폰을 이용한 다양한 어플리케이션들이 개발되었다. 이로 인해, 스마트폰 중독현상이 사회적인 문제로 대두되고 있다. 특히, 스마트폰 중독은 스스로가 조절하기 어렵고, 자각하기 힘들다. 주로 설문지를 중심으로한 연구들에서, 스마트폰 중독을 진단하기 위해 예를 들면 S-척도와 같은 연구를 수행해왔다. 본 연구에서는 ECG(심전도)와 Eye Gaze 신호를 이용한 검출 방법을 제안하고자 한다. 피험자가 감정 영상을 시청했을 때, 피험자의 ECG 신호와 Eye Gaze 신호를 각각 Shimmer와 스마트아이를 이용하여 측정한다. 더불어, ECG 신호의 S-transform 결과를 특징으로 추출한다. 또한 동공의 직경, 시선과의 거리, 눈 깜빡임으로 구성된 Eye Gaze 신호로부터 12개의 특징을 추출한다. 분류기는 랜덤 포레스트를 이용하여 학습시키고 피험자의 데이터를 이용하여 스마트폰 중독군을 검출한다. 검출한 결과와 실험 전 진행한 S-척도 결과와 비교한 결과 ECG는 87.89%의 정확도, Eye Gaze는 60.25%의 정확도를 보여주는 것을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제16권1호
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• pp.107-116
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• 2013

P300 문자입력기에 사용되는 대표적인 자극제시방법은 행-열 패러다임(RCP)이다. 그러나 RCP는 근접-혼동 오류와 이중-깜박임 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 RCP가 가지고 있는 두 가지 오류의 원천을 효과적으로 통제하는 하위블록 패러다임(SBP)을 제안하고 검증하였다. 15명의 실험참가자에게 RCP와 SBP를 모두 사용하여 문자를 입력하도록 하였다. 뇌파는 Fz와 Cz, Pz, P3, P4, PO7, PO8에서 측정하였다. 각 패러다임은 분류기를 학습시키기 위한 훈련단계와 문자입력기의 성능을 평가하기 위한 검사단계로 구성되어 있다. 훈련단계에서 18개의 문자를 입력하였으며, 검사단계에서 5명은 50개의 단어를 입력하였고 나머지 10명은 25개의 단어를 입력하였다. 정확도를 산출한 결과, SBP의 정확도는 83.73%로 RCP의 정확도 66.40%보다 통계적으로 유의하게 더 높았다. Pz에서 측정한 ERP를 분석하였을 때, 목표자극에 대한 정적 정점의 진폭이 RCP보다 SBP에서 더 크게 나타나 실험참가자들이 SBP에서 특정 문자에 더 많은 주의를 집중한 것으로 보인다. P300 문자입력기에 대한 사용용이성을 7점 척도로 측정하였을 때, SBP가 RCP보다 더 사용하기 쉬운 것으로 나타났다. 특히 RCP의 사용용이성은 대부분의 실험참가자들이 '힘들었다'는 범주에 응답한 반면, SBP의 사용용이성은 모든 피험자들이 '보통'과 '쉬웠다'의 범주에 응답하였다. 전반적으로 SBP가 RCP보다 우월한 것으로 평가되었으며, 논의에 SBP의 한계점에 대해서 기술하였다.