• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.206-211
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• 2020

얼굴검출 과정은 영상 모니터링에서 매우 중요한 과정이며 생체 인식 기술의 한 종류이다. 검출과정은 변수가 많고 복잡하여 하드웨어가 발전하고 있는 근래에 와서 소프트웨어적인 발전이 이루어지고 있다. CCTV를 이용하는 분야 중 얼굴 검출 기술은 얼굴을 분석하기 이전에 실행되는 과정으로 영상에서 얼굴이 있는 곳을 찾아내는 기술이다. 사람의 얼굴은 조명이나 피부 색, 방향과 각도, 표정 등 여러 가지 환경적 조건에 따라 민감한 반응을 하기 때문에, 얼굴 검출에 관한 연구는 많은 어려움이 있다. 얼굴 검출 기술의 활용성과 중요성은 시간이 지날수록 각광받고 있으나, 얼굴 검출 이전에 선행되어야 하는 얼굴 영역 검출 기술에 대해서는 간과하는 측면이 많다. 본 논문의 시스템은 AdaBoost detector에서 검출 못하는 기울어진 얼굴을 검출할 수 있어 다른 사물의 검출도 같은 기술을 사용할 수 있을 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1464-1479
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• 2018

In face recognition, sometimes the number of available training samples for single category is insufficient. Therefore, the performances of models trained by convolutional neural network are not ideal. The small sample face recognition algorithm based on novel Siamese network is proposed in this paper, which doesn't need rich samples for training. The algorithm designs and realizes a new Siamese network model, SiameseFacel, which uses pairs of face images as inputs and maps them to target space so that the $L_2$ norm distance in target space can represent the semantic distance in input space. The mapping is represented by the neural network in supervised learning. Moreover, a more lightweight Siamese network model, SiameseFace2, is designed to reduce the network parameters without losing accuracy. We also present a new method to generate training data and expand the number of training samples for single category in AR and labeled faces in the wild (LFW) datasets, which improves the recognition accuracy of the models. Four loss functions are adopted to carry out experiments on AR and LFW datasets. The results show that the contrastive loss function combined with new Siamese network model in this paper can effectively improve the accuracy of face recognition.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1676-1687
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• 2008

In this paper, we proposed a new multi-view human recognition method based on face and gait features detection algorithm. For getting the position of moving object, we used the different of two consecutive frames. And then, base on the extracted object, the first important characteristic, walking direction, will be determined by using the contour of head and shoulder region. If this individual appears in camera with frontal direction, we will use the face features for recognition. The face detection technique is based on the combination of skin color and Haar-like feature whereas eigen-images and PCA are used in the recognition stage. In the other case, if the walking direction is frontal view, gait features will be used. To evaluate the effect of this proposed and compare with another method, we also present some simulation results which are performed in indoor and outdoor environment. Experimental result shows that the proposed algorithm has better recognition efficiency than the conventional sing]e view recognition method.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.109-116
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• 2019

본 논문은 얼굴 형상 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘에 대해 제안한다. 제안한 알고리즘은 단일 카메라 환경에서 얼굴 형상을 입력정보로 사용하여 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM) 알고리즘을 이용하여 얼굴 형상을 인식하게 된다. 그러나 조명 변화에 민감하고 자유도가 큰 얼굴 영역을 정확히 인식하기란 쉽지 않으며 오차 범위도 크기 때문에 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 각각의 얼굴 형상에 대한 회전 정보를 데이터베이스화 한 후 주성분 분석을 적용하여 군집화 함으로서 인식오차를 줄였다. 또한 차원 축소로 인해 많은 계산량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식 시간도 줄일 수 있었다.

• 대한화학회지
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• 제66권5호
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• pp.390-404
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• 2022

이 연구는 비대면 및 대면 상황의 논의기반 탐구 과학 수업에서 나타나는 중학생들의 인식론적 사고의 특징 및 변화를 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 광역시 소재의 중학교 2학년 4개 학급 113명 학생을 대상으로 비대면 상황의 5개 주제와 대면 상황의 5개 주제의 논의기반 탐구 과학 수업을 적용하였다. 비대면 및 대면 상황의 논의기반 탐구 과학 수업 진행에 따른 중학생들의 인식론적 사고 특징 및 변화를 알아보기 위하여 모둠별 의문 만들기 단계의 논의과정에서 나타나는 논의 활동의 특징과 변화를 비교 분석하였다. 연구결과, 비대면 상황의 논의기반 탐구 수업은 대면 상황의 논의기반 탐구 수업과 비교하여 내용에 대한 이해와 증거제시 타당성 항목에서 높은 수준의 사고가 나타났다. 대면 상황의 수업에서는 비대면 상황의 수업보다 주장제시 타당성과 논의과정의 전개 항목에서 높은 수준의 사고를 보였다. 비대면 상황에서는 직접적인 의사소통이 아닌 글을 바탕으로 논의가 이루어지고 이로 부터 지식에 대한 이해를 높일 수 있었고, 대면 상황에서는 모둠원들과 직접적인 의사소통으로 인한 대인 관계에 의해 영향을 받는 사고가 주로 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.137-145
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• 2014

본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.

