• Title/Summary/Keyword: 휴먼인식

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Face spoofing detection using DenseNet (DenseNet을 통한 얼굴 스푸핑 탐지 기술)

  • Kim, So-Eui;Yu, Su-Gyeong;Lee, Eui Chul
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.05a
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    • pp.580-581
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    • 2020
  • 얼굴을 이용한 신원인식 방법은 높은 사용 편의성과 보편성 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 타인의 얼굴 사진이나 테블릿 PC 를 통한 얼굴 동영상 재생과 같은 손쉬운 방법을 통한 얼굴 스푸핑 공격 사례가 다수 보고되고 있다. 하지만 기존의 영상의 텍스처 특징을 활용한 방법은 영상의 초점 상태에 취약하고 기계학습에 사용된 데이터에 의존적이다. 따라서 보다 강력한 스푸핑 탐지 기술이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 각도와 거리 편차 요소를 포함하는 자체 구축 DB 와 DenseNet 을 활용한 딥러닝 기반의 위조 얼굴 검출 기술을 연구했다.

Interactive Communication Web Service in Medical Institutions for the Hearing Impaired (청각 장애인을 위한 의료 기관에서의 쌍방향 소통 웹페이지 개발)

  • Kim Doha;Kim Dohee;Song Yeojin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.1047-1048
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    • 2023
  • 청각장애인은 수화 언어, 즉 수어를 통해 의사소통한다. 따라서 본 논문에서는 의료 상황에서 청각 장애인이 겪는 소통의 어려움을 해결하기 위해 의료 상황 중심의 수어 데이터셋을 구축한 뒤, R(2+1)D 딥러닝 모델을 이용해 수어 동작을 영상 단위로 인식하고 분류할 수 있도록 하였다. 그리고 이를 Django를 이용한 웹 사이트로 만들어 사용할 수 있게 하였다. 이 웹 페이지는 청각장애인 개인 뿐만 아니라 의료 사회 전반적으로 긍정적인 효과를 줄 것으로 기대한다.

A study on pitch detection for RUI emotion classification based on voice (RUI용 음성신호기반의 감정분류를 위한 피치검출기에 관한 연구)

  • Byun, Sung-Woo;Lee, Seok-Pil
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.421-424
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    • 2015
  • 컴퓨터 기술이 발전하고 컴퓨터 사용이 일반화 되면서 휴먼 인터페이스에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 휴먼 인터페이스에서 감정을 인식하는 기술은 컴퓨터와 사람간의 상호작용을 위해 중요한 기술이다. 감정을 인식하는 기술에서 분류 정확도를 높이기 위해 특징벡터를 정확하게 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정확한 피치검출을 위하여 음성신호에서 음성 구간과 비 음성구간을 추출하였으며, Speech Processing 분야에서 사용되는 전 처리 기법인 저역 필터와 유성음 추출 기법, 후처리 기법인 Smoothing 기법을 사용하여 피치 검출을 수행하고 비교하였다. 그 결과, 전 처리 기법인 유성음 추출 기법과 후처리 기법인 Smoothing 기법은 피치 검출의 정확도를 높였고, 저역 필터를 사용한 경우는 피치 검출의 정확도가 떨어트렸다.

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A Study on how to selectively apply a filter effect to mask wearers (마스크 착용 여부에 따른 얼굴 필터 효과 부분 적용 기술)

  • Park, Shin Wi;Lee, Eui Chul
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.772-774
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    • 2021
  • COVID-19 로 인해 마스크 착용이 필수적인 사회가 되면서 마스크를 착용한 상태로 얼굴 사진을 촬영하는 빈도가 증가하고 있다. 그러나 얼굴인식 기반의 보정 및 필터링 기능이 적용된 카메라 애플리케이션은 인물의 마스크 착용 유무를 인식하지 못하여 마스크로 가려진 영역까지 필터 및 색조 기능을 적용시킨다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 검출된 얼굴영역에서 마스크 착용 여부 및 마스크 영역을 판단하고 해당 영역을 제외한 나머지 얼굴 영역에 필터링 효과를 적용하는 기술을 구현하였다.

Real-Time Human Tracker Based Location and Motion Recognition for the Ubiquitous Smart Home (유비쿼터스 스마트 홈을 위한 위치와 모션인식 기반의 실시간 휴먼 트랙커)

  • Park, Se-Young;Shin, Dong-Kyoo;Shin, Dong-Il;Cuong, Nguyen Quoe
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06d
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    • pp.444-448
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    • 2008
  • The ubiquitous smart home is the home of the future that takes advantage of context information from the human and the home environment and provides an automatic home service for the human. Human location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. We present a real-time human tracker that predicts human location and motion for the ubiquitous smart home. We used four network cameras for real-time human tracking. This paper explains the real-time human tracker's architecture, and presents an algorithm with the details of two functions (prediction of human location and motion) in the real-time human tracker. The human location uses three kinds of background images (IMAGE1: empty room image, IMAGE2:image with furniture and home appliances in the home, IMAGE3: image with IMAGE2 and the human). The real-time human tracker decides whether the human is included with which furniture (or home appliance) through an analysis of three images, and predicts human motion using a support vector machine. A performance experiment of the human's location, which uses three images, took an average of 0.037 seconds. The SVM's feature of human's motion recognition is decided from pixel number by array line of the moving object. We evaluated each motion 1000 times. The average accuracy of all the motions was found to be 86.5%.

