• 한국측량학회지
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• 제22권3호
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• pp.285-291
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• 2004

GPS 및 GPS/INS를 이용한 항공사진측량 방법에서는 항공기에 탑재한 GPS 및 GPS/INS로 촬영 순간의 노출점의 위치와 회전각을 정확히 결정함으로써 외부표정요소 결정을 위한 지상기준점 측량을 생략하거나 또는 최소한의 기준점만을 사용하여 외부표정요소를 결정할 수 있으며, 이에 따라 지형도 제작에 대한 시간과 경비를 크게 절감할 수 있다. 본 연구에서는 수원에 실험지역을 설치하여 전통적 항공사진측량방법과 GPS 및 GPS/INS 항공 사진측량방법을 동시에 수행하고 세 방법의 결과를 비교하여 이들 방법들 간의 정확도를 평가하고자 하였다. 연구결과 전통적 항공사진측량에 비하여 GPS 및 GPS/INS 항공사진측량의 다양한 장점을 확인할 수 있었다. 특히, 외부표정에 필요한 지상기준점의 수는 약 70%～80%이상 절감할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제14권4호
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• pp.33-42
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• 2003

본 논문은 내적상태의 차원모형을 기반으로 한 얼굴 표정인식을 위한 새로운 시스템을 제시한다. 얼굴표정 정보는 3단계로 추출된다. 1단계에서는 Gabor 웨이브렛 표상이 얼굴 요소들의 경계선을 추출한다. 2단계에서는 중립얼굴상에서 얼굴표정의 성긴 특징들이 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 추출된다. 3단계에서는 표정영상에서 동적인 모델을 사용하여 성긴 특징들이 추출된다. 마지막으로 다층 퍼셉트론을 사용하여 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 보인다. 정서의 이차원 구조는 기본 정서와 관련된 얼굴표정의 인식 뿐만 아니라 다양한 정서의 표정들로 인식할 수 있음을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.476-483
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• 2014

본 논문은 국내 표정 연구에 적합한 얼굴 표정 이미지를 제작하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해서 1980년대 태생의 한국인의 표준 형상에 FACS-Action Unit을 결합하여, KSFI(Korean Standard Facial Image) AU set를 제작하였다. KSFI의 객관성을 확보하기 위해 6가지 기본 감성(슬픔, 행복, 혐오, 공포, 화남, 놀람) 이미지를 제작하여, 감성 별 인식 정확률과 얼굴 요소의 감성인식 기여도를 평가하였다. 실험 결과, 정확률이 높은 행복, 놀람, 슬픔, 분노의 이미지의 경우 주로 눈과 입의 얼굴 요소를 통해 감성을 판단하였다. 이러한 연구 결과를 통해 본 연구에서는 표정 이미지의 AU 변경할 수 있는 KSFI 콘텐츠를 제안하였다. 향후 KSFI가 감성 인식률 향상에 기여할 수 있는 학습 콘텐츠로서의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.263-268
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• 2004

GPS/INS에 의한 항공사진측량을 이용하려면 사진촬영과 동시에 획득한 외부표정요소의 결과를 도화ㆍ편집 작업에 실제로 적용해 보아야 한다. 도화성과의 검증작업은 GPS/INS의 결과를 이용하여 수치지도의 제작시 가장 중요한 공정에 해당한다. 이를 위하여 기존 AT성과에 의하여 제작된 해석도화원도를 기준으로 본 연구에서 제시한 AT 성과별, 도화기별, 표정방식별로 수행한 도화결과를 비교하였다. AT 성과와 표정방법에 상관없이 해석도화와 수치도화의 평면과 표고의 오차를 비교하여 보면, 해석도화가 수치도화보다 우수한 결과를 보여주며, 또한 평면오차가 표고오차보다 더 크게 나타남을 알 수 있었다. GPS/INS AT의 Direct 표정의 경우 InDirect 표정방법에 비해 3배 이상의 오차가 발생하였으나 모든 경우의 결과가 허용오차를 충족하고 있으므로 축척 1:5000에서는 GPS/INS AT를 이용한 표정과 도화작업은 매우 효율적으로 수행될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.51-54
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• 2009

