• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.60-68
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• 2007

본 논문에서는 자동으로 사용자의 얼굴 표정을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 휴리스틱 정보를 기반으로 설계된 트리 구조를 이용하여 행복, 역겨움, 놀람의 감정과 무표정을 인식한다. 카메라로부터 영상이 들어오면 먼저 얼굴 특징 검출기에서 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 획득한다. 그 후에 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 눈 영역과 비 눈 영역으로 구분한 뒤 눈의 중심 영역과 에지 정보를 기반으로 하여 눈, 눈썹, 입 등의 얼굴 특징을 찾는다. 검출된 얼굴 특징들은 얼굴 표정 인식기에 사용되며 얼굴 인식기는 이를 기반으로 한 decision tree를 이용하여 얼굴 감정을 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 MMI JAFFE, VAK DB에서 총 180장의 이미지를 사용하여 테스트하였고 약 93%의 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.482-488
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• 2009

모바일 Ad-hoc 네트워크는 재해지역이나 빠른 구성을 필요로 할 때 중앙 집중 구조 형태가 없는 통신을 제공하여 준다. 반면에 악의적인 공격과 사전 보안 측정 부족으로 인한 개방형 Ad-hoc 네트워크 구조에 때문에 다른 계층에서 문제에 직면할 수 있다. DOS공격은 전파 전송 채널에서 방해를 하는 공격중 하나이며 전파방해 공격으로 알려져 있다. 이러한 종류의 공격은 공격자가 패킷을 방해하는 신호를 보내고 패킷 이 전송되는 동안 많은 에러와 심각한 문제를 발생시킨다. 그 결과 이러한 종류의 공격을 방지하기 위한 방법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 활용하여 DoS 공격과 각 노드 상에서 전파방해 공격 시뮬레이션을 수행하였고, 모바일 Ad-hoc 네트워크에서 전파방해에 의 한 채널 접근을 방해하는 공격에 대해서 분석하였다. 우리는 효과적인 이상적 분석 탐지 시스템 사용하여 방해전파 노드의 악의적인 행동을 탐지하고 모바일 Ad-hoc네트워크에서 전파방해 중에 부정적인 채널의 접속한 결과를 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.116-120
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• 2008

스마트 카메라는 종래의 획득한 영상을 압축하여 전송하는 네트워크 카메라 기능에 더하여, 획득한 영상을 해석하여 상황을 인지하고 이에 따른 실시간 조치가 가능한 지능 비젼 기능을 추가적으로 갖춘 카메라이다. 지능 비젼 알고리즘들은 연산량이 많다. 따라서 싱글 CPU로 영상을 압축하고 전송하는 일 뿐만 아니라 지능 비젼 처리까지 모두 실시간으로 처리하기에는 무리가 있다. Texas Instruments 사가 제공하는 다빈치 프로세서는 ARM 코어와 DSP 코어의 듀얼 코어이며 네트워킹 인터페이스 및 비디오 획득 인터페이스를 비롯하여 디지털 비디오 응용 임베디드 제품 개발에 필요한 다양한 I/O을 지원하는 인기 있는 ASSP(Application Specific Standard Product)이다. 본 논문에서는 다빈치 프로세서 기반 스마트 카메라의 S/W 를 설계하고 구현한 결과를 기술한다. 얼굴 검출 응용을 예로 구현하였고 동작이 잘 수행됨을 확인하였다. 향후 보다 광범위하고 실시간으로 동작되는 비젼 기능이 지원되는 스마트 카메라 개발을 위해 보다 효율적인 비젼 응용 S/W 구조와 알고리즘의 최적화에 대한 연구가 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.254-260
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• 2019

최근, 모바일을 이용한 페이스북, 인스타그램, 트윗과 같은 SNS의 등장으로 대량의 동영상을 제작 및 배포하는 셀프 카메라가 급속도로 증가하고 있다. 특히, 모바일 폰을 이용한 SNS 접속량은 기존 PC보다 사용량, 접속 횟수, 사용시간에서 대폭적으로 증가하고 있다. 그러나 스스로 스마트 폰을 이용한 셀프 녹화 시스템 사용은 사용 방법에 있어서 뿐만 아니라 사용 빈도에서도 극히 제한적이다. 그리고 기존의 무인 녹화 시스템은 적외선 신호를 이용하여 촬영 대상을 자동으로 추적 및 회전하여 녹화하는 시스템으로 매우 고가이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 폰을 이용한 저비용 무인녹화 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 상용 모바일 카메라와 좌우로 카메라를 움직이는 서보모터, 모터를 제어하는 마이크로 컨트롤러 그리고 동영상 오디오 입력을 담당할 상용 무선 블루투스 이어셋으로 구성된다. 그리고 모바일을 이용한 무인 자동화 시스템으로 누구나 개인 스스로 이미지 영상 추적에 따른 녹화 기능이 제공된다.

