• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4835-4848
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• 2020

The recent expansion of the digital content market is increasing the technical demand for various facial image transformations within the virtual environment. The recent image translation technology enables changes between various domains. However, current image-to-image translation techniques do not provide stable performance through unsupervised learning, especially for shape learning in the face transition field. This is because the face is a highly sensitive feature, and the quality of the resulting image is significantly affected, especially if the transitions in the eyes, nose, and mouth are not effectively performed. We herein propose a new unsupervised method that can transform an in-wild face image into another face style through radical transformation. Specifically, the proposed method applies two face-specific feature loss functions for a generative adversarial network. The proposed technique shows that stable domain conversion to other domains is possible while maintaining the image characteristics in the eyes, nose, and mouth.

• 한방비만학회지
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• 제19권1호
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• pp.24-30
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• 2019

Objectives: Eating self-efficacy is an important predictor of successful weight control behaviors during obesity treatment. The Weight Efficacy Life-Style Questionnaire (WEL) is an internationally used measure of eating self-efficacy. The objective of this study was to develop the Korean version of WEL (K-WEL) and verify face validity. Methods: According to previously published guidelines, the cross-cultural translation was conducted through organizing the expert committee, translation, back-translation, synthesis, grammar review, and final synthesis. Following the translation of the WEL into Korean, face validity was performed for 35 subjects. Results: After all the versions of the questionnaire were examined, the translated WEL questionnaires were finally synthesized and licensed by the developer in writing. Regarding the translated WEL questionnaires, seven out of 35 subjects (20%) offered ideas about ambiguous expressions in them. All four points indicated in the face validity verification were additionally modified for greater clarity and understanding. Conclusions: We developed the Korean version of WEL and completed face validity. In future research, it would be necessary to provide further study on the reliability and validity of the Korean version of WEL.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.835-838
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• 2008

본 논문에서는 얼굴 영역을 자동으로 검출하여 실시간으로 얼굴의 특징 짐을 추적하는 방법을 제안한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴 영역을 자동으로 추출하였으며, 회전에 강건한 KLT 알고리즘을 적용하여 얼굴의 특징 점들을 추출하였다. 그리고 실시간으로 얼굴의 특징점을 추적하기 위해 Lucas-Kanade 특징 추적 알고리즘을 사용하였다. 실험결과를 통하여 회전과 움직임에 강건하게 얼굴 영역을 검출하고 추적되는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.369-377
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• 2022

최근 딥러닝 기반의 얼굴 합성 연구는 전체적인 스타일이나 헤어, 안경, 화장과 같은 요소를 포함하는 매우 사실적인 얼굴을 생성하는 결과를 보인다. 그러나 피부의 미세 구조와 같은 매우 세부적인 수준의 얼굴은 생성하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하고자 한 장의 얼굴 라벨 영상으로부터 피부 미세 요소의 종류와 강도 조절을 통해 더욱 사실적인 얼굴 영상을 합성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Image-to-Image Translation 방법인 Pix2PixHD를 이용해 얼굴 영역과 피부 요소인 주름, 모공, 홍조가 표시된 라벨 영상을 변환하여 미세 요소가 추가된 얼굴 영상을 생성한다. 피부 요소 영역을 조절한 라벨 영상을 다양하게 생성함으로써 이에 대응하는 미세한 피부 요소가 반영된 다양한 사실적인 얼굴 영상을 생성할 수 있음을 실험을 통해 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권5C호
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• pp.364-370
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• 2005

얼굴 인식에서는 입력 영상에서 얼굴을 검출한 후에 데이터베이스의 영상과 위치와 크기를 일치시키는 등록 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 등록 과정에서 발생하는 얼굴영상의 이동, 회전, 혹은 크기의 차이를 eigenspace에서 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴 영상의 수직, 수평 이동, 회전, 크기 변환 등의 등록오차를 선형보간 행렬로 근사하였다. 각 변환행렬을 사용하여 등록오차에 따른 미분계수를 eigenspace에서 구하면 subpixel 단위의 등록 오차를 보정할 수 있다. 제안된 방법은 공간 영역에서 오차를 보정하는 것보다 계산량이 훨씬 더 적다. 오차 보정 후 얼굴 인식률이 크게 향상되는 것을 실험으로 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.16-24
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• 2005

