• 대한화장품학회:학술대회논문집
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• 대한화장품학회 1992년도 자외선 차단 화장품의 SPF에 관한 심포지움(대한화장품학회)
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• pp.36-45
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• 1992

The dosal sites of 61 Koreans were exposed to increasing UVB doses in the 10mJ/$\textrm{cm}^2$ interval from 10mJ/$\textrm{cm}^2$ to 100mJ/$\textrm{cm}^2$ by solar-simulator, and at the 24hr after UV-B exposure we determined the first MED (Minimal Erythema Dose). For the precise measurements, we peformed the second exposures arround the first MED with 2.5mJ/$\textrm{cm}^2$ interval. The mean MED of all volunteers was 39.6 $\pm$ 15.7mJ/$\textrm{cm}^2$. As the distinction of sex, the means of male and female were 46.9 $\pm$ 18.1mJ/$\textrm{cm}^2$ and 31.5$\pm$8.5mJ/$\textrm{cm}^2$ respectively. According to the classification of skin type by Greiter. F.(1), the percent of skin type I to Ⅵ were 10.9%, 36.4%, 34.6%, 12.7%, 3.6%, and 1.8% respectively.

• 사상체질의학회지
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• 제4권1호
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• pp.187-192
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• 1992

Skin conductance level (SCL) is used to analyze the individual differences in pathological states. The points of measurement were on the back of the second metacarpals, according to the Zhang's biological whole body medical treatment method. SCL was measured in 38 healthy men and women and in 98 patients in lung, liver, stomach, kidney, and paralysis. The classification of the physical constitution was done to them with respect to Lee's physical constitution theory. The following tendencies were observed. 1. SCL in patients group is lower than that in healthy group. 2. In healthy group, SCL in micro-positive physical constitution is higher than those of micro-negative and macro-negative physical constitution. 3. In patients group, SCL in micro-positive physical constitution is lower than those of micro-negative and macro-negative physical constitution vice versa.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권4호
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• pp.79-85
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• 2017

Understanding of human emotion has a high importance in interaction between human and machine communications systems. The most expressive and valuable way to extract and recognize the human's emotion is by facial expression analysis. This paper presents and implements an automatic extraction and recognition scheme of facial expression and emotion through still image. This method has three main steps to recognize the facial emotion: (1) Detection of facial areas with skin-color method and feature maps, (2) Creation of the Bezier curve on eyemap and mouthmap, and (3) Classification and distinguish the emotion of characteristic with Hausdorff distance. To estimate the performance of the implemented system, we evaluate a success-ratio with emotional face image database, which is commonly used in the field of facial analysis. The experimental result shows average 76.1% of success to classify and distinguish the facial expression and emotion.

• 대한인간공학회지
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• 제31권2호
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• pp.271-279
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• 2012

Objective: This study classified three different emotional states(boredom, pain, and surprise) using physiological signals. Background: Emotion recognition studies have tried to recognize human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 122 college students participated in this experiment. Three different emotional stimuli were presented to participants and physiological signals, i.e., EDA(Electrodermal Activity), SKT(Skin Temperature), PPG(Photoplethysmogram), and ECG (Electrocardiogram) were measured for 1 minute as baseline and for 1~1.5 minutes during emotional state. The obtained signals were analyzed for 30 seconds from the baseline and the emotional state and 27 features were extracted from these signals. Statistical analysis for emotion classification were done by DFA(discriminant function analysis) (SPSS 15.0) by using the difference values subtracting baseline values from the emotional state. Results: The result showed that physiological responses during emotional states were significantly differed as compared to during baseline. Also, an accuracy rate of emotion classification was 84.7%. Conclusion: Our study have identified that emotions were classified by various physiological signals. However, future study is needed to obtain additional signals from other modalities such as facial expression, face temperature, or voice to improve classification rate and to examine the stability and reliability of this result compare with accuracy of emotion classification using other algorithms. Application: This could help emotion recognition studies lead to better chance to recognize various human emotions by using physiological signals as well as is able to be applied on human-computer interaction system for emotion recognition. Also, it can be useful in developing an emotion theory, or profiling emotion-specific physiological responses as well as establishing the basis for emotion recognition system in human-computer interaction.

