• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-15
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• 2024

스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.560-564
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• 2007

한국기초과학지원연구원(KBSI, Korea Basic Science Institute)에서는 국내 유일의 초고전압투과전자현미경(HVEM, High Voltage Electron Microscopy)을 비롯하여 3 대의 일반 전자현미경을 보유하고 있다. 전자현미경을 통하여 관찰된 이미지는 각 단계별로 tilting 되어 저장된 이미지로서 관찰자에게 보다 나은 관찰 환경의 구성을 위해 3D로의 reconstruction은 필수 과정이라고 할 수 있겠다. 이 과정 중 카메라 중심에서 벋어난 부분의 왜곡을 warping 기법을 통하여 최대한 감소시킨다. 이런 이미지 전처리 과정과 이를 바탕으로 3D로의 reconstruction과정은 고성능 컴퓨터의 수반을 기본으로 하는데 이 과정을 다수의 grid node PC들이 빠른 시간에 분담하여 처리하게 된다. Grid node PC들의 역할은 소유자가 서로 다른 다양한 컴퓨팅 자원의 효과적인 공유를 목적으로 하며, 시스템의 구축에 필요한 역할 스케줄링, 자원 관리, 보안, 성능 측정 및 상태 모니터링 등의 문제를 해결하기 위한 사용되고 있다. 일반 개인이 사용하기 힘들었던 고성능 PC의 역할을 Grid node PC들이 수행하고 이 기반위에 워핑 기법을 통한 이미지 전처리는 보다 실제 관찰 대상에 가까운 형태로의 재구성이 가능할 수 있는 바탕이 된다. 워핑 전처리를 통한 Grid node PC기반의 전자현미경 볼륨 랜더링 시스템의 구축은 관찰자에게 보다 편리하며 빠른 실험 환경을 제공하여 줄 수 있고, 이해하기 쉽고 실제 모습에 가까운 형태의 실험 결과물을 접할 수 있게 된다.