• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.681-687
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• 2007

오늘날 개인의 정보 보호 및 신분 확인을 위하여 생체 인식 분야 중에서 사람의 얼굴 인식기술이 많이 사용되고 있지만 조명, 자세, 표정 변화로 인하여 얼굴 인식의 성능 저하를 일으키는 문제가 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식 결과에 큰 영향을 주는 요소인 조명 변화에 초점을 맞춰 D-LDA(Direct-Linear Disciminant Analysis)가 다른 기법들에 비해 덜 민감하게 수행할 수 있는 성질을 지녔음을 밝히 고자 한다. 측면광과 역광등의 조명 변화와 농도의 변화를 고려하여 조명 변화를 갖는 테스트를 갖는 ORL, Yale, 포항공대 데이타베이스를 여러 특징 추출 알고리즘에 적용함으로써 클래스, 학습 데이타 그리고 테스트 데이타 수가 각기 다른 세 종류의 데이타베이스에서 모두 D-LDA가 적은 학습 데이터에서도 조명 변인에 가장 덜 민감하게 반응하는 좋은 인식 성능을 갖는 성질을 지녔음을 보여준다.

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

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.343-347
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• 2010

본 논문에서는 상관계수와 거리계수의 조합형 유사성 척도에 기반을 둔 효과적인 영상인식 방법을 제안하였다. 여기서 상관계수는 Pearson coefficient에 의한 통계적 유사성을 측정하기 위함이고, 거리계수는 city-block에 의한 공간적인 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 영상사이의 전체 유사성은 각 영상이 가지는 특징사이의 유사성으로 계산되며, 영상의 특징은 PCA와 ICA로 각각 추출하였다. 제안된 방법을 40*50 픽셀의 960(30명*4표정*2조명*4포즈)개 다른 표정영상을 대상으로 실험한 결과, ICA 기반 조합형 척도를 이용하는 것이 PCA 기반 조합형 척도보다 우수한 인식률을 가지며, 또한 조명과 같은 주변 환경에도 강건한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제25권2호
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• pp.235-240
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• 2000

This study was carried out among 34 patients who visited Yonsei Dental Hospital from 1996. 1. to 1999. 5 for trigeminal neuralgia. By studying the patient's treatment prior to visiting our hospital, features of trigeminal neuralgia, treatment process of trigeminal neuralgia, prognosis of treatment, consultation with other professions and involvement of surgery, etc., the results are as follows: 1. 67.7% of onset age range from 40s to 60s, and average age is 50.2. 2. Ratio of right to left involvement is 1:2.1, male to female ratio is 1:1.9. 3. Occurrence rate of each branch is V3(44.1%), V2(11.8%), V1+V2+V3(11.8), V1+V2(8.8%). 4. Treatments prior to admission to our hospital are extraction(5.9%), endodontic treatment(5.9%), medication(11.8%), Oriental Medicine treatment(5.9%). 5. Routes of admittance to our hospital are by their preference(55.9%), local clinic referral(32.4%), E.N.T referral(5.9%), Neurology referral(5.9%). 6. 70.6% of patients treated at our hospital who were relieved of symptoms, were referred to Neurology(66.7%) and Pain Clinic(33.3%) for the reason of relapse, side effects of the drug itself, incomplete relief of pain. 7. 2 patients who were referred to medical part showed brain vessels contacting trigeminal nerve root on Brain MRangiography. But pain is being controlled by medication and no specific surgical procedure was carried out. The results show that 17.7% of patients admitted received inappropriate early treatment. In order to relieve tooth loss and patient's psychologic stress due to inappropriate treatment, precise differential diagnosis must be made among local teeth disease and idiopathic facial pain. Medication may show side effects of the drug itself, incomplete relief of pain or relapse of symptoms. Therefore, to treat trigeminal neuralgia appropriately by drug injection, surgery or radiation therapy, consultations among dentists, neurologists and anesthesiologists are required.

