• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.505-508
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• 2002

An emotionally modeled robot is dealt in this paper. The emotional model is required especially in the entertainment robot. Recently, the entertainment robots have been developed as the next generation of electronic toys. They require several capabilities such as perceiving, acting, communication, and surviving. The owner recognizes the communication with a entertainment robot by observing its expression and reaction. The expression is realized by emotion-based actions based on moving, dancing, sounding, speaking, and lighting. Therefore, we propose an emotional modeling algorithm, using the fuzzy logic system, in this paper. Good performance of the algorithm is confirmed by the result of a simulation.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.85-92
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• 2020

심층학습은 많은 양의 데이터셋을 학습에 활용하여 객체 분류, 검출, 분할 등의 영상 분석에 탁월한 성능을 나타내고 있다. 본 논문에서는 데이터셋의 종류가 다양한 얼굴 표정인식 데이터셋들을 활용하여 학습 데이터셋의 특성이 심층학습 성능에 영향을 줄 수 있음을 확인하고, 각 학습 데이터셋에 적합한 심층학습 모델의 구성 요소를 설정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층학습 모델의 성능에 영향을 주는 구성 요소인 활성함수, 그리고 최적화 알고리즘을 유전 알고리즘을 이용하여 선정한다. CK+, MMI, KDEF 데이터셋에 대해서 널리 활용되고 있는 심층학습 모델의 각 구성 요소별 다양한 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 분석하고, 유전 알고리즘을 적용하여 최적의 구성 요소를 선정할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.754-759
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• 2007

In this paper, we proposed the Bi-Modal Sensor Fusion Algorithm which is the emotional recognition method that be able to classify 4 emotions (Happy, Sad, Angry, Surprise) by using facial image and speech signal together. We extract the feature vectors from speech signal using acoustic feature without language feature and classify emotional pattern using Neural-Network. We also make the feature selection of mouth, eyes and eyebrows from facial image. and extracted feature vectors that apply to Principal Component Analysis(PCA) remakes low dimension feature vector. So we proposed method to fused into result value of emotion recognition by using facial image and speech.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.299-308
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• 2009

AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.487-496
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• 2003

유전자 발현에 매우 중요한 신호역할을 하는 프로모터 영역은 여러 전사인자들이 결합하는 특정 부위들을 갖고 있다. 전사인자의 결합부위는 프로모터의 다양한 부위에 위치하며, 진화론적으로 잘 보존된 Consensus 형태의 염기서열 패턴을 띠고 있다. 본 논문은 이러한 최적의 패턴들을 탐색하기 위해 유전자 알고리즘을 기반으로 하면서, 동시에 MEME 알고리즘의 N-occurrence-per-dataset 모델의 가정과 패턴의 길이를 결정할 수 있는 Wataru 방법의 장점을 따르는 새로운 방법을 제시하고 있다. 이러한 탐색 방법은 유전체 연구자들이 임의의 DNA 염기서열 상에서 프로모터 영역을 예측하거나 특정 전사인자의 결합부위를 탐색하는데 적극 활용할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1175-1186
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• 2017

Human emotion recognition is one of the promising applications in the era of artificial super intelligence. Thus far, facial expression traits are considered to be the most widely used information cues for realizing automated emotion recognition. This paper proposes a novel facial expression recognition (FER) method that works well for recognizing emotion from image sequences. To this end, we develop the so-called weighted soft voting classification (WSVC) algorithm. In the proposed WSVC, a number of classifiers are first constructed using different and multiple feature representations. In next, multiple classifiers are used for generating the recognition result (namely, soft voting) of each face image within a face sequence, yielding multiple soft voting outputs. Finally, these soft voting outputs are combined through using a weighted combination to decide the emotion class (e.g., anger) of a given face sequence. The weights for combination are effectively determined by measuring the quality of each face image, namely "peak expression intensity" and "frontal-pose degree". To test the proposed WSVC, CK+ FER database was used to perform extensive and comparative experimentations. The feasibility of our WSVC algorithm has been successfully demonstrated by comparing recently developed FER algorithms.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.43-50
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• 2016

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model) 특징점(Landmark)을 이용하여 정밀한 얼굴영역을 획득하고, 외형기반 접근법으로 표정을 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 외형기반 표정인식은 EHMM(Embedded Hidden Markov Model) 및 이진패턴 히스토그램 특징과 SVM(Support Vector Machine)을 사용하는 알고리즘으로 구성되며, 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 더불어, 성능비교는 기존의 눈 거리 기반의 얼굴 정규화 방법과 비교를 통하여 수행되었고, 또한 ASM 전체 특징점 및 변형된 특징을 SVM으로 인식하는 기하학적 표정인식 방법론과 성능비교를 수행하였다. 실험 결과, 제안 방법은 거리기반 얼굴정규화 영상을 사용한 방법보다 CK 데이터베이스 및 JAFFE 데이터베이스 경우, 최대 6.39%와 7.98%의 성능향상을 보였다. 또한, 제안 방법은 기하학적 특징점을 사용한 방법보다 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안하는 표정인식 방법의 효용성을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.9-15
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• 2018

확장된 데이터 표현의 주요 목표는 유비쿼터스 환경에서 일반적인 문제에 적합한 데이터 구조를 개발하는 것이다. 이 방법의 가장 큰 특징은 속성 값을 확률로 표현할 수 있다는 것이다. 다음 특성은 훈련 데이터의 각 이벤트가 중요도를 나타내는 가중치 값을 갖도록 한다는 것이다. 데이터 구조가 개발된 후에 이를 학습할 수 있는 알고리즘이 고안된다. 그 동안 이 알고리즘은 여러 분야에서 여러 문제에 적용하여 좋은 결과를 산출해 왔다. 본 논문은 먼저 데이터 표현 기법인 UChoo를 소개하고 이론적인 배경이 되는 규칙 개선 문제를 소개한다. 그리고 규칙 개선, 손실 데이터 처리, BEWS 문제, 앙상블 시스템과 같은 응용 분야의 예를 소개한다.

• 공학교육연구
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• 제23권2호
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• pp.24-30
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• 2020

This paper proposes the approaches to the evaluation of learning using concepts of artificial intelligence. Among various techniques, deep learning algorithm is employed to achieve quantitative results of evaluation. In particular, this paper focuses on the process-based evaluation instead of the result-based one using face expression. The expression is simply acquired by digital camera that records face expression when students solve sample test problems. Face expressions are trained using convolutional neural network (CNN) model followed by classification of expression data into three categories, i.e., easy, neutral, difficult. To substantiate the proposed approach, the simulation results show promising results, and this work is expected to open opportunities for intelligent evaluation system in the future.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권2호
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• pp.335-348
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• 2005

The rapid development of microarray technologies enabled the monitoring of expression levels of thousands of genes simultaneously. Recently, the time course gene expression data are often measured to study dynamic biological systems and gene regulatory networks. For the data, biologists are attempting to group genes based on the temporal pattern of their expression levels. We apply the consensus clustering algorithm to a time course gene expression data in order to infer statistically meaningful information from the measurements. We evaluate each of consensus clustering and existing clustering methods with various validation measures. In this paper, we consider hierarchical clustering and Diana of existing methods, and consensus clustering with hierarchical clustering, Diana and mixed hierachical and Diana methods and evaluate their performances on a real micro array data set and two simulated data sets.