• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.2812-2818
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• 2013

한의학과 대체의학은 그 뛰어난 진단 기술 및 처방과 치료 효과에도 불구하고 선호도에 있어 서양의학에 많이 떨어지고 있는 것이 현 실정이다. 마찬가지로 한의학과 밀접히 연계되어 있는 대체의학도 그 효과에 대한 입증이 과학적으로 규명이 되지 못하고 있는 것이 가장 큰 단점으로 여겨진다. 본 논문에서는 대체의학에서 흔히 사용하는 이침 요법이 실제 인체 장기 기능 강화에 도움이 되는 행위인지를 생체신호를 분석하는 방법 중 얼굴의 피부색 변화를 살펴보는 망진 이론을 적용하여 이를 규명하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 폐 이혈 반사점을 자극한 후의 우측뺨 색상을 측정하여 자극 전과의 비교, 분석 실험을 수행하였다. 또한 검증과 규명을 위해 우선적으로 인체가 폐에 미치는 영향의 분석에 필요한 영상 분석 요소를 파악하였다. 실험 결과, 폐 이혈 반사점 자극에 의해 우측뺨의 a값과 b값이 증가하는 결과가 도출되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.520-528
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• 2015

본 연구는 교수과정에서 교사의 어떤 교수행동이 중요하며 또 그 행동에 대한 자신들의 실행수준은 어느 정도인지에 대한 예비교사들의 인식을 살펴보았다. 이를 위해, 89명의 예비교사들로 하여금 모의수업을 진행하고 동료들의 모의수업을 서로 관찰하게 한 후, 교수행동특성들에 대한 중요도와 실행도를 평정하도록 하였다. 그 결과, 예비교사들은 수업진행 영역을 가장 중요하게 인식했으며, 자신들의 실행수준도 수업진행이 가장 높은 것으로 나타났다. 그 다음은 수업구성, 언어적 표현의 순으로 중요도와 실행도가 높게 나타났으며, 몸동작 및 복장과 얼굴표정 및 시선 영역은 중요도와 실행도가 상대적으로 낮게 나타났다. 개별 특성에서는 교수내용의 숙지, 교사의 열의, 학생들과의 상호작용 등을 중요하게 생각하는 반면, 미소, 얼굴표정, 목소리의 변화 구사 등은 상대적으로 덜 중요하게 여기는 것으로 나타났다. 중요도와 실행도 점수 차이의 통계적 유의성을 검증하기 위해 t검정을 실시한 결과, 5개 영역 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 향후 개선노력을 집중해야 할 특성으로는 자연스러운 언어표현, 시선 처리, 학생들과의 눈맞춤, 수업시간 조절, 주요내용의 부각이 도출되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.81-87
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• 2012

현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.632-639
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• 2007

본 논문에서는 얼굴, 지문 등의 생체특징을 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛을 이용하여 워터마크 삽입위치를 결정하고 배경영상의 특성을 고려한 적응적 가중치설정방법에 의해 워터마크를 효과적으로 은닉하였다. 은닉된 워터마크 데이터는 워터마크가 삽입된 영상에 웨이블렛 역변환을 적용하여 효과적으로 생체특징을 추출한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 워터마크 데이터인 생체특징의 은닉 전과 후의 특성분석과 워터마크 알고리즘이 생체 인식시스템에 미치는 영향을 평가하였다. 워터마킹 알고리즘을 적용하여 얼굴과 지문으로 구성된 다중생체 인식실험을 한 결과 인식률이 98.67%로 나타났다. 이로부터 제안된 방법은 효과적으로 생체정보를 은닉하고 생체인식률의 저하 없이 효과적으로 생체정보를 보호할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 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.

• 인지과학
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• 제14권1호
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• pp.41-50
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• 2003

내적상태 쾌 및 각성 차원에 근거한 표정 합성 시스템의 성능을 검증하고 이 시스템을 효과적으로 사용할 수 있는 인터페이스를 제안하였다. 우선 내적상태의 기저 구조에 대하여 차원모형을 가정한 것이 적절한가를 확인하고자 하였다. 이를 위해 평정자들로 하여금 차원 축 상의 17가지 표정들을 비교하도록 하였다. 참가자들의 비교 판단 결과로부터 시스템의 기본 가정에 대한 타당성이 확보되었다. 다음으로 시스템의 성능을 검증하기 위해 대표 표정 21가지를 선정하고 평정자들로 하여금 이들의 유사성을 판단하도록 하였다. 평균 유사성 평정값을 대상으로 다차원분석을 실시한 결과, 시스템의 성능이 신뢰로운 수준임을 확인하였다. 마지막으로 시스템 사용을 위한 최적의 조건을 찾기 위해 좌표평면 및 슬라이드바의 두 가지 방법으로 설계된 인터페이스들의 효율성을 비교하였다. 사용자들로 하여금 각각의 방식으로 25가지 특정 내적상태의 표정들을 직접 구현해보도록 하였다. 이들의 구현 결과들을 비교, 분석한 결과 내적상태 차원에 기반하여 표정을 합성하는 경우 좌표평면에서의 위치를 제시하는 입력 방법이 더 안정적인 것으로 확인되었다.

