• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국광학회지
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• 제22권1호
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• pp.46-52
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• 2011

본 연구에서는 레버 증폭 구조를 이용한 플렉서 기반의 나노 스테이지를 설계, 제작하였다. 제작된 나노 스테이지를 샘플 스테이지로 채용한 공초점현미경을 개발하였다. 2차원 이미징의 구현을 위해서, 기존의 공초점현미경은 레이저를 이미징 평면상에 스캐닝하는 방식으로 구현된다. 본 연구에서는 백 나노미터의 구동정밀도를 가지는 나노 스테이지 위에 놓인 샘플을 2차원으로 스캐닝하면서 2차원 이미지를 구현할 수 있는 공초점현미경을 개발하였다. 플렉서 기반의 나노 스테이지는 이중 판스프링, 변위증폭 레버, PZT 엑추에이터 그리고 변위 센서로 구성 되어 있다. 스테이지의 구동 성능 해석을 위해 상용 유한요소 해석 프로그램을 이용하였다. 현미경에 사용되는 광원은 적색광 레이저이며, 레이저는 여러 광학요소를 거쳐 샘플스테이지의 샘플에 입사되고, 반사된 빛은 광센서인 PMT(Photo Multiplying Tube)로 계측되게 된다. 계측된 빛의 크기를 이용하여서 2차원 이미징을 구현하였다. 개발된 공초점 현미경으로 생쥐 귀의 피부조직을 관찰하여 현미경의 이미징 성능을 검증하였다. 설계된 샘플 스테이지는 기존의 공초점 현미경의 기계적인 Beam 스캐너를 대신함으로써 현미경의 광경로 및 전체시스템을 간소화 하였다.