본 논문에서는 다양한 시각적 정보와 일정한 관련 정보를 통합하여 인간의 피로도를 추론하기 위하여 베이지안 네트워크를 기반으로 한 확률 모델을 제안하고자 한다. 먼저 눈꺼풀의 움직임, 시선, 머리의 움직임, 그리고 얼굴 표정 같은 개인의 상태를 특성 지을 수 있는 시각적 매개변수를 측정하였다. 그러나 각각의 시각적 정보와 일정한 관련 정보만으로 인간의 피로도를 결정하기에는 충분하지 않으므로, 본 논문에서는 인간의 피로도를 모니터링 하기 위하여 가능한 많은 관련 정보와 시각 정보를 융합하여 베이지안 네트워크 모델을 개발하였다. 실험 결과, 피로 예측과 모델링을 위해 제안된 베이지안 네트워크의 유용함을 확인 할 수 있었다.
얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.
Objectives: The baobab tree is a multipurpose, widely-used species with medicinal properties and numerous food uses. The aim of study was to evaluate the effect of oral administration of baobab on the formalin-induced inflammatory pain in rat model injected into the orofacial regions. Methods: Male Sprague-Dawley rats weighing 260-280 g were used. Pain in the orofacial region was induced using two models, 5% formalin was injected $50{\mu}l$ subcutaneously or $30{\mu}l$ in temporomandibular joint (TMJ), respectively. Rats were divided into 4 groups (n=6); formalin, formalin after distilled water (vehicle) or baobab (150, 300 mg/kg). The number of noxious behavioral responses with scratching the facial region was recorded for 9 successive 5-min intervals following formalin injection. Results:There was no significant difference in the first response to the pain between the formalin induced group and the drug administration group. However, in the secondary infusion group, all of the pain medication were responded (Bao 150, 300 mg/kg) (p<0.05). Conclusions:The results showed analgesic effect of baobab on formalin-induced orofacial inflammatory pain. This suggests that the natural product is an effective alternative to the postinflammatory pain control.
본 논문에서는 동일한 정점의 수와 연결 정보를 갖는 N개의 삼각 메쉬의 형상을 동시에 단순화하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 단순화 기법을 N개의 삼각 메쉬에 각각 적용하면, 정점의 개수는 같지만 삼각형을 구성하는 연결 정보가 서로 다른 단순화 메쉬를 생성한다. 이러한 한계는 고해상도 블렌드쉐입(blend shape) 모델에서 단순화된 블렌드쉐입 모델을 구성하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서 제시된 기법은 N개 메쉬 형상을 동시에 고려하여 최소의 제거 비용을 갖는 에지를 선택하여 단순화를 수행한다. 따라서 단순화 결과로 생성된 N개의 단순화 메쉬는 동일한 정점의 수와 연결 정보를 유지하게 된다. 다양한 얼굴 표정을 갖는 고해상도 블렌드쉐입 모델에 동시 단순화 기법을 적용하여 단순화된 블렌드쉐입 모델을 생성함으로써 제안된 기법의 효율성과 유효성을 입증한다.
Tariq Rafiq;Zafar Iqbal;Tahreem Saeed;Yawar Abbas Abid;Muneeb Tariq;Urooj Majeed;Akasha
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.179-186
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2023
For the future prosperity of any society, the sound growth of children is essential. Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurobehavioral disorder which has an impact on social interaction of autistic child and has an undesirable effect on his learning, speaking, and responding skills. These children have over or under sensitivity issues of touching, smelling, and hearing. Its symptoms usually appear in the child of 4- to 11-year-old but parents did not pay attention to it and could not detect it at early stages. The process to diagnose in recent time is clinical sessions that are very time consuming and expensive. To complement the conventional method, machine learning techniques are being used. In this way, it improves the required time and precision for diagnosis. We have applied TFLite model on image based dataset to predict the autism based on facial features of child. Afterwards, various machine learning techniques were trained that includes Logistic Regression, KNN, Gaussian Naïve Bayes, Random Forest and Multi-Layer Perceptron using Autism Spectrum Quotient (AQ) dataset to improve the accuracy of the ASD detection. On image based dataset, TFLite model shows 80% accuracy and based on AQ dataset, we have achieved 100% accuracy from Logistic Regression and MLP models.
한국 문화와 한국인의 정서를 반영하는 한국적 상담모형의 대안으로 현실역동상담이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 국가청소년위원회 산하인 청소년상담지원센터에서 의뢰한 아들에게 폭행을 당한 부모를 상담하면서 현실역동상담의 특성이 어떻게 드러나고 있는지를 질적으로 분석했다. 현실역동상담의 일곱 가지 주요 특성은 한국사회가 체면사회인 만큼 전체적 맥락을 고려해 문제 파악하기, 내적세계 뿐만 아니라 외적인 현실세계 중시하기, 관계 속에서의 역할 강조하기, 상담자가 양육자 내지는 교육자와 같은 역할하기, 내담자가 깨어나도록 직면시키기, 부모-자녀간의 관계회복 도모하기, 사람들과의 관계 속으로 내담자를 밀어 넣기인데, 이러한 것들이 부모를 폭행하는 아들을 둔 부모에 대한 상담과정에서 명료하게 드러났다. 본 연구에서는 상담자와 내담자 간에 이루어진 대화의 원자료가 너무 길고, 또 그것만으로는 무엇이 어떻게 진행되었는지가 선명하게 드러나지 않기 때문에 상담자 자신의 해설이 곁들여진 사례보고를 분석하는 방식을 채택했다.
