• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1-9
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• 2015

본 논문에서는 Kinect 카메라를 통해 촬영된 영상 처리를 통해 상반된 감성 자극 관점에서 안면 움직임의 차이를 분석하는 연구를 진행하였다. Russell의 2차원 감성 모델에서 원점 대칭 위치에 존재하는 두 상반된 감성인 "Sad - Excitement", "Contentment - Angry" 감성을 유발하기 위해 피험자에게 시각자극과 청각자극을 동시에 제공하였다. Kinect Face Tracking SDK에서 제공되는 121개 특징점으로 구성된 안면 active appearance model에서 안면 움직임을 잘 표현하는 31개의 주요 특징점 주변의 화소 변화를 측정하였다. 안면 근육의 비선형적 움직임 문제를 해결하기 위해 지역 이동 기반 최소거리 결정 방법(local minimum shift matching)을 사용하였다. 분석 결과, sad 감성에서는 우측 안면 움직임이 많이 나타났고, excitement 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타남으로써 두 상반된 감성 자극에 대한 안면 움직임의 위치 또한 상반된 결과를 보였다. 또한 "Contentment" 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타났고, "Angry" 감성에서는 안면의 좌우 구분 없이 움직임이 나타남으로써, 두 상반된 감성 자극에 대해서는 우측 안면에서 차이를 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.45-51
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• 2021

급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.971-976
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• 2021

본 논문은 심박수 측정을 위한 안면 얼굴 영상 데이터 수집 시스템을 설계한다. 본 논문의 설계 내용은 웹 카메라를 이용하여 사용자 얼굴 영상 정보들을 수집하고, 수집된 사용자 얼굴 영상 정보들을 이용하여 심박수를 측정하는 기능이다. 웹 카메라를 이용한 비접촉식 심박수 측정으로 인하여 오차가 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 심박수 측정시 얼굴 영상 데이터 분류를 통해서 오차가 발생한 경우와 정상적인 경우를 구별하여 심박수 프로그램 오차 수정에 이용할 수 있도록 하고자 한다. 오차가 발생된 경우의 자료를 이용하여 오차를 줄이기 위한 목적으로 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하고 설계한 내용에 대해서 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 내용이 정상적으로 동작됨을 확인할 수 있었다.

• 대한의사협회지
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• 제61권12호
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• pp.724-731
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• 2018

Our faces can express a remarkable range of subtle emotions and silent messages. Because the face is so essential for complex social interactions that are part of our everyday lives, aesthetic repair and restoration of function are an important tasks that we must not take lightly. Soft-tissue defects occur in trauma patients and require thorough evaluation, planning, and surgical treatment to achieve optimal functional and aesthetic outcomes, while minimizing the risk of complications. Recognizing the full nature of the injury and developing a logical treatment plan help determine whether there will be future aesthetic or functional deformities. Proper classification of the wound enables appropriate treatment, and helps predict the postoperative appearance and function. Comprehensive care of trauma patients requires a diverse breadth of skills, beginning with an initial evaluation, followed by resuscitation. Traditionally, facial defects have been managed with closure or grafting, and prosthetic obturators. Sometimes, however, large defects cannot be closed using simple methods. Such cases, which involve exposure of critical structures, bone, joint spaces, and neurovascular structures, requires more complex treatment. We reviewed and classified causes of significant trauma resulting in facial injuries that were reconstructed by microsurgical techniques without simple sutures or coverage with partial flaps. A local flap is a good choice for reconstruction, but large defects are hard to cover with a local flap alone. Early microsurgical reconstruction of a large facial defect is an excellent choice for aesthetic and functional outcomes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2991-3007
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• 2022

Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.

• 대한두개안면성형외과학회지
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• 제24권1호
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• pp.18-23
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• 2023