다양한 미디어에서 인물과 색채는 가장 중심적인 요소로서 활용되므로 인물의 표정에서 느껴지는 감성과 색채 자극에 대한 감성적 반응에 연구는 심리학 분야에서 각각 심도 있게 연구되어왔다. 본 연구에서는 감성 자극물로서의 얼굴 표정과 색채가 상호 작용을 하였을 때 이에 대한 감성적 반응에 대하여 조사하는데 그 목적이 있다. 즉, 인물의 표정과 배경 색상을 배치하였을 때 인물의 표정에서 느껴지는 감성이 어떻게 변하는지에 관한 실험 연구를 진행하여 이를 미디어에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 60명의 피실험자들을 대상으로 진행한 실험연구에서는 Ekman의 7가지의 universal facial expression 중 증오(Contempt)의 표정을 제외한 분노(Anger), 공포(Fear), 역겨움(Disgusting), 기쁨(Happiness), 슬픔(Sadness), 놀람(Surprising) 등의 6가지의 표정의 이미지를 인물의 표정으로 활용하였다. 그리고, 배경 색채로서 빨강, 노랑, 파랑, 초록의 색상들을 기준으로 각각 밝은(light), 선명한(vivid), 둔탁한(dull), 그리고 어두운(dark) 등의 4 가지 톤(tone)의 영역에서 색채를 추출하였고, 추가로 무채색의 5 가지 색상이 적용되었다. 총 120 장(5 가지 얼굴표정 ${\times}$ 20 가지 색채)의 표정에서 나타나는 감성적 표현을 평가하도록 하였으며, 각각의 피실험자는 무작위 순위로 60개의 자극물을 평가하였다. 실험에서 측정된 데이터는 각 표정별로 분류되었으며 배경에 적용된 색채에 따라 얼굴 표현에서 나타나는 감성적 표현이 다름을 보여주었다. 특히 색채에 대한 감성적 반응에 대한 기존연구에서 제시하고 있는 자료를 토대로 색채와 얼굴표정의 감성이 상반되는 경우, 얼굴표정에서 나타나는 감성적 표현이 약하게 전달되었음을 알 수 있었으며, 이는 부정적인 얼굴표정일수록 더 두드러지는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 색상과 톤의 경우 공통적으로 나타나는 현상으로서 광고 및 시각 디자인 분야의 실무에서 활용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.189-198
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• 2019

사진측량에서 단사진의 후방교회법은 이미 알고 있는 카메라의 내부표정요소, 지상좌표, 사진좌표를 이용하여 촬영당시 카메라의 위치와 자세에 해당하는 외부표정요소를 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 코사인 법칙과 선형식기반의 3차원 좌표변환식을 이용하여 카메라의 외부표정요소를 결정할 수 있는 단사진의 공간후방교회법 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 렌즈왜곡이 보정된 정규좌표를 코사인 법칙을 이용하여 지상좌표와 이에 대응되는 정규좌표간의 축척을 계산하였다. 그리고 나서 축척을 고려한 정규좌표와 지상좌표를 이용하는 선형방정식 기반의 3차원 좌표변환식을 적용하여 외부표정요소를 결정하였다. 제안한 알고리즘은 비선형방정식으로 편미분이 필요하나 지상좌표의 조합 중 가장 긴 거리를 구하여 각 지상좌표에 나누는 방법을 이용하여 초기값에 민감하지 않은 장점이 있었다. 또한, 세 점을 이용하여도 외부표정요소를 결정할 수 있기 때문에 기준점의 기하학적 배치에 안정적인 장점이 있었다.

• 인지과학
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• 제14권1호
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• pp.11-16
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• 2003

본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영상의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결모형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.193-201
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• 2014

본 논문에서는 얼굴영상에 나타난 사람의 표정을 인식하기 위해 얼굴검출, 얼굴정렬, 얼굴단위 추출, 그리고 AdaBoost를 이용한 학습 방법과 효과적인 인식방법을 제안한다. 입력영상에서 얼굴 영역을 찾기 위해서 얼굴검출을 수행하고, 검출된 얼굴영상에 대하여 학습된 얼굴모델과 정렬(Face Alignment)을 수행한 후, 얼굴의 표정을 나타내는 단위요소(Facial Units)들을 추출한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 단위요소들을 표정을 표현하기 위한 기본적인 액션유닛(AU, Action Units)의 하위집합으로 눈썹, 눈, 코, 입 부분으로 나눠지며, 이러한 액션유닛에 대하여 AdaBoost 학습을 수행하여 표정을 인식한다. 얼굴유닛은 얼굴표정을 더욱 효율적으로 표현할 수 있고 학습 및 테스트에서 동작하는 시간을 줄여주기 때문에 실시간 응용분야에 적용하기 적합하다. 실험결과, 제안하는 표정인식 시스템은 실시간 환경에서 90% 이상의 우수한 성능을 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.495-501
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• 2016

본 연구는 시간경과에 따른 보강토 옹벽의 변위를 측정하기 위해, 근거리수치사진측량을 적용하였으며, 기준점 측량없이 영상으로부터 외부표정요소와 3차원 위치를 결정하기 위해 표정판 활용 방법을 제안하였다. 표정판으로 계산한 보강토 옹벽의 변위를 토털스테이션으로 측정한 변위와 비교한 결과 5cm 이내의 오차를 보였으며, 시공 후 3개월이 지난 보강토 옹벽의 변위는 없었다. 따라서 사진측량용 표정판을 이용한 제안방법으로 보강토 옹벽의 변위측량이 가능하다는 것을 제시할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.137-145
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• 2005

이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.