• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.649-651
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• 2008

상황인식 컴퓨팅 기술은 넓게 보면 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 일부분으로 볼 수 있다. 그러나 상황인식 컴퓨팅 기술의 적용측면에 대한 접근 방법이 유비쿼터스 컴퓨팅과는 다르다고 할 수 있다. 지금까지 연구된 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 CM-FEIP의 구조를 제안한다. CM-FEIP의 가상공간 모델링은 상황 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 얼굴표정의 인식기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하고, 무표정일 경우에는 여러 가지 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 이용한다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하여 객체의 감성을 표현하고, 감성추론 엔진은 Jena를 사용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.130-131
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• 2009

얼굴 영역 검출은 얼굴 인식, 얼굴 복원 등 산업 및 학술 여러 분야에 걸쳐 사용되는 기술이다. 고속의 얼굴 영역 검출을 위하여 고성능 하드웨어를 사용하거나 고속 알고리즘을 사용하는데, 본 논문에서는 GPU 기반 프로그래밍 기법인 CUDA를 이용하여 고속 얼굴 영역 검출 시스템을 구현하였다. 기존의 얼굴 영역 검출 시스템은 처리 속도의 한계로 인해 고속의 검출이 어려웠을 뿐 아니라 고속으로 동작하도록 하려면 고가의 시스템 부품을 사용하여야 하므로 사용자에게 부담을 안겨주었다. 그러나 nVidia 등 그래픽 칩셋 제조업체들이 속속 내놓고 있는 GPGPU 기술을 이용하여 얼굴 영역 검출 시스템을 구현할 경우 보다 저렴한 가격에 보다 뛰어난 성능을 가질 수 있도록 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 범용 GPU 사용 기술 중 하나인 nVidia의 CUDA를 이용하여 얼굴 검출 시스템을 구현하였다. 실험 결과 GPU 기반 시스템은 CPU 기반 시스템보다 고속으로 검출이 가능함을 확인하였다. 제안하는 방법은 nVidia 그래픽 카드가 설치된 시스템에서 고속의 감시카메라 서버 등으로 적용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.551-554
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• 2003

본 논문은 얼굴 인식을 위한 전 처리 기술인 통계적인 색 정보를 이용한 얼굴영역 추출 방법에 대해서 제안한다. 얼굴 영역 추출은 방향성에 무관하고 빠르게 선택 될 수 있는 색상정보 즉, 사람의 피부색을 이용한다. 처리과정은 RGB 색 공간을 HSI로 변환하여 영상의 휘도 성분을 정규화하고 노이즈를 제거하기 위해 가우시안 필터를 이용하여 평활화 과정을 수행한다. 이와 같이 처리된 영상을 통해 피부색을 검출하여 피부색에 해당되는 화소값이 가장 큰 군락을 형성하고 있는 부분을 얼굴영역으로 인지하고 이를 근거로 영역을 추출한다. 제안된 방법을 통해 실험한 결과 얼굴인식에 적합한 얼굴 영역을 추출해 내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.580-581
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• 2020

얼굴을 이용한 신원인식 방법은 높은 사용 편의성과 보편성 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 타인의 얼굴 사진이나 테블릿 PC 를 통한 얼굴 동영상 재생과 같은 손쉬운 방법을 통한 얼굴 스푸핑 공격 사례가 다수 보고되고 있다. 하지만 기존의 영상의 텍스처 특징을 활용한 방법은 영상의 초점 상태에 취약하고 기계학습에 사용된 데이터에 의존적이다. 따라서 보다 강력한 스푸핑 탐지 기술이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 각도와 거리 편차 요소를 포함하는 자체 구축 DB 와 DenseNet 을 활용한 딥러닝 기반의 위조 얼굴 검출 기술을 연구했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.506-509
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• 2010

본 논문에서는 지문과 얼굴정보를 이용한 다중 바이오인식 기술(Multi-modal Biometric Technology)을 이용한 운전면허학원 근태관리 시스템 구현에 대해 논한다. 지문인식은 Neurotechnology사의 Free Fingerprint Verification SDK를 사용하였으며, 얼굴인식은 얼굴검출 단계에 Adaboost, 특징추출 단계에 Gabor Wavelet Transform을 이용하였다. 마지막 단계인 인식단계는 두 특징벡터 간의 유클리디언 거리를 이용한다. 두 바이오정보를 통한 인증(Verification)의 결정여부는 AND규칙을 이용하여 두 가지의 바이오정보 인증과정을 모두 통과하여야만 최종 인증확인이 되도록 구현하였다. 성능테스트는 10명의 적은 테스트 집합을 이용하였으며 지문과 얼굴정보를 각각 이용하였을 때보다 두 정보를 결합하였을 때 더 나은 인식률을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.29-32
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• 2007

