• 복식문화학회:학술대회논문집
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• 복식문화학회 2004년도 International Conference
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• pp.75-76
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• 2004

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.195-200
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• 1997

영상을 분류한다거나 물체를 인식하는 방법들은 대부분 흑백 영상에 대한 것이다. 그 이유는 기존의 분류 방법에 어떻게 컬러 정보를 결합시킬 것인가 하는 문제를 쉽게 해결하지 못하거나 처리하는데 훨씬 많은 시간이 소요되기 때문이다. 본 연구에서는 컬러 영상들을 분류하기 위하여 기존의 고유 백터를 컬러 공간에 이용할 수 있는 방법을 제안하고, 이 고유 백터를 이용하여 컬러 얼굴 영상에 대한 분류 실험을 통해 여러 가지 특징에 대한 고유 백터를 영상 분류에 이용할 수 있음을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.146-149
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• 2003

개인의 신분을 확인하는 생체인식기술은 정보기술이 고도화된 사회 속에서 정보보안의 관점에서 더욱 중요한 문제로 인식되기 시작했다. 이러한 생체인식 영역 중에서 비교적 거부감을 덜 주면서 어느 정도의 인식율을 제공하는 얼굴인식 분야의 연구는 지난 수년간 활발하게 진행되었다. 보통 전통적으로 얼굴인식에는 우선 PCA가 적용되어 데이터를 축소하고 LDA가 얼굴 인식을 위한 특징벡터를 추출하는 역할을 수행한다 본 논문에서는 이러한 이원적인 과정을 동시 대각화를 통해 하나의 과정으로 통합하고 기존의 유클리디언 디스턴스 대신에 SVM(Support Vector Machine) 패턴 분류기를 사용하여 얼굴인식을 수행하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.55-58
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• 2023

본 논문에서는 스마트 미러 사용자의 얼굴 인식, 표정 인식, 얼굴형 인식을 활용하여 감정에 적절한 멘트와 화장법을 제공하는 시스템의 개발 내용에 관해 기술한다. 이 시스템을 사용함으로써 사람들은 자신의 감정을 정확하게 인지할 뿐만 아니라 위로와 공감을 받을 수 있으며, 자신의 스타일에 적절한 화장법을 추천받을 수 있다. 스마트 미러를 통해, 사용자는 자기 이해도가 늘어나게 되어 스스로에게 더욱 집중할 수 있고 화장법을 찾는 시간이나 화장에 실패할 가능성이 줄어들어 시간과 비용을 절약할 수 있게 될 것이다.

• 한국환경보건학회지
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• 제44권4호
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• pp.301-314
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• 2018

Objectives: The aim of this study was to introduce the overall progress of exposure assessment to humidifier disinfectant (HD); to present participants' demographic characteristics, exposure characteristics to humidifier disinfectant, and exposure classification; and furthermore to compare those characteristics between survivors and non-survivors. Methods: An assessment of environmental exposure to HD was conducted using modified HD-specific questionnaires that had been previously validated. We analyzed the data from 4,482 participants who had been potentially exposed to HD and had registered with the KEITI (Korea Environmental Industry & Technology Institute) from September 2016 to May 2018 (the fourth survey). Environmental exposure assessments were performed as follows: 1) contact with participants, 2) environmental exposure assessment though face-to-face interviews, 3) assessment review and coding, and 4) exposure rating. Results: Overall, survivors made up 77.1% (3,457 subjects) and non-survivors made up 22.9% (1,025 subjects). When compared with the survivors, non-survivors had a higher proportion of subjects aged >60 years and subjects who answered as suffering lung damage and having purchased HD because it is "Beneficial to health" (p<0.05). For the exposure characteristics compared to survivors, non-survivors had a higher proportion of cases of distance from humidifier to face being less that one meter and the spray direction being toward the face (p<0.05). Overall, respondents who used the "Oxy Ssak Ssak New Gaseupgi Dangbun", "Aekyung Gaseupgi Mate", "Homeplus Gaseupgi Chungjungje", and "E-Mart Gaseupgi Salgyunje" products made up 66.1, 12.3, 4.0, and 3.6%, respectively, and 72.5% of respondents used products with PHMG as the active chemical. When compared with survivors, non-survivors had a higher proportion of use of "Oxy Ssak Ssak New Gaseupgi Dangbun" but a lower proportion of use of products with CMIT/MIT, PGH, or PHMG as the active chemical. Conclusions: This study provided demographic characteristics and exposure assessment for applicants who have been injured by HD. In spite of the limitations of performing past exposure assessment through a questionnaire survey, such as recall bias, useful results may be obtained by comparing survivors with non-survivors. Further studies such as the exposure rating method and so on are necessary to assess past exposure to HD.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권5호
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• pp.2375-2382
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• 2016

