• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.540-542
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• 2023

Due to the serious issues posed by facial manipulation technologies, many researchers are becoming increasingly interested in the identification of face forgeries. The majority of existing face forgery detection methods leverage powerful data adaptation ability of neural network to derive distinguishing traits. These deep learning-based detection methods frequently treat the detection of fake faces as a binary classification problem and employ softmax loss to track CNN network training. However, acquired traits observed by softmax loss are insufficient for discriminating. To get over these limitations, in this study, we introduce a novel discriminative feature learning based on Vision Transformer architecture. Additionally, a separation-center loss is created to simply compress intra-class variation of original faces while enhancing inter-class differences in the embedding space.

• Journal of Plant Biology
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• 제37권2호
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• pp.203-221
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• 1994

한국산 나자식물 5과 12속 19분류군을 대상으로 광학현미경, 주사전자현미경 및 투과전자현미경을 이용하여 화분의 형태를 비교 관찰하고 기재하였으며, 각 과별 검색표를 작성하였다. 분류학적으로 볼 때 취급된 나자식물의 화분립은 모양, 크기, 표면상태, 표면무늬, 기낭의 유무 및 돌기의 유무에 의해 뚜렷이 구분되어 속간 및 속 이하의 분류군에는 유용하였으나, Pinus속내의 종들은 본 연구에서 관찰된 화분립의 크기나 표면무늬에 의해서는 화분형질의 중복으로 인해 종분류는 유용하지 않은 것으로 밝혀졌다. 소나무과내의 Picea속에 속하는 P. koraiensis의 화분립은 기낭의 형태가 불규칙하고, 몸체에 비해 기낭의 크기가 크며, 표벽이 얇기 때문에 기낭을 갖는 Pinus속과 Abies속의 분류군과는 차이점이 뚜렷하다. 또한 Abies속의 특징으로 기재된 모부의 중앙부위에서 기낭쪽으로 갈수록 표벽이 얇아진다는 점, 화분림 몸체의 표면이 비교적 굴곡이 심하지 않다는 점과 화분립의 크기가 크다는 점으로 볼 때 P. koraiensis는 기낭을 갖는 Pinus속과 Abies속 중 Abies속과 화분학적으로 유연관계가 가까운 것으로 추정된다. 투과전자현미경관찰을 통해 기낭을 갖는 화분립을 조사한 결과 근극에는 내표벽과 외표벽이 모두 존재하나, 서로 분리되어 외표벽은 기낭과 연결되고 내표벽은 원극을 이룬다. 또한 구과목의 분류군들에 있어 소나무과를 제외한 주목과, 난우송과 및 측백나무와 일부 분류군의 내표벽이 여러 층으로 구성된 관상구조로 나타났다. 주사전자현미경으로 기낭을 관찰한 결과 표면무늬는 유공상이고 미세한 pit가 존재하는 것으로 관찰되었다. 기낭의 표면무늬는 광학현미경상에서 망상으로 보이나 투과전자현미경으로 관찰해 본 결과 이는 기낭내부의 망상구조가 광학현미경하에서 투시된 것으로 밝혀졌다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.667-674
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• 2007

Facial expressions provide significant clues about one's emotional state; however, it always has been a great challenge for machine to recognize facial expressions effectively and reliably. In this paper, we report a method of feature-based adaptive motion energy analysis for recognizing facial expression. Our method optimizes the information gain heuristics of ID3 tree and introduces new approaches on (1) facial feature representation, (2) facial feature extraction, and (3) facial feature classification. We use minimal reasonable facial features, suggested by the information gain heuristics of ID3 tree, to represent the geometric face model. For the feature extraction, our method proceeds as follows. Features are first detected and then carefully "selected." Feature "selection" is finding the features with high variability for differentiating features with high variability from the ones with low variability, to effectively estimate the feature's motion pattern. For each facial feature, motion analysis is performed adaptively. That is, each facial feature's motion pattern (from the neutral face to the expressed face) is estimated based on its variability. After the feature extraction is done, the facial expression is classified using the ID3 tree (which is built from the 1728 possible facial expressions) and the test images from the JAFFE database. The proposed method excels and overcomes the problems aroused by previous methods. First of all, it is simple but effective. Our method effectively and reliably estimates the expressive facial features by differentiating features with high variability from the ones with low variability. Second, it is fast by avoiding complicated or time-consuming computations. Rather, it exploits few selected expressive features' motion energy values (acquired from intensity-based threshold). Lastly, our method gives reliable recognition rates with overall recognition rate of 77%. The effectiveness of the proposed method will be demonstrated from the experimental results.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1260-1270
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• 2005

