• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.783-788
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• 2004

영상에서 얼굴이 있는 위치를 찾거나 얼굴을 검출하기 위한 많은 방법들이 연구되고 있다. 영상에서 얼굴 검출은 얼굴의 크기, 얼굴이 있는 위치, 그리고 다양한 포즈, 조명 상태 등의 변화에 따라 달라진다 따라서 얼굴 검출과 인식에 있어서의 어려운 점은 얼굴의 크기와 위치, 거리, 조명, 포즈 때문에 나타나는 것이다. 본 논문에서는 다양한 얼굴 크기와 얼굴이 있는 위치 등에 강인한 얼굴 검출을 위해 피셔의 선형 판별 함수를 이용하는 방법을 제안한다. 선형 판별식을 이용하여 효과적으로 얼굴을 검출하기 위해서는 학습 방법 및 학습에 사용되는 데이터들의 구성이 중요하다. 그 이유는, 얼굴 검출을 위해 사용되는 학습 데이터들은 조명과 포즈에 영향을 받기 때문에 얼굴의 특징들을 반영하는 학습 데이터들의 구성이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 배경과 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위한 계층적인 방법을 제시하며, 효과적인 피셔 판별 분석을 위하여 얼굴과 비얼굴 학습 데이터의 효율적인 분류 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1537-1545
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• 2016

실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.1027-1038
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• 2006

대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.

• 대한지리학회지
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• 제37권3호
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• pp.247-261
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• 2002

본 논문은 지리과 교수-학습에서 학습자의 일상생활경험을 바탕으로 한 내용과 방법이 지리지식과 접목되었을 때, 지리과 교육의 목표성취에 보다 효과적임을 제시하고자 한다. 생활중심 교수-학습에서는 지리학과 지리교육과정에서 도출된 과학적.체계적인 비일상적 지리개념이 내용선정의 범위를 이루고, 그러한 개념들의 체계적인 위계가 내용조직의 계열성을 대신할 수 있을 것이다. 또한 내용 구성의 실제에 있어서는 이러한 개념들이 학습자들의 생활세계에서 경험되는 자연발생적이고도 일상적이며. 구체적인 지리적 요소로부터 이해될 수 있도록 선정.조직되어야 함을 논의하였다. 지리과 생활중심 교수-학습 내용의 선정준거로는 일상적으로 학습자의 생활이 이루어지는 지역공간을 토대로 한 내용, 체계적인 지리개념을 효과적으로 인식 할 수 있는 일상생활의 구체적 내용, 변화하는 생활공간에 대한 학습자들의 지리적 생활경험을 반영하는 내용을 제시하였다. 마지막으로 제시된 준거를 바탕으로 지리과 교육과정의 '환경문제와 지역문제'단원을 선정하여, 생활중심 교수-학습의 실제내용을 선정 개발하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.205-208
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• 2010

본 논문에서는 Zernike 모멘트와 backpropagation신경망을 이용한 온라인 필기체 숫자 인식 방법을 소개한다. 마우스로 통해 입력된 숫자 정보는 전처리를 통해 시간에 순서적이고, 연속적인 좌표 정보로 변환된다. 전처리된 입력 좌표는 Zernike 모멘트(moment)와 각도 특징(angulation feature)을 이용하여 각 숫자가 가지는 고유의 특징을 만들어 낸다. 이러한 특징은 크기, 모양, 틀어진 정도에 상관없이 항상 일정한 성질을 가진다. 제안된 방법으로 추출된 특징은 패턴 구분을 위해 back propagation 신경망의 입력으로 사용된다. 본 논문은 200개의 필기체 숫자 데이터베이스를 이용하여 실험을 한 결과, 제시된 방법은 적은 학습데이터만으로 학습이 가능할 뿐만 아니라 좋은 인식률을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.395-400
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.389-395
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• 2021

본 논문에서는 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘의 성능 향상을 위한 표적 이미지 교환 모델을 제안한다. 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘은 시퀀스의 첫 프레임에서 지정된 표적 이미지만을 사용하여 탐색 이미지 내에서 가장 유사한 부분을 찾아 객체를 추적한다. 첫 프레임의 객체와 유사도를 비교하기 때문에 추적에 한 번 실패하게 되면 오류가 축적되어 추적 객체가 아닌 부분에서 표류하게 되는 현상이 발생한다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)기반의 모델을 설계하여 추적이 잘 진행되고 있는지 확인하고 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘에서 출력되는 점수를 이용하여 표적 이미지 교환 시기를 정의하였다. 제안 모델은 VOT-2018 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 정확도 0.611 견고도 22.816을 달성하였다.

