• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.685-686
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• 2015

최근 감성ICT산업은 성숙기 IT산업을 새롭게 도약시킬 핵심 산업으로 인식되면서 관련 산업계의 주목을 받고 있으며 다양한 분야에 접목되고 있다. 특히, 인간표정을 인식하는 IT기술은 사회적 측면에서 인간중심의 미래생활 패러다임의 변화가 감성이해를 통한 사용자 친화적 솔루션으로 발전하고 있다. 효율적인 경영을 위해 기업은 고객의 요구사항을 정확히 파악하는 것이 중요한데 본 연구에서는 이러한 감성ICT 기술을 이용한 새로운 커뮤니케이션의 사례로서 고객의 감정 중에 특히 얼굴표정을 파악하여 고객중심의 맞춤형 서비스 기능을 제공할 수 있도록 얼굴표정에 의해 호감도를 특정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이것은 기존의 7개 표정인식 알고리즘을 이용하여 고객만족도를 특정할 수 있도록 한 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.479-482
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• 2011

얼굴인식의 인식률 향상과 계산량을 줄이기 위한 방법으로 Curvelet 변환과 (2D)$^2$PCA(Two directional two-dimensional PCA) 를 통한 특징추출 및 차원축소 방법을 제안한다. 기존의 Wavelet 변환과 PCA 를 통한 기법들이 소개되어 인식률 향상을 이끌어 냈다. 그런데 Curvelet Transform 은 곡선의 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 장점이 있고, (2D)$^2$PCA 는 PCA 에 비해 계산량이 적은 장점이 있기 때문에 이를 이용하여 인식률과 처리성능 측면에서 개선된 결과를 얻고자 한다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.9-13
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• 2015

ICT 발달로 인해 면대면이 아닌 온라인 상에서 상대방의 신원을 확인하는 사용자인증 필요성이 증가하고 있다. 사용자인증은 보안의 기본으로 여러 분야에서 사용되고 있다. ID기반의 인증은 안전성과 분실 가능성이 많아 보안이 요구되어지는 곳에서는 2개 이상의 인증도구를 사용하게 된다. 최근에 ID나 OTP, SMS 인증보다 생체인증이 신뢰성 등에서 효과적인 측면으로 많이 고려되고 있다. 최근 생체인식 기술을 응용하여 적용되는 분야들이 다양하게 증가함에 따라 생체인식에 대한 적용도 모바일 결제 시스템, 지능형 CCTV, 출입국심사, 출입통제 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 생체인식으로는 지문, 홍체, 망막, 정맥 등에 이어 얼굴인식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 기술의 이해와 기술 동향를 비롯한 국내외 표준화 현황에 대해 알아보고 한다.

• 과학과기술
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• 제33권9호통권376호
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• pp.18-19
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• 2000

새로운 기술과 문명의 출현에는 이로 인한 생활편익과 더불어 다양한 역기능이 수반된다. 이를테면 유전공학은 생명연장의 꿈을 실현시킬 수 있겠지만 인간의 존엄성을 훼손하는 부정적인 측면을 지니고 있다. 오늘날 정보통신기술에 의한 인터넷 역시 지식정보를 무한정 얻을 수 있으나 컴퓨터 바이러스, 사이버 범죄 등으로 피해를 당하기 쉽다. 공업화에 따른 환경오염의 전철을 교훈삼아 정보화 초기부터 다양한 역기능에 미리 대처해야 미래에 발생할 수 있는 사회적 비용을 크게 줄일 수 있다.

• 보일러설비
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• 11호통권142호
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• pp.137-144
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• 2005

과거 우리나라의 부엌은 주부의 노동공간으로 여겨져 왔지만 현대에 와서는 주방의 기능적 측면이 충분히 반영되어 적극적인 서비스 공간으로 인식되고 있다. 또 핵가족 시대의 가족유대를 도모할 수 있는 공간으로 변화하고 있다. 한 가족이라 하더라도 각자 다른 생활패턴을 가지고 있어 가족구성원이 서로 얼굴을 대할 수 있는 시간은 식사시간 정도가 전부일 것이다. 따라서 주방은 조리 휴식 대화의 복합기능을 수행할 수 있는 기능성 편의성 안락함을 지닌 공간이 되고 있다. 최근에는 주방이 식사와 더불어 가족들간의 자연스런 대화를 가능하게 하는 생활중심공간이라고 여겨지고 있으며, 아울러 주방을 하나의 '문화공간'으로 간주하기도 하여 주택의 내부와 조화를 이루는 주방인테리어의 필요성이 대두되고 있다.

