비전 기반의 감정인식 로봇 개발

박상성(Sangsung Park),김정년(Jungnyun Kim),안동규(Dongkyu An),김재연(Jaeyeon Kim),장동식(Dongsik Jang) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1

본 논문은 비전을 기반으로 한 감정인식 로봇에 관한 논문이다. 피부스킨칼라와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 얼굴검출과 감정인식 알고리즘을 제안하고, 개발한 로봇 시스템을 설명한다. 얼굴 검출은 RGB 칼라 공간을 CIElab칼라 공간으로 변환하여, 피부스킨 후보영역을 추출하고, Face Filter로 얼굴의 기하학적 상관관계를 통하여 얼굴을 검출한다. 기하학적인 특징을 이용하여 눈, 코, 입의 위치를 판별하여 표정 인식의 기본 데이터로 활용한다 눈썹과 입의 영역에 감정 인식 윈도우를 적용하여 윈도우 내에서의 픽셀값의 변화와 크기의 변화로 감정인식의 특징 값을 추출한다. 추출된 값은 실험에 의해서 미리 구해진 샘플과 비교를 통해 감정을 표현하고 표현된 감정은 Serial Communication을 통하여 로봇에 전달되고, 감정 데이터를 받은 얼굴에 장착되어 있는 모터를 통해 표정을 표현한다.

신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 영상식별

박상성(Park Sang-Sung),안동규(Ahn Dong-Kyu) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2010 No.5

특허빅데이터 통계분석을 이용한 기술분석

박상성(Sangsung Park) 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.2

특허 빅데이터를 분석하여 기술경영 분야에 다양하게 활용할 수 있다. 기존에는 특허 빅데이터를 분석하기 위해 정성적 또는 정량적 방법을 사용하였다. 그러나 정성적 방법은 일부 전문가들에 의해 수행되며, 많은 시간 및 비용이 소모된다. 이와 반대로, 정량적 방법은 효율적이나, 통계 및 기계학습과 같은 다양한 분석 능력이 요구된다. 이와 같은 문제를 해결하고자, 본 연구에서는 특허빅데이터 분석을 위한 통계분석 시스템을 개발한다. 해당 시스템은 비전문가 사용 관점에서 구축하여, 실행 과정을 최소화한다. 또한, 결과물을 시각화 및 파일로 제공하여 실제 기술경영에 활용가능하도록 한다. Analysis of patent bigdata can be used in various fields of technology management. Traditionally, qualitative or quantitative methods have been used to analyze patent big data. Qualitative methods are performed by some experts and are time consuming and expensive. In contrast, quantitative methods are efficient, but require a variety of analytical capabilities such as statistics and machine learning. To solve this problem, this study develops patent bigdata analysis automation system. The system is built from the point of view of non-expert use, thus minimizing system execution. In addition, the results are provided in visualization and file so that they can be utilized in actual technology management.

