• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.8
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• pp.5263-5268
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• 2014

This paper suggests a fast human detection algorithm that can be applied to a high-resolution CCTV camera. Human detection algorithms, which used a HOG detector show high performance in the region of image processing. On the other hand, it is difficult to apply to real-time high resolution imaging because of its slow processing speed in the extracting figures of HOG. To resolve this problems, we suggest how to detect humans into two stages. First, candidates of a human region are found using background subtraction, and humans and non-humans are distinguished using a HOG detector only. This process increases the detection speed by approximately 2.5 times without any degradation in performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1045-1048
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• 2019

최근 CCTV 사용이 보편화되면서 방범 목적으로 서비스 시설이나 공공시설에 설치되는 CCTV의 수가 급격하게 증가하고 있다. 그에 따라 CCTV를 감시하는 노동력이 부족해지는 문제가 발생하여 이를 대체하기 위해 카메라 영상을 통하여 한번 인식한 사람을 다른 시간이나 장소에서 촬영된 영상에서 다시 인식하는 사람 재인식 기술이 주목받고 있다. 또한, 이러한 사람 재인식 기술은 보안 분야뿐만 아니라 영화나 드라마와 같은 영상 컨텐츠에 적용되어 불법 복제물을 찾는 일에 사용될 수도 있다. 기존의 사람 재인식에는 이미지의 유사도를 계산하는 방법이 사용되었지만, 조명이나 카메라 각도가 달라지면 성능이 급격하게 떨어지는 문제가 있었다. 최근에는 딥러닝 기술이 발달하면서 전반적인 영상처리 분야의 성능이 향상되었고, 사람 재인식 분야 역시 딥러닝을 활용하면서 성능이 향상되었다. 하지만 딥러닝을 활용한 방법의 경우 보통 두 개의 이미지를 입력으로 사용하여 같은지 다른지를 판단하게 되므로 각 이미지의 공통점이나 차이점을 동시에 고려하기는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위해 세 개의 사람 이미지를 입력으로 사용하여 특징을 추출하고, 특징 맵을 재구성하여 각 이미지의 차이점과 공통점을 동시에 고려하며 학습할 수 있는 모델을 제안한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.32 no.2
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• pp.19-28
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• 2017

뇌파신호는 사람의 생각이나 감정을 가장 현실적인 방법으로 취득하여 해석하고 분석할 수 있는 유용한 정보원이다. 뇌파는 음성인식 이후에 사람과 사람, 사람과 사물, 사람과 컴퓨터 간에 편리하고 가장 자연스러운 초연결(Hyper-Connection) 접속과 통신을 가능하게 하는 유력하고 궁극적인 수단이다. 하지만 뇌파를 두뇌 활동 시 발생하는 신경세포와 신경세포 사이에 형성된 시냅스들의 화학적 활성화에 의한 전자기적 신호 평균의 총합으로만 해석하는 한, 뇌과학에서 이룩한 복잡한 사람의 생각과 감정 패턴과의 연결 해석이 불가능한 한계가 발생한다. 본고에서는 이를 극복하여 뇌파를 미래의 초연결 접속과 통신 수단으로 활용 가능하도록 하기 위한 기술적 가치와 가능성을 재발견하기 위하여 뇌과학에서 밝혀지고 있는 생각과 감정회로와 연동 해석하기 위한 뇌파신호의 처리, 해석 및 응용 기술 동향에 대해 기술한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.164-171
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• 1998

사람의 얼굴은 일반 객체와는 다르게 정확히 구별되는 특징이 없다. 따라서 일반적으로 사람 얼굴에 관한 연구에서는 인간이 사람의 얼굴을 볼 대 가장 먼저 인식을 하는 눈, 코, 입을 특징으로 정하고 있다. 이러한 특징은 사람에 따라 다르게 나타나며 주위환경에 영향을 받는다. 따라서 이러한 사람의 특징을 정확히 찾아내는 것이 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 특징점의 기하학적 성질을 이용하여 눈, 코, 입의 특징점을 효율적으로 찾아내는 알고리즘을 제안하고 있다. 이러한 특징점을 이용해서 얼굴 특징점 벡터와 얼굴 특징점 영상을 얻어낸다. 이 후 임의 입력 사람 얼굴에 대해서 얼굴 특징점 벡터의 유클리디안 거리와 밀 기록된 특징점 영상과의 상관관계를 이용해 유사도를 계산해서 얼굴을 인식한다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 계산 복잡도가 적으며 또한 정확한 인식을 얻는다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.29 no.1
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• pp.345-368
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• 2018

The purpose of this study is to analyze the different human book programs operated by the Gyeonggi Provincial Office of Education and from this analysis, propose systematic and efficient ways to operate human book programs in libraries. In order to accomplish these objectives, we analyzed the case studies of the human book programs run by the Gyeonggi Provincial Office of Education from 2015 to 2017. As a result, participating readers were shown to be satisfied with the human book program overall and wanted to continue the program respectively. I personally found that I was able to meet with people involved with human books in various fields and could expand the time of conversation with them. Results of these conversations further suggest the positive feasibility of running a human book program in a library. The results of this study will help in the planning and operation of human book programs in any library.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.15 no.5
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• pp.31-42
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• 2019

