• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권3호
• /
• pp.205-208
• /
• 2013

일반적으로 이진패턴 변환은 조명 변화에 강인한 특성을 가지므로, 얼굴인식 및 표정인식 분야에 널리 사용되고 있다. 이에, 본 논문에서는 기존의 LDP(Local Directional Pattern)의 텍스처 성분을 개선한 MLDP(Modified LDP) 변환 영상에 2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis) 알고리즘을 결합한 조명변화에 강인한 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 LBP(Local Binary Pattern)나 LDP와 같은 이진패턴 변환들이 히스토그램 특징 추출을 위해 주로 사용되는 것과는 다르게, 본 논문에서 제안하는 방법은 MLDP 영상을 2D-PCA 특징추출을 위해 직접 사용한다는 특성을 갖는다. 제안 방법의 성능평가는 PCA(Principal Component Analysis), 2D-PCA 및 가버변환 영상과 LBP를 결합한 알고리즘을 사용하여, 다양한 조명변화 환경에서 구축된 Yale B 및 CMU-PIE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 실험 결과, MLDP 영상과 2D-PCA를 사용한 제안 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
• /
• 제19권6호
• /
• pp.343-351
• /
• 2019

Background: Preterm labor and miscarriage may occur in stressful situations, such as a surgical operation or infection during pregnancy. Pharyngeal and buccal abscess and facial bone fractures are inevitable dental surgeries in pregnant patients. Remifentanil is an opioid analgesic that is commonly used for general anesthesia and sedation. Nonetheless, no study has investigated the effects of remifentanil on amniotic epithelial cells. This study evaluated the effects of remifentanil on the factors related to uterine contraction and its mechanism of action on amniotic epithelial cells. Methods: Amniotic epithelial cells were preconditioned at various concentrations of remifentanil for 1 h, followed by 24-h lipopolysaccharide (LPS) exposure. MTT assays were performed to assess the cell viability in each group. The effects of remifentanil on factors related to uterine contractions in amniotic epithelial cells were assessed using a nitric oxide (NO) assay, western blot examinations of the expression of nuclear factor-kappa B (NF-κB), cyclooxygenase 2 (COX2), and prostaglandin E2 (PGE₂), and RT-PCR examinations of the expression of the proinflammatory cytokines interleukin (IL)-1β and tumor necrosis factor-alpha (TNF-α). Results: Remifentanil did not affect viability and nitric oxide production of amniotic epithelial cells. Western blot analysis revealed that remifentanil preconditioning resulted in decreased expressions of NF-κB and PGE2 in the cells in LPS-induced inflammation, and a tendency of decreased COX2 expression. The results were statistically significant only at high concentration. RT-PCR revealed reduced expressions of IL-1β and TNF-α. Conclusions: Preconditioning with remifentanil does not affect the viability of amniotic epithelial cells but reduces the expression of factors related to uterine contractions in situations where cell inflammation is induced by LPS, which is an important inducer of preterm labor. These findings provide evidence that remifentanil may inhibit preterm labor in clinical settings.

• 대한인간공학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.271-279
• /
• 2012

Objective: This study classified three different emotional states(boredom, pain, and surprise) using physiological signals. Background: Emotion recognition studies have tried to recognize human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 122 college students participated in this experiment. Three different emotional stimuli were presented to participants and physiological signals, i.e., EDA(Electrodermal Activity), SKT(Skin Temperature), PPG(Photoplethysmogram), and ECG (Electrocardiogram) were measured for 1 minute as baseline and for 1~1.5 minutes during emotional state. The obtained signals were analyzed for 30 seconds from the baseline and the emotional state and 27 features were extracted from these signals. Statistical analysis for emotion classification were done by DFA(discriminant function analysis) (SPSS 15.0) by using the difference values subtracting baseline values from the emotional state. Results: The result showed that physiological responses during emotional states were significantly differed as compared to during baseline. Also, an accuracy rate of emotion classification was 84.7%. Conclusion: Our study have identified that emotions were classified by various physiological signals. However, future study is needed to obtain additional signals from other modalities such as facial expression, face temperature, or voice to improve classification rate and to examine the stability and reliability of this result compare with accuracy of emotion classification using other algorithms. Application: This could help emotion recognition studies lead to better chance to recognize various human emotions by using physiological signals as well as is able to be applied on human-computer interaction system for emotion recognition. Also, it can be useful in developing an emotion theory, or profiling emotion-specific physiological responses as well as establishing the basis for emotion recognition system in human-computer interaction.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.185-202
• /
• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권12호
• /
• pp.97-107
• /
• 2009