최근 영상 처리 기술이 발달함에 따라 다양한 응용시스템에 영상 처리 기술을 접목하려는 시도가 나타나고 있다. 특히 영상 내의 얼굴을 객체로 다루는 인식 기술의 발전으로 얼굴 정보를 이용한 기술의 응용 분야는 게임 및 카메라 둥 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 오프라인 회의 보조 시스템에서 화자를 구분하기 위한 기법을 제시한다. 제안된 기법은 얼굴 객체 정보에서 화자 구별을 위한 특징 값을 제시하고, 이를 이용하여 얻어진 입 주변 엣지(Edge)를 이루는 픽셀들의 분산 값으로 화자 여부를 판단한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.17-20
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• 2007

본 논문은 차량 내부에서 정면의 얼굴 뿐 아니라, 측면의 얼굴도 효과적으로 추출하기 위해 다시점의 Haar-like 특징을 결합하여 사용하는 방법을 개발하여 적용하였고, 얼굴의 위치변화에 비교적 강건한 HMM(Hidden Markov Model)기반의 얼굴 인식을 사용하며, 또한 다양한 얼굴자세, 조명환경 등의 다중 얼굴 자료를 기반으로 하는 다시점 얼굴 DB의 학습을 통해 보다 강건하게 얼굴을 인식할 수 있도록 개선하였다. PC를 통해 운전자의 얼굴이 정상적으로 인식되면 자동으로 시동모듈을 제어하여 시동을 걸어줌으로써 운전자의 편리성을 향상할 수 있고 운전자가 아닌 자가 운전석에 착선한 경우에는 획득된 운전자의 얼굴영상 부분을 원격단말기로 전송하여 운전자 또는 경찰이 이를 이용하여 도난을 방지할 수 있는 조치를 취할 수 있도록 지원한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.201-204
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• 2005

동영상에서 얼굴을 인식하는 기술은 Eigen-Face를 이용하는 방법, 템플릿을 이용하는 방법 등과 같이 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 하지만 이들 기법들이 모두 동영상에서 얼굴영역을 검출했을지는 모르지만 얼굴영역이 영상에서 차지하는 위치와 크기를 일정하게 제한하고 있다. 그 중에서 입력되는 영상이 촬영 도구로부터 제한된 거리에서 촬영되어 얻어 지거나 실험을 통해 얻어진 영상을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 하지만 실제 다양한 응용분야에서 얼굴영역 검출 기술을 이용하기 위해서는 이러한 제한된 입력 영상뿐만이 아니라 어떠한 환경에서의 입력 영상에서도 얼굴영역을 검출할 수 있어야 한다. 본 논문은 근거리뿐만이 아니라 원거리에서 획득한 영상에서도 얼굴영역을 검출할 수 있으며, 얼굴의 특징 추출과 예측기법을 통하여 보다 향상된 얼굴영역 검출을 할 수 있다. 움직임 정보와 얼굴색상정보를 이용하여 8x8블록을 만들고 이런 블록 정보들을 특정한 규칙에 적용함으로써 얼굴영역을 후보를 검출하게 된다. 그리고 후보 얼굴영역의 고유한 특징들을 추출하고 칼만 필터를 적용한 예측기법을 통하여 얼굴영역 판단하게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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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.

• 인지과학
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• 제23권3호
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• pp.389-408
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• 2012

감각적 경험을 언어로 기술하면 그 경험에 관한 감각적 기억이 저하되는데, 이러한 현상을 일컬어 언어 장막(verbal overshadowing) 효과라고 한다. Schooler(2002)[1]는 언어화로 인해 정보처리 방식이 전역적 처리에서 국지적 처리로 전환되기 때문에 언어 장막이 발생한다고 제안하였다. 본 연구에서는 이러한 정보처리의 전환이 실제로 일어나는가를 검증하고자 얼굴 자극에 대한 기억을 요구하고 이를 토대로 언어적 묘사를 한 직후에 전역 처리와 국지 처리를 비교할 수 있는 Navon 과제를 실시하였다. 얼굴 재인 과제에서는 참가자들에게 외워야 하는 얼굴을 제시한 후 그 얼굴에 대한 언어화를 요구하였으며, 얼굴 재인 과제를 수행한 직후에 Navon 과제를 수행하도록 하였다. 그 결과, 얼굴 재인 과제에서는 언어화를 한 묘사 집단에서 언어화를 하지 않은 통제 집단보다 낮은 재인률을 보이는 언어 장막 효과가 나타났다. Navon 과제에서는 통제 집단이 전역수준의 정보가 국지 수준의 정보보다 우세하게 처리되는 전역 선행성(global precedence)을 보인 반면에, 묘사 집단은 전역 수준의 정보보다 국지 수준의 정보를 더 우세하게 처리하는 국지 선행성을 보였다. 이는 얼굴을 언어화함으로써 정보처리의 방식이 전역적인 방향에서 국지적인 방향으로 전환되고, 그 결과로서 얼굴에 대한 재인이 손상된 것임을 시사한다.