• 사상체질의학회지
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• 제17권2호
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• pp.46-51
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• 2005

1. Objectives The purpose of this study is to objectify the diagnosis of Sasang Constitution. Using the methods of this study, it will improve to classificate Sasang Constitution. 2. Methods 1) Automatic feature extraction of human frontal faces for Sasang Constitution classification. 2) Color feature extraction of human frontal faces (1)Erosion filtering (skin-white, the other-black) (2) Median median 3. Results and Conclusions Observing a person's shape has been the major method for Sasang Constitution classification, which usually has been dependent upon doctor's intuition as of these days. We are developing an automatic system which provides objective basic data for Sasang Constitution classification. For this, in this paper, firstly, the signal processing techniques are applied to automatic feature extraction of human frontal faces for Sasang Constitution classification. The experiment is conducted to verify the effectiveness of the proposed system.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.82-92
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• 2006

최근 영상 인식 분야에서 얼굴 또는 표정 인식에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 얼굴의 특징을 반영하는 눈 영역을 자동으로 추출하는 방법이 얼굴 또는 표정 인식을 위한 전처리 단계로써 특히 중요하게 연구되고 있다. 눈 영역을 추출하기 위한.기존 방법들은 크게 적외선(IR) 카메라를 이용한 방법과 template-matching과 같은 영상처리를 이용한 방법으로 분류되며, 주로 정면을 바로 보는 얼굴에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 영상의 에지 정보를 이용한 방법을 기반으로 하며, 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역을 추출하기 위해 전역적 얼굴 영역의 에지 기울기 누적 히스토그램을 이용하며, 영상 잡음과 빛의 영향에 의해 발생되는 문제는 대략적으로 추출된 영역에서 지역정보인 가로, 세로 비와 전역 정보인 각 구성요소(component)간의 관계성을 이용하여 해결한다 실험 결과에서 에지 정보를 이용한 방법에서 생기는 3가지 오추출을 해결함으로써 정확도를 향상시키며, The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개의 영상을 통해 실험한 결과 평균 0.5초와 83%의 수행 시간과 정확도을 나타냄을 볼 수 있다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
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• pp.78-78
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• 2003

Purpose: This event related fMRI study was to further our understanding about how different brain regions could contribute to effective access of specific information stored in long term memory. This experiment has allowed us to determine the brain regions involved in recognition of familiar faces among non familiar faces. Materials and Methods: Twelve right handed normal, healthy volunteer adults participated in face recognition experiment. The paradigm consists of two 40 familiar faces, 40 unfamiliar faces and control base with scrambled faces in a randomized order, with null events. Volunteers were instructed to press on one of two possible buttons of a response box to indicate whether a face was familiar or not. Incorrect answers were ignored. A 1.5T MRI system(GMENS) was employed to evaluate brain activity by using blood oxygen level dependent (BOLD) contrast. Gradient Echo EPI sequence with TR/TE= 2250/40 msec was used for 17 contiguous axial slices of 7mm thickness, covering the whole brain volume (240mm Field of view, 64 ${\times}$ 64 in plane resolution). The acquired data were applied to SPM99 for the processing such as realignment, normalization, smoothing, statistical ANOVA and statistical preference. Results/Disscusion: The comparison of familiar faces vs unfamiliar faces yielded significant activations in the medial temporal regions, the occipito temporal regions and in frontal regions. These results suggest that when volunteers are asked to recognize familiar faces among unfamiliar faces they tend to activate several regions frequently involved in face perception. The medial temporal regions are also activated for familiar and unfamiliar faces. This interesting result suggests a contribution of this structure in the attempt to match perceived faces with pre existing semantic representations stored in long term memory.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.163-165
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• 2019

The task of image denoising is gaining popularity in the computer vision research field. Its main objective of restoring the sharp image from given noisy input is demanded in all image processing procedure. In this work, we treat the process of residual hair removal on faces images similar to the task of image denoising. In particular, our method removes the residual hair that presents on the frontal or profile face images and in-paints it with the relevant skin color. To achieve this objective, we employ a deep neural network that able to perform both tasks in one time. Furthermore, simple technic of residual hair color augmentation is introduced to increase the number of training data. This approach is beneficial for improving the robustness of the network. Finally, we show that the experimental results demonstrate the superiority of our network in both quantitative and qualitative performances.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1139-1148
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• 2003