경북대학교 치과대학에서 두개 안면골 성장에 관한 누년적 연구의 일환으로 남자 26명 여자 21명을 대상으로 평균 연령 8.5세에서 16.5세까지 격년 간격으로 활용한 두부X선 규격사진 235매를 분석하여 이 기간동안 나타난 안면각 부의 성장 변화를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 이 기간동안 두개저에 대하여 하악골이 상악골보다 전방 성장량이 많았다. 2. 하악골은 두개저에 대해 전상방으로 닫히는 방향으로 회전되었다. 3. 전체 하악골 길이(Ar-Gn)에서 뚜렷한 사춘기 급성장을 보였으며 그 시기는 남자 12-14세 여자 10-12세로 신장에서 급성장 시기와 일치하였다. 4. 전체 두개저 길이 (Ba-Na)에서도 사춘기 급성장을 보였고 그 시기는 남자 10-12세 여자는 8-10세로 신장 및 하악골 길이에 비해 2년 정도 빠른 시기에 나타났다. 5. 전${\cdot}$후방 안면 높이(AFH, PFH) 모두에서 최대 성장 시기는 남녀 모두 신장에서 최대 성장 시기와 일치하였다. 6. 남녀별로 각 연령에서 각 계측치의 평균치를 이용하여 전반적 평균 성장 변화도 및 진단용 profilogram을 작성하였다.
현재 전 세계적으로 미래 수익 사업의 일환으로 각광받고 있는 분야 중 하나는 3D이다. 3D는 현실세계와 가상현실 세계의 차원을 함께 공존시켜주며 형태 및 질감 등을 느낄 수 있게 해주어 기존의 평면적인 2D에서 입체적인 3D로 변화하고 공존의 시대적 현실을 잘 보여주고 있기 때문이다. 3D에 대한 사람들의 관심은 3D아바타를 바탕으로 하는 영화를 통하여 확산되었다. 또한 현재 대기업들의 3D TV 시장으로의 시장 변화 역시 3D시장의 개척에서 도약의 시대로 한층 더 업그레이드 시키게 되었다. 또한 이와 동시에 세계의 현대인이라면 필수품이 되어가고 있는 스마트폰의 열풍 또한 새로운 핸드폰 시장과 IT 시장의 혁신을 이루었으며. 스마트 폰은 작은 컴퓨터라 불릴 정도로, 그 파급속도와 여파는 전화, 인터넷의 혁신만큼 많은 이슈를 남기고 있다. 스마트폰은 말 그대로 똑똑한 폰으로 여러 가지 기능을 할 수 있는 핸드폰이다. 현재 iPhone, Android. Windows Phone외에 다수의 스마트폰이 출시되어 있다. 위의 전체적인 향후의 전망과 비즈니스 서비스 모델을 위하여 스마트폰에 가상의 3D캐릭터를 카메라로 입력받아 3D 표정아바타를 사람의 얼굴에 합성할 수 있고 카메라로 사용자의 감성 표정을 인식하여 합성된 아바타를 실시간 다른 휴대전화 사용자에게 정합, 전송, 통신 할 수 있는 실시간 감성융합 영상통신 서비스 어플리케이션의 개발하고자 한다.
본 논문은 신경망 (neural network: NN)과 mean-shift알고리즘을 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. 머리의 움직임에 강건한 시스템을 개발하기 위해서 먼저 피부색 모델과 연결 성분분석을 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 그 다음 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 얼굴 영역(face region)을 눈 영역(eye region)과 비눈 영역(non-eye region)으로 구분함으로써 눈을 찾는다. 이러한 눈 검출 방법은 안경의 착용 유무에 상관없이 사용자의 눈 영역을 정확히 검출 할 수 있게 한다. 일단 눈 영역이 찾아지면 이후 프레임에서의 눈 영역은 mean-shift알고리즘에 의해 정확하게 추적된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 제안된 시스템은 눈의 움직임을 이용한 인터페이스 시스템에 적용되었고, 이 인터페이스를 이용한 'aliens game'이 구현되었다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었으며, 또한 $320{\times}240$ 크기의 영상을 초당 30프레임의 빠른 속도로 처리함으로써 실시간 시스템에 적용될 수 있음을 보여주었다.
노역분장을 위해서는 석고로 연기자의 얼굴 모형을 만들고, 그 위에 주름을 조소작업한 후 다시 석고로 음각 몰드를 제작하여 얼굴에 붙일 실리콘 피부 패치를 만들게 된다. 이러한 처리 과정은 며칠이 걸리며 연기자나 분장사에게 어려움을 주고 있다. 최근에 3D 프린팅 및 스캐닝 기술이 발전하여, 얼굴을 스캔하여 실물로 제작하는 것이 쉬워지고 있다. 본 논문에서는 석고나 조소작업 없이 노역분장용 실리콘 마스크를 간편하고 효율적으로 제작하기 위해, 얼굴 스캐닝, 인터랙티브 주름 모델링, 몰드 프린팅으로 이루어진 새로운 파이프라인을 제안한다. 고해상도 얼굴 모델에서도 주름을 실시간에 생성하기 위해 노멀맵 기반의 직관적인 스케치 인터페이스를 제시한다. 그리고 최종적인 주름의 기하를 깊이맵을 이용하여 복원하고, 주름진 얼굴의 음각 몰드를 프린팅한다. 또한 완성된 음각 몰드에 실리콘을 부은 뒤 원래의 양각 얼굴을 겹쳐 실리콘 마스크를 제작함으로써, 제안 파이프라인이 기존 방식보다 노역분장용 마스크를 간편하게 제작할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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