• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문은 얼굴의 표정 변화를 통해 감정을 분석하는 방법으로 조현병의 초기 증상을 스스로 인지할 수 있는 감정 트레이닝 프레임워크를 제안한다. 먼저, Microsoft의 Emotion API를 이용하여 캡처된 얼굴 표정의 사진으로부터 감정값을 얻고, 피크 분석 기반 표준편차로 시간에 따라 변화하는 얼굴 표정의 미묘한 차이를 인식해 감정 상태를 각각 분류한다. 그리하여 Ekman이 제안한 여섯 가지 기본 감정 상태에 반하는 감정들의 정서 및 표현능력이 결핍된 부분에 대해 분석하고, 그 값을 이미지 색상 변환 프레임워크에 통합시켜 사용자 스스로 감정의 변화를 쉽게 인지하고 트레이닝 할 수 있도록 하는 것이 최종목적이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.319-326
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• 2009

본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상에서 방향이 틀어지는 경우에도 인식을 가능하게 하기위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 영상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 제작에 사용 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.345-350
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• 2018

본 연구는 지정맥 인식에 중요한 정맥 패턴 특징검출을 위한 알고리즘이다. 특징검출 알고리즘은 패턴인식 시 인식결과에 많은 영향을 끼치므로 중요하다. 인식률은 손가락 위치 변화에 따라 기준도 변화되므로 저하되는 특징을 가지고 있다. 또한, 손가락에 적외선 광을 조사하여 획득한 영상은 영상 배경과 혈관 패턴을 분리하기에 어렵고, 영상 전처리과정을 수행하므로 검출시간이 증대되는 특징을 가지고 있다. 이를 위해, 제시하는 알고리즘은 영상 전처리과정이 없이 수행되어 검출 시간을 줄일 수 있고, 지정맥 영상에 SWDA(Shifted Waveform Data Analysis) 알고리즘을 적용하여 손가락 마디 위치 및 정맥 패턴 검출이 가능한 특징을 가지고 있다. 적외선 투과율이 낮아 상대적으로 어두운 정맥 영상도 검출 오류 최소화가 가능한 특징을 보였다. 또한, 손가락 마디 위치는 분류 단계에서 기준으로 활용하면 인식률 저하를 보완할 수 있는 특징을 가지고 있다. 추후 손바닥, 손목 등 신체 여러 인식분야에 제안하는 알고리즘을 적용한다면 생체 특징 검출 정확도 향상 및 인식 수행 시간 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.75-81
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• 2010

본 논문에서는 웹캠을 이용하여 사용자의 안면 또는 손동작을 인식하고, 그 제스쳐가 나타내는 감성(희노애락)을 플래시 콘으로 표현하여 상대방에게 전송하는 감성 메신저를 구현한다. 이 메신저는 안면 인식 모듈과 손동작 인식 모듈, 메신저 모듈로 구성된다. 안면 인식 모듈에서는 눈, 입의 각 영역을 이진 영상으로 변환하여 눈과 입의 모양 변화에 따라 윙크, 입맞춤, 하품 등을 인식한다. 또한 손동작 인식 모듈에서는 인식한 손가락 수에 따라 가위-바위-보로 인식한다. 메신저 모듈은 안면 인식 모듈과 손동작 인식 모듈에서 인식한 윙크, 입맞춤, 하품과 가위-바위-보를 플래시 콘으로 표현하여 상대방에게 전달한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 감성 메신저의 CPU 점유율이 최소임을 검증한다. 또한 감성 메신저의 손동작 인식 모듈의 성능이 안면 인식 모듈에 비해 우수함을 보인다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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• pp.1258-1260
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• 2009

Generally, if we want to change the perspectivity of objects, we should change the position of object or camera, forward or backward. In this paper, recognition of the perspectivity of objects is proposed by using a new elemental image array which is made change the pinhole points horizontally.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1782-1787
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• 2003

A face recognition is currently the field which many research have been processed actively. But many problems must be solved the previous problem. First, We must recognize the face of the object taking a location various lighting change and change of the camera into account. In this paper, we proposed that new method to find feature within fast and correct computation time after scanning PC camera and ID card picture. It converted RGB color space to YUV. A face skin color extracts which equalize a histogram of Y ingredient without the Luminance. After, the method use V' ingredient which transforms V ingredient of YUV and then find the face feature. The result of the experiment shows getting correct input face image from ID Card picture and camera.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.127-130
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• 2005

In this paper, we investigated the change of recognition distance according to the resonance frequency of the transponder for the ISO 14443 Type A 13.56MHz RFID(Radio Frequency IDentification) system. We made thirteen transponders of the same size. The dimension of the transponder is $84.65mm{\times}53.00mm{\times}0.45mm$. We measured the resonance frequency by means of an inductive coupling. The measured resonance frequencies were between 12.9MHz and 17.3MHz. We measured the maximum distances where the transponder's USN(Unique Serial Number) was recognized and the subcarrier was observed. The measurement results show that we can obtain good performance when the Type A transponder has the resonance frequency around 14.2MHz for the given case.

• 한국CDE학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.245-254
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• 2007

This research proposed feature extraction algorithms as an input of STEP Ap214 data, and feature parameterization process to simplify further design change and maintenance. The procedure starts with suppression of blend faces of an input solid model to generate its simplified model, where both constant and variable-radius blends are considered. Most existing cell decomposition algorithms utilize concave edges, and they usually require complex procedures and computing time in recomposing the cells. The proposed algorithm using reference features, however, was found to be more efficient through testing with a few sample cases. In addition, the algorithm is able to recognize depression features, which is another strong point compared to the existing cell decomposition approaches. The proposed algorithm was implemented on a commercial CAD system and tested with selected industrial product models, along with parameterization of recognized features for further design change.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.15-24
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• 1995

This paper describes a system that can be used to recognize an unknown material regardless of the fuzzy neural network(FNN). There are some problems to realize the recognition system using temperature response. It requires too many memories to store the vast temperature response data and it has to be filtered to remove noise which occurs in experiment. And the temperature response is influenced by the change of ambient temperature. So, this paper proposes a practical method using curve fitting to remove above problems of memories and noise. and FNN is proposed to overcome the problem caused by the change of ambient temperature. Using the FNN which is learned by temperature responses on fixed ambient. Temperatures and known thermal conductivity, the thermal conductivity of the material can be inferred on various ambient temperatures. So the material can be recognized by the thermal conductivity.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권4호
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• pp.257-262
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• 2020

In this paper, a method of detecting the emergency situations such as body fall is proposed by using color images. We detect body areas and key parts of a body through a pre-learned Mask R-CNN in the images captured by a camera. Then we find the centerline of the body through the joint points of both shoulders and feet. Also, we calculate an angle to the center line and then calculate the amount of change in the angle per hour. If the angle change is more than a certain value, then it is decided as a suspected fall. Also, if the suspected fall state persists for more than a certain frame, then it is determined as a fall situation. Simulation results show that the proposed method can detect body fall situation accurately.