• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.9-15
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰 얼굴인식을 통해 출입을 관리하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 스마트폰에서 얼굴인식을 위한 사용가능한 다양한 알고리즘을 조사하였다. 얼굴 인식의 첫 단계는 얼굴검출이며 다음 단계는 얼굴인식이다. 얼굴 검출을 위해서는 컬러 세그멘테이션, 템플릿매칭 등의 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴 인식을 위해서는 PCA(Principal Component Analysis)에 기반을 둔 Eigenface와 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기반을 둔 Fisherface를 비교하여 구현하고 적용하였다. 스마트 폰의 제한된 하드웨어에서 얼굴인식시스템을 구현하는 관계로 알고리즘의 정확도와 알고리즘의 계산 복잡도 사이에서 적절한 조절이 필요하였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제51권2호
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• pp.115-125
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• 2021

Objective: To evaluate the reasons influencing the preferences for a certain type of orthodontic appliance over another among prospective patients (PP) and orthodontists. Methods: A total of 49 PP and 51 orthodontists were asked about their preferences for the following appliances: clear aligners (CA), lingual metallic brackets (LMB), polycrystalline and monocrystalline ceramic brackets, and buccal metallic brackets (BMB). The participants rated the importance of 17 potential reasons that would explain their choices. The reasons that contributed most to these preferences were identified. Non-parametric tests (Fisher's exact, χ2 and Mann-Whitney tests) and multivariate analyses (regression and discriminant analysis) were used to assess the data (α = 0.05). Results: CA and BMB were the most chosen appliances by PP and orthodontists, respectively. LMB was the most rejected option among both groups of participants (p < 0.001). Rates of the importance of pain/discomfort, smile esthetics, finishing details, and feeding/speech impairment showed the highest differences between PP and orthodontists (p < 0.0005). Discriminant analyses showed that individuals who considered treatment time and smile esthetics as more important were more likely to prefer CA, while those who prioritized finishing details and cost were more likely to choose BMB (p < 0.05). Conclusions: Reasons related to comfort and quality of life during use were considered as more important by PP, while those related to the results and clinical performance of the appliances were considered as more relevant by orthodontists.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.192-200
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• 2001

본 논문은 조명 변화, 표정 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 강인하고 적은 메모리양과 계산량을 갖는 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안한다. SKKUface(Sungkyunkwan University face)라 명명한 이 방법은 먼저 훈련 영상에 PCA(principal component analysis)를 적용하여 차원을 줄일 때 구해지는 특징 벡터 공간에서 조명 변화, 얼굴 표정 변화 등에 해당되는 공간이 최대한 제외된 새로운 특징 벡터 공간을 생성한다. 이러한 특징 벡터 공간은 얼굴의 고유특징만을 주로 포함하는 벡터 공간이므로 이러한 벡터 공간에 Fisher linear discriminant를 적용하면 클래스간의 더욱 효과적인 분리가 이루어져 인식률을 획기적으로 향상시킨다. 또한, SKKUface 방법은 클래스간 분산(between-class covariance) 행렬과 클래스내 분산(within-class covariance) 행렬을 계산할 때 문제가 되는 메모리양과 계산 시간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안하여 적용하였다. 제안된 SKKUface 방법의 얼굴 인식 성능을 평가하기 위하여 YALE, SKKU, ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이타베이스를 가지고 기존의 얼굴 인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, Fisherface 방법과 함께 인식률을 비교 평가하였다. 실험 결과, 제안된 SKKUface 방법이 조명 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 대해서 Eigenface 방법과 Fisherface 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제3권1호
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• pp.56-59
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• 1992

The zinc, copper and chromium contents in the hair in 103 healthy Korean and 126 Korean with schizophrenic(aged 20 to 59 years in Yanbian district)by atomic absorbtion spectrometer(Type WFZ-II). Research Period : from May 1985 to September 1986. The zinc, copper and chromium contents in the schizophrenic hair are significantly lower than those of healthy persons, respectively. The standard rates of discriminant from healthy persons and the patients by method of (Department of Pathophysiology, Yanbian Medical Colloge ; Yanbian Neuropsychosis Hospital, Yanji Jilin Prov, P.R. China) Fisher discrominant analysis are 72.9% and 84.4%, respectively. The rates of the contribution of the target for the functional equation of zinc, copper chromium are 12.3%, 5.9% and 81.8%, respectively. Zinc contents in hair of male patients are significantly higher than those of female patients ; copper contents in hair of the female are sign

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.77-84
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• 2012

얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.197-206
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• 2014

운동심상(Motor imagery) 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-computer Interface)는 주로 뇌전도(Electroencephalography, EEG)를 이용하여 사용자의 자발적인 운동 의지를 읽는 기술로 최근 주목받고 있다. 이 중에서도 피실험자의 운동 의지를 정확히 해석하기 위해 감각운동 영역(sensorimotor area)의 일부분에서 나타나는 ${\mu}$-대역(8-13Hz)의 전위 감소 현상인 event related desynchronization(ERD)을 분석하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 EEG는 공간 해상도가 낮고 사용자에 따라 ERD가 발생하는 주파수 대역이 다소 차이가 있어 추정에 어려움이 있다. 이에 대한 개선 방법의 하나로서 공간 필터를 구현하는 common spatial pattern (CSP)과 필터 뱅크(filter bank)를 결합한 형태인 discriminative filter bank common spatial pattern(DFBCSP)이 제안되었다. 그러나 DFBCSP는 EEG 신호의 평균 전력(power)의 Fisher ratio를 이용하여 사용자에 따른 효과적인 주파수 대역을 포함하는 discriminative filter bank(DFB)를 구성하여 분류 정확도를 향상시켰지만 ERD의 공간 패턴이 나타나는 적절한 필터를 선택하지 않는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 EEG 신호의 평균전력 대신 CSP의 특성 벡터를 이용하여 DFB를 구성하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과 제안한 방법의 필터 선택 결과와 분류 정확도 분석을 통해 CSP 특성 벡터가 DFB 구성에 더욱 효과적임을 보인다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제30권5호
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• pp.1121-1126
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• 2009