• 대한치과교정학회지
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• 제49권6호
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• pp.413-426
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• 2019

This study was performed to describe the longitudinal management of recurrent temporomandibular joint (TMJ) ankylosis from infancy to adulthood in perspective of surgical and orthodontic treatment. A 2-year-old girl was referred with chief complaints of restricted mouth opening and micrognathia due to bilateral TMJ ankylosis. For stage I treatment during early childhood (6 years old), high condylectomy and interpositional arthroplasty were performed. However, TMJ ankylosis recurred and symptoms of obstructive sleep apnea (OSA) developed. For stage II treatment during early adolescence (12 years old), gap arthroplasty, coronoidectomy, bilateral mandibular distraction osteogenesis, and orthodontic treatment with extraction of the four first premolars were performed. However, TMJ ankylosis recurred. Because the OSA symptoms reappeared, she began to use a continuous positive airway pressure device. For stage III treatment after completion of growth (20 years old), low condylectomy, coronoidectomy, reconstruction of the bilateral TMJs with artificial prostheses along with counterclockwise rotational advancement of the mandible, genioglossus advancement, and orthodontic treatment were performed. After stage III treatment, the amount of mouth opening exhibited a significant increase. Mandibular advancement and ramus lengthening resulted in significant improvement in the facial profile, Class I relationships, and normal overbite/overjet. The OSA symptoms were also relieved. These outcomes were stable at the one-year follow-up visit. Since the treatment modalities for TMJ ankylosis differ according to the duration of ankylosis, patient age, and degree of deformity, the treatment flowchart suggested in this report could be used as an effective guideline for determining the appropriate timing and methods for the treatment of TMJ ankylosis.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.125-133
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• 2008

사회가 발전할수록 공공장소에서 개인 및 시설물의 안전에 대한 중요성이 높아진다 기존의 주차장, 은행, 공장 등 보안이나 범죄 예방이 요구되는 지역은 넘어서 일반 기관, 개인의 주택까지 감시 및 보안에 대한 투자가 증가하는 경향을 보이고 있다. 이 논문은 얼굴인식에 있어서 중요한 얼굴 영역과 머리 영역을 칼라변환을 이용하여 간단하게 분리하는 방법과 얼굴특징 추출을 제안한다. 먼저 입력영상에 대한 CMYK영상 중 K영상을 가지고 머리 영역을 분리한 후에 YIQ영상의 Y영상과 머리 영상과의 칼라변환을 이용하여 얼굴영역을 분리한다 머리영상에 Log 연산을 한 후에 라벨링을 이용하여 얼굴의 특징들을 추출한다. 뚜렷하게 분리된 머리와 얼굴영역은 머리와 얼굴의 형태를 쉽게 분류할 수 있으며, 쉽게 특징점을 찾을 수 있게 한다. 제안한 방법의 알고리즘을 이용하면 중요성이 요구되는 보안 관련 시설에서 사람을 감시하거나 인식하는데 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.167-174
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• 2013

본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.288-296
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• 2021

Automated face recognition in a runtime environment is gaining more and more important in the fields of surveillance and urban security. This is a difficult task keeping in mind the constantly volatile image landscape with varying features and attributes. For a system to be beneficial in industrial settings, it is pertinent that its efficiency isn't compromised when running on roads, intersections, and busy streets. However, recognition in such uncontrolled circumstances is a major problem in real-life applications. In this paper, the main problem of face recognition in which full face is not visible (Occlusion). This is a common occurrence as any person can change his features by wearing a scarf, sunglass or by merely growing a mustache or beard. Such types of discrepancies in facial appearance are frequently stumbled upon in an uncontrolled circumstance and possibly will be a reason to the security systems which are based upon face recognition. These types of variations are very common in a real-life environment. It has been analyzed that it has been studied less in literature but now researchers have a major focus on this type of variation. Existing state-of-the-art techniques suffer from several limitations. Most significant amongst them are low level of usability and poor response time in case of any calamity. In this paper, an improved face recognition system is developed to solve the problem of occlusion known as FRS-OCC. To build the FRS-OCC system, the color and texture features are used and then an incremental learning algorithm (Learn++) to select more informative features. Afterward, the trained stack-based autoencoder (SAE) deep learning algorithm is used to recognize a human face. Overall, the FRS-OCC system is used to introduce such algorithms which enhance the response time to guarantee a benchmark quality of service in any situation. To test and evaluate the performance of the proposed FRS-OCC system, the AR face dataset is utilized. On average, the FRS-OCC system is outperformed and achieved SE of 98.82%, SP of 98.49%, AC of 98.76% and AUC of 0.9995 compared to other state-of-the-art methods. The obtained results indicate that the FRS-OCC system can be used in any surveillance application.