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인적요인분야에서의 연구개발 현황

  • Llory Michel;Gomolimski Maurice
    • Nuclear industry
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    • v.8 no.12 s.70
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    • pp.26-29
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    • 1988
  • TMI발전소 사고이후 원자력산업계에서는 인적요인(Fuman Factor)의 중요성에 대한 인식이 가장 중요한 요소로 대두되었다. 그후에도 다른 여러 산업분야에서 많은 사고나 재해가 발생되었으며, 이러한 재해나 사고로 말미암아 휴먼팩터의 중요성에 더 많은 관심이 집중되었다.

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An Analysis of Social Perception on Forest Using News Big Data (뉴스 빅데이터를 활용한 산림에 대한 사회적 인식 변화 분석)

  • Jang, Youn-Sun;Lee, Ju-Eun;Na, So-Yeon;Lee, Jeong-Hee;Seo, Jeong-Weon
    • Journal of Korean Society of Forest Science
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    • v.110 no.3
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    • pp.462-477
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    • 2021
  • The purpose of this study was to understand changes in domestic forest policy and social perception of forests from a macro perspective using big data analysis of news articles and editorials. A total of 13,570 'forest' related data were collected from metropolitan and economic journals from 1946-2017 using keyword and CONCOR (Convergence of iterated Correlations) analysis. First, we found the percentage of articles and editorials using the keyword 'forest'increased overall. Second, news data on 'forest' in the field of reporting was concentrated in the "social" sector during the first period (1946-1966), followed by forest-related issues expanding to various fields from the second (1967-1972) to fifth (1988-1997) periods, then toward the "culture" sector in the sixth (1998-2007) and "politics" after the seventh (2008-2017) period. Third, we found changes in the policy paradigm over time significantly changed social awareness. In the first and second periods, people experienced livelihood issues rather than forest greening or forest protection policy and expanded their awareness of planned and scientific afforestation (third) to environmental protection (fourth) and ecological perspectives (sixth to seventh). The key outcome of our analysis was leveraging news big data that reflected polices on forests and public social perception To further derive future social issues,more in-depth analysis of public discourse and perception will be possible using textual big data and GDP of various social network services (SNS), such as combining blogs and YouTube.

Multimodal interface for Korean inputs using speech and keypad (음성/키 패드를 이용한 한글 단어 입력용 멀티모달 인터페이스)

  • Kim, Won-Woo;Jeon, Ho-Hyun;Park, Sung-Chan
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.417-422
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    • 2007
  • 멀티모달 인터페이스(multimodal interface)는 사람과 기계 사이의 통신을 위해 여러 가지 수단을 사용함을 말한다. 본 고에서는 휴대폰 키 패드를 통한 문자 입력과 마이크를 통한 음성 인식의 두 가지 모드를 함께 사용하여 단어를 입력하는 새로운 인터페이스 방법을 제시함으로써 미래지향적 휴먼 인터페이스의 핵심으로 인지되고 있는 음성인식의 한계, 특히 한국어 인식의 문제점을 해결하고자 한다.

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Efficient Human Care System in Internet of Things Environment (IoT 환경에서의 효율적인 휴먼케어 시스템)

  • Ryu, Chang-Su
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.890-891
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    • 2015
  • With South Korea entering aging society, the problem of the elderly living alone is aggravating due to increasing health risks associated with social isolation. This should be counteracted by providing them with supports conducive to the recovery of social relationship and effective management of daily activities, such as health checkups, homecare services, chore services, and contents building for information service. This paper presents a human care system implementing miniaturization and portability for the elderly and other care recipients by integrating various contents into recipients' situation perception, direct experience, and sensor modules as a smartphone application in Internet of Things environment to facilitate their health status monitoring.

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Object Detection Based on Virtual Humans Learning (가상 휴먼 학습 기반 영상 객체 검출 기법)

  • Lee, JongMin;Jo, Dongsik
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2022.10a
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    • pp.376-378
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    • 2022
  • Artificial intelligence technology is widely used in various fields such as artificial intelligence speakers, artificial intelligence chatbots, and autonomous vehicles. Among these AI application fields, the image processing field shows various uses such as detecting objects or recognizing objects using artificial intelligence. In this paper, data synthesized by a virtual human is used as a method to analyze images taken in a specific space.

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