Background: When performing reduction of zygomatic arch fractures, locating the inward portion of the fracture can be difficult. Therefore, this study investigated the discrepancy between the locations of the depression on the soft tissue and bone and sought to identify how to determine the inward portion of the fracture on the patient's face. Methods: We conducted a retrospective review of chart with isolated zygomatic arch fractures of type V in the Nam and Jung classification from March 2013 to February 2022. For consistent measurements, a reference point (RP), at the intersection between a vertical line passing through the end point of the root of the ear helix in the patient's side-view photograph and a transverse line passing through the longest horizontal axis of the external meatus opening, was established. We then measured the distance between the RP and the soft tissue depression in a portrait and the bone depression on a computed tomography (CT) scan. The discrepancy between these distances was quantified. Results: Among the patients with isolated zygomatic arch fractures, only those with a fully visible ear on a side-view photograph were included. Twenty-four patients met the inclusion criteria. There were four types of discrepancies in the location of the soft tissue depression compared to the bone depression: type I, forward and upward discrepancy (7.45 and 3.28 mm), type II, backward and upward (4.29 and 4.21 mm), type III, forward and downward (10.06 and 5.15 mm), and type IV, backward and downward (2.61 and 3.27 mm). Conclusion: This study showed that discrepancy between the locations of the depressions on the soft tissue and bone exists in various directions. Therefore, applying the transverse and vertical distances measured from a bone image of the CT scan onto the patient's face at the indicated RP will be helpful for predicting the reduction location.

• 사상체질의학회지
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• 제10권2호
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• pp.181-220
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• 1998

1. PURPOSE This is a quantitative analysis of Sasang Constitution by measuring human body except face. This study is carried out for the purpose of searching out the theory of Sa-cho and the morphologic theory of Sasang Constitution. 2. METHOD (1) SUBJECTS Subjects are 338 person came to Dept. of Sasang Constitutional Medicine (KyungHee Oriental Medical Center) and Oriental Medicine and Western Medicine Cooperative Health Examination Center (KyungHee Medical Center) from October 1997 to Jauary 1998. The mean age is $41.7{\pm}12.39$. (2) CLASSIFICATION OF SASANG CONSTITUTION QSCCII(Questionnaire for the Sasang Constitution Classification) is used for the Classification of Sasang Constitution. The distributions of Sasang Constitution Classification are Soeumin 83, Soyangin 98, and Taeumin 157. (3) MEASURING INSTRUMENT & ITEMS Length, Breadth, Circomferece, and Skinfold thickness of each body segment are measured by Martin's measuring instrument and Skinfold Caliper. Measured items of this study is based on Lohman's methods and is added new items. (4) DATA ANALYSIS The Volume, Weight, Rate, and Index of each group are calculated by using measuring items. The difference of each group is analyzed by SPSS 7.0 for Win. 3. RESULT (1) THE MORPHOLOGIC CHARACTERISTIC of TAEUMIN First of all, the Taeumin has a emormous morphology. His trunk is huge but head-neck and limbs is small. The volume and weight of head-neck is smaller than other body segments but the volume and weight of upper-abdomen is bigger than ones. (2) THE MORPHOLOGIC CHARACTERISTIC of SOEUMIN The Soeumin has a small morphology. His head-neck rate is bigger than Taeumin's but his trunk rate is smaller than Taeumin's. And his lower limbs rate is bigger than other constitution but it's not a significant difference. His neck is thinest and longgest than others. His chest is thin and narrow. His lower-abdomen rate is bigger than other constitution but it's difference is not significant. (3) THE MORPHOLOGIC CHARACTERISTIC of SOYANGIN Soyangin has a middle size at head-neck and chest part. But the rate of upper limb is higer than other constitution. And the rate of lower-abdomen part is lower than other constitution. but that's not significant.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.273-279
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.313-322
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• 2009

최근 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과정이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 연관규칙(association rule)에 따라 분석하였다. 본 논문에서 제시하고자 하는 바는 기존 고객에 대한 분류 및 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 연관규칙을 수행하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다. 본 논문의 분석 사례를 통하여 자동차 분야의 특성에 따라 효과적인 분석 및 의사결정과 더 나아가 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 분석할 수 있는 사례로 활용될 수 있다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권6호
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• pp.785-791
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• 2016

본 연구는 지속적으로 증대되고 있는 해외철도 시장을 면밀히 분석하여 각 사업의 특성을 분석하고 국내 철도산업이 해외 철도시장에 적극적으로 진출 할 수 있는 방안을 제시하였다. 국내에 최근 5년간 소개된 독립적인 983개의 해외철도사업에 대한 발주특성을 분석하였으며, 분석의 효율성과 일관성을 높이기 위하여 하나의 분류체계를 수립하고 각 사업정보를 분류항목에 따라 분석하고 구성 비율을 평가하였다. 분석결과 초기 신규성 사업의 참여 또는 진입 없이 후속 발주업의 참여는 저가수주로 귀결될 가능성이 높으므로, 초기 신규성 사업의 주도적 진출과 수행을 통하여 한국 시스템과 동질화된 시스템 설계를 통하여 한국산업계가 고부가가치 철도사업에 진입기반을 구축할 수 있을 것이다.