• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.573-580
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• 2005

본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 인터페이스를 좀더 자연스럽고 쉬운 형태의 능동적인 휴먼 인터페이스로 구현하기 위해 정지영상 및 동영상에서의 감정인식기법을 제안하고자 한다. 제안된 얼굴의 감정인식 기법은 Hidden Markov Model(HMM), 주성분분석기법(PCA)와 웨이블렛 변환을 기반으로 구성하였다. 얼굴의 감정인식을 위하여 심리학자인 Ekman과 Friesen의 연구에 의해 문화에 영향을 받지 않고 공통으로 인식하는 6개의 기본 감정인 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오를 바탕으로 실험하였다. 감정인식에서 입력영상은 이산 웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 영상에서 PCA 특징벡터를 추출한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계에서는 정지영상에서의 인식값과 동영상에서의 인식값을 정규화 과정을 통하여 상호보완 함으로써 인식률을 높일 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.751-761
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• 2022

디지털 기술의 발전에 따라 메타버스가 콘텐츠 시장의 주요 트렌드로 자리하면서 고품질의 3D(dimension) 모델을 생성하는 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 이에 따라 디지털 휴먼으로 대표되는 고품질 3D 가상 인간의 제작과 관련된 다양한 기술적 시도가 이루어지고 있다. 3D 볼류메트릭 캡처는 기존의 3D 모델 생성 방식보다 빠르고 정밀한 3D 인체모형을 생성할 수 있는 기술로 각광 받고 있다. 본 연구에서는 볼류메트릭 3D 및 4D 모델 생성 분야에서 적용되는 기술들과 콘텐츠 제작의 애로사항에 대해 실제 사례를 바탕으로 3D 고정밀 페이셜 제작 기술의 분석을 시도한다. 그리고 실제 볼류메트릭 캡처를 통한 모델의 구현 사례를 바탕으로 3D 가상인간의 얼굴 제작에 대한 기술들을 고찰하고 효율적인 휴먼 페이셜 생성을 위한 그래픽스 파이프라인을 활용하여 새로운 메타휴먼을 제작하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.881-895
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• 2023

Modern image inpainting techniques based on deep learning have achieved remarkable performance, and more and more people are working on repairing more complex and larger missing areas, although this is still challenging, especially for facial image inpainting. For a face image with a huge missing area, there are very few valid pixels available; however, people have an ability to imagine the complete picture in their mind according to their subjective will. It is important to simulate this capability while maintaining the identity features of the face as much as possible. To achieve this goal, we propose a three-stage network model, which we refer to as the identity and structure feature refinement network (ISFRNet). ISFRNet is based on 1) a pre-trained pSp-styleGAN model that generates an extremely realistic face image with rich structural features; 2) a shallow structured network with a small receptive field; and 3) a modified U-net with two encoders and a decoder, which has a large receptive field. We choose structural similarity index (SSIM), peak signal-to-noise ratio (PSNR), L1 Loss and learned perceptual image patch similarity (LPIPS) to evaluate our model. When the missing region is 20%-40%, the above four metric scores of our model are 28.12, 0.942, 0.015 and 0.090, respectively. When the lost area is between 40% and 60%, the metric scores are 23.31, 0.840, 0.053 and 0.177, respectively. Our inpainting network not only guarantees excellent face identity feature recovery but also exhibits state-of-the-art performance compared to other multi-stage refinement models.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.225-234
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• 2021

