• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.147-156
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• 2024

본 논문은 장시간 디지털 기기 사용자를 위한 거북목 자세 교정 및 예방 시스템의 설계에 대해서 소개한다. 우리나라의 거북목 환자는 그 수가 2018년부터 2021년까지 13퍼센트 증가하였으며 아직까지 현재 시점의 최신 통계자료에 따르면 호전되지 않은 상황이다. 거북목은 질병 특성상 치료보단 예방이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 노트북에 있는 내장 카메라 기반의 시스템을 설계하여 시스템의 접근성을 높였으며, Google Mediapipe 오픈소스의 Pose Estimation, Face Landmarks Detection, Iris Tracking, Depth Estimation 등의 기능을 통해 별도의 인공지능 모델이 필요 없도록 설계하여 낮은 비용으로 사용자로 하여금 손쉽게 거북목을 예방하도록 한다.

• 한국표면공학회지
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• 제55권6호
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• pp.342-352
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• 2022

Purine catabolite screening enables reliable diagnosis of certain diseases. In this regard, the development of a facile detection strategy with high sensitivity and selectivity is demanded for point-of-care applications. In this work, the simultaneous detection of uric acid (UA), xanthine (XA), and hypoxanthine (HX) was carried out as model purine catabolites by surface-enhanced Raman Spectroscopy (SERS). The detection assay was conducted by employing high-aspect ratio Au nanopillar substrates coupled with in-situ Au electrodeposition on the substrates. The additional modification of the Au nanopillar substrates via electrodeposition was found to be an effective method to encapsulate molecules in solution into nanogaps of growing Au films that increase metal-molecule contact and improve substrate's sensitivity and selectivity. In complex solutions, the approach facilitated ternary identification of UA, XA, and HX down to concentration limits of 4.33 𝜇M, 0.71 𝜇M, and 0.22 𝜇M, respectively, which are comparable to their existing levels in normal human physiology. These results demonstrate that the proposed platform is reliable for practical point-of-care analysis of biofluids where solution matrix effects greatly reduce selectivity and sensitivity for rapid on-site disease diagnosis.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.280-286
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• 2022

Facial recognition system is a biometric manipulation. Its applicability is simpler, and its work range is broader than fingerprints, iris scans, signatures, etc. The system utilizes two technologies, such as face detection and recognition. This study aims to develop a facial recognition system to recognize person's faces. Facial recognition system can map facial characteristics from photos or videos and compare the information with a given facial database to find a match, which helps identify a face. The proposed system can assist in face recognition. The developed system records several images, processes recorded images, checks for any match in the database, and returns the result. The developed technology can recognize multiple faces in live recordings.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.722-730
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• 2012

최근 생체 인식 분야나, HCI 분야 등에서 사람의 눈 영상 정보를 이용하여 홍채 인식을 하거나 시선위치 정보를 이용하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 사용자의 편의성을 위한 원거리 카메라 기반시스템이 늘어나면서 눈 영상 촬영에 단순히 동공 중심 영역만 촬영 되는 것이 아니라, 눈썹, 이마, 피부영역 등 부정확한 검출을 일으킬 수 있는 요소가 포함되어 촬영되고 이러한 불필요한 요소들은 동공 중심영역의 검출 성능을 저하시킨다. 또한 앞서 얘기한 이용분야들은 실시간 환경에서 실행되는 시스템들로 정확한 검출 성능뿐만 아니라 빠른 실행시간도 요구 한다. 본 논문에서는 정확하고 빠른 눈동자 영역 검출을 위하여 기존에 가장 많이 사용하는 AdaBoost 눈 검출 알고리즘, 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘, CAMShift+AdBoost 알고리즘, rapid eye 검출 알고리즘에 대하여 분석하고, 조명변화와 콘택트 렌즈 및 안경 착용자와 미 착용자등 다양한 경우에 대해서 앞서 말한 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘 별로 정확도와 실행시간을 비교 분석하도록 한다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제27권3호
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• pp.291-296
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• 2011

In order to detect quarantine plant viruses, we developed reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) primer pairs for five single-stranded (ss) plant RNA viruses that are not currently reported in Korea but could be potential harmful plant viral pathogens. Three viruses such as Chilli veinal mottle virus (ChiVMV), Colombian datura virus (CDV), and Tobacco etch virus (TEV) belong to the genus Potyvirus while Chrysanthemum stem necrosis virus (CSNV) and Iris yellow spot virus (IYSV) are members of the genus Tospovirus. To design RT-PCR primers, we used reported gene sequences corresponding to the capsid protein and polyprotein for ChiVMV, CDV, and TEV while using nucleocapsid protein regions for CSNV and IYSV. At least two different primer pairs were designed for each virus. Fifteen out of 16 primer pairs were successfully applied in detection of individual quarantine virus with high specificity and efficiency. Taken together, this study provides a rapid and useful protocol for detection of five quarantine viruses.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.61-64
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• 2011

