• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.53-56
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 인식을 위해 제작된 임베디드 단말기와 모바일 환경에서 사용할 수 있는 안드로이드용 애플리케이션을 구현하여 얼굴 인식용 임베디드 단말기를 이용한 출석관리 시스템을 설계 및 제작하였다. 현재 진행중인 이 연구는 특수 기능을 위해 제작된 임베디드 단말기와 스마트폰에 장착되어 있는 카메라를 이용하여 얼굴을 촬영하고, 촬영된 사진을 PC 서버를 통하여 기존 데이터에 등록된 사람인지 아닌지를 판별하는 시스템이다. 이 시스템을 이용하여 인증 불가시 대리인증이나 결석 여부를 판별할 수 있는 출석관리뿐만 아니라, 근태관리 시스템으로도 사용하는 것을 목표로 하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.486-489
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• 2020

본 설계는 얼굴과 눈을 인식한 후, 시선추적을 통해 마우스와 눈동자의 움직임을 연결하여 메뉴를 주문하는 기술이다. 시선추적을 통해 키오스크를 터치하지 않아도 메뉴를 간편하게 주문할 수 있고, 얼굴인식을 이용해 자신의 최근 주문기록을 확인하여 쉽고 빠르게 메뉴를 주문할 수 있다. 얼굴이 등록되어있지 않은 새로운 사용자는 안드로이드 앱을 이용하여 사진과 메뉴를 선택하여 장바구니에 담아 주문 시간을 단축할 수 있어 바쁜 현대인들에게 편리함을 제공할 수 있도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.229-230
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• 2024

최근 드론으로 극한 환경에서 범죄 수배자 및 실종자를 탐색하는 시도가 활발하다. 이때 생체 인증 기술인 얼굴 인증 기술을 사용하면 탐색 효율이 높아지지만, 암호화되지 않은 인증 프로토콜 적용 시 생체 정보 유출의 위험이 있다. 본 논문에서는 드론이 수집한 얼굴 이미지 템플릿을 암호화하여 안전하게 인증할 수 있는 효율적인 생체 인증 프레임워크인 DF-PPHDM(Privacy-Preserving Hamming Distance biometric Matching for Drone-collected Facial images)을 제안한다. 수집된 얼굴 이미지는 암호문 형태로 서버에 전달되며 서버는 기존 등록된 암호화된 템플릿과의 Hamming distance 분석을 통해 검증한다. 제안한 DF-PPHDM을 RaspberryPI 4B 환경에서 직접 실험하여 분석한 결과, 한정된 리소스를 소유한 드론에서 효율적인 구현이 가능하며, 인증 단계에서 7.83~155.03 ㎲ (microseconds)가 소요된다는 것을 입증하였다. 더불어 서버는 드론이 전송한 암호문으로부터 생체 정보를 복구할 수 없으므로 프라이버시 침해 문제를 예방할 수 있다. 향후 DF-PPHDM에 AI(Artificial Intelligence)를 결합하여 자동화 기능을 추가하고 코드 최적화를 통해 성능을 향상시킬 예정이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.168-173
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• 2012

This paper presents a new human identification algorithm using partial features of the uncovered portion of face when a person wears a mask. After the face area is detected, the feature is extracted from the eye area above the mask. The identification process is performed by comparing the acquired one with the registered features. For extracting features SIFT(scale invariant feature transform) algorithm is used. The extracted features are independent of brightness and size- and rotation-invariant for the image. The experiment results show the effectiveness of the suggested algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.394-397
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• 2018

휴대폰을 개인마다 보유할 정도로 보편화하고 무선 네트워크 기술이 발전하면서 대학가에서 출결관리를 자동화하려는 바람이 불고 있다. 이는 이전의 출결시스템의 결점인 출결 확인 시간을 줄이기 위한 것이다. 그러나 자동화된 스마트 출결시스템에 허점이 많아 출결 정보에 대한 신빙성과 공정성에 문제가 발생하고 있고, 그에 대한 대책이 없는 것이 현재 상황이다. 이번 연구는 얼굴인식을 이용한 스마트 출석 체크 프로그램이다. 수업에서 사진을 찍으면 AWS Recognition 기술을 활용해 얼굴을 인식하여 Django web sever로 보내고 그 얼굴과 학사 시스템에 등록되어있는 학생의 사진을 비교하여 어떤 인물인지 파악한다. 비교한 인물이 일정 유사율을 넘었을 경우 그 학생의 얼굴 사진을 학습, 계속해서 서버 안에 있는 같은 인물 파일에 넣어서 유사율을 높이는 식으로 진행된다. 그렇게 하여 스마트 출결시스템의 목적에 맞게 출결 확인 시간을 대폭 줄일 것이고, 부정적인 방법으로 출석할 수 있는 방법을 없애 기존의 시스템에 없던 신빙성과 공정성을 확립할 것이다. 또한, 어플리케이션을 통해 학생의 경우 언제 어디서든지 자신의 출결 상황을 확인할 수 있고, 교수님 또한 손쉽게 학생들의 출결을 관리할 수 있도록 하였다. 최종적으로 무결성이 확보된 정확한 출결 정보를 자동으로 데이터화하여 이용자와 관리자의 편의를 보장할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.299-301
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• 2005