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 방법에 속한다. 본 논문에서는 이진 분류기인 SVM의 다중 클래스 분류기 확장 방안으로 출력코딩 방법론을 설명한다. 또한 출력코딩 방법론의 대표적인 이론적 기반인 ECOC(Ewor-Correcting Output Codes)를 근간으로 하는 새로운 출력코딩 방법들을 제안하고, 얼굴인식 실험을 통해 SVM을 기반 분류기로 사용할 경우의, 출력코딩 방법의 특성을 비교$\cdot$분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.453-456
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• 2005

본 논문에서는 얼굴의 속성에 따라 각각의 알고리즘의 인식 성능이 달라지는 점에 착안해서, 다양한 얼굴 데이터를 클러스터링한 후 가장 효과적인 알고리즘을 선택적으로 사용하여 인식 성능을 높이는 방법을 제안하였다. 인식기 융합 문제는 인식결과를 결정짓는 문제에서 많이 사용하는 방식이며, Kuncheva는 데이터를 기준을 두어 영역별로 구분한 후. 각 데이터 영역에 맞는 분류기가 어떠한 것인가를 찾는 방법을 제안하였다. 분류기 여러개를 선택하여 사용할 경우, 어떻게 결과를 융합할것 인가에 대한 문제는 제시하지 않고 있다. 단지. 각 영역에 대하여, 어떠한 분류기를 사용하는 것이 좋을 것인가에 대한 문제만을 해결한다. 어떠한 영역의 데이터는 여러개의 분류기를 적용해도 된다는 결론하에, 각 분류기가 유사한 성능을 나타내므로, 어떠한 분류기를 사용하든 무관하다는 방향으로 전개한다. 따라서 본 논문에서는 각 데이터 영역별로 어떠한 분류기가 좋을 것인지 판단하며, 각 분류기에서 나온 결과값들을 융합하는 방법에 대하여 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.904-906
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• 2016

본 논문에서는 광고 홍보 서비스를 제공하기 위해 Kincet를 이용한 표정인식 및 미디어제어 시스템을 구현한다. 기존에는 소비자에게 일방적으로 광고를 전달하는 방식 이였다면, 현재는 인터렉티브 광고를 지향한다. 즉, 양방향 커뮤니케이션이 가능한 양방향 광고 서비스를 의미한다. 제안한 시스템은 Kincet를 활용하여 표정인식을 하였고, 눈썹, 눈, 입, 턱으로 얼굴을 인식 한다. 현재 사용한 Kinect버전은 표정인식이 불안정하여 눈썹, 눈, 턱의 3가지의 부분을 정확히 구분하기가 어려워 제일 구분이 쉬운 입모양만을 활용하여 웃음, 무표정을 구분하여 미디어 제어서비스를 제공한다. 또, 소비자들의 표정인식을 하여 미디어제어와 동시에 SNS(Social Network Service)를 이용한 사진전송을 통해 소비자들에게 광고에 대한 각인을 시켜줌으로써 광고의 효율적인 효과가 나타날 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1464-1475
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• 2020

Due to the spread of COVID-19, the online lecture has become more prevalent. However, it was found that a lot of students and professors are experiencing lack of communication. This study is therefore designed to improve interactive communication between professors and students in real-time online lectures. To do so, we explore deep learning approaches for automatic recognition of students' facial expressions and classification of their understanding into 3 classes (Understand / Neutral / Not Understand). We use 'BlazeFace' model for face detection and 'ResNet-GRU' model for facial expression recognition (FER). We name this entire process 'Degree of Understanding (DoU)' algorithm. DoU algorithm can analyze a multitude of students collectively and present the result in visualized statistics. To our knowledge, this study has great significance in that this is the first study offers the statistics of understanding in lectures using FER. As a result, the algorithm achieved rapid speed of 0.098sec/frame with high accuracy of 94.3% in CPU environment, demonstrating the potential to be applied to real-time online lectures. DoU Algorithm can be extended to various fields where facial expressions play important roles in communications such as interactions with hearing impaired people.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.249-257
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• 2021

