• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.245-251
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• 2021

1,2인 가구가 꾸준하게 늘어나고 있는 추세에 비어 있는 시간대에 집을 방문하는 외부인이 누구인지 확인하고 싶은 요구가 증가하고 있다. 얼굴인식 기술은 많은 연구를 통해 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascade와 Dlib의 Hog가 대표적인 오픈소스 모델이다. 두 모델은 사용 환경에 따른 장단점을 가지고 있는데, 본 연구에서 초점을 둔 실내 현관 앞과 제한된 거리에서는 Dlib의 Hog가 강점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝 오픈 소스인 Dlib에 기반을 둔 얼굴인식 방문자 출입관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 전체 시스템은 프론트 모듈과 서버모듈, 모바일모듈로 구성되며 세부적으로는 얼굴등록, 얼굴인식, 실시간 방문자 확인 및 원격제어, 동영상 저장 기능을 포함한다. 인터넷에서 공개된 사진을 이용하여 거리임계 값의 변화에 따른 정밀도, 특이도, 정확도를 구하고 선행연구 결과와 비교하였다. 실험 결과 구현된 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인 하였으며 Dlib에서 보고한 것과 비슷한 결과를 보이는 것을 확인 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.327-329
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• 2019

본 논문에서는 OpenCV와 머신러닝 기술을 이용하여 교실용 자동 출결 관리 시스템을 제안한다. PC용 범용 카메라를 이용하여 교실 입구에서 얼굴사진을 입력하면 이미 저장된 학생의 얼굴과 유사도를 비교하여 출석이 체크되도록 하는 방식이다. 본 연구에서는 머신러닝 라이브러리 Dlib를 사용하여 사용하여 프로토타입을 구현하였으며 10명의 학생에 대하여 실험한 결과 약 70% 정도의 인식률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.919-921
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• 2022

매년 졸음운전이나 시선 부주의로 인한 운전자 부상 및 사망 사고 소식은 인터넷이나 뉴스등의 매체에 쉽게 접할 정도로 흔하고도 위험한 문제이다. 이를 해결하기 위해 OpenCv, Dlib를 활용하여 실시간으로 운전자의 상태를 촬영하여 눈의 크기, 고개 숙임 등을 감지하여 졸림, 시선 부주의 판단시에 알람을 통하여 운전자에게 경고를 주는 시스템을 개발하고자 한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.39-42
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• 2023

Recently, with the explosive increase of video streaming services, real-time live broadcasting has also increased, which leads to an infringement problem for user privacy. So, to solve such problems, we proposed the real image blurring system using dlib face-recognition library. 68 face landmarks are extracted and convert into 128 vector values. After that the proposed system tries to compare this value with the image in the database, and if it is over 0.45, it is considered as different person and image blurring processing is performed. With the proposed system, it is possible to solve the problem of user privacy infringement, and also to be utilized to detect the specific person. Through experimental results, the proposed system has an accuracy of more than 90% in terms of face recognition.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.13-20
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• 2020

딥러닝의 발전에 따른 생체 인식 기술은 새로운 형태의 콘텐츠를 생산해 낼 수 있게 하였다. 특히 얼굴 인식 기술의 경우 편의성·비강제성 면에서 몰입감을 줄 수 있지만, 대부분의 상용 콘텐츠는 어플리케이션 영역에만 그치는 한계성을 가진다. 따라서 본 논문은 이를 극복하여 실시간 비디오 피드를 기반으로 얼굴 인식 기술을 활용할 수 있는 실감형 인터렉티브 콘텐츠를 구현하고자 한다. 고해상도의 그래픽을 위해 Unity 엔진을 사용하여 제작되었고 그 과정에서 얼굴인식 성능 저하와 프레임 드랍(Frame Drop) 현상이 발생하여 추가적으로 Dlib 툴킷을 사용하고, 얼굴인식 이미지의 해상도를 조절함으로 해당 문제를 해결했다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.213-220
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• 2018

