• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.395-396
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• 2018

인터넷 쇼핑몰, 오프라인 매장에서 구입한 제품의 포토 리뷰를 블로그, 쇼핑몰에 올릴 때 얼굴 노출을 꺼려하여 직접 사진 처리 프로그램 등을 통해 얼굴을 가리거나 사진을 얼굴 부분까지 잘라 내는 등의 번거로운 작업을 거친 후 올리게 된다. 위와 같은 불편함을 해결하기 위해 쇼핑몰, 블로그 등 인터넷 매체를 통해 포토 리뷰를 작성 할 때 얼굴이 포함된 사진을 올리더라도 자동으로 얼굴 인식 후 의상에 어울리는 소품을 합성하여 구매자가 포토 리뷰를 올리기 편한 환경을 제공하고자 한다. 이를 위해 기본적인 얼굴 추적과 얼굴 특징 점을 기반으로 한 안경과 같은 소품 합성 등이 필요하다. 본 연구에서는 실시간으로 얼굴 및 특징점을 추출하고 이를 기반으로 얼굴에 소품을 합성하는 기본 기능을 구현하였다.

• Korea Journal of Hospital Management
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• v.15 no.1
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• pp.93-111
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• 2010

This research is studied for investigative purposes of preparation status for healthcare telematics service enforcement via making an analysis of understanding & expectation effect about healthcare telematics introduction. The study is investigated with two groups, professional medical persons (doctors, nurses, pharmacists) and medical demanders (customers), to analyze the recognition difference between two groups. Questions are carried in face to face interviews by using structured questionnaire & Delphi technique. The survey result shows medical demander's expectation level is higher than the other's at all items such as social changes, medical service provider, medical service users, national and government agencies, medical system suppliers.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.855-858
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• 2004

본 논문에서는 원영상 영역내 포함된 우성의 에지에 대한 구체적 정보를 이용하기 위하여 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출한다. 추출된 에지영상에 얼굴영역을 검출하기위해 이진화된 영상에 설정된 임계값을 통하여 얻은 이진영상으로부터 얼굴영역을 검출하기 위하여 얼굴의 일반적인 구조적 정보와 처리시간이 빠른 수평, 수직히스토그램 분석법을 이용하였다. 얼굴영역을 분리한 영상에 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용하여 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.577-579
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• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.998-1001
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• 2014

본 논문은 영상에서 불완전한 얼굴을 인식하는 방법으로 얼굴의 각 객체를 검출하여 특징을 비교하는 방법을 제안한다. 부분적 요소 즉, 얼굴의 눈, 코, 입을 각각 PCA(Principal component analysis)와 LDA(Linear discriminant analysis)를 이용해 특징을 추출한 등록된 데이터베이스와 비교하여 신원을 확인한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 실험으로 증명하였으며, 기존에 제안된 방법들보다 현저히 높은 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.715-717
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• 2004

This paper proposes a new reconstruction method of high-resolution facial image from a low-resolution facial image based on a recursive error back-projection of top-down machine learning. A face is represented by a linear combination of prototypes of shape and texture. With the shape and texture information about the pixels in a given low-resolution facial image, we can estimate optimal coefficients for a linear combination of prototypes of shape and those of texture by solving least square minimization. Then high-resolution facial image can be obtained by using the optimal coefficients for linear combination of the high-resolution prototypes, In addition to, a recursive error back-projection is applied to improve the accuracy of synthesized high-resolution facial image. The encouraging results of the proposed method show that our method can be used to improve the performance of the face recognition by applying our method to reconstruct high-resolution facial images from low-resolution one captured at a distance.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용하여 다양한 정보를 포함하고 있는 얼굴의 6가지 표정을 인식하는 알고리즘을 기술하였다. 표정 인식을 위해 특징점 추출 전처리 과정으로 입력 영상으로부터 에지 추출, 이진화, 잡음 제거, 모폴로지 기법을 이용한 팽창, 레이블링 순으로 적용한다. 본 논문은 레이블 영역의 크기를 이용해 1차 특징점 영역을 추출하고 가로방향의 누적 히스토그램 값과 대칭성의 구조적인 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확하게 눈과 입을 찾아낸다. 또한 표정 변화를 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점들의 눈과 입의 크기, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 정보를 이용하여 표정을 인식한다. 1, 2차 특징점 추출 과정을 거치므로 추출률이 매우 높고 특징점들의 표정에 따른 변화 거리를 이용하므로 표정 인식률이 높다. 본 논문은 안경 착용 영상과 같이 복잡한 얼굴 영상에서도 표정 인식이 가능하다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.17 no.3
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• pp.125-132
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• 2015

The primary purpose of present study, to take appropriate measures to prevent occupational accidents in the food service industry, was to evaluate characteristics of working condition and occupational safety and health. In order to fulfill our objective, profession and working environment, safety recognition and education, safety activities, physical conditions and accident experience were surveyed. To collect information and opinion in the field, face-to-face interviews were, using a structured questionnaire, carried out. Also, food service industry's accidents reported by Korean Occupational Safety and Health Agency at 2014 were statistically analyzed. In the resulting of analyzing data from a questionnaire survey of food service industry employees, safety/health train and management were increased.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.227-228
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• 2019

본 프로젝트는 얼굴인식을 사용해서 인증하는 얼굴인증프로그램과 원격제어가 가능한 App이다. 프로젝트의 핵심 기능 및 환경은 얼굴인식과 시리얼통신, Json통신 등이 있으며, usb 카메라와 Linux 환경이 필요하다. 현재 여러 종류의 도어락이 있지만 취약한 점들이 많다. 취약점을 보완하여 더 좋은 도어락을 만들기 위해 생체인식 기술을과 2중 보완을 위해 App을 활용했다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.15 no.5
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• pp.1029-1035
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• 2019

In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.