본 연구는 한국과 우즈베키스탄의 사회적 성역할 인식에 대한 차이가 광고모델의 성별을 통해 광고 태도 및 제품태도에 미치는 영향에 차이를 가져오는지를 살펴보는 비교문화연구이다. 특히 이들 관계에서 광고모델의 표정과 광고상황이 미치는 조절효과의 차이를 중심으로 연구되었다. 연구결과. 첫째, 사회적 성역할의 인식에 대한 차이는 한국보다 우즈베키스탄에서 더 크게 나타났다. 둘째, 광고 모델의 성별이 지각된 광고 태도에 미치는 영향은 한국보다 우즈베키스탄에서 높게 지각되었다. 셋째, 광고 모델의 성별이 광고의 태도에 미치는 영향에서 얼굴표정(온화함 vs. 차가움)의 조절효과는 우즈베키스탄에서만 나타났다. 넷째, 광고모델의 성별과 광고태도에서 광고상황(직장업무 vs. 가정생활)의 조절효과 또한 우즈베키스탄에서만 나타났다. 다섯째, 소비자의 광고태도가 제품태도에 미치는 영향은 두 국가 모두에서 통계적으로 유의한 정의 관계를 나타냈다. 본 연구는 한국과 우즈베키스탄 간에 남성성(또는 여성성)차원의 문화적 차이가 광고의 효과에도 영향을 미치고 있음을 알려준다. 따라서 본 연구는 글로벌 마케팅 담당자들이 광고모델을 선정할 때 신뢰성, 전문성, 매력성과 같은 기존의 정보원천효과 뿐만 아니라 문화적 차이에 따른 광고모델의 성별, 얼굴표정, 광고상황 등도 고려해야 함을 시사해주고 있다.

• 대한치과교정학회지
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• 제36권1호
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• pp.14-29
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• 2006

치과교정영역에서 컴퓨터기술의 발달로 안면 경조직 및 연조직의 3차원적인 분석이 가능해졌으며 이에 따라 교정환자의 진단과 치료계획 및 치료 후에 연조직의 3차원적인 평가가 가능하게 되었다. 그러나 안면 연조직의 3차원적 분석을 위한 표준화된 기준이 없고 임상적용이 가능한 진단 프로그램은 아직 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 3차원 진단 시 유용한 안면 연조직 계측점들의 3차원 계측치(X, Y, Z)를 제시하고, 이를 이용하여 설정된 길이, 각도 및 비율의 정상치를 제시하고자 한다. 3차원 촬영 기구로 비접촉식 3차원 레이저 스캐너를 이용하였으며, 한국 성인 정상교합 자 남녀 각각 30명(남자평균 20.1세, 여자평균 21.7세)을 연구대상으로 하였다. Rapidform 2004 프로그램(Inus Technology Inc., Seoul, Korea)으로 3차원 영상을 만든 후 3차원 입체영상에 soft tissue nasion을 원점으로 하는 좌표계(X축-좌우, Y축-상하, Z축-전후)를 설정하고, 29개의 계측점을 지정한 후 거리계측 45개 항목, 각도 8개 항목, 거리비율 29개 항목을 분석하였다. 각각의 계측점의 3차원 좌표(X, Y, Z)를 구하였으며 이를 바탕으로 각각의 계측항목을 계산하여 표준화하였다. 특히, 각도항목에서 transverse upper lip prominence (Ch(Rt)-ULPm-Ch(Lt))는 남자 $107^{\circ}$, 여자 $106^{\circ}$였고, transverse mandibular prominence (Go'(Rt)-Pog'-Go'(Lt))는 남녀 모두 $76^{\circ}$였다. Naso frontal angle (G-N'-Pn)은 남자 $142^{\circ}$, 여자 $147^{\circ}$, transverse nasal prominence (Zy(Rt)-Pn-Zy(Lt))는 남자 $112^{\circ}$, 여자 $116^{\circ}$로 남녀 간에 통계학적으로 유의차가 있었다 (p<0.05). 하안면고경 하방 2/3 (Li-Me')와 하악체길이(Go'-Me'), 입술고경(ULPm-Li)과 폭경(Ch(Rt)-Ch(Lt))의 비율은 각각 2/5로 나타났다. 관상기준평면에서 안면의 윤곽을 나타내는 계측점인 FT, Zy, Pn, ULPm, Li, Me'까지의 거리의 비는 -1/-1/1/0.5/0.5/-0.6였다. 또한 얻어진 자료를 이용하여 한국 성인 정상교합자의 3차원 안면 모델을 제작하였으며 이는 교정진단 또는 치료결과 비교 시 template로 활용될 수 있으리라 사료된다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권1호
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• pp.142-151
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• 2022

In this paper, a model combined with explanatory artificial intelligence (xAI) models was presented to secure the reliability of machine learning-based sentiment analysis and prediction. The applicability of the proposed model was tested and described using the IMDB dataset. This approach has an advantage in that it can explain how the data affects the prediction results of the model from various perspectives. In various applications of sentiment analysis such as recommendation system, emotion analysis through facial expression recognition, and opinion analysis, it is possible to gain trust from users of the system by presenting more specific and evidence-based analysis results to users.