• Journal of Genetic Medicine
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• 제15권2호
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• pp.92-96
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• 2018

Chronic mucocutaneous candidiasis (CMC) is characterized by increased susceptibility to chronic and recurrent infections of the skin, mucous membranes, and nails by Candida species. It is a primary immunodeficiency disorder that is difficult to diagnose because of its heterogeneous clinical manifestations and genetic background. A 20-month-old boy who did not grow in height for 3 months was diagnosed as having hypothyroidism and he had hepatitis which was found at 5 years old. He presented with persistent oral thrush and vesicles on the body, the cause of which could not be identified from laboratory findings. No microorganism was detected in the throat culture; however, the oral thrush persisted. Immunological tests showed that immunoglobulin (Ig) subclass IgG and cluster of differentiation (CD)3, CD4, and CD8 levels were within normal limits. We prescribed oral levothyroxine and fluconazole mouth rinse. The patient was examined using diagnostic exome sequencing at the age of 6 years, and a c.1162A>G (p.K388E) STAT1 gene mutation was identified. A diagnosis of CMC based on the STAT1 gene mutation was, thus, made. At the age of 8 years, the boy developed a malar-like rash on his face. We conducted tests for detection of antinuclear antibodies and anti-dsDNA antibodies, which showed positive results; therefore, systemic lupus erythematosus (SLE) was also suspected. Whole exome sequencing is important to diagnose rare diseases in children. A STAT1 gene mutation should be suspected in patients with chronic fungal infections with a thyroid disease and/or SLE.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1337-1342
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• 2019

의료기관은 급속한 ICT 융합 보급에 따른 의료 기관 간의 경쟁력을 확보하고, 의료 산업을 통해 발생하는 데이터의 빅 데이터화 및 사물 인터넷 의 등장으로 엄청난 속도로 증가하는 데이터를 관리해야하는 과제에 직면해 있다. 이러한 의료계의 빅 데이터 패러다임은 단순히 크기가 큰 자료나 그것을 처리하고 분석하는 도구와 과정만을 의미하는 것이 아니라 인간이 생활하고 사고하고 연구하는 방식의 전산적인 전환을 의미한다고 볼 수 있다. 최근 의료분야 데이터가 공개됨에 따라 의료 데이터의 활용 요구가 증가하고 있으므로 합리적이고 효율적인 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 오픈 소스를 활용한 공공 데이터 기반의 질병 검색 시스템 연구를 진행하였다. 실험 결과 기존 공공 기관에서 제공하는 단순 질병 조회나 단일 질환에 대한 증상 조회와는 달리 증상이나 원인으로 검색해도 관련 질병들이 검색되며 병명이 재지정 되었거나 유사한 증상을 가지는 질병들도 검색이 되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.73-82
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• 2022

Marine fisheries resources face major anthropogenic threat from unregulated fishing activities; thus require precise detection for protection through marine surveillance. Korea developed an efficient land-based small fishing vessel monitoring system using real-time V-Pass data. However, those data directly do not provide information on fishing activities, thus further efforts are necessary to differentiate their activity status. In Korea, especially in Busan, longlining is practiced by many small fishing vessels to catch several types of fishes that need to be identified for proper monitoring. Therefore, in this study we have improved the existing fishing status classification method by applying Hidden Markov Model (HMM) on V-Pass data in order to further classify their fishing status into three groups, viz. non-fishing, longlining and other types of fishing. Data from 206 fishing vessels at Busan on 05 February, 2021 were used for this purpose. Two tiered HMM was applied that first differentiates non-fishing status from the fishing status, and finally classifies that fishing status into longlining and other types of fishing. Data from 193 and 13 ships were used as training and test datasets, respectively. Using this model 90.45% accuracy in classifying into fishing and non-fishing status and 88.23% overall accuracy in classifying all into three types of fishing statuses were achieved. Thus, this method is recommended for monitoring the activities of small fishing vessels equipped with V-Pass, especially for detecting longlining.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1949-1955
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• 2021

