Korean Federation of Science and Technology Societies
The Science & Technology
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v.27
no.3
s.298
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pp.39-67
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1994
키 1m65cm, 몸은 마리린 먼로형, 어깨는 팔등신, 얼굴은 항상 웃음이 깃들여 있고 두툼한 입술, 오똑한 코, 눈은 샛별처럼 빛나게, 마음씨 착하고 인자하며 한남편만 섬기게, 물론 머리는 수재급으로ㅡ.세상의 모든 여성은 미스인터내셔널급, 남성도 마찬가지. 인간의 계속적인 개조는 신과 같은 슈퍼맨을 탄생케 할는지 모른다. 그러나 이는 유전공학에 거는 먼 인류의 꿈이다. 하지만 21세기에는 유전공학산업이 오늘의 전자산업에 버금갈 큰 산업이 될 것은 틀림없다. 이에 따라 세계는 유전공학연구에 큰 돈을 쏟고 있다. 유전공학이란 무엇인가. 유전공학의 정체에서 핵심기술의 응용, 나아가서 인간복제의 가능성과 이에 따른 역기능 등을 총정리해 본다.
Recently, it has been reported that morphologically and genetically different two Siberian roe deer (Capreolus pygargus, Pallas, 1771), in Mainland and in Jeju island. Until now, this roe deer has not been clearly taxonomy of Siberian roe deer in Korean peninsula. So, the aim of this study was to compare the skull morphometrics of mainland and Jeju roe deer to obtain more information on the species status of C. pygargus and study the distribution of roe deer subspecies in this region. A total of 50 skulls of adult roe deer was compared and analyzed. The maximum skull length, condylo-basal length, basilar length, maximum skull width, cheek-bone width, interorbital width, rostrum length, length of upper tooth row from the Siberian roe deer in Jeju island were significantly smaller than those of the deer in mainland. Length of the skull was the principal factor of interpopulational variability in roe deer. Variation was not distributed along latitude, longitude, or elevation, but those factors did influence the variation through effects on primary production, which in turn caused isolated differences in skull morphology apparently related to types of forage selected by roe deer in various geographic areas. According to the analysis results of the skull characters, Mainland roe deer was more similar to C. p. tianschanicus which is a subspecies of Siberian roe deer. In addition, Jeju roe deer showed distinct differences compared to European roe deer, 3 subspecies of Siberian roe deer, so it appeared that they could be a unique native species inhabited only in Jeju Island. Because Siberian roe deer in Jeju Island can be classified at subspecies level in this study.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.5
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pp.722-727
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2010
This paper is presented to study simplification of face image using cubic spline interpolation for a business card with 2D barcode. People often forget business card's owner because business cards don't be included a face picture generally. To solve such problem, many applications have be developed through mobile devices, Internet and so on. But they couldn't caught up with value of existing business card mad by paper. Hence, some methods which can put information on business card using 1D or 2D barcode had suggested. but they couldn't include information like face image or company logo image which have too much data. Therefore, we study the simplification method of face image to encode from a face image to 2D barcode. The simplification method using spline curves defined by feature points which we dotted on face, ears, hair, eyebrows, nose, lips, neck, etc.. on a face area. for experiment, we see real face image and simplified face image made by proposed method after we automatically extract face watch through camera. In experimental results, data of simplified face image was reduced as small as it can be expressed by 2D barcode, and confirmed that it can effectively express features.