TV뉴스는 매일 전 세계의 소식을 불특정 다수에게 전달함으로써 시청자의 정보 해석에 중요한 영향을 미친다. 방송환경의 급격한 변화로 HDTV로 불리는 고화질 시대에 앵커의 미세한 표정과 옷차림까지 들춰질 수 있는 시각적인 집중도가 있는 점을 감안할 때, 해상도에 더욱 신경을 써야하는 세심함이 요구된다. 따라서 HDTV에 더욱 중요한 조명 기술이 가지는 표현의 미는 강조의 여지가 없다. 보도방송에서도 이러한 변화추세에 따른 현상으로, TV 뉴스 제작 행태는 DLP(Digital Lighting Processing)나 LED(Light Emitting Diode)기법을 통해서, 기존 TV뉴스 제작 행태를 탈피하고자 하는 변화의 길을 모색해 왔다. 이와 같은 노력은 HDTV에 적합한 화질을 구현하는데 기여하였다. 요즈음 디지털영상에서는 조명 장치만을 사용하던 기존 아날로그 기반의 조명 환경이 IT기술의 발전과 더불어 디지털화된 조명 장비의 개발로 TV뉴스 제작행태에 활력을 불어 넣고 있다. 이러한 변화는 HDTV 스튜디오 구축과 세트 및 조명 시스템을 설비하기에 이르렀다 1990년대 이후, HDTV의 등장으로 필름 세트와 스크린에 영상을 투사하는 프로젝터와 최근 들어 그 활용도가 커진 PDP, LCD, DLP등이 있으며, 뉴스 외에 다른 프로그램에서 자주사용되는 LED 배경화면이 그 예이다. 본 논문은 이러한 방송환경 변화에 따라 텔레비전 영상 구성 요소가 TV뉴스 시청자의 화면 집중도에 미치는 영향을 탐색하기 위해서 KBS9시 뉴스의 조명 기법을 분석하였다. 분석 결과를 토대로 앵커가 정보를 전달하는데 있어서 앵커 이미지 형성의 범주를 조명 기법으로 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.83-94
• /
• 2011

감정 컴퓨팅의 대표적 연구 주제는 기계가 사람의 감정을 인식하여 이에 적절히 대응하는 것이다. 감정 인식 연구에서는 얼굴과 목소리 단서를 이용하여 감정을 포착하는데 집중했으며 최근에 와서 행동자세를 주요 수단으로 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 감정 표현에서 중요한 역할을 담당하는 자세 특징을 포착하고 확인하여 감정을 판별하는 것이다. 이를 위해 먼저 자세포착시스템으로 다양한 감정 자세를 수집하여 감정별 특징을 공간적 특징으로 설명한다. 그리고 동작을 취하는 행위자가 의도하는 감정과 관찰자가 인지하는 감정 간에 통계적으로 의미 있는 상관관계가 있음을 표준통계기술을 통해 확인한다. 6가지 주요 감정을 판별하기 위해 판별 분석법을 이용하여 감정 자세 예측 모델을 구축하고 자세 특징을 측정한다. 제안 특징과 모델의 평가는 행위자-관찰자 감정 자세 집단의 상관관계를 이용하여 수행한다. 정량적 실험 결과는 제안된 자세 특징으로 감정을 잘 판별하며 감정 예측 모델이 잘 수행됨을 보여준다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.45-58
• /
• 2014

몰입은 관람객이 콘텐츠를 관람할 때 관람객들이 콘텐츠에 몰두하고 있는 심리적 상태를 의미하는 것으로, 관람객의 몰입경험은 콘텐츠의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 공연 같은 콘텐츠를 제공하는 기업들은 콘텐츠의 흥행을 위해 관람객의 몰입도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 설문 등의 표본조사 방법을 통해 관람객의 몰입도를 측정 연구는 방송분야 등 에서 널리 사용되고 있다. 이러한 몰입도 측정방법은 콘텐츠 관람 이후 설문을 실시하기 때문에 몰입도를 실시간으로 측정할 수 없을 뿐만 아니라 몰입도 측정의 정확성이 저하되는 문제 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 생리적 반응이나 얼굴 표정 분석, 그리고 움직임 관찰 방법 등을 이용하여 몰입도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 생체 신호를 이용하여 몰입도를 측정하는 연구의 경우, 1인을 대상으로 생체신호를 측정할 뿐만 아니라, 많은 데이터 처리 시간과 비용이 소모되는 단점이 있어 많은 관람객이 관람하는 공연장에 적용하기에는 한계가 있다. 얼굴 표정인식 통해 몰입도를 측정하는 경우도 1인을 대상으로 하고 있으며, 밝은 조명의 실험실 환경에서만 가능하다는 단점이 존재한다. 또한 관람객들의 움직인 동기화를 이용하여 몰입도를 특정한 연구는 다중관객을 대상으로 하였지만, 이는 실험실 환경에 한정하여 적용된 사례이다. 따라서 본 연구에서는 공연장, 시사회관 등 많은 관람객들이 콘텐츠를 관람하는 실제 환경에서 다중관람객이 다중몰입도의 정량적 평가를 위한 시스템을 설계하고 개발하였다. 제안된 시스템은 외부장치, 서버, 내부장치 등의 3부분으로 구성되어 있다. 서울시 마포구 상암동에 위치한 DMC 홍보관에 상설 전시장으로 운영하고 있으며, 관람객들을 대상으로 데이터를 획득하고 있다. 제안하고 있는 시스템을 활용하면 콘텐츠의 어느 구간에서 관객들이 몰입을 하고 있는지, 어느 구간에서 몰입을 하고 있지 못한지 분석가능하기 때문에, 향후 콘텐츠 제작 및 마케팅에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
• /
• 제31권2호
• /
• pp.103-115
• /
• 2009

