• 사상체질의학회지
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• 제8권1호
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• pp.101-186
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• 1996

1. 연구배경 : 사상의학의 가장 중요한 요점은 체질진단이다. 그간 다양한 체질변증에 관한 연구가 있었지만 신체 각부의 형태학적인 연구, 특히 얼굴을 대상으로 한 연구는 거의 전무하였다. 저자들은 그 동안 전일적이고 직관적으로 표현된 동의수세보원의 형태적 묘사를 정량화하여 정리하고, 이 자료를 체질진단의 근거자료로 삼고자 하는 연구의 일환으로 먼저 두안부(頭顔部)의 형태를 태음인 소음인 소양인 별로 그 형상적 특징을 찾아내고자 하였다. 2. 방법 : 1995년 7월부터 1995년 12월까지 경희의료원 부속한방병원 외래환자 및 직원을 대상으로 설문지 및 임상적 치료 경과를 통하여 체질적 경향성이 뚜렷한 대상자를 선별하고 동일촬영 조건을 통하여 얻은 얼굴 사진 중 형태특이자를 제외한 170례의 고경(전두고외 26항목) 방사경(두최대장외 22항목) 및 폭경(안최대폭외 18항목)등 총 69항목을 측정한 후 이를 분석하여 체질별 상이점을 도출하였다. 3. 결과 : 체질별 두면부의 형태학적인 특징을 수치화하여 설명할 수 있게 되었고, 나아가 직관적이고 전일적인 형태를 구체화시킬 수 있는 특징을 도출할 수 있었다. 4. 결론 : 이상의 결과를 이용하여 체질별 각 부분의 형태를 계량화하여 비교 설명하고, 이를 이용하여 체질판별공식을 만들었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1006-1015
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• 2009

본 논문에서는 Hopkins가 제안한 인간두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 컴퓨터에 접목시킨 HTM 이론을 적용하여 가족 구성원들의 얼굴을 인식하는 지능형 홈을 위한 얼굴 이미지 인식 시스템인 FRESH(Face image REcognition System for intelligent Home)를 개발하였다. 개발 결과를 확인하기 위해 실제 사진을 촬영하여 깨끗한 이미지와 왜곡된 이미지에 대하여 실험해 본 결과 깨끗한 이미지뿐만 아니라 실제 환경에서 흔히 입력되는 다양하게 왜곡된 얼굴 이미지에 대한 인식의 정확도가 높았다. 또한, 기존의 연구들은 얼굴영역 인식에 초점이 맞추어져 있어서 지능형 홈을 위한 시스템에 적용하기가 어려우나 본 연구는 얼굴 이미지와 그 사람의 이름을 일치시킨 것으로 지능형 홈에 적합한 시스템으로 개발하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.357-374
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• 2012

터널 설계 시 사용되는 지반물성치는 한정적인 조사 및 시험을 통해 산정되기 때문에 불확실성을 내포한다. 본 연구에서는 최적의 지반물성치를 찾기 위해 터널의 굴진면 관찰자료와 계측자료를 활용하여 인공신경망을 이용한 역해석을 수행하였다. 우선 굴진면 관찰자료를 이용하여 연구대상 터널의 암반등급이 선정되었다. 기존연구에 대한 문헌고찰을 통해서 암반등급별로 지반물성치의 가능한 범위를 지정하여 보다 정확한 학습자료 구축을 위해 활용되었다. 또한 최적의 학습모델을 찾기 위해 은닉층 수와 각 은닉층의 노드 수를 기존연구보다 세분하여 변화시켜가며 매개변수 연구를 수행하였다. 연구결과, 기존 연구와 비교했을 때, 보다 정확한 지반물성치를 얻을 수 있었다. 따라서 계측자료 뿐만 아니라 굴진면 관찰자료를 인공신경망을 이용한 역해석에 활용하면 결과의 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제시된 방법론을 사용하여 지반물성치를 보다 정확하게 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제29권4호
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• pp.239-244
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• 2003