최근 세계적 감염질환 확산 방지 및 사회적 대처 방안으로 다중이용시설의 필수적 환경개선인 스마트기기를 활용한 비대면 본인인증, 출입관리서비스 제공이 가능한 얼굴정보처리기술에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구는 지속적인 출입관리체계를 수립하기 위한 다중이용시설분류체계 및 적용서비스분야를 정의하고 이원화된 출입관리 시스템, 개인·측정정보 유형 분석을 통해 확장성을 고려한 서비스플랫폼의 사용성 개선방안과 이에 따른 서비스 로드맵을 제안하고자 한다. 또한 활용도에 따른 일회성, 다회성으로 인증해야하는 다중이용시설 적용서비스분야인 물리적 출입관리 시스템 서비스플랫폼 개선을 목표로 한다. 향후 본 연구의 방법론이 논리적 출입관리 시스템 유형의 서비스플랫폼으로 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한한방부인과학회지
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• 제35권2호
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• pp.70-86
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• 2022

Objectives: This study attempted to provide prescriptions that can be used according to the classification of menopausal disorders in order to increase the clinical utilization of CaPSPI (Diagnostic System for Climacteric and Postmenopausal Syndrome Pattern Identification). Methods: Delphi method survey was conducted for expert consensus on the Pattern Identification that could be used for each prescription by selecting frequent prescriptions based on the literature researched on the prescription of Korean medicine used for women with menopausal disorders. 11 experts participated in the questionnaire for posterity and 7 experts for sasang constitution. The survey was divided into the main prescription that can be mainly used for the patterns and the minor prescription that can be used although the suitability is somewhat low. Expert consensus was obtained through the second survey, and the pattern classification of prescriptions that were not confirmed here was confirmed through a face-to-face meeting. Results: There were 56 prescriptions mainly used for treatment for menopause, 45 for posterity and 11 for Sasang constitution. There were 69 identifications of 45 posterity prescriptions and 17 classifications of 11 Sasang constitutional prescriptions including major and minor patterns. By pattern identifications, the number of major/minor prescriptions was as follows. 肝鬱 14/5, 腎陰虛 8/2, 腎陽虛 4/1, 肝腎陰虛 2/7, 腎陰陽兩虛 3/1, 心腎不交 6/3, 心脾兩虛 15/2, 心火 7/6. Conclusions: In the future, by accumulating and analyzing the data on the diagnosis and treatment using CaPSPI, the clinical status of Korean medicine for menopausal disorders can be reviewed, and it can be used as the basis for the clinical practice guidelines for menopausal disorders. In addition, it is thought that analyzing the results of the diagnosis of pattern identifications and the prescription of Sasang constitution can be helpful in research on the posterity and Sasang constitution.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.41-61
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• 2023

제4차 산업혁명 시대의 보편적 삶의 형태는 비대면이라는 키워드로 요약될 수 있을 것이다. 특히 소비 활동 측면에서도 점차 대면 접촉이 최소화되는 시스템으로 변화하고 있으며, 오프라인 매장에서는 키오스크(kiosk)와 로봇 등을 통한 비접촉 서비스로의 전환이 빠르게 이어지고 있다. 사회 구조 역시 시간의 흐름에 따라 변화되고 있으며 특히 1인 가구 증가와 고령화는 식생활과 연관된 외식산업의 변화에도 영향을 미치고 있다. 가정 내에서 직접 조리하는 노동이 줄어들고, 대체할 수 있는 식품의 이용이 증가하고 있음에 따라 가정간편식 (HMR: Home Meal Replacement)시장이 큰 규모로 성장하였다. 시장의 규모가 커지며 상품을 제공하는 비즈니스의 형태도 다양해졌다. 기술의 발전, 비대면 문화 그리고 기업의 경영 효율성이 맞물리며 최근 무인매장이 확산되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 차츰 경쟁이 심화되는 HMR 무인매장의 서비스 품질 속성을 분류하여 고객만족을 기반으로 한 서비스 경영 관리 측면의 시사점을 제공하고자 Kano model을 활용한 서비스 품질 분류 및 Timko의 고객만족계수를 산출하였다. 분석결과 '상품(메뉴) 다양성' 등이 매력적 품질로 분류되었으며, '매장 내부/외부 청결성' 등이 일원적 품질로 분류되었다. 또한 '셀프 계산 과정의 편리성'은 당연적 품질, '매장 내 통행의 편리성' 무관심 품질로 분류되었다. 나아가 만족계수가 가장 높은 요소는 '상품(메뉴)다양성'으로, 불만족계수가 가장 높은 요소는 '셀프 계산과정의 편리성'으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 HMR 무인매장의 서비스 품질 관리에 있어 우선순위를 도출하고, 이를 통해 관련 비즈니스에서의 전략적 시사점을 제공하고자 한다.