본 논문에서는 관찰자의 시점에 적응적인 다시점 영상 합성 시스템을 위한 얼굴 추적 기법을 제안한다. depth 카메라를 이용하여 텍스쳐 영상과 깊이 정보를 획득한 후, 회전(rotation)과 이동(translation) 등 기하학적인 변환을 이용하여 관찰자의 위치를 고려한 다시점 영상을 생성할 수 있다. 관찰 시점의 위치와 각도에 의한 입체감(motion parallex cue)을 제공하기 위하여 주 관찰자의 얼굴을 추적하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모니터에 설치된 얼굴 획득용 카메라로부터 얻은 영상에서 얼굴 색상의 통계학적 특성과 변형적 형판(template)을 이용하여, 실시간으로 초기에 설정된 주요 관찰자(dominant face)의 얼굴영역을 추적하게 된다. 실험 결과 복잡한 배경 하에서도 얼굴 영역의 위치를 성공적으로 검출 및 추적하여 관찰자 시점에 해당하는 3차원 입체 영상을 디스플레이 할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.149-156
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• 2003

본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법, Hu 모멘트 및 선형 판별 분석(linear discriminant analysis, LDA)를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 제안한 변형 Otsu 이진화를 사용하여 밝기 및 명암도에 불변한 이진 영상들을 만든다. 그런 후 생성된 얼굴 영상의 경계 영상 및 다단계 이진영상으로부터 총 17개의 Hu 모멘트를 계산한 다음 LDA 방법을 적용하여 최종 특징 벡터를 추출한다. 특히 제안하는 얼굴 인식 방법은 Hu 모멘트를 이용함으로써 크기, 회전 및 위치 변화에도 강인한 특성을 갖고 있다. Olivetti research laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스의 총 100명의 얼굴 영상에 대해 기존의 주요 성문 분석(Principal component analysis, PCA) 방법 및 PCA와 LDA를 결합한 얼굴 인식 방법과 비교 실험한 결과, 제안한 얼굴 인식 방법은 대체적으로 기존 방법보다 뛰어난 인식 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1140-1151
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• 2003

본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법과 Hu 모멘트를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전, 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안하는 변형 Otsu 이진화 방법은 기존의 Otsu 이진화 방법으로부터 또 다른 문턱치 값을 결정하고 이로부터 얻어진 이진 얼굴 영상 2개를 사용함으로써 이진 영상 하나보다 고차원의 특징벡터를 추출할 수 있고, 기존의 Otsu 이진화 방법과 마찬가지로 밝기 및 명암도 변화에 강인한 속성을 가지고 있다. 특징 값으로는 Hu 모멘트를 사용함으로써 크기, 회전, 위치 변화에 강인한 특성을 추가로 가지고 있다 기존의 주요 성분 분석(Principal Component Analysis, PCA) 방법과 제안한 방법을 비교 실험한 결과, 위에서 언급한 5가지 다양한 환경 변화에 대하여 PCA 방법의 평균 인식률은 olivetti Research Laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스에 대해서 각각 68.4%와 51.2%이고, 제안한 방법의 평균 인식률은 각각 93.2%와 81.4%로서 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 확인하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.189-194
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• 2022

As non-face-to-face activities have become commonplace, online video conferencing platforms have become popular collaboration tools. However, existing video conferencing platforms have a structure in which one side unilaterally exchanges information, potentially increase the fatigue of meeting participants. In this study, we designed a video conferencing platform utilizing virtual reality (VR), a metaverse technology, to enable various interactions. A virtual conferencing space and realistic VR video conferencing content authoring tool support system were designed using Meta's Oculus Quest 2 hardware, the Unity engine, and 3D Max software. With the Photon software development kit, voice recognition was designed to perform automatic text translation with the Watson application programming interface, allowing the online video conferencing participants to communicate smoothly even if using different languages. It is expected that the proposed video conferencing platform will enable conference participants to interact and improve their work efficiency.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.70-78
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• 2007

얼굴 인식 시스템의 성능은 조명 변화로 인하여 발생하는 개인내 (intra-person) 차이가 개인간 (inter-person)의 차이보다 클 수 있기 때문에 조명 변화에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 대칭형 bilinear 모델을 이용하여 조명 요소와 신원 요소를 분리하는 방법을 제안한다. Bilinear 모델로 조명 요소와 신원 요소를 얻기 위한 translation 과정은 반복적 역행렬을 구하는 것이 요구되는데 입력 데이타에 따라 수렴하지 않는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해서 ridge regression 모델과 bilinear 모델을 결합한 ridge regressive bilinear 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 조명 요소와 신원 요소의 분산을 적절히 줄여줌으로서 bilinear 모델에 안정성을 제공하며, 인식에 더 많은 고차원 요소 정보를 이용하게 함으로써 인식 성능을 높여 준다. 실험 결과에서 제안한 ridge regressive bilinear 모델이 bilinear 모델, 고유얼굴(eigenface) 방법, Quotient image 보다 좋은 인식 성능을 보여줌을 확인 할 수 있다.