With the recent development of deep learning technology, remarkable achievements have been made in many research areas of computer vision. Deep learning has also made dramatic improvement in two-dimensional or three-dimensional human pose estimation based on a single image, and many researchers have been expanding the scope of this problem. The human pose estimation is one of the most important research fields because there are various applications, especially it is a key factor in understanding the behavior, state, and intention of people in image or video analysis. Based on this background, this paper surveys research trends in estimating human poses based on a single image. Because there are various research results for robust and accurate human pose estimation, this paper introduces them in two separated subsections: 2D human pose estimation and 3D human pose estimation. Moreover, this paper summarizes famous data sets used in this field and introduces various studies which utilize human poses to solve their own problem.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.15 no.4
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• pp.214-224
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• 1972

작년 9월 2$\\sim$4일에 프랑스, 파리에서 사람의 染色體에 관한 國際會議(The Standardization Conference on Human Cytogenetics)가 열렸는데, 이것은 Denver, Londan 및 Chicago 會議(1960, 1963, 1966)에 계속해서 개최된 4번째 會議가 된다. 계속해서 이틀후인 9월 6일부터 1주일간 같은 장소인 파리에서 4차 國際人類遺傳學會가 개최되었다. 이들 양 會議에서 사람의 染色體에서 밴드 구조를 얻을 수 있는 特殊染色法과 그에 따른 染色體의 새로운 同定과 命名法이 화제의 중심이 되었던 것이다. 이 사람은 다행히 이들 회의에 참석할 기회를 얻어 이 문제를 토의하는 회합에 참석했기에 여기 간단히 그 문제를 해설해볼까 한다. 1956년 Tjio 및 Leven이 사람의 染色體의 정확한 수를 확인했고, 그 뒤 Denver 및 London 國際會議를 거쳐서 사람 染色體의 同定과 命名에 관한 國際的인 規約이 정해지기는 했지만, 23쌍의 사람의 染色體 하나 하나를 정확히 구분하기란 어려운 일로되었다. 종래의 방법으로 얻어진 사람의 染色體를 顯微鏡 밑에 色體 1쌍(X-Y, X-X)으로 구분을 하지만 실제로 확신을 갖일 수 있는 것은 常染色體에서 6쌍과 Y染色體만이였다. 다음 1960년대에 染色體 연구에 널리 이용되어온 오토래디오그리피(Autoradiography)는 DNA 複製의 시간적인 차이를 통해 染色體 固定에 큰 도움을 주었지만 실제로 정확한 식별이 가능케 한 것은 常染色體쌍 5과 여성의 X染色體 1개만 이라고 하겠다. 이렇게 생각한다면 남어지 11쌍의 常染色體와 1개의 X染色體는 1970년에 이르기까지 정확한 同定은 불가능했다고 말할 수 있다. 그러나 1970년을 전후해서 이문제에 관한 정세는 일변했으며, 여러 가지 特殊染色法이 개발되어 사람의 染色體 하나 하나를 정확히 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 대표적인 것이 키나크린 螢光染色法(quinacrine fluorescence staining method)와 김자分染法(heat-giemsa staining method)이며 이들 방법을 통하면 染色體의 縱軸에 따라 특유한 明暗의 밴드 패턴(banding patterns)이 나타나게 되어, 사람만이 아니라 고등한 동물의 모든 染色體가 쉽게 同定이 된다는 것이다.

• Aerospace Industry
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• v.39
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• pp.42-45
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• 1996

태양을 중심으로 그 주위를 돌고 있는 혹성은 모두 9개, 지구까지 합하면 10개라고도 하고 달을 빼고 9개라고도 한다. 사람이 달 표면에 처음으로 착륙한 것이 1969년, 그로부터 30년이 가까워오는 지금 사람은 달 이외에 금성, 화성, 목성, 토성 등 여러 혹성을 탐사하는데 성공했지만 구체적으로 사람이 착륙한 곳은 달 밖에 없다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.5 no.3
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• pp.15-21
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• 2002

옆의 사진을 보고 무엇을 느낄 수 있나\ulcorner 시속 30~40km/h의 열차가 레일이음매에서 발생하는 충격음을 내며 지나가고 있다. 여행 중 및 사람과 정다운 대화를 하면서 여행 그 자체를 즐기고 있다. 때로는 차장과 대화를 하면서 기관사를 신뢰하고, 안전하다는 믿음으로 여행을 한다. 가끔은 큰소리로 기적을 울려지지만 소음이라기 보다는 오히려 열차다운 면이기에 더욱 정이 간다. 느리다고 불평하는 사람도 없고, 궤도틀림으로 인한 진동이 심하다고 나무라는 사람도 없다. (중략)

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.609-613
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 비디오 인덱싱을 위해 얼굴 영역 추출을 통한 장면 전환 검출 방법을 제시하였다. 히스토그램과 사람의 피부색 검출을 통해 사람의 얼굴을 포함하는 후보 프레임을 찾고, 얼굴 영역과 특징 추출을 통해 사람을 포함하는 키 프레임을 검출하여 비디오의 장면 전환 프레임을 검출하고, 실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 보였다.