The common errors in preoperative treatment plan for the orthognathic surgery can be occurred during cast impression, cast mounting procedure with face-bow transfer, surgical stent fabrication, and so on. One of the most common errors exists during mounting process of the model on the articulator. Accurate mounting of dental casts to articulator should be achieved by transferring the 3-dimensional spatial relationship of the maxillary arch to an articulator. A face-bow is used for transfer this relationship to articulator, usually by relating the face-bow to a plane of reference of maxillary cast. The purpose of this study is evaluation of the accuracy of face-bow transferring of maxillary model to the articulator. The maxillary casts of thirty patients for orthognathic surgery were mounted on articulator with an face-bow instrument. The relationship of occlusal plane angle to Frankfort horizontal plane relations were compared the cephalogram with the cast-mounted articulator. As a result of this study, the significant difference between the maxillary occlusal planes angle in the cephalogram and articulator were found. The results were followed, 1. The mean occlusal plane angle in cast-mounted articulator was $13.5^{\circ}\;(SD{\pm}5.4)$. 2. The mean occlusal plane angle in cephalogram was $10.4^{\circ}\;(SD{\pm}4.3)$. 3. The mean difference of occlusal plane angle between cast-mounted articulator and cephalogram was $3.3^{\circ}\;(SD{\pm}4.6)$. According to the result, we should suggest that the occlusal plane angle to Frankfort plane in cast-mounted articulator is more steeper than that of cephalogram. And then, maxillofacial surgeon should try to get a more predictable result by suggesting the proper correction method and mounting the cast accurately.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권12호
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• pp.6069-6091
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• 2017

Augmented Reality (AR) overlays virtual information on real world data, such as displaying useful information on videos/images of a scene. This paper presents an Enhanced AR (EAR) system that displays useful statistical players' information on captured images of a sports game. We focus on the situation where the input image is degraded by strong sunlight. Proposed EAR system consists of an image enhancement technique to improve the accuracy of subsequent player and face detection. The image enhancement is followed by player and face detection, face recognition, and players' statistics display. First, an algorithm based on multi-scale retinex is proposed for image enhancement. Then, to detect players' and faces', we use adaptive boosting and Haar features for feature extraction and classification. The player face recognition algorithm uses boosted linear discriminant analysis to select features and nearest neighbor classifier for classification. The system can be adjusted to work in different types of sports where the input is an image and the desired output is display of information nearby the recognized players. Simulations are carried out on 2096 different images that contain players in diverse conditions. Proposed EAR system demonstrates the great potential of computer vision based approaches to develop AR applications.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3172-3193
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• 2018

Recently, several studies have shown that linear representation based approaches are very effective and efficient for image classification. One of these linear-representation-based approaches is the Collaborative representation (CR) method. The existing algorithms based on CR have two major problems that degrade their classification performance. First problem arises due to the limited number of available training samples. The large variations, caused by illumintion and expression changes, among query and training samples leads to poor classification performance. Second problem occurs when an image is partially noised (contiguous occlusion), as some part of the given image become corrupt the classification performance also degrades. We aim to extend the collaborative representation framework under limited training samples face recognition problem. Our proposed solution will generate virtual samples and intra-class variations from training data to model the variations effectively between query and training samples. For robust classification, the image patches have been utilized to compute representation to address partial occlusion as it leads to more accurate classification results. The proposed method computes representation based on local regions in the images as opposed to CR, which computes representation based on global solution involving entire images. Furthermore, the proposed solution also integrates the locality structure into CR, using Euclidian distance between the query and training samples. Intuitively, if the query sample can be represented by selecting its nearest neighbours, lie on a same linear subspace then the resulting representation will be more discriminate and accurately classify the query sample. Hence our proposed framework model the limited sample face recognition problem into sufficient training samples problem using virtual samples and intra-class variations, generated from training samples that will result in improved classification accuracy as evident from experimental results. Moreover, it compute representation based on local image patches for robust classification and is expected to greatly increase the classification performance for face recognition task.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.34-43
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• 2008

