• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.809-817
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• 2002

본 논문은 온라인 얼굴 인식에서 전처리에 해당하는 얼굴 검출방법을 다룬다. 기존의 얼굴 검출 방법에서 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출 방법과 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 방법의 단점을 상호 보완하기 위해 본 연구에서는 에지 정보와 컬러 정보를 결합한 얼굴 검출 방법 및 중심 영역 컬러 샘플링을 이용한 얼굴 검출방법을 개발하였다. 즉, 사람의 얼굴 영역이 비슷한 컬러를 가진 배경 영역과 결합(Merge)되는 것을 막기 위해 먼저 적응형 에지 검출 알고리즘을 수행하여 배경과 얼굴 영역을 각각의 고립 영역으로 분할한다. 제안된 적응형 소벨(Sobel) 에지 검출기는 배경 영역과 얼굴 영역의 경계에서 항상 에지가 발생할 수 있도록 에지가 많이 검출되고 입력 영상의 밝기 변화에 강인하다. 이로 인해 얼굴 영역이 하나의 영역이 아닌 여러 영역으로 분할되어 나타날 수 있으므로, 각 영역들의 컬러 정보를 이용해 병합한 후, 최종 얼굴 영역을 MBR(minimum bounding rectangle) 형태로 검출하였다. 이때 병합된 최종 얼굴 영역 후보가 너무 크거나 혹은 너무 작으면, 중심 영역 샘플링 방법을 이용해 다시 얼굴 영역을 검출한다. 총 2100장의 얼굴 영상 데이터베이스를 통해 실험한 결과 본 연구에서 제안한 방법을 사용해 96.3%의 높은 얼굴 영역 검출 성공률을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.20-26
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• 2016

본 논문에서는 Face-offsetting 기법을 적용하여 형상 내부의 중립면을 생성하고 영역을 분할한 후 육면체 요소망을 자동 생성하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법이 육면체 요소망 생성을 위한 영역 분할에 사용될 수 있음을 검증하기 위하여 2종의 모델에 대한 요소망을 생성하고, 이의 형상비와 Jacobian 값을 기존의 방법들과 비교하여 품질을 평가하였다. 이를 통하여 Face-offsetting 기법을 이용한 중립면 생성과 영역 분할이 육면체 요소망 자동 생성에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제19권3호
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• pp.283-293
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• 2019

Evaluating the stability of the excavation face of the cross-river shield tunnel with good accuracy is considered as a nonlinear and multivariable complex issue. Understanding the stability evaluation method of the shield tunnel excavation face is vital to operate and control the shield machine during shield tunneling. Considering the instability mechanism of the excavation face of the cross-river shield and the characteristics of this engineering, seven evaluation indexes of the stability of the excavation face were selected, i.e., the over-span ratio, buried depth of the tunnel, groundwater condition, soil permeability, internal friction angle, soil cohesion and advancing speed. The weight of each evaluation index was obtained by using the analytic hierarchy process and the entropy weight method. The evaluation model of the cross-river shield construction excavation face stability is established based on the idea point method. The feasibility of the evaluation model was verified by the engineering application in a cross-river shield tunnel project in China. Results obtained via the evaluation model are in good agreement with the actual construction situation. The proposed evaluation method is demonstrated as a promising and innovative method for the stability evaluation and safety construction of the cross-river shield tunnel engineerings.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.465-472
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• 2003

얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.59-66
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• 2011

본 논문은 영상에서 장면 일루미넌트와 카메라의 위치에 따라 다양한 색과 형태로 나타나는 얼굴을 찾기 위해 색 항등성과 기하학적 분석 기반 검출 기법을 제안한다. 색 항등성 기법을 적용하여 영상에서 장면 일루미넌트의 영향을 제거하고, 기하학적 분석을 통해 다양한 형태로 나타나는 얼굴의 검출한다. 제안한 기법은 색 항등성 기법이 적용된 영상에서 얼굴과 헤어 후보영역을 추출하고, 다양한 기준을 이용하여 후보 영역을 분류한다. 그리고 각 얼굴 후보 영역을 대상으로 헤어 후보 영역과의 교차 영역을 계산하여 얼굴로 판단한다. Caltech Face DB내의 영상들을 이용하여 타 기법과의 성능을 비교하였고, 유색 조명 효과가 부가된 영상들을 대상으로 장면 일루미넌트에 대한 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안한 기법은 다양한 입력 영상에서 얼굴 검출이 가능하였고 TP와 낮은 FN 수치로 나타났다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.402-410
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• 2017