• 디자인학연구
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• 제19권1호
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• pp.79-88
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• 2006

사람의 얼굴은 정체성의 시각적 상징이다. 사람마다 각기 다른 얼굴 모습은 타인과 구별할 수 있도록 하는 중요한 역할을 하면서 개인의 정체성과 직결된다. 역사적으로 볼 때 얼굴에 대한 시대적 인식의 변화와 함께 표현매체와 커뮤니케이션매체가 다양해지고 발전함에 따라 얼굴을 표현하는 것에도 많은 변화가 있었다. 그러나 지금처럼 얼굴에 대한 사람들의 관심과 주목이 컸던 적이 없었다. 기술적으로는 컴퓨터그래픽스의 등장으로 얼굴표현의 새로운 전기를 맞이하게 되었다. 특히 시각 이미지들이 디지털형태로 제작, 저장, 전송할 수 있게 되어 시간적, 공간적제약이 없어지면서 시각이미지정보는 커뮤니케이션에서 그 비중이 전보다 더 커지고 있다. 그 중에서 디지털로 만들어진 얼굴 이미지는 그 활용도가 점차 확대되고 있다. 이에 따라 컴퓨터그래픽스를 이용한 얼굴의 3d (3-dimensional) 표현은 수년전부터 얼굴 각 부분의 형태와 텍스추어 맵 등 각 요소들을 필요할 때 마치 퍼즐 조각처럼 조립해서 전문적인 기술이 없이도 손쉽게 표현할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 3d 얼굴표현의 제작단계별 내용을 연구하고 그 결과를 바탕으로 케이스 스터디에서 시각화함으로써 3d 전문가가 아닌 일반 시각디자이너들이 3d 형태의 얼굴을 효과적으로 표현하는 방법을 연구한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.227-238
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• 2022

본 연구의 목적은 예비유아교사 양성과정의 '유아 교재교구 연구 및 지도법' 교과목의 비대면 교수-학습 사례를 통해 비대면 수업 및 다양한 교수법의 발전에 기여하고자 함이다. 연구는 2021년 1학기 유아 교재교구 연구 및 지도법 강의를 수강하는 C지역의 B대학교 학생, 즉 예비유아교사 18명을 대상으로 비대면 교수-학습 전략을 실시하고, 그 과정에서 나타난 예비유아교사의 교재교구제작과 경험을 탐색하였다. 비대면 교수-학습 전략을 위하여 동영상강의, 실시간 zoom 수업, 빈번한 피드백과 상호작용을 통한 다양한 형태의 '소통'과 예비유아교사들의 '참여'활동이 수행되었다. 예비유아교사들의 참여활동을 위한 교수-학습 전략으로 교재교구 관련 발문에 대한 댓글 달기, 반성적 저널 및 참관보고서 작성을 통한 교재교구에 대한 깊이 있는 성찰, 그리고 교재교구제작 계획, 과정, 결과의 단계별 발표 활동이 수행되었다. 예비유아교사들의 교재교구제작 경험을 탐색한 결과, '시행착오를 통한 성장 경험', '유아의 입장에서 생각하기', '소통을 통한 효율성 증가와 부담감 감소', '결과보다는 과정', '비대면 수업 시 소통과 상호작용의 중요성'이라는 요인들을 발견할 수 있었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권3호
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• pp.179-186
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• 2022

In this paper, we design a heart rate measurement system using a web camera. In order to measure the heart rate, face image information is acquired and classified. The face image data is collected from web camera. The heart rate is measured using the collected face image data. We design a function to measure heart rate using input of face information using a web camera in non-contact manner. We design a function that reads face information and estimates heart rate by analyzing face color. An experiment was performed to compare the non-contact heart rate with the actual measured heart rate. The heart rate measurement system using a web camera proposed in this paper is a technology that can be used in various fields. It will be used in sports fields that require heart rate measurement at a low cost.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.47-52
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• 2010

본 논문에서는 능동적 적외선 조명을 이용한 3차원 얼굴 방향 식별을 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 적외선 조명 하에서 밝게 나타나는 동공을 효과적으로 실시간 검출하여 추적할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 다른 방향의 얼굴들에서 동공의 기하학적 왜곡을 탐지하여, 3차원 얼굴 방향과 동공의 기하학적 특성 사이의 관계를 나타낸 학습 데이터를 사용하여 고유한 눈 특징 공간을 구축하였고, 입력된 질의 영상에 대한 3차원 얼굴 방향을 고유한 눈 특징 공간을 사용하여 실시간으로 얼굴 방향을 측정할 수 있었다. 실험결과 카메라에 근접한 실험 대상자들에 대하여 최소 94.67%, 최고 100% 의 식별 결과를 나타내었다.