본 논문에서는 현금인출기 사용자의 선글라스 및 마스크를 인식하는 시스템을 설명한다. 제안하는 시스템은 얼굴윤곽을 먼저 추출하고 이로부터 눈과 입의 위치를 추정한다. 마지막으로, 눈과 입 영역에 대해 각각 히스토그램 인덱싱 기법을 적용하여 선글라스 및 마스크를 인식한다. 눈이나 입 영역이 가려진 상태에서 얼굴윤곽 추출과 눈 및 입의 위치 추정을 위해 얼굴모양모델을 도입한다. 얼굴모양모델의 정합성능을 향상시키기 위해 2단계에 걸친 얼굴후보영역 검출을 도입하고 모델의 초기위치를 다변화하여 반복 정합을 실시한다. 배경모델에 기반한 얼굴후보영역 검출 방법의 성능을 보장하기 위해서 배경모델을 자동으로 갱신할 수 있도록 시스템을 구성한다. 실험에서는 연구실에서 획득한 영상에 대하여 시스템의 설정에 관한 실험을 제시하고 마스크 및 선글라스 인식 결과를 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.255-262
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• 2007

본 연구는 칼라 이미지에서 인물의 얼굴 영역을 검출하는 개선된 색상 기반 방식을 제안한다. 제안 방법은 RGB, $YC_bC_r$, YIQ의 세 가지 색상 모델을 조합, 각각 휘도와 색도 성분 조합 히스토그램을 구축하고 구축된 색상 조합 히스토그램을 역전파방식의 신경망에 입력한 후 학습단계의 반본 과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용한다. 제안 방법은 신경망 학습과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용하여 얼굴 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나인 역전파 신경망이 지역 최소값에 봉착하는 문제점을 해결함으로써 검출 오류율을 낮추는데 기여한다. 또한 색상 조합 히스토그램을 사용한 새로운 색상 조합 기반의 얼굴 영역 검출 방법은 빛의 영향에 강건하도록 휘도 성분을 분리하고 색도 성분을 강조하여 단일 색상 히스토그램보다 신경망에 더 신뢰성 있는 값을 입력함으로써 단일 색상 공간을 사용했을 때보다 높은 얼굴 검출율을 보인다. 실험 결과는 제안 방식이 얼굴 영역 검출 개선에 효과적이며 빛의 변화에 강건함을 보여준다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.549-557
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• 2022

터널 막장관찰은 막장 암반의 불연속면과 취약한 암반상태의 조사와 평가를 포함한다. 본 연구에서는 굴착 중에 터널 막장 불연속면의 기학학적 특성을 자동으로 정량화 하기 위한 라이더 스캔 및 사진측량기법의 적용성에 대해 고찰하였다. 이러한 기법들로 구현되는 터널 막장의 3차원 모델은 인력으로 진행되는 터널 막장관찰 작업의 한계를 넘어서 일관성을 유지하며 자동으로 막장관찰상의 불연속면의 정보화를 가능하게 해준다. 본 연구를 통해 두 기법 모두 터널 막장의 불연속면 특성화에 성공적으로 적용될 수 있음을 보였다. 공학적 사용을 위한 허용 정확도 수준을 감안하여, 라이더기법이 정확도 측면에서는 사진측량기법에 비해 다소 뛰어나지만, 신뢰성 및 시간 비용 측면에서는 사진측량기법이 월등히 뛰어남을 알 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.313-321
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• 2017

One of the most frequently performed tasks in human-robot interaction (HRI), intelligent vehicles, and security systems is face related applications such as face recognition, facial expression recognition, driver state monitoring, and gaze estimation. In these applications, accurate head pose estimation is an important issue. However, conventional methods have been lacking in accuracy, robustness or processing speed in practical use. In this paper, we propose a novel method for estimating head pose with a monocular camera. The proposed algorithm is based on a deep neural network for multi-task learning using a small grayscale image. This network jointly detects multi-view faces and estimates head pose in hard environmental conditions such as illumination change and large pose change. The proposed framework quantitatively and qualitatively outperforms the state-of-the-art method with an average head pose mean error of less than $4.5^{\circ}$ in real-time.