본 연구는 생체정보를 이용하여 개인을 인증하고 확인하기 위한 방법으로 기존 단일 생체인식 기법의 단점을 보완하기 위해 홍채와 얼굴을 이용한 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구하였다. 중국 홍채 데이터베이스 CASIA(Chinese Academy of Science)에 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 특징벡터를 획득하였으며, FERET(FERET(Face Recognition Technology) 얼굴영상데이터를 사용하여 FERET 연구에서 매우 우수한 성능을 보인 EBGM알고리듬으로 특징벡터를 획득하였다. 이로부터 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화 과정을 시도해 보았으며, 등록자와 침입자를 구분하기 위한 Fusion Algorithm으로 Bayesian Classifier, Support vector machine, Fisher's linear discriminant를 사용하였다. 또한, 널리 사용되는 방법 중 Weighted Summation을 이용하여 다중생체인식의 성능을 비교해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.662-665
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• 2013

다양한 네트워크 단말기와 서버로 이루어져 있는 분산 네트워크 환경에서 사용자의 단말기 단에 대규모로 등록된 사용자의 얼굴을 인식하는 시스템의 요구는 빠르게 증가하고 있다. 우리는 기존의 PCA(Principle Component Analysis) 알고리즘을 분석하여, 알고리즘의 특정 부분을 단말기와 서버로 적절하게 분산시켰다. 이를 바탕으로 다양한 네트워크 환경에 적합한 얼굴인식 시스템 모델을 제시하였다. 제안된 모델의 유용성은 실험을 통해 보이고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.255-257
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• 2020

본 논문에서는 기존의 전자 출결을 위한 시스템들이 학생들의 스마트폰 사용을 기반으로 하고 있다는 문제들을 해결하기 위하여 사전등록을 통한 얼굴인식 인공지능을 활용한 전자 출결 관리 시스템인 <반달>을 소개한다. 본 논문에서는 얼굴인식 인공지능을 통한 식별 및 애플리케이션을 통한 출결 사항 확인과 수정기능을 포함하여 통합적인 출결 관리를 가능하게 하였다. 학생들 개개인 스마트폰의 소지를 필수로 요구하지 않아 제약이 적은 라즈베리파이와 데이터베이스를 사용한 설치형 출결 관리 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.649-654
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• 2005

In this paper, we describe an implementation of real-time face recognition system under ubiquitous computing environments. First, face image is captured by PDA with CMOS camera and then this image with user n and name is transmitted via WLAN(Wireless LAN) to the server and finally PDA receives verification result from the server The proposed system consists of server and client parts. Server uses PCA and LDA algorithm which calculates eigenvector and eigenvalue matrices using the face images from the PDA at enrollment process. And then, it sends recognition result using Euclidean distance at verification process. Here, captured image is first compressed by the wave- let transform and sent as JPG format for real-time processing. Implemented system makes an improvement of the speed and performance by comparing Euclidean distance with previously calculated eigenvector and eignevalue matrices in the learning process.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.59-62
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• 2016

본 논문에서는 실종자 데이터베이스에 등록된 실종자에 대한 색인으로 텍스트 기반의 통제 색인만을 사용할 때 발생하는 문제점에 대한 해결책을 다룬다. 기존 실종자를 등록할 때 함께 등록하게 되는 실종자에 대한 이미지는 정형화 할 수 없어 실종자 조회에 사용될 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고자 OpenCV와 TensorFlow 를 이용하여 영상의 유사도를 추출함으로써 실종자의 이미지를 정형화시켜 유의미한 정보로 변경하여 사용하고자 하는 방법을 제안한다.