얼굴 모핑은 원본 이미지에서 목표 이미지로 점진적이면서 자연스럽게 영상을 변화시키는 기법으로 영상처리와 그래픽 분야에서 자주 사용되는 강력한 영상처리 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 Dlib 얼굴 랜드마크 검출기를 이용하여 생성된 얼굴 랜드마크 정점들을 이용하여 들로네 삼각망을 생성하고 원본 영상에서 목표영상으로의 들로네 삼각망들의 와핑과 크로스 디졸브를 통해 모핑을 구현하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 들로네 삼각망을 생성하기 위한 정점들을 수동으로 만들어 주는 것이 아니라, 얼굴 모핑에서 얼굴의 주요한 부분인 눈, 눈썹, 코, 입 등의 얼굴의 주요 특징점이라 할 수 있는 얼굴 랜드마크들을 이용함으로써 자동으로 들로네 삼각망을 생성할 수 있다는 것이 특징이다. 그리고 수동으로 정점을 추가할 수도 있어 더욱 자연스러운 모핑 결과를 얻을 수 있을 수 있다는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.29-32
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• 2021

현재 코로나 사태로 인해 많은 학교에서 온라인으로 수업이 진행되고 있지만 대면강의에 비해 온라인수업은 진행자와 수강자의 상호작용이 원활하지 않아 집중도가 떨어지는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 진행자가 전체 수강자의 집중도를 파악하고 전체적인 집중도가 낮아졌을 때 진행자에게 메시지를 전송하여 적절한 주의/환기 등을 줌으로써 온라인수업의 집중도를 향상시킬 수 있는 온라인 수업집중도 분석시스템을 제안한다. 본 시스템을 활용하여 수강자의 집중도 향상 뿐만 아니라 수업의 진행 방향을 조절할 수 있으며 상호작용을 가능하게 하여 수업의 질을 향상시킬 수 있다. 본 논문의 시스템은 dlib 의 안면 검출기와 OpenCV 및 PyQt5 의 QtDesigner 를 사용하여 프로토타입을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.477-480
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용한 객체 검출(object detection) 모델인 YOLO를 기반으로 하는 감정에 따른 표정 인식 시스템을 활용하여 상담 시 보조 도구로 사용하는 방법을 제공한다. 또한, 머신러닝 기술 기반의 툴킷인 dlib 라이브러리를 사용하여 마스크 착용자의 눈 형태 관측을 통한 표정 인식 및 감정 분석의 정확도 상승을 도모하였다. 이 기술은 코로나19의 장기화로 온라인 수업이나 화상회의를 지원하는 플랫폼들이 전성기를 누리고 있는 현시점에서 다양한 분야로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.344-346
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• 2020

비대면 강의가 늘어남에 따라 이에 집중하지 못하는 학습자들에게 강의에 집중할 수 있는 환경을 제공하고자 이 작품을 고안했다. 이 작품은 학습하는 사용자의 모습을 웹캠을 통해 실시간으로 관찰하여 얼굴인식을 통해 학습지가 누구인지 파악하고, 졸음이 감지되거나 화면이 아닌 다른 곳을 응시했을 때 사용자에게 화면상으로 경고 메시지를 보여줌으로써 집중할 수 있게 도움을 줄 수 있는 작품이다. 졸음의 판단 근거는 눈을 감고 있는 것으로 판단하고, 다른 곳을 응시하는 경우에는 화면 상의 동공의 위치 좌표가 눈에서 한쪽으로 치우치는 경우를 판단한다. 작품을 구현하기 위해 python 언어와 라이브러리들을 사용했다. face-recognition library를 이용해 얼굴을 인식했고 dlib library를 이용해 얼굴에서 눈의 landmark를 검출해 학습자가 화면에 집중하고 있는지 파악했다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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• pp.119-120
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• 2015

ITER 한국사업단은 AC/DC Converter 최종설계검토(FDR)를 2014년 4월에 끝내고, 제작에 관련된 준비사항 점검인 MRR (Manufacturing Readiness Review)를 2014년 10월에 수행하였다. 1차 제작공정인 CCU/L 컨버터와 관련 I&C System은 2014년 11월부터 제작에 착수하여 곧 FAT(Factory Acceptance Test)를 앞두고 있다. 이 시점에서 중요한 것은 FAT를 앞둔 제작된 기기가 ITER의 설계요건을 충분히 만족하는지에 대한 검증을 하는 것이다. 본 논문은 초전도자석 및 컨버터의 이상상태 또는 고장 시에 장치를 보호하는 중요한 Plant Interlock System(PIS)이 ITER의 설계요건을 충실히 반영하였는지 확인하기 위한 요건추적매트릭스(RTM) 기법을 소개하고, Interlock System의 중요기능인 사고 시 초전도 코일에 충전된 에너지를 급속 방전하기 위한 장치인 DLIB와의 연계기능에 적용한 예를 보이고자 한다.