• 감성과학
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• 제23권3호
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• pp.47-62
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• 2020

뱀 탐지 이론은 영장류가 천적인 뱀과 경쟁하면서 뱀을 효과적으로 탐지할 수 있는 시각 체계를 갖추게 되었다고 설명한다. 구체적인 가설 중 하나는 먼지세포 중심의 피질하 시각 경로가 사람으로 하여금 심적 자원을 사용하지 않고서도 자동적으로 뱀의 위협을 탐지할 수 있게 한다는 것이다. 이에 본 연구는 뱀 영상에 대한 인간 참가자의 반응을 공포 표정의 얼굴 및 꽃에 대한 반응과 비교함으로써 뱀 탐지 이론의 가정들을 검토하였다. 참가자들은 원본 영상을 관찰하거나, 원본 영상에서 색상, 밝기와 대비, 공간주파수 에너지 차이를 제거한 변환 영상을 관찰하였다. 실험 1의 참가자들은 각 영상에 대한 정서가와 각성 유발 정도를 평정하였고, 실험 2의 참가자들은 연속점멸억제 절차에서 표적 자극을 탐지하였다. 그 결과, 뱀에 대한 반응은 시각 요인의 영향을 가장 크게 받았다. 영상들의 시각적 차이를 제거했을 때, 뱀 영상은 덜 부정적이고 각성을 덜 유발하며 연속점멸억제에서 느리게 탈출하였다. 그에 비해, 다른 범주에 대한 반응은 영상 변환의 영향을 덜 받았다. 특히, 공포 표정의 얼굴은 일관적으로 영상 조건에 상관없이 위협적인 대상으로 평정되었으며 빠르게 탐지되었다. 또한, 실험 1에서 측정한 각성 평정의 변화량과 실험 2에서 측정한 연속점멸억제 탈출 시간의 변화량이 부적 상관을 보였다. 영상 변환 후 각성 평정 점수가 많이 감소한 뱀 영상일수록 탐지반응시간이 증가하였다. 이러한 결과는 뱀이 인간 관찰자의 위협 탐지 반응에 미치는 영향이 공포 표정의 얼굴에 비해 제한적이며, 연속점멸억제 탈출 반응과 의식적 평정 반응이 처리 기제를 공유할 가능성을 시사한다. 결론적으로 본 연구는 인간의 뱀 탐지가 무의식적 피질하 시각 경로의 산물이라는 가정에 의문을 제기한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권10호
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• pp.600-607
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• 2008

이 논문은 방향성 2차원 타원형 필터(Multiple Oriented 2D Elliptical Filters;MO2DEFs)를 사용하여 스테레오 영상으로부터 포즈에 강인한 사람 검출을 제안한다. 기존의 물체 지향 크기 적응 필터(Object Oriented Scale Adaptive Filter;OOSAF)는 정면을 보고 있는 사람만을 검출하는 단점을 지니고 있는데 반해 제안한 방향성 2차원 타원형 필터는 사람의 크기나 포즈에 관계없이 사람을 검출하고 추적한다. 2D 공간-깊이 히스토그램에 특정 각도로 향하는 4개의 2차원 타원형 필터들을 적용하고, 필터링 된 히스토그램에서 임계값을 통해서 사람을 검출한 다음, MO2D2EFs 중 승적 결과가 가장 큰 2차원 타원형 필터의 방향을 사람의 방향으로 판단한다. 사람 후보들은 얼굴을 검출하거나 검출된 사람의 선택된 방향의 머리-어께 형태를 정합함으로서 검증한다. 실험 결과는 (1) 포즈 각도 예측의 정확도는 약 88%이고, (2) 제안한 MO2DEFs를 사용한 사람 검출의 성능이 OOSAF를 사용한 사람 검출의 성능보다 $15{\sim}20%$만큼 향상되었으며, 특히 정면이 아닌 사람의 경우에 더 향상이 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1459-1466
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• 2015

잠금화면은 현대인들이 모바일 플랫폼에서 가장 자주 대면하는 인터페이스 중 하나이다. 조사에 따르면 스마트폰 사용자들은 일일 평균 150번 잠금해제를 수행하지만[1], 패턴인식, 비밀번호와 같은 잠금화면 인터페이스등은 보안 및 인증의 목적을 제외하곤 별 다른 이익을 제공하지 못하는 것이 현 실정이다. 본 논문에서는 보안용도의 기존 잠금화면을 전방 카메라를 활용한 얼굴 및 표정인식 어플리케이션으로 대체하여 표정 데이터를 수집한 뒤 실시간 표정 및 감정 변화 피드백을 제공하는 인터페이스를 제시한다. 본 연구에선 Quantified Lockscreen 어플리케이션을 통한 실험을 통해 1) 잠금화면을 활용한 비침습적인 인터페이스를 통해 연속적인 표정데이터 획득과 감정패턴을 분석할 수 있는 것을 검증했으며 2) 개인화된 학습 및 분석으로 표정인식 및 감정 검출의 정확도를 개선하였으며 3) 표정으로부터 추론된 감정 데이터의 타당성을 강화하기 위한 양괄식 검증기법을 도입하여 감정 검출의 다중채널 및 다중입력 방법론의 가능성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.243-248
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• 2014

본 논문에서는 사람 얼굴의 표정을 인식하기 위하여 판단 요소를 선정하고 판단 요소의 변화 상태를 파악하여 표정을 인식하는 방법을 제안한다. 판단 요소를 선정하기 위하여 이미지 영역 분할 방법을 사용하며, 판단 요소의 변화율을 이용하여 표정을 판단한다. 표정을 판단하기 위하여 90명의 표정을 데이터베이스화하여 비교하였고, 4개의 표정(웃음, 화남, 짜증, 슬픔)을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 실시하여 판단 요소 검출 성공률과 표정 인식률을 통해 검증한다.