컴퓨터 비전을 이용한 눈동자 추적 기술은 Human-Computer Interface(HCI)의 중요성이 높아짐에 따라 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 HCI 장치를 위한 눈동자 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 검출하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 방법을 이용하여 얼굴의 기울어진 정도를 검출하고 기울어진 정도를 이용하여 눈동자 영역의 위치를 계산한다. 최종적으로 눈 위치의 검출을 위해 눈동자 영역의 밝기 정보를 사용한다. FERET DB의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과, 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 효과적으로 검출 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권11호
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• pp.859-865
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• 2010

이 논문에서 손가락 정맥영상에 대한 새로운 인식 방법을 제시한다. 손가락 정맥인식은 대중적으로 사용되고 있는 지문인식의 위조가능성을 배제할 수 있고, 홍채인식의 불편한 영상획득 방식을 피할 수 있는 좋은 개인 인중 방편으로 주목 받고 있다. 손가락 정맥영상을 지역적 히스토그램 균등화에 의하여 전처리하고, 이것을 세선화 처리하여 선 형태의 정맥을 얻는다. 이렇게 얻어진 선 형태의 정맥선 영상에 HS정합 알고리즘(HeeSung's Matching Algorithm) 이라고 명명된 새로운 정합 알고리즘을 적용하여 정맥의 정합 여부를 가린다. 이 새로운 정합 알고리즘은 세선화나 에지 검출 처리한 여러 가지 선 모양의 영상인식에 좋은 효과를 보이고 있다. 개인당 5편씩 총 130명분 650편의 손가락 영상에 대한 인식실험 결과 99.20%의 인식률을 보였다. 한 쌍의 영상 정합처리에 단 60ms 의 처리 속도를 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1-8
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• 2018

얼굴인식, 홍채인식과 같은 생체보안 분야에서 눈, 코, 입술 등 얼굴특징을 추출하는 과정은 필수적이다. 본 논문은 초고속(faster) R-CNN을 이용하여 얼굴영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하였다. 초고속 R-CNN은 딥러닝을 이용한 물체검출 방법으로 기존의 특징기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 콘볼루션, 선형정류과정, max pooling과정을 차례로 적용하여 특징맵을 추출하고 이로부터 제안영역(region proposal)을 검출하는 RPN(region proposal network)을 학습한다. 그리고 제안영역과 특징맵을 이용하여 눈 및 입술 검출기(detector)를 학습한다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 남녀한국인 얼굴영상 800장으로 실험하였다. 학습을 위해 480장을 이용했으며 테스트용으로 320장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 눈 및 입술영역 검출의 평균정확도는 50 에포치일 때 각각 97.7%, 91.0%를 얻을 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.305-314
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• 2017

최근 모바일 및 핀테크(fin-tech) 분야의 최신 트렌드로 지문인식, 홍채인식과 같은 생체인식을 통한 사용자 본인인증이 주목 받고 있다. 특히 지문인식을 이용한 인증 방식은 전통적인 생체인식 방식으로써 사용자들이 사용하는데 발생하는 거부감이 다른 생체인식에 비해 현저히 낮아 현재 가장 보편적으로 이용되는 방식이다. 이와 동시에 지문을 이용한 인증 시 보안에 대한 중요성이 부각되어 지문의 위조 여부 판별의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 특징을 이용한 위조 여부 판별 방법에 있어 판별률을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 학습데이터에 영향을 많이 받는 CNN 특성 상 기존에는 판별률을 향상시키기 위해 아핀 변환(affine transformation) 또는 수평 반전(horizontal reflection)을 사용하여 학습데이터의 양을 증가 시키는 것이 일반적인 방법이었으나 본 논문에서는 위조지문 판별 난이도를 기반으로 한 효과적인 학습데이터 증강(data augmentation) 방법을 제시하며 실험을 통해 제안하는 방법의 타당성을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권2호
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• pp.113-121
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• 2009

This study aims at designing and evaluating light source devices that can stably generate light with various wavelengths in order to make possible PDD using a photosensitizer and diagnosis using auto-fluorescence. The light source was a Xenon lamp and filter wheel, composed of an optical output control through Iris and filters with several wavelength bands. It also makes the inducement of auto-fluorescence possible because it is designed to generate a wavelength band of 380-420nm, 430-480nm, and 480-560nm. The transmission part of the light source was developed to enhance the efficiency of light transmission. To evaluate this light source, the characteristics of light output and wavelength band were verified. To validate the capability of this device as PDD, the detection of auto-fluorescence using mouse models was performed.