• 대한치과교정학회지
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• 제25권1호
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• pp.87-100
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• 1995

치과 교정학의 발달과 경제력의 향상 그리고 사회적 인식의 변화와 대중매체의 발달로 교정치료를 받고자 하는 부정교합 환자들의 숫자는 날로 증가하고 있으며, 이처럼 증가하는 환자들에 대한 정확한 진단과 적절한 치료를 위해서는 환자가 갖고 있는 부정교합의 특성들을 잘 파악하는 것이 중요하다. 내원 환자들의 부정교합을 유형별로 분류하는 목적은 수많은 변이를 쉽게 이해하고 환자에 대한 자료나 정보의 제공을 용이하게 하며 진단 및 치료계획을 세우는 데에 있어서 도움을 얻기 위해서이다. 이에 저자들은 1984년부터 1993년까지 10년동안 영동세브란스병원 교정과에 내원하여 진단을 받은 부정교합 환자 2155멍을 대상으로 부정교합의 양상과 내원 환자의 분포 및 변화추세를 조사 연구한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 연간 내원 환자수는 10년동안 약 4배 증가하였으며, 남자가 $41.7\%$, 여자가 $58.3\%$로 여자가 남자보다 더 많았다. 2. 연령별 분포에서 7-12세군의 내원율이 $53.3\%$로 가장 높았으며 7-12세군과 13-18세군의 비율은 감소하는 경향을, 19세 이상 환자의 비율은 증가하는 경향을 나타내었다. 3. Angle씨 부정교합 분류별 분포에서 Class I 부정교합이 $27.8\%$, Class II div 1은 $22.6\%$, Class II div 2는 $7.9\%$, Class III는 $41.6\%$였으며, Class I 부정교합 환자의 비율은 감소추세를, Class II와 Class III 환자의 비율은 증가추세를 나타내었다. 4. 발치 환자와 비발치 환자의 비율은 $24.6\%$와 $75.4\%$였으며 발치 환자의 비율이 감소하는 경향을 나타내었다. 5. 악교정수술 환자는 계속 증가추세에 있으며 Class 1, Class II, Class III의 비율은 각각 $8.8\%,\;16.9\%,\;74.3\%$ 였으며, 1-jaw Surgery와 2-jaw Surgery의 비율은 1:3이었다. 6. 안모비대칭을 가진 환자는 전체 내원 환자의 $4.0\%$였으며 Class III 부정교합에서 가상 많았다. 7. TMD증상을 가진 환자는 전체 내원 환자의 $4.6\%$로서 점차 증가추세에 있으며, 연령이 높을 수록 그리고 여자에서 그 비율이 더 높았다. 8. 강남구, 서초구, 송파구등 본 병원과 인접한 지역에 거주하는 환자수가 전체 내원 환자의 약 3/4을 차지했다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.30-38
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• 2006

본 논문에서는 스테레오 얼굴영상으로부터 3차원 정보인 거리와 깊이 정보를 이용해 거리에 따라 얼굴인식률이 떨어지는 것을 개선하였다. 단안 영상은 객체의 거리, 크기, 이동, 회전, 깊이 등의 불확실한 정보로 인해 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 또한 얼굴의 회전, 조명, 표정변화 등의 영상정보가 취득되지 않으면 인식률이 매우 저하되는 단점이 있다. 그래서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 방법은 눈 검출 알고리듬, 얼굴의 회전 방향분석, PCA(Principal Component Analysis)로 구성된다. 또한 제한된 영역에서 얼굴을 고속으로 검출하기 위해 RGB컬러공간에서 YCbCr공간으로 변환한다. 얼굴후보 영역에서 다층 상대적인 밝기 맵을 생성하여 얼굴의 기하학적인 구조로부터 얼굴인지를 판별한다. 스테레오 얼굴영상으로부터 거리 및 눈과 입의 깊이 정보를 취득하고, 거리에 따라 확대, 축소, 이동, 회전 등의 정규화를 통해 $92{\times}112$ 크기의 얼굴을 검출한다. 검출된 왼쪽 얼굴영상과 추정된 방향의 차를 PCA로 학습한다. 제안된 방법은 정면에서 최대 95.8%(100cm), 포즈변화에 따라 98.3%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대, 축소와 회전 등의 정확한 정규화로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.