Cancer is a major health problem in Oman. It is reported that cancer incidence in Oman is the second highest after Saudi Arabia among Gulf Cooperation Council countries. Based on GLOBOCAN estimates, Oman is predicted to face an almost two-fold increase in cancer incidence in the period 2008-2020. However, cancer research in Oman is still in its infancy. This is due to the fact that medical institutions and infrastructure that play central roles in data collection and analysis are relatively new developments in Oman. We believe the country requires an organized plan and efforts to promote local cancer research. In this paper, we discuss current research progress in cancer diagnosis using machine learning techniques to optimize computer aided cancer detection and classification (CAD). We specifically discuss CAD using two major medical data, i.e., medical imaging and microarray gene expression profiling, because medical imaging like mammography, MRI, and PET have been widely used in Oman for assisting radiologists in early cancer diagnosis and microarray data have been proven to be a reliable source for differential diagnosis. We also discuss future cancer research directions and benefits to Oman economy for entering the cancer research and treatment business as it is a multi-billion dollar industry worldwide.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권4호
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• pp.787-800
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• 2021

Three-dimensional (3D) object classification tasks using point clouds are widely used in 3D modeling, face recognition, and robotic missions. However, processing raw point clouds directly is problematic for a traditional convolutional network due to the irregular data format of point clouds. This paper proposes a pointwise convolution neural network (CNN) structure that can process point cloud data directly without preprocessing. First, a 2D convolutional layer is introduced to percept coordinate information of each point. Then, multiple 2D convolutional layers and a global max pooling layer are applied to extract global features. Finally, based on the extracted features, fully connected layers predict the class labels of objects. We evaluated the proposed pointwise CNN structure on the ModelNet10 dataset. The proposed structure obtained higher accuracy compared to the existing methods. Experiments using the ModelNet10 dataset also prove that the difference in the point number of point clouds does not significantly influence on the proposed pointwise CNN structure.

• 융합정보논문지
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• 제11권7호
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• pp.1-6
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• 2021

본 연구의 목적은 이미지 랜드마크 선정 기법을 기반으로, 인공신경망 안면 영상분석 시스템의 성능을 향상하기 위한 내용이다. 랜드마크 선정을 위하여 안면 이미지 연령을 분류를 위한 CNN 기반의 다층 ResNet 모델의 구성이 필요하며, ResNet 모델에서 입력 노드의 변화에 따른 출력 노드의 변화를 감지하는 히트 맵을 추출한다. 추출된 다수의 히트 맵을 결합하여 연령 구분 예측과 관계된 안면 랜드마크를 구성한다. 이를 통하여, 안면 랜드마크를 통하여 픽셀의 위치별 중요도를 분석할 수 있으며, 가중치가 낮은 픽셀의 제거함으로서 상당량의 입력 데이터 감소가 가능해졌다. 이러한 기법은 인공신경망 시스템의 연산 성능 향상에 기여하게 된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.555-560
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• 2021

최근 안면 피부 미용에 대한 사람들의 관심이 높아짐에 따라 딥 러닝을 활용한 안면 피부 미용을 위한 피부 질환 인식 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여드름을 비롯한 다양한 피부 질환을 인식한다. 기존의 연구들은 단일 피부 질환만을 인식하지만, 안면에 발생하는 피부 질환은 더 다양하고 복합적으로 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Inception-ResNet V2 모델을 활용하여 다중 레이블 분류 방법으로 여드름, 블랙헤드, 주근깨, 검버섯, 일반 피부, 화이트헤드에 관한 복합적인 피부 질환을 인식한다. 사용한 평가 지표 중 정확도는 98.8%, 해밍 손실은 0.003을 달성하였고, 단일 클래스별 정밀도, 재현율, F1-점수는 모두 96.6% 이상을 달성하였다.

• 터널과지하공간
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• 제19권6호
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• pp.479-489
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• 2009

터널 굴착시 굴진면 전방의 지반상태를 사전에 파악하는 것은 터널의 안정성을 증가시킴과 동시에 시공성을 향상시켜 경제적인 터널 시공을 할 수 있도록 한다. 이에 본 연구에서는 터널 천공시 획득되는 천공데이터를 이용하여 굴진면 전방의 암반강도를 예측하고자 하였다. 이는 암반강도가 현장에서 암반분류 및 지보패턴 설계 등의 핵심인자로 가장 보편적으로 활용될 뿐만 아니라, 암반강도의 변화를 통해 굴진면 전방의 지반상태 변화를 예측하는데도 활용할 수 있기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 다양한 강도 특성을 보이는 균질한 암석시험편을 대상으로 착암기 종류를 변화시켜가며 천공실험을 수행하였다. 실험결과 천공속도는 다른 천공데이터들과 착암기의 종류 및 암석의 강도에 따라 고유한 값을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 동일한 암석에 대해 천공시 타격압이 증가하면 천공속도는 선형적으로 비례하여 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 터널 시공 현장에서 착암기의 제원, 현장 계측 데이터 및 천공속도와 암반강도의 상관관계를 이용하여 터널 굴진면 전방의 암반강도를 예측할 수 있는 방안을 제안하였다.