• 재활복지
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• 제20권3호
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• pp.105-124
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• 2016

본 연구는 지체장애인들의 운동참여와 심박변이도(HRV), 표정정서인식력의 인과관계를 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 목적표집법(purposive sampling)을 이용하여, 장애인 볼링 및 론볼대회에 참여한 참가자와 충남지역의 생활체육 운동 프로그램에 참여하는 지체장애인 139명을 대상으로 하였다. 경기장과 클럽활동 시설에 직접 방문하여 연구목적을 구체적으로 설명을 한 후, 연구 참여에 동의한 대상자에 한해 운동량, 심박변이도(HRV), 표정정서인식력을 측정하였다. 측정된 결과는 SPSS 18.0, Amos 18.0 프로그램을 이용하여 평균 및 표준편차, 상관분석, 구조방정식모형을 분석되었고, 그 결과, 지체장애인들의 운동량은 자율신경계의 교감활성도와 부교감 활성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지체장애인들의 운동경력은 LF/HF에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 부교감 활성도에는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지체장애인의 교감활성도는 기쁨 정서인식력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 운동량은 슬픔 정서인식력에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과가 지체장애인의 자율신경계와 표정정서인식력에 어떻게 관련성이 있는지 그 메카니즘에 대해 논의되었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 복식문화연구
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• 제13권5호
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• pp.712-728
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• 2005

This study consists of the stimuli of a female model in her twenties with twenty-three different facial make-up and survey on the differences of them for the development of make-up color system, based on the color-sense on the Korean's skin-tone and make-up color, to enforce the efficiency of beauty education. The result of this study and the suggestion is as followed. Firstly, Familiarity, Intelligence, Fitness, Charm, Tradition and Youth were came out as the result of factor analysis of make-up color image perception. Secondly, the stimulus of bare face was evaluated as more familiar and intelligent than the one with image make-up but perceived as unhealthy and not untraditional. Thirdly, skin tone had a big impact on both in lip color that's been applied in monotonous make-up and in image make-up that had been applied in contrastive make-up. Through these results, it is confirmed that the skin tone and make-up colors were influential variables in the research on facial image perception and preference against a female model in her 20s, and also the image test and preference can be changed according to the color contrasts. This research will be used as a basic tool for the development of make-up color applying system with image perception of statics of population variables and preference research. Also it aims to suggest the alternatives to perform the present collage make-up education for more systematic and organized education.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.155-167
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• 2007

사상의학에서는 사람을 네 종류로 구분하며, 한의사들은 종종 이 네 종류에 기반을 두어 특별한 건강 정보와 치료 방법을 제안한다. 얼굴의 특징 비율(표 1)은 사상체질을 판단하는데 있어서 매우 중요한 기준으로 사용되는데, 본 논문에서는 측면얼굴에서 특징 비율을 추출하기 위한 시스템을 제안하였다. 특징 비율을 얻기 위해서는 두 가지를 고려하여야 한다. 하나는 대표 특징들을 선택하는 것이고, 다른 하나는 측면 얼굴 이미지에서 효과적으로 관심 영역을 검출하고, 정확하게 특징 비율을 계산하는 것이다. 논 논문에서 제시한 시스템에서는 적응형 색상 모델을 사용하여 배경에서 측면 얼굴을 분리하였고, 관심 영역 검출을 위해서 기하 모델에 기반한 방법이 사용되었다. 또한 이미지 크기와 머리 포즈에 따른 이미지 변화에 의해서 야기되는 에러 분석을 제시하였다. 제시한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 173명의 한국인 왼쪽 얼굴 사진을 이용하여 시스템을 테스트하였고, 정면 사진과 측면 사진을 함께 사용하였을 경우 정면 사진만을 사용한 경우보다 17.99%의 성능 향상을 나타내었다.