• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.189-199
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• 2014

범람원(floodplain)은 제방과 하천 사이에 존재하는 평탄하고 낮은 지역을 의미하며, 범람원 내 토지 이용 현황 분석은 하천유역의 효과적인 자원관리를 위해서 반드시 필요하다. 본 논문에서는 공간정보 자료인 LiDAR DEM 자료와 RapidEye 영상을 이용하여 낙동강 하천 범람원 내 토지 이용 현황 분석에 관한 연구를 진행하였다. 우선, DEM으로부터 제방 경계선을 추출하여 RapidEye 영상에서 연구대상지역 내 범람원의 범위를 설정하였다. 범람원의 범위를 설정한 뒤, RapidEye 영상에 ISODATA 클러스터링 및 post-classification 과정을 적용하여 범람원 내 토지피복 분류 작업을 진행하였다. ISODATA 클러스터링을 적용하여 분류된 범람원 내 토지피복은 91%의 분류 정확도를 가진다. 분류된 토지피복 클러스터들을 구성하는 픽셀들의 개수를 계산하여, 낙동강 범람원 내 토지 이용 현황에 관한 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여, 연구대상지역 범람원 내 하천의 면적은 46%, 나지의 면적은 36%, 습지의 면적은 11%, 그리고 초지의 면적은 7%라는 사실을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.373-376
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• 2013

Nowadays, eyes detection is required and considered as the most important step in several applications, such as eye tracking, face identification and recognition, facial expression analysis and iris detection. This paper presents the eyes detection in facial images using Harris corner detection. Firstly, Haar-like features for face detection is used to detect a face region in an image. To separate the region of the eyes from a whole face region, the projection function is applied in this paper. At the last step, Harris corner detection is used to detect the eyes location. In experimental results, the eyes location on both grayscale and color facial images were detected accurately and effectively.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.544-550
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• 2000

Among the several types of 3D display methods the autostereoscopic method has an advantage that we can enjoy a 3D image without any additional device but the method has a disadvantage of a narrow viewing zone so that the moving viewer coannot see the 3D image continuously. This disadvantage can be overcome with the detectioni of viewer's positional movement by head tracking. In this paper we suggest a method of detecting the position of the moving viewer's two eyes by using images obtained through a color CCD camera, The suggested method consists of the preprocessing process and the eye-detection process. Through the experiment of applying the suggested method we were able to find the accurate two-eyes position for 78 images among 80 sample input images of 8 different men with the processing speed of 0.39 second/frame using a personal computer.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.56-59
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• 1996

The purpose of this study is to identify the cause of driver's drowsiness and to get information about driver's drowsiness from facial image using computer vision. We measured the driver's movements of a head and shoulders in the highway arid street. We also measured the eye blink duration and yawning duration of normal and drowsy drivers. from the results, we confirmed that the measurement of eye blink and yawning might be a way of drowsy detection.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권7호
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• pp.520-523
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• 2009

입력된 영상을 유해영상인지 아닌지 판단하기 위해 여러 가지 방법이 사용 될 수 있다. 현재, 대부분의 유해영상검출에 대한 연구는 피부색상이 전체영상에서 차지 하는 비율에 기반하고 있다. 본 논문에서는 YCbCr에서 피부영역을 검출 하는 기법을 제안한다. 피부영역은 YCbCr에서 특정적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리하고자 한다. 먼저 Eye-Map을 이용하여 눈의 영역을 찾은 후 그 주변 영역의 색상을 이용해 피부영역의 색상값 분포를 찾고, 전체 영상에서 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출하는 방식이 된다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.201-202
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• 1998

In this paper we suggested an automated method for detecting and counting rapid eye movement(REM) using EOG during sleep. This method is formulated by two step fuzzy logic. At first step, the velocity and the distance of single channel eye movement are used for the fuzzy input to get the possibility of being REM at each EOG. At second step, the two possibility values of both EOG from the first step and the correlation coefficient of both eye movements are used for the fuzzy logic input, and the output is the final possibility of being Rapid Eye Movement. We applied this algorithm to the normal and narcoleptic sleep data and compared the difference. We found the possibility that the count of REM can be a parameter that has significant physiological meanings.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권2호
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• pp.109-114
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• 2005

