• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
• /
• pp.491-492
• /
• 2024

맞벌이 가정이 증가함에 따라 영유아, 장애인, 노인 등의 사회적 약자를 낮시간 동안 보육/보호하는 데이케어 센터의 수요가 증가하고 있다. 데이케어 센터는 센터 경쟁력 확보 및 보호자 만족도 제고를 위해서 피보호자의 일상 사진을 제공하는 곳이 대부분이다. 하지만 데이케어 센터의 직원이 다수의 사람에 대한 사진을 촬영 및 선별해서 메시지를 전송하는 일은 데이케어 센터 본연의 업무를 방해할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사진 선별을 업무 부담을 완화시키는데 도움을 줄 수 있는 얼굴 특징 기반 사진 자동분류하는 시스템을 개발한다. 제안한 방법에서는 얼굴 특징 추출 기법과 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN을 이용하여 얼굴기준 사진 분류시스템을 설계하엿다. 특히, OpenCV와 face recognition 라이브러리를 이용하여 카메라로 촬영된 사진 속의 얼굴 객체를 인식하고 얼굴사진을 저정한 후 얼굴의 특징을 추출한다.

• ETRI Journal
• /
• 제30권3호
• /
• pp.432-440
• /
• 2008

In this paper, a user-friendly mobile photo album system and albuming functions to support it are introduced. Stand-alone implementation in a mobile device is considered. The main idea of user-friendly photo browsing for albuming functions is to enable users to organize and browse their photos along semantically meaningful axes of events, personal identities, and categories. Experimental results demonstrate that the proposed method would be sufficiently useful and efficient for browsing personal photos in mobile environment.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.920-923
• /
• 2007

콘텐츠 산업의 발전과 인터넷 네트워크의 전 세계적인 확산 및 지속적인 발달로 대학에서의 사이버 수업이 빠르게 확대되고 있다. 따라서, 사이버강의를 형태별로 구분하여 학습자들의 만족도와 환경을 분석하고 효과 측정 및 활성화하기 위한 방안의 연구가 요구된다. 본 연구에서는, 사이버 강의를 강의시수의 일부분만을 사이버로 하는 부분 강의와 강의시수의 모두를 사이버로 하는 완전사이버로 명명하고 구분하여 학습자 만족도 조사를 실시하였으며, 각 사이버 형태의 문제점을 분석하고 이를 활성화하는 방안을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.373-376
• /
• 2007

사상의학을 통해 인간은 태양인, 소양인, 태음인, 소음인의 네 가지 체질로 구분할 수 있으며 각 체질에 따라 생리, 병리, 용모 등이 각각 다르다. 얼굴은 인체의 모든 정보를 보유하고 있는 곳으로 얼굴의 비율 및 형태에 따라 체질에 따른 건강 상태를 확인할 수 있는 중요한 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 사상체질 진단을 위해 얼굴 영상을 입력받아 동적 이진화를 통한 얼굴 영역을 검출하고 이를 통해 화소값의 누적분포 분석을 행하여 얼굴의 이목구비의 크기, 형태 및 비율을 추출하고자 한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.810-813
• /
• 2000

Burr makes trobles on manufacturing process due to deburring cost, quality of products and productivity. This paper described the results of experimental study on the influence of the cutting parameters on the formation of exit burrs in face milling. The cutting parameters were investigated changing exit angle, rake nagle , lead angle in tool geometry as well as feed per tooth. Also we carried out experimets on several materials. Using the result of experimental study, burr types are classified according to appearance and formation mechanism in exit burr and we are considered the burr formation in each type of burr.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.79-85
• /
• 2017

Understanding of human emotion has a high importance in interaction between human and machine communications systems. The most expressive and valuable way to extract and recognize the human's emotion is by facial expression analysis. This paper presents and implements an automatic extraction and recognition scheme of facial expression and emotion through still image. This method has three main steps to recognize the facial emotion: (1) Detection of facial areas with skin-color method and feature maps, (2) Creation of the Bezier curve on eyemap and mouthmap, and (3) Classification and distinguish the emotion of characteristic with Hausdorff distance. To estimate the performance of the implemented system, we evaluate a success-ratio with emotional face image database, which is commonly used in the field of facial analysis. The experimental result shows average 76.1% of success to classify and distinguish the facial expression and emotion.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권5호
• /
• pp.1029-1035
• /
• 2019

In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.