개인의 identity가 더욱더 중요시되는 현시대에서 ID 도용이나 분실로 인한 피해를 막거나 줄이기 위한 최적의 해법으로 생체 인식이 연구되고 있다. 얼굴인식에 의한 생체인식은 특정 시스템의 입력부위에 신체 일부에 대한 접촉을 강요하지 않으므로 최근 많이 각광받고 있는 분야이다. 그러나 입력된 얼굴 영상은 카메라의 포착 거리에 따라 크기가 달라질 수 있고 또한 얼굴의 기울기 등에 의해 같은 영상이라 할지라도 다른 특징 값을 줄 수밖에 없는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 주어진 입력영상에 대한 이동, 축소, 확대, 그리고 회전의 단순한 기하학적인 처리를 함으로써 정면 얼굴 영상에 대해 정해진 임계값을 초과 하지 않는 범위에서 일정한 특징 값을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 구축된 시스템으로 40 세트의 400 영상에 대한 인식 율을 테스트한 결과 92 %의 높은 인식 율을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.585-592
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• 2005

질병과 관련한 연구 중 가장 중요한 것은 질병이 발생치 알도록 하기 위해 치료보다는 예방과 보건 그리고 약품보다는 식품을 더 중요시해야 한다는 것이다. 따라서 일단 환자를 접할시 가장 중요한 것은 질환의 유무 그리고 만약 질환이 있다면 어떤 질환인지를 정확히 진단해 내는 것이 가장 중요하고 그 후에 용약(用藥) 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 한방에 있어 4대 질환 진단 방법중 가장 중요한 망진(望診)에 대해 기술하고자 한다. 망진은 관형(觀形)과 찰색(察色)이 주된 방법인데 지금까지는 이를 모두 의사의 직관에 의지 하였 왔던 것이 현 실정이었다. 이를 위해 본 연구에서는 의사에게 망진에 필요한 기초 자료를 자동으로 제공해 주는 시스템을 개발하고자 한다. 이때 시스템 개발시 개발 단계상 첫 번째 개발 단계이며 가장 중요한 작업은 관형이나 찰색에 상관없이 우선적으로 얼굴 영역을 자동으로 추출해 내는 작업이 수행되어야 한다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 정면 얼굴인 경우는 중요한 얼굴내 요소인 눈, 눈썹, 코, 입등의 영역을 추출해 주고, 측면 얼굴의 경우는 코와 귀를 추출해 내는 작업이 전체 시스템 구축시 두 번째 작업 단계가 된다. 따라서 본 논문에서는 관형과 찰색을 위한 전체 시스템 개발 작업중 첫 번째와 두 번째 단계 작업인 정면 얼굴의 얼굴 영역 추출 방법, 그리고 추출된 정면얼굴 영역에서 눈, 눈썹, 코, 입등의 영역을 추출해 주는 방법에 대해 제안하고자 한다. 또한 제안한 방법의 유용성을 확인하기 위해 20명을 대상으로 실험을 수행한 결과 정면 얼굴의 영역 추출은 $100\%$ 성공하였다. 그리고 눈, 눈썹, 코, 입등과 같은 정면 얼굴내 주요 특징 영역 추출도 $100\%$ 성공하였으나 머리카락과 눈썹이 붙어 있는 경우에는 해당 눈썹 영역을 추출하지 못하는 결과도 있었다. 이는 차후 형태학적 연산등을 사용하여 추출해야 할 으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권1호
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• pp.32-38
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• 2005

작동기억 및 얼굴 영상에 대한 정보 처리 과정의 장애는 정신분열병 환자에서 나타나는 광범위한 인지기능 장애 중의 하나이다. 본 연구는 기능적 자기공명영상기법을 이용하여 정신분열병 환자군과 정상 대조군 간의 얼굴 영상의 작동기억에 관여하는 뇌 활성의 차이를 분석하고자 하였다 10명의 정신분열병 환자와 10명의 정상 대조군을 대상으로 선정하였다. 얼굴영상 자극을 이용한 1-back 작동기억 파라다임을 수행하는 동안 뇌 피질의 활성을 측정하기 위해 기능적 자기공명영상으로 두 군간의 뇌 활성의 차이를 SPM을 사용하여 분석하였다. 정신분열병 환자군은 정상대조군에 비해 작동기억 수행 점수가 유의하게 저하되어 있었다 환자군에서 대뇌의 좌측 방추상 이랑, 우측 위 전두 이랑, 양측 중간 전두 이랑, 도, 좌측 중간 측두 이랑, 설전부 피질과 소뇌의 사각엽과 충부의 활성이 감소되어 있었다. 반면, 외측 전전두 피질과 두정엽의 활성이 증가되었고, 또한 두 군 모두에서 우측반구의 활성이 증가되어 있었다. 정신분열병 환자에서 좌측 방추상 이랑의 활성이 감소된 것은 얼굴 영상에 대한 정보 처리 과정의 장애를 의미하며 기능적 자기공명영상분석법으로 작동기억능력의 유용성을 평가하였다.