This paper describes a pattern recognition method of Magnoliae flos based on a gas chromatographic/mass spectrometric (GC/MS) analysis of the essential oil components. The botanical drug is mainly comprised of the four magnolia species (M. denudata, M. biondii, M. kobus, and M. liliflora) in Korea, although some other species are also being dealt with the drug. The GC/MS separation of the volatile components, which was extracted by the simultaneous distillation and extraction (SDE), was performed on a carbowax column (supelcowax 10; 30 m{\time}0.25 mm{\time}0.25{\mu}m$) using temperature programming. Variance in the retention times for all peaks of interests was within RSD 2% for repeated analyses (n = 9). Of the 74 essential oil components identified from the magnolia species, approximately 10 major components, which is $\alpha$-pinene, $\beta$-pinene, sabinene, myrcene, d-limonene, eucarlyptol (1,8-cineol), $\gamma$-terpinene, p-cymene, linalool, $\alpha$-terpineol, were commonly present in the four species. For statistical analysis, the original dataset was reduced to the 13 variables by Fisher criterion and factor analysis (FA). The essential oil patterns were processed by means of the multivariate statistical analysis including hierarchical cluster analysis (HCA), principal component analysis (PCA) and discriminant analysis (DA). All samples were divided into four groups with three principal components by PCA and according to the plant origins by HCA. Thirty-three samples (23 training sets and 10 test samples to be assessed) were correctly classified into the four groups predicted by PCA. This method would provide a practical strategy for assessing the authenticity or quality of the well-known herbal drug, Magnoliae flos.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1535-1543
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• 2015

뇌-컴퓨터 인터페이스는 사용자의 뇌전도(Electroencephalogram: EEG)를 획득하여 생각만으로 기계를 제어하거나 신체장애를 가진 사람에게 손 또는 발과 같은 신체를 대신하여 의사 전달 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동작 상상 EEG를 분류하기 위해 Sub-Band Common Spatial Pattern(SBCSP)를 기반으로 필터 선택을 하지 않는 특징 추출 방법에 대해 연구한다. 4~40Hz의 동작 상상 신호를 4Hz 대역마다 나눈 9개의 서브 밴드에 각각 CSP를 적용한다. 이후 Fisher's Linear Discriminant(FLD)를 사용하여 도출된 값들을 결합한 FLD 점수 벡터에 차원 축소를 위한 Principal Component Analysis(PCA)를 적용하여 클래스 구분을 위한 최적의 평면에 특징을 투영한다. 데이터베이스는 BCI CompetitionIII dataset IVa(2 클래스: 오른손 다리)를 이용하며, 추출된 특징은 Least Squares Support Vector Machine(LS-SVM)의 입력으로 사용된다. 제안된 방법의 성능은 $10{\times}10$ fold cross-validation을 이용하여 분류 정확도로 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 피험자 'aa', 'al', 'av', 'aw', 'ay'에 대하여 각각 $85.29{\pm}0.93%$, $95.43{\pm}0.57%$, $72.57{\pm}2.37%$, $91.82{\pm}1.38%$, $93.50{\pm}0.69%$의 분류 정확도를 보였다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권1호
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• pp.59-80
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• 2008

인터넷의 급속한 발달과 온라인 사용이 급증함에 따라 e-스포츠와 같은 온라인 게임은 거대한 시장으로 성장하고 있다. 그렇지만, 많은 e-스포츠를 후원하는 기업의 효과를 검증하는 마케팅적 연구는 미진한 상태이다. 있다해도 단순히 온라인 게임과 관련한 연구가 대다수이다. 이에 본 연구는 e-스포츠 스폰서십을 통해 기업의 마케팅 커뮤니케이션 전략 수립을 위한 토대를 마련코자 하였으며 시작단계에 있는 e-스포츠의 향후 연구에 기여하고자 하였다. 중요 변수들은 첫째, e-스포츠의 주요한 게임속성으로 상호작용성, 익명성, 내용확장성을 들고 온라인 상황에서 주요한 매개의 역할로 다루어지는 유동(flow)과의 관계를 살펴보았다. 둘째, e-스포츠의 주요한 게이머속성(스포츠 경기에서의 팀과 플레이어의 속성에서 수정)인 매력성, 유사성, 경기결과가 유동(flow)과 게이머동일시(온라인 게임상황에 맞게 기존 팀동일시를 게이머동일시로 차용)에 미치는 영향관계를 살펴보았다. 마지막으로 유동(flow)과 게이머동일시와의 관계 그리고 게이머동일시와 기업동일시와의 관계를 최종적으로 점검하였다. 연구의 결과, 온라인의 기초적인 특성인 상호작용성은 유동(flow)에 유의한 영향이 있었고 게이머속성에서의 유사성과 경기결과도 유동(flow)에 유의한 영향이 있었다. 그리고 유사성은 게이머동일시에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 유동(flow)은 게이머동일시에 그리고 게이머동일시는 기업동일시에 정의 영향이 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 e-스포츠를 후원하는 기업의 경우 일반 유저들과 유사한 특성인 가진 실력있는 게이머를 후원한다면 마케팅 효과를 극대화할 수 있다.