• 한국의류학회지
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• 제42권1호
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• pp.121-132
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• 2018

Recent beauty trends focus on suitability to individual features. A personal color system is a recent aesthetic concept that influences color make up and coordination. However, a personal color concept has several weaknesses. For example, type classification is qualitative and not quantitative because its measuring system is a sensory test with no industry standard of personal color system. A quantitative personal color type classification model is the purpose of this study, which can be a solution to above problems. This model is a kind of mapping system in a 3D Cartesian coordinate system which has own axes, Value, Saturation, and Yellowness. The cheek color of the individual sample is also independent variable and personal color type is a dependent variable. In order to construct the model, this study conducted a colorimetric survey on a 993 sampling frequency of Korean women in their 20s and 30s. The significance of this study is as follows. First, through this study, personal color system is established on quantitative color space; in addition, the model has flexibility and scalability because it consisted of independent axis that allows for the inclusion of any other critical variable in the form of variable axis.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.637-640
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• 2018

The paper proposes a new deep network-based model that rates periorbital wrinkles in order to alleviate the shortcomings of the evaluation by human experts as well as to facilitate the automation. Periorbital wrinkles still need to be classified by human experts. Furthermore, the classification results from experts are different from each other in many cases due to the inter-interpreter variability and the absence of quantification criteria. Unlike existing classification methods which classify original images, the proposed model consists of a cascade of two deep networks: U-Net for the enhancement of wrinkles on an input image and VGG16 for final classification based on the wrinkle information. Experiments of the proposed model are made with a data set that consists of 433 images rated by experts, showing the promising performance.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3452-3459
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• 2012

본 논문은 피부미용을 공부하고 있는 평생교육원 및 문화센터의 여성 수강자를 대상으로 피부 미용과 건강 전반에 걸친 영향 정도를 교육시키고, 이들이 피부 미용 교육을 통해 그들의 건강 생활습관측면, 특히 생활습관, 운동, 영양을 중심으로 어떤 변화가 있는지 살펴 보고자 한다. 본 연구를 위해 2011년 현재 서울 및 경기도에 위치한 대학 및 문화센터에서 피부미용 관련 과목을 수강하는 여성들을 모집단으로 설정하였으며, 경기도 소재 A,D 대학, H 학원, 서울 소재 M 대학에서 피부 미용 과정 이수자 343명을 실제 분석에 이용하였다. 연구 결과 첫째, 피부미용 수강 전후와 건강생활습관 특성의 관계에서 부분적으로 차이를 보였는데, 피부 미용 수강을 한 후 수강자들은 수강하기 전에 비해 수면 습관 및 스트레스 관리가 잘 되고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 피부 미용 수강 기간과 건강생활 습관 특성과의 관계에서 긴 시간 동안 피부 미용 교육을 받은 군에서 수면 습관 및 스트레스 관리를 잘 하고 있는 것으로 나타났고, 운동에 있어서도 운동 여부, 강도 시간, 유산소 운동을 더욱 많이 하고 있으며, 영양 면에서도 식사 분배, 칼로리 섭취 제한, 식이 섬유 등을 더욱 많이 섭취하는 것으로 나타났다. 셋째, 피부미용 수강정도와 건강생활 습관 특성의 관계에서 부분적으로 차이를 보였는데, 생활 습관 관리 면, 운동면에서 유의한 차이를 보였다. 넷째, 피부미용 수강 빈도와 건강생활 습관 특성의 관계에서는 피부미용 수강을 보다 자주 수강하는 군에서 스트레스 관리를 더욱 잘 하고 있었고, 운동에서도 유의한 차이를 보였다. 이러한 결과를 통해 여성들의 피부미용 강좌는 수강자들에게 건강에 대한 관심을 높여 주었고, 전반적인 건강생활습관에 큰 영향을 주는 것으로 보여진다. 따라서 여성들이 평소 관심을 가지고 있는 피부미용과 건강을 접목한 프로그램 개발을 통해 여성들의 전반적인 건강 관리 습관을 개선시킬 수 있고, 이를 통해 한 가정의 건강관리 습관에 주도적인 역할을 하는 여성들의 올바른 건강 관리 행태 확립을 통해 국민 건강에 일조 할 수 있는 토대를 마련할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.105-112
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• 2006