최근 코로나 상황을 겪으면서 국가들은 의료인력과 그 기술에 대한 필요성을 심각하게 느끼고 있다. 고령화되고 있는 사회에 따라 실제로 의료진의 수는 줄고 있으며, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 실제 의사가 하는 의료 행위 중고도의 전문성을 요구하지 않는 부분을 대체 할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 존재하는 다양한 딥러닝 영상처리 기반 기술을 활용하여 의료진이 직접 환자를 대면해야 하는 재활 분야에 적용할 수 있는 회복 상태를 확인하는 업무에 관한 무인 의료 시스템과 관련한 실제 연구 방법들을 서술하고 제안한다. 제안하는 방법은 실제 동작 비교에 사용했던 방법인 각도계나 사진에 선을 긋는 방법과 같은 수동적인 계산을 대체한다. 실시간으로 수행하므로 빠른 진단에 도움을 주며, 동작 수행 일치도에 대한 데이터를 확인할 수 있기에 의료진이 필요한 정보를 쉽게 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.333-340
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• 2022

코로나19는 모두로 하여금 초조하고 불안하게 만들고, 사람들간에는 거리두기가 필요하다. 코로나19로 인해 심리적으로 초조하고 불안 해 지고 거리두기가 필요해졌다. 대학교에서는 학기 초에 정신건강에 대한 단체 평가와 검사가 이루어진다. 본 연구에서는 다층감지기 신경망 모델을 채택하고 훈련시켜 딥러닝을 진행했다. 훈련이 끝난 후, 실제 사진과 동영상을 입력하고, 안면탐지를 진행하고, 표본에 있는 사람의 얼굴 위치를 알아낸 후, 그 감정을 다시 분류하고, 그 표본의 예측한 감정 결과를 그림으로 보여주었다. 결과는 다음과 같다. 테스트 시험에서는 93.2%의 정확도를 얻었고, 실제 사용에서는 95.57%의 정확도를 얻었다. 그중 분노의 식별율은 95%, 혐오의 식별율은 97%, 행복의 식별율은 96%, 공포의 식별율은 96%, 슬픔의 식별율은 97%, 놀라움의 식별율은 95%, 중립의 식별율은 93%이었다. 본 연구의 고효율적 정서 식별 기술은 학생들의 부정적 정서를 포착하는 객관적 데이터를 제공 할 수 있다. 딥러닝의 감정식별 시스템은 심리건강을 향상하기 위한 데이터들을 제공할 수 있다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제42권
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• pp.22.1-22.6
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• 2020

Introduction: Facial fractures (FFs) occur after high- and low-energy trauma; differences in associated injuries and outcomes have not been well articulated. Objective: To compare the epidemiology, management, and outcomes of patients suffering FFs from high-energy and low-energy mechanisms. Methods: We conducted a 6-year retrospective local trauma registry analysis of adults aged 18-55 years old that suffered a FF treated at the Santa Barbara Cottage Hospital. Fracture patterns, concomitant injuries, procedures, and outcomes were compared between patients that suffered a high-energy mechanism (HEM: motor vehicle crash, bicycle crash, auto versus pedestrian, falls from height > 20 feet) and those that suffered a low-energy mechanism (LEM: assault, ground-level falls) of injury. Results: FFs occurred in 123 patients, 25 from an HEM and 98 from an LEM. Rates of Le Fort (HEM 12% vs. LEM 3%, P = 0.10), mandible (HEM 20% vs. LEM 38%, P = 0.11), midface (HEM 84% vs. LEM 67%, P = 0.14), and upper face (HEM 24% vs. LEM 13%, P = 0.217) fractures did not significantly differ between the HEM and LEM groups, nor did facial operative rates (HEM 28% vs. LEM 40%, P = 0.36). FFs after an HEM event were associated with increased Injury Severity Scores (HEM 16.8 vs. LEM 7.5, P <0.001), ICU admittance (HEM 60% vs. LEM 13.3%, P <0.001), intracranial hemorrhage (ICH) (HEM 52% vs. LEM 15%, P <0.001), cervical spine fractures (HEM 12% vs. LEM 0%, P = 0.008), truncal/lower extremity injuries (HEM 60% vs. LEM 6%, P <0.001), neurosurgical procedures for the management of ICH (HEM 54% vs. LEM 36%, P = 0.003), and decreased Glasgow Coma Score on arrival (HEM 11.7 vs. LEM 14.2, P <0.001). Conclusion: FFs after HEM events were associated with severe and multifocal injuries. FFs after LEM events were associated with ICH, concussions, and cervical spine fractures. Mechanism-based screening strategies will allow for the appropriate detection and management of injuries that occur concomitant to FFs. Type of study: Retrospective cohort study. Level of evidence: Level III.