In this paper, we investigated the implementation of a hairstyle recommendation system based on big data and deepfake technology. The proposed hairstyle recommendation system recognizes the facial shapes based on the user's photo (image). Facial shapes are classified into oval, round, and square shapes, and hairstyles that suit each facial shape are synthesized using deepfake technology and provided as videos. Hairstyles are recommended based on big data by applying the latest trends and styles that suit the facial shape. With the image segmentation map and the Motion Supervised Co-Part Segmentation algorithm, it is possible to synthesize elements between images belonging to the same category (such as hair, face, etc.). Next, the synthesized image with the hairstyle and a pre-defined video are applied to the Motion Representations for Articulated Animation algorithm to generate a video animation. The proposed system is expected to be used in various aspects of the beauty industry, including virtual fitting and other related areas. In future research, we plan to study the development of a smart mirror that recommends hairstyles and incorporates features such as Internet of Things (IoT) functionality.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.5
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pp.57-64
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2004
We proposed the eye gaze tracking system under natural head movements, which consists of one narrow-view field CCD camera, two mirrors which of reflective angles are controlled and active infra-red illumination. The mirrors' angles were computed by geometric and linear algebra calculations to put the pupil images on the optical axis of the camera. Our system allowed the subjects head to move 90cm horizontally and 60cm vertically, and the spatial resolutions were about 6$^{\circ}$ and 7$^{\circ}$, respectively. The frame rate for estimating gaze points was 10~15 frames/sec. As gaze mapping function, we used the hierarchical generalized regression neural networks (H-GRNN) based on the two-pass GRNN. The gaze accuracy showed 94% by H-GRNN improved 9% more than 85% of GRNN even though the head or face was a little rotated. Our system does not have a high spatial gaze resolution, but it allows natural head movements, robust and accurate gaze tracking. In addition there is no need to re-calibrate the system when subjects are changed.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.4
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pp.9-18
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2011
In this paper, we propose a method which recognizes human activity using model-based gaze direction estimation in an indoor environment. The method consists of two steps. First, we detect a head region and estimate its gaze direction as prior information in the human activity recognition. We use color and shape information for the detection of head region and use Bayesian Network model representing relationships between a head and a face for the estimation of gaze direction. Second, we recognize event and scenario describing the human activity. We use change of human state for the event recognition and use a rule-based method with combination of events and some constraints. We define 4 types of scenarios related to the gaze direction. We show performance of the gaze direction estimation and human activity recognition with results of experiments.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.4
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pp.93-101
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2004
A face boundary can be approximated by an ellipse with five-dimensional parameters. This property allows an ellipse detection algorithm to be adapted to detecting faces. However, the construction of a huge five-dimensional parameter space for a Hough transform is quite unpractical. Accordingly, we Propose a selectively attentional Hough transform method for detecting faces from a symmetric contour in an image. The idea is based on the use of a constant aspect ratio for a face, gradient information, and scan-line-based orientation decomposition, thereby allowing a 5-dimensional problem to be decomposed into a two-dimensional one to compute a center with a specific orientation and an one-dimensional one to estimate a short axis. In addition, a two-point selection constraint using geometric and gradient information is also employed to increase the speed and cope with a cluttered background. After detecting candidate face regions using the proposed Hough transform, a multi-layer perceptron verifier is adopted to reject false positives. The proposed method was found to be relatively fast and promising.
In this paper, we propose a new technique of image based rendering(IBR) for the pose transformation of a face by using only a frontal face image and its mesh without a three-dimensional model. To substitute the 3D geometric model, first, we make up a standard mesh set of a certain person for several face sides ; front. left, right, half-left and half-right sides. For the given person, we compose only the frontal mesh of the frontal face image to be transformed. The other mesh is automatically generated based on the standard mesh set. And then, the frontal face image is geometrically transformed to give different view by using Invertible Meshwarp Algorithm, which is improved to tolerate the overlap or inversion of neighbor vertexes in the mesh. The same warping algorithm is used to generate the opening or closing effect of both eyes and a mouth. To evaluate the transformation performance, we capture dynamic images from 10 persons rotating their heads horizontally. And we measure the location error of 14 main features between the corresponding original and transformed facial images. That is, the average difference is calculated between the distances from the center of both eyes to each feature point for the corresponding original and transformed images. As a result, the average error in feature location is about 7.0% of the distance from the center of both eyes to the center of a mouth.
We propose a stylized facial illustration method that expresses important features of a target highly abstractly but effectively from a human facial picture. Our method first detects facial components such as eyes and their associated regions from an input image, and then uses the detected results to render a stylized portrait. Our illustration method mainly consists of two key components and additional components: a tonal illustration component to draw simple tones, a line illustration component to draw a set of lines, and additional illustration components for hair, clothes. etc. The illustration part of the proposed method aims at illustrating features of a target effectively in a highly abstracted way like hand-drawn paintings. In order to achieve this goal, our method adopts an oriental black-ink painting style, which expresses objects effectively with empty spaces and simple expressions such as abstracted lines.
It is well known that the tracking a certain person is a vary needed technic in the humanoid robot. In robot technic, we should consider three aspects that is cloth color matching, face recognition and motion analysis. Because a robot technic use some sensors, it is many different with the robot technic to track a certain person through the CCTV images. A system speed should be fast in CCTV images, hence we must have small calculation numbers. We need the statistical variable for color matching and we adapt the eigen-face for face recognition to speed up the system. In this situation, motion analysis have to added for the propose of the efficient detecting system. But, in many motion analysis systems, the speed and the recognition rate is low because the system operates on the all image area. In this paper, we use the moving energy only on the face area which is searched when the face recognition is processed, since the moving energy has low calculation numbers. When the proposed algorithm has been compared with Girondel, V. et al's method for experiment, we obtained same recognition rate as Girondel, V., the speed of the proposed algorithm was the more faster. When the LDA has been used, the speed was same and the recognition rate was better than Girondel, V.'s method, consequently the proposed algorithm is more efficient for tracking a certain person.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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