In vertebrates, the face is mainly formed with neural crest derived neural crest cells by the inherent programs and the interactive environmental factors. Extracellular signaling-regulated kinase (Erk) is one of such programs to regulate the various cellular functions. And retinoic acid (RA) also plays an important role as a regulator in differentiation process at various stages of vertebrate embryogenesis. We wanted to know that the segregation as well as the patterning of maxillary and mandibular structure is greatly influenced by the maxillomandibular cleft (MMC) and the failure of this development may result in the maxillomandibular fusion (syngnathia) or other patterning related disorder. It has been well documented that the epithelium at this cleft region has significant expression of Fibroblast growth factor (Fgf) 8, and it is essential for the patterning of the first arch derived structures. By the morphological, skeletal, cell proliferation and apoptotic, and hybridization analysis, we checked the effects of Erk inhibition and/or RA activation onto MMC and could observe that Erk and RA signaling is individually and synergically involved in the facial patterning in terms of FGF signaling pathway via Barx-l. So RA and Erk signaling work together for the MMC patterning and the segregation of maxilla-mandible by controlling the Fgf-related signaling pathways. And the abnormality in MMC brought by aberrant Fgf signaling may result in the disturbances of maxillary-mandibular segregation.

• 융합보안논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.91-104
• /
• 2019

본 논문에서는 성별 인식을 위해 얼굴 영상을 효과적으로 기술하는 새로운 지역 패턴 방법 Local Prominent Directional Pattern (LPDP)를 제안한다. 제안된 LPDP 방법은 성별 인식에 중요한 얼굴 모양을 명확하게 구분하기 위해 주변 패턴이 누적된 히스토그램을 통계적으로 분석하고 패턴 변화가 크게 발생하는 픽셀을 부호화 한다. 통계적인 정보를 사용하는 얼굴 모양 구분에 중요한 뚜렷한 에지 방향 패턴 영역을 구분하는 중요한 정보를 제공 할 수 있다. 이는 뚜렷한 에지 방향 패턴이 나타나는 영역의 주변도 유사한 에지 방향 패턴이 나타내기 때문에 통계적으로 특정 방향이 히스토그램에 많이 누적될 수 있기 때문이다. 또한 통계적인 방법은 주변 영역의 정보를 많이 수용하기 때문에 잡음으로 발생하는 에지 방향 변화 오류에 강력한 장점이 있다. 제안된 방법은 기존 방법들 보다 더 강력한 성별인식에 중요한 얼굴 모양 구분 능력을 보여주면서 국소적으로 발생하는 잡음에 견고함을 보여준다. 우리는 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 밝기, 표정, 연령, 머리 포즈가 변화하는 성별 인식 데이터 셋에 다양한 실험을 실험 했고 기존 방법 보다 제안된 방법의 성능이 우수함을 입증했다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권9호
• /
• pp.413-419
• /
• 2018

스마트폰은 현대사회에서 꼭 필요한 통신수단이 되었고 이미 인류의 일상생활에 융합되었다. 만약에 미니 헤드 마운트 표시 장치(HMD)를 활용하여 증강현실 기술로 통신 중인 양쪽 상대방의 용모, 표정, 동작 등의 요소가 통화 환경에 들어오면 사용하는 사람에게 직관적이고 특별한 느낌을 준다. 그리고 이 방식으로 시각의 한계성을 넘어설 수 있으므로 미래 시각예술 영역의 크게 발전을 촉진할 수 있어서 이런 기술적인 문제에 관한 연구의 의미가 있다. 본 논문은 효과적인 AR 영상통화 구현 방법에 대한 현재 사용되는 기술 중 몇 가지를 융복합하여 실현 가능한 두 가지 가설방안을 세우고 분석과 비교하여 두 가지 가설방안의 문제점을 발견한다. 그리고 문제점에 대한 해결 가능한 디자인 방안을 꺼낸다. 또 사례연구의 방식으로 실제 사례를 제출하여 두 가지 가설 방안은 미래에 실현 가능하다는 결론을 검증한다. 이러한 기술들은 우리의 일상에 더욱 재미요소와 편리함을 제공할 것이라 예상된다. AR 영상통화를 순조롭게 구현하는 것은 예견할 수 있고 나중에 무한한 발전 가능성이 있다.