본 연구에서는 일반적으로 잘 알려진 기저 세포암 검출을 위한 간단한 전처리 방법을 제안하였다. 전처리 과정은 half Hanning 윈도우와 함께 데이터를 클리핑하고 PCA(principal components analysis)를 이용하여 차원을 감소하였다. Half Hanning 윈도우는 $1650cm^{-1}$ 피크 부근의 크기를 낮춤으로써 음성 오류율을 줄여 분류 성능을 향상시켰다. 이 실험에서 사용한 MAP(maximum a posteriori), KNN (k-nearest neighbor), PNN(probabilistic neural network), MLP(multilayer perceptron), SVM(support vector machine)와 MSE(minimum squared error)의 분류결과는 제안한 방법이 효과적임을 입증하고 있다. KNN 분류방법은 216개 라만 스펙트럼에 대한 분류실험에서 민감도가 약 97.3%로 제안한 윈도우를 적용한 이 실험에서 기저 세포암 검출 성능이 가장 많이 개선되었다.

• 한국한의학연구원논문집
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• 제13권2호통권20호
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• pp.75-81
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• 2007

The need for the study of the revealing Sasang constitution at scientific term is increasing as the application of this discipline to the patient produces more accurate result. To obtain scientific evidence of Sasang constitution, it is crucial to analyze accumulated clinical information and associate them to the biological indices that may classify Sasang constitution. Thus, the analysis of clinical information is the most important stepping stone to go toward to the stage of developing model and decision support system (DSS) for classifying Sasang constitution. This study is a preliminary analysis of 1,109 samples collected with 171 clinical indices. To find meaningful clinical indices for classifying Sasang constitutional medicine, we applied decision tree model for them. The skin of 66.5% within whole Taeeumin is thick and non feeble. In the case of 69.8% within whole Soyangin, the skin is non feeble and slippery. In the case of 64.4% within whole Soeumin. they have feeble skin. Therefore, the property of skin can be suggested to be more important than any other index for the classification of Sasang constitution.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.365-374
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• 2011

최근 인터넷, IPTV/SMART TV, 소셜 네트워크 (social network)와 같은 정보 유통 채널의 다양화로 유해 비디오 분류 및 차단 기술 연구에 대한 요구가 높아가고 있으나, 현재까지는 비디오에 대한 유해성을 판단하는 연구는 부족한 실정이다. 기존 유해 이미지 분류 연구에서는 이미지에서의 피부 영역의 비율이나 Bag of Visual Words (BoVW)와 같은 공간적 특징들 (spatial features)을 이용하고 있다. 그러나, 비디오에서는 공간적 특징 이외에도 모션 반복성 특징이나 시간적 상관성 (temporal correlation)과 같은 시간적 특징들 (temporal features)을 추가적으로 이용하여 유해성을 판단할 수 있다. 기존의 유해 비디오 분류 연구에서는 공간적 특징과 시간적 특징들에서 하나의 특징만을 사용하거나 두 개의 특징들을 단순히 결정 단계에서 데이터 융합하여 사용하고 있다. 일반적으로 결정 단계 데이터 융합 방법은 특징 단계 데이터 융합 방법보다 높은 성능을 가지지 못한다. 본 논문에서는 기존의 유해 비디오 분류 연구에서 사용되고 있는 공간적 특징과 시간적 특징들을 특징 단계 융합 방법을 이용하여 융합하여 유해 비디오를 분류하는 방법을 제안한다. 실험에서는 사용되는 특징이 늘어남에 따른 분류 성능 변화와 데이터 융합 방법의 변화에 따른 분류 성능 변화를 보였다. 공간적 특징만을 이용하였을 때에는 92.25%의 유해 비디오 분류 성능을 보이는데 반해, 모션 반복성 특징을 이용하고 특징 단계 데이터 융합 방법을 이용하게 되면 96%의 향상된 분류 성능을 보였다.