• 사상체질의학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.50-59
• /
• 2007

1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Contitutions. Now We are developing 3D Automatic Face Recognition Apparatus to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image of man's face and measure facial figure. We should examine accuracy of position recognition in 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA). 2. Methods We took a photograph of Face status with Land Mark by using 3D-AFRA. And We scanned Face status by using laser scanner(vivid 700). We analysed error average of distance between Facial Definition Points. We compare the average between using 3D-AFRA and using laser scanner. So We examined the accuracy of position recognition in 3D-AFRA at indirectly. 3. Results and Conclusions The error average of distance between Right Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5140mm and the error average of distance between Left Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5949mm in frontal image of face. The error average of distance between Left Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5308mm and the error average of distance between Left Tragion and The Other Facial Definition Points is 0.6529mm in laterall image of face. In conclusion, We assessed that accuracy of position recognition in 3D-AFRA is considerably good.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제46권1호
• /
• pp.112-120
• /
• 2009

얼굴 등록자 인증은 얼굴 인식을 기반으로 인증하고자 하는 사람이 등록자인지, 아닌지를 판별하는 것으로, 기본적으로 2클래스 분류 문제이다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, 이하 SVM)은 2 클래스 분류 문제에 효과적인 것으로 잘 알려져 있다. 얼굴 등록자 인증의 분류에 사용되었던 기존의 SVM들은 각 클래스 (등록자 클래스, 미등록자 클래스) 구성원의 얼굴 이미지로부터 추출된 이미지 특징 벡터를 이용하여 훈련되고 인증된다. 이렇게 훈련 세트 구성원들의 이미지 특징 벡터들로 훈련된 SVM은 인증시의 얼굴 이미지가 SVM 훈련 세트의 얼굴 이미지들의 조명, 자세, 표정들과 다른 인증 환경의 경우나 등록자의 가입 및 탈퇴 등으로 등록 클래스나 미등록 클래스의 구성과 크기에 변동이 생기는 인증 환경의 경우에, 강인한 성능을 보이기 어려웠다. 본 논문에서는 강인한 얼굴 등록자 인증을 위하여, 효과적인 클래스 구별 특징 벡터 기반 SVM을 제안한다. 훈련과 인증에 사용되는 특징 벡터는 2개의 클래스를 잘 구별할 수 있는 특성을 반영하도록 선택되었기 때문에 이를 이용하여 훈련된 제안된 SVM은 등록자 클래스 구성의 변화 및 얼굴 이미지에 있어서의 조명, 얼굴 자세, 얼굴 표정의 변화에 덜 영향을 받는다. 실험을 통해 제안된 SVM에 기반을 둔 얼굴 등록자 인증 방법이 기존 SVM에 기반을 둔 방법보다 성능이 더 나으며, 등록자 클래스 구성의 변화에도 강인함을 보였다.

• 터널과지하공간
• /
• 제13권4호
• /
• pp.279-286
• /
• 2003

최근의 터널설계에 있어서 지보패턴 선정시 전기비저항탐사 결과를 효과적으로 황용하기 위하여 전기비 저항 역산결과와 암반분류와의 상관관계를 도출해 내고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 전기비저항탐사결과를 고려한 예상지보패턴과 실제로 시공된 지보패턴 결과를 비교한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 실제 터널굴진 상태에서 막장관찰에 기초한 암반분류 및 지보패턴 선정과 시공 전 수행한 전기비저항 탐사자료를 비교함으로씨 전기비저항 탐사 결과가 어느 정도의 신뢰도로 이용될 수 있는가를 살펴보고자 한다. 전기비저항 자료와 암반분류의 정량적인 상관성을 얻기 위하여 암반분류값으로 RMR(Rock mass rating)을 기본으로, RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system 등을 이용하였다. 전기비저항탐사는 공간적 해상도가 낮기 때문에 후처리 과정으로 크리깅 기법을 사용하여 해상도를 향상시키고자 하였다. 상관도 분석 결과, 2차원 전기비저항탐사결과는 정성적인 경향을 살펴보는데 적합한 것으로 나타났다 3차원 전기비저항탐사 결과와의 상관관계는 매우 높은 것으로 나타나 신뢰도 높은 암반분류에 적용 가능하리라 예상된다.