생체(biometric) 정보를 이용한 사용자 인중 기술에 대한 관심이 고조되고 있으며, 이 중에서 얼굴인식은 비접촉이라는 장점 때문에 최근 생체인식 분야에서 연구가 활발한 분야 중에 하나이다. 본 논문에서는 얼굴인식의 선행작업인 얼굴검출단계에서 효과적으로 눈위치를 추출하는 방법을 제안한다. 눈 위치 추출을 위하여 영상에 대한 이진화를 반복적 임계치 설정 방법을 통하여 수행하며, 눈의 특성 강화를 위한 가우시안 필터를 사용하여 눈의 위치를 추출하고, 상관관계를 이용하여 추출된 눈의 위치에 대한 검증 단계를 거친다. 논문에서 제안한 눈 위치 추출은 정확도뿐만 아니라, 온라인 시스템에 적용 가능하도록 고려하였고, 온라인 시스템에 적용한 결과 만족할 만한 성능을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.491-496
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• 2015

클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그러나 서비스 모델의 다양성으로 인하여 새로운 보안의 우려사항이 높아지고 있어, 이용자가 서비스를 이용 시 안전한 사용자 인증방법이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드 보안 영역 접근시 향상된 에이다부스트 알고리즘을 활용한다. 에이다부스트는 20도 이상 기울어진 얼굴을 인식 못 한다는 단점에도 불구하고, 속도와 신뢰성이 높다는 장점 때문에 많이 사용되고 있다. 제안된 방법을 이용하면, 실험결과에서 보듯 20도 이상 기울어진 얼굴도 인식함을 확인하였다. 연구용으로 이용할 수 있는 FEI Face Database를 이용하여 알고리즘 수행 결과 98%의 성공률을 얻었다. 실패한 2%는 안경을 쓴 사진이나 다른 객체로 인하여 인식이 제대로 안된 경우이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.945-952
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• 2007

얼굴 검출은 얼굴 인식을 위한 첫번째 단계로써, 입력 영상에서의 얼굴의 존재 유무와 얼굴의 위치 및 크기를 알아내야 한다. 얼굴의 위치를 찾아내는 것은 크기변화, 조명변화, 회전과 같은 다양한 상황이 발생하기 때문에 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 문제 중 얼굴이 회전되었을 때 얼굴을 검출하는 방법에 초점을 맞추었다. 먼저, 다인종 얼굴 데이타로부터 얼굴의 존재 유무와 얼굴의 위치 및 크기를 알아낸 뒤, 후보영역에서 두 눈을 검출하다. 두 눈을 이용하여 회전각도를 찾아내고 베이지안 분류기를 이용하여 정면얼굴이 되도록 다시 회전시키는 방법을 이용하였다. 다인종에 데이타를 이용한 회전된 얼굴에 대해서 얼굴검출 알고리즘을 실험하여 결과를 제시하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제35권4호
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• pp.1159-1164
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• 2014

A simple, highly sensitive and selective method based on the rhodamine B-covered gold nanoparticle with dual-readout (colorimetric and fluorometric) detection for $\small{L}$-cysteine is proposed. A mechanism is that citrate-stabilized AuNPs were modified with RB by electrostatic interaction, which enables the nanometal surface energy transfer (NSET) from the RB to the AuNPs, quenching the fluorescence. In the presence of $\small{L}$-cysteine, it was used as a competitor in the NSET by the strongly Au-S bonding to release RB from the Au surface and recover the fluorescence, and the red-to-purple color change quickly, which was monitored simply by the naked eye. Under the optimum conditions, the detection limit is as low as 10 nM. The method possessed the advantages of simplicity, rapidity and sensitivity at the same time. The method was also successfully applied to the determination of $\small{L}$-cysteine in human urine samples, and the results were satisfying.