• 치위생과학회지
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• 제11권5호
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• pp.455-462
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• 2011

치과위생사 전문직업성에 영향을 미치는 교육과정 구성 요소를 분석하고, 추후 교육과정 구성요소별로 치과위생사의 신념과 태도를 강화시킬 수 있는 교육과정의 구체적 개선 방향을 탐색하는데 의의를 둔다. 본 조사는 2009년 4월 10일부터 2009년 6월 12일까지 직 간접 방문 및 우편, E-mail을 통하여 이루어졌으며, 연구대상은 치위생(학)과 학생 934부, 치위생(학)과 교수 76부, 치과위생사 285부로 총 1,295부를 대상으로 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 치과위생사 전문직업성 향상을 위해 치과위생사 양성 교육과정의 교육목표적 요소는 대인관계술과 자기계발을 위한 측면을 보다 적극적으로 교육과정 운영에 포함시켜야 할 것이다. 2. 치과위생사 전문직업성과 치과위생사 양성 교육과정의 교육내용은 학습자가 치과위생사로서의 성취감과 만족감을 얻을 수 있는 강한 욕구가 형성되도록 학습자의 학습필요나 만족을 충족시킬 수 있는 내용으로 선정하고, 이와 함께 교과적 중요성과 사회적 타당성 준거를 함께 고려해야 한다. 3. 치과위생사 전문직업성 향상을 위해 현행 교육과정 속에서 계열성의 원리는 관계하지 못하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 각 교과의 특성과 채택하는 교수 방법을 학생의 학습경험 속에서 보장 할 수 있도록 개선되어져야 할 요소이다. 4. 치과위생사 전문직업성과 치과위생사 양성 교육과정의 교육평가 요소에 있어 치과위생사 국가시험은 치과위생사의 여러 측면을 평가할 수 있도록 개선되어져야 할 필요성을 보였으며, 국가시험과 함께 현행 치과위생사 양성 교육과정의 학교평가가 강화되어져야 할 필요성이 있는 것으로 사료된다. 그러므로 학교평가에서 평가의 내용과 평가의 방법적 측면이 함께 고려되어야 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.599-601
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• 2009

현재 이러닝 표준으로 채택하고 있는 SCORM은 런타임 시 학습자의 수준 변화에 따른 맞춤형 콘텐츠 제공이 어렵고, 선택적 학습을 제어하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 SCORM의 단점을 보완하기 위하여, 수준 평가 모듈, 콘텐츠 재구성 모듈, 문항 출제 모듈로 구성된 맞춤형 콘텐츠 구성 엔진(CCOE : Customized Contents Organization Engine)을 설계 및 구현하였다. 수준 평가 모듈은 문항반응이론을 기반으로 학습자의 수준을 평가하고, 문항 출제 모듈은 각 수준별로 랜덤하게 또는 학습자의 수준에 적합한 문항들을 추출하여 학습 이전 평가, 단원 평가 및 퀴즈로 제공하며, 퀴즈로 제공하기 위해 추출된 문항들을 콘텐츠 재구성 모듈로 전달한다. 콘텐츠 재구성 모듈은 콘텐츠에 태깅된 난이도를 검색하여 학습자의 수준에 적합한 콘텐츠를 추출하고, 문항 출제 모듈로부터 전달받은 퀴즈와 추출된 콘텐츠에 대한 시퀀스를 생성한다. 본 논문에서 제안한 CCOE를 활용하면, 각 단원별로 변화된 학습자의 수준을 재평가하여 변화된 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 제공함으로써 학습 효과를 더 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.35-46
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• 2017

최근 사이버보안에서 악성코드를 이용한 공격은 메일에 악성코드를 첨부하여 이를 사용자가 실행하도록 유도하여 공격을 수행하는 형태가 늘어나고 있다. 특히 문서형태의 파일을 첨부하여 사용자가 쉽게 실행하게 되어 위험하다. 저자 분석은 NLP(Neutral Language Process) 및 텍스트 마이닝 분야에서 연구되어지고 있는 분야이며, 특정 언어로 이루어진 텍스트 문장, 글, 문서를 분석하여 작성한 저자를 분석하는 방법들은 연구하는 분야이다. 공격 메일의 경우 일정 공격자에 의해 작성되어지기 때문에 메일 내용 및 첨부된 문서 파일을 분석하여 해당 저자를 식별하면 정상메일과 더욱 구별된 특징들을 발견할 수 있으며, 탐지 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 기계학습 기반의 스팸메일 탐지 모델에서 사용되는 특징들과 문서의 저자 분석에 사용되는 특징들로부터 공격메일을 분류 및 탐지를 할 수 있는 feature vector 및 이에 적합한 IADA2(Intelligent Attack mail Detection based on Authorship Analysis)탐지 모델을 제안하였다. 단순히 단어 기반의 특징들로 탐지하던 스팸메일 탐지 모델들을 개선하고, n-gram을 적용하여 단어의 시퀀스 특성을 반영한 특징을 추출하였다. 실험결과, 특징의 조합과 특징선택 기법, 적합한 모델들에 따라 성능이 개선됨을 검증할 수 있었으며, 제안하는 모델의 성능의 우수성과 개선 가능성을 확인할 수 있었다.