• 지능정보연구
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• 제13권2호
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• pp.43-53
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• 2007

e-Learning 시스템은 원격지에 위치하여 학습자의 원격교육 및 멀티미디어 교육을 지원할 수 있는 차세대 교육 기술로 주목받고 있다. 그러나 학습자가 원격지에 위치하기 때문에 학습일탈 여부나 다수의 학습자에 대한 확인이 어려운 문제점을 안고 있어 이러한 문제점들에 대처하기 위하여 실시간 동영상 전달을 통한 학습자의 감시나 실시간 메시지 교환과 같은 대안들이 시도되고 있다. 반면에 이러한 대안들은 학습자의 인권 침해 소지와 다중 사용자의 영상 전달이라는 측면에서 시스템에 커다란 비용을 초래하게 되며, 수시로 전달되는 메시지는 학습의 효과를 반감시킬 수 있다. 따라서 학습자의 상태를 실시간으로 확인하는 동시에 시스템의 비용을 줄일 수 있는 방안으로 얼굴인식기술 기반의 지능형 시스템을 제안하고자 한다. 웹 상에서 이뤄지는 얼굴인식 기반 지능형 e-Learning 시스템은 학습자가 지속적으로 교육에 집중하는 동안 학습자의 얼굴을 이용해 학습일탈 여부를 확인하고, 확인된 학습자의 얼굴 영상은 중앙에서 학습자를 지도하는 교수에게 통보하게 된다. 본 시스템의 실험을 위하여 20명의 학습자와 1명의 교수가 각각 원격지에 위치한 PC를 사용하여 얼굴 등록 및 인식에 참여하였으며, 학습자의 일탈 방지 및 인식 성공을 위한 주의력 향상의 결과를 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.171-176
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• 2019

현대에는 모든 사물, 기기들이 인터넷으로 연결되고 네트워크를 통해 IoT 제품을 쉽게 접하면서 IoT 제품을 사용하고 있다. 사용자들의 편리성을 위하여 원격으로 IoT 제품을 직접 조작하지 않고 자동으로 조작할 수 있다. 사용자들이 IoT 제품을 이용하여 생활의 편리성을 향상하기 위한 다양한 연구개발이 진행되고 있다. 하지만 사용자의 편리성만을 추구하다 보니 보안적인 측면에서는 사용자의 개인정보 노출이 되는 심각한 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 IoT 제품에 무아레 기술을 적용하는 방법을 제안하여 보안의 성능을 향상하고, 무아레 현상 방법인 그림자식 무아레, 영사식 무아레를 이용한 사용자 얼굴 인증으로 IoT 제품의 안전성을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 IoT 제품과 무아레 기술이 적용된 IoT 제품을 비교해 보면 무아레 기술이 적용된 IoT 제품이 보안적인 측면에서 안전하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.79-86
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• 2020

본 논문에서는 비등방성 특징 기반의 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 이용한 효율적인 감성 완화 프레임워크를 제안한다. 감성을 완화시키는 것은 감성 분석만큼이나 중요하며, 사람의 우울함이나 외로움을 자동으로 완화시켜줄 수 있는 프레임워크로써 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)측면에서도 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 1) 마이크로소프트의 Emotion API를 이용하여 얼굴 표정으로부터 변화하는 감정값을 계산하고, 2) 이 감정값의 차이를 이용하여 우울이나 외로움 같은 이상 감정을 인지한다. 3) 마지막으로, 감성 히스토그램과 비등방성 특성을 고려한 감정 메시 기반의 매칭 과정을 거침으로써 사용자에게 완화된 감성이 내포된 이미지들을 제시해준다. 본 논문에서 제안하는 기법은 얼굴 영상을 이용하여 사용자가 쉽게 감성의 변화를 인지하고, 완화된 감성으로 감정을 트레이닝 할 수 있는 시스템이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.291-296
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• 2015

본 논문에서는, 눈 검출에서의 픽셀 선택 방법을 이용한 편향 판별 분석(BDA) 기반의 신뢰 척도를 제안하고 이를 이용하여 hybrid 눈 검출기를 설계한다. 이를 위해 눈 조각 영상에서 먼저 판별 분석에 유용한 픽셀들을 선택하여 부분 영상을 만들고, 부분 영상에 BDA를 적용하여 신뢰 척도를 위한 특징 공간을 구성한다. Hybrid 눈 검출기를 구성하는 기본 검출기로는 상호 보완적인 특성을 가진 HFED와 MFED를 사용하였다. 주어진 영상에 대해, 기본 검출기들에 의해 생성된 눈 좌표를 가지고 생성한 눈 조각 영상의 부분 영상들을 BDA 특징공간에 투영하여 positive 샘플의 평균과의 거리를 측정함으로써 그 정확성을 측정하고, 기본 검출기의 결과들 중에서 신뢰도가 높은 결과를 최종 눈 검출 결과로 사용한다. 다양한 얼굴 데이터베이스들에 대한 실험 결과에서, 제안한 방법은 검출된 눈 좌표의 정확도 측면에서 뿐만 아니라 검출된 눈 좌표를 이용한 얼굴 인식 성능에서도 다른 방법들보다 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.1149-1152
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• 2005

복잡한 배경을 지닌 이미지에서 얼굴을 검출하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 신경망 모델을 기반으로 한 제한생성모델(CGM: Constrained Generative Model)을 제안한다. 학습 과정의 목표라 할 수 있는 생성은 신경망 모델이 입력 데이터를 발생시킬 확률을 계산하도록 하는 것이고, 계산하는데 걸리는 시간을 줄이기 위해서 고속 탐지 알고리즘을 제안한다. 얼굴 측면 검출과 오 인식의 수를 줄이기 위해서 조건을 혼합한 신경망을 사용하였고 반증으로 인한 제한을 둠으로써 모델의 측정 품질을 증가시켰다. 본 논문에서 제안한 검출 알고리즘이 0$_{\circ}$ ${\sim}$60$_{\circ}$ 사이에서는 90%정도의 검출율을 나타냄을 알 수 있었다.