For many years, researchers in face description area have been representing and recognizing faces based on different methods that include subspace discriminant analysis, statistical learning and non-statistics based approach etc. But still automatic face recognition remains an interesting but challenging problem. This paper presents a novel and efficient face image representation method based on Optimized Local Ternary Pattern (OLTP) texture features. The face image is divided into several regions from which the OLTP texture feature distributions are extracted and concatenated into a feature vector that can act as face descriptor. The recognition is performed using nearest neighbor classification method with Chi-square distance as a similarity measure. Extensive experimental results on Yale B, ORL and AR face databases show that OLTP consistently performs much better than other well recognized texture models for face recognition.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권3호
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• pp.483-494
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• 2012

Many recent events, such as terrorist attacks, exposed defects in most sophisticated security systems. Therefore, it is necessary to improve security data systems based on the body or behavioral characteristics, often called biometrics. Together with the growing interest in the development of human and computer interface and biometric identification, human face recognition has become an active research area. Face recognition appears to offer several advantages over other biometric methods. Nowadays, Principal Component Analysis (PCA) has been widely adopted for the face recognition algorithm. Yet still, PCA has limitations such as poor discriminatory power and large computational load. This paper proposes a novel algorithm for face recognition using a mid band frequency component of partial information which is used for PCA representation. Because the human face has even symmetry, half of a face is sufficient for face recognition. This partial information saves storage and computation time. In comparison with the traditional use of PCA, the proposed method gives better recognition accuracy and discriminatory power. Furthermore, the proposed method reduces the computational load and storage significantly.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.404-413
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• 2022

Covid-19이후 대학에서 비대면 수업이 필수적인 수업방식으로 채택되면서 학생의 수업참여를 독려할 수 있는 수업전략에 대한 관심이 높아지고 있다. 수업참여는 교육의 질을 높일 수 있는 선행 요건이기에 비대면 수업에서는 더욱 중요한 요건일 수밖에 없다. 따라서 본 연구는 2020년 이후 비대면 혹은 비대면과 대면 수업의 혼용으로 운영되어 온 D대학의 교수자 3인이 학생의 수업참여를 높이기 위해 시도한 경험과 고민을 살펴 보았다. 그 결과, 비대면 수업 초기 교수자와 학생 모두 시행착오를 거쳤으나 시간이 지남에 따라 학생들은 적극적으로 자신의 의견을 표현할 뿐 아니라 자발적으로 수업활동을 확장시켜 나가는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 교수자 주도의 수업이 대면과 비대면의 적절한 조화와 다양한 매체의 활용으로 학습자 참여형 수업으로 발전할 수 있는 가능성을 발견하였다는 점에서 의의가 있다. 논의에 필요한 데이터는 자서전적 연구방법을 통해 수집하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권2호
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• pp.84-90
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• 2014

This paper presents the results of three-dimensional face point cloud smoothing based on a modified anisotropic diffusion method. The focus of this research was to obtain a 3D face point cloud with a smooth texture and number of vertices equal to the number of vertices input during the smoothing process. Different from other methods, such as using a template D face model, modified anisotropic diffusion only uses basic concepts of convolution and filtering which do not require a complex process. In this research, we used 6D point cloud face data where the first 3D point cloud contained data pertaining to noisy x-, y-, and z-coordinate information, and the other 3D point cloud contained data regarding the red, green, and blue pixel layers as an input system. We used vertex selection to modify the original anisotropic diffusion. The results show that our method has improved performance relative to the original anisotropic diffusion method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1334-1337
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• 2004

This paper presents a novel method to speed up neural network (NN) based face detection systems. NN-based face detection can be viewed as a classification and search problem. The proposed method formulates the search problem as an integer nonlinear optimization problem (INLP) and expands the basic particle swarm optimization (PSO) to solve it. PSO works with a population of particles, each representing a subwindow in an input image. The subwindows are evaluated by how well they match a NN-based face filter. A face is indicated when the filter response of the best particle is above a given threshold. To achieve better performance, the influence of PSO parameter settings on the search performance was investigated. Experiments show that with fine-adjusted parameters, the proposed method leads to a speedup of 94 on 320${\times}$240 images compared to the traditional exhaustive search method.