통계적 모델링을 통한 특허소송 위험요인 탐색에 관한 연구

박상성(Sangsung Park) 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.6

최근 대외 무역상황 악화 및 국가 간의 기술경쟁 심화로 인하여 기술자립의 중요성이 높아지고 있다. 효과적인 기술자립을 위해서는 핵심기술을 포함한 특허의 확보가 필수적이다. 글로벌 기업의 특허 포트폴리오 전략, NPE 출현 등은 특정 기술 분야에서 핵심적인 역할을 수행하는 특허에 대해 소송을 야기한다. 특허소송은 제품 또는 서비스 공급, R&D에 악영향을 주어 기술자립을 저해한다. 특허소송을 사전에 파악하고 예방하기 위하여 기업들은 다양한 방법을 활용한다. 그중 정량적 소송 예측모형은 특허 빅데이터에 기반하여 도출된 결과에 대해 객관성이 담보된다. 또한, 시간 및 비용을 절감할 수 있어 효율적인 소송 예측 및 R&D 전략 수립이 가능하다. 기존의 정량적 소송 예측모형들은 특허의 다양한 정보를 활용하였으나, 데이터의 수집 시점을 기준으로 모형을 구축한다. 따라서 수집시점 이후에 소송이 발생할 수 있는 특허 즉, 중도절단 데이터를 모형 구축에 반영하지 못한다. 본 연구에서는 생존분석을 통해 중도절단 데이터를 포함하고 특허소송에 영향을 주는 요인을 정량적으로 탐색한다. 실험방법으로는 수집된 특허 빅데이터에 Cox 비례위험모형을 구축하여 소송 위험요인을 탐색한다. 데이터는 인공지능 기술 관련 특허 중 USPTO에 등록된 것이다. 실험결과로써 IPC 코드 수, 패밀리 국가 수, 청구항 수, 기술이전 여부, 출원 후 등록까지 소요 시간이 소송 위험률을 높이는 인자로 도출되었다. The importance of technology independence is increasing due to the recent deterioration of the foreign trade situation and intensification of technological competition between countries. It is essential to secure patents including core technologies for effective technology independence. Global companies" patent portfolio strategies and the emergence of NPEs promote litigation against patents that play a key role in specific technology fields. Patent litigation hinders technology independence by adversely affecting product or service supply and R&D. Companies use a variety of methods to identify and prevent patent litigation in advance. Among them, the quantitative litigation prediction model ensures objectivity for the results derived based on patent big data. In addition, time and cost can be saved, enabling efficient litigation prediction and R&D strategy establishment. Existing quantitative litigation prediction models used various information of patents, but models are constructed based on the time of data collection. Therefore, patents that may cause litigation after the point of collection, that is, Censored data, cannot be reflected in model construction. This study includes censored data through survival analysis and quantitatively explores factors that influence patent litigation. As an experimental method, a Cox propotional hazards model is constructed from the collected patent big data to search for litigation hazard factors. The data is registered with the USPTO among patents related to artificial intelligence technology. As a result of the experiment, the number of IPC codes, the number of family countries, the number of registered claims, technology transfer status, and time required from application to registration were derived as factors that increase the litigation hazard ratio.

피부색과 Haar-like feature를 이용한 실시간 얼굴검출

박상성(Sang-Sung Park),장동식(Dong-Sik Jang),정중교(Joong-Gyo Jeong) 한국컴퓨터정보학회 2005 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.10 No.4

실시간 영상에서 사람의 얼굴을 검출하는 것은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 본문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부색과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색 공간에서의 차 연산 기법을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 ROI(region of interest)로 선정하고 Haar-like feature를 이용하여 얼굴 후보영역을 선정한 다음 피부색 정보를 이용하여 얼굴을 검출 하였다. 특히, 가변적으로 선정되는 ROI영역에 대하여 피부색 정보와 특징 정보를 이용함으로서 실시간 영상에 대하여 처리 속도의 향상과 비슷한 특징 또는 색상을 가진 영상이 얼굴로 검출되는 오류를 방지하였다. 실험 결과는 기존의 연구에 비해 30%의 처리 속도 향상과 96.8%의 검출 성공률을 보였다. Face detection in real-time video constitutes one of the major trend in face recognition. In this paper, we propose a face detection algorithm using the skin color and Haar-like feature in real-time video. The proposed algorithm is followed by three sequences; First, moving objects are detected by difference-method in YCbCr coordinates, and then by using Haar-like features, face candidate regions of the moving objects is selected. Finally we extract the most possible face candidates by comparing the pixel values of face candidates with the skin color. In order to prevent a mistake, we use similar features or skin color to detect a face by selecting a adaptive ROI and improve the processing speed in real-time video. The computer simulation shows the validity of the proposed method that the processing speed is improved by 30% than previous works and the detection success rate is 96.8%.

통계분석을 이용한 기업의 기술 지원 전략에 관한 연구

박상성(Sangsung Park) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.4

지역의 창조경제혁신 생태계 조성을 위해 운영되고 있는 지역별 창조경제혁신센터는 지역 혁신의 허브 역할로 육성될 계획에 있다. 이러한 변화에 앞서, 창조경제혁신 프로그램이 창업 및 중소기업에 실질적인 도움이 되고 있는지 파악할 필요가 있다. 종래의 연구에서는 창조경제혁신 프로그램들이 창업 및 중소기업들에 미치는 영향을 매출액과 같은 정량적인 지표들을 사용하여 진행된 바 있다. 창업 및 중소기업의 지속적인 성장을 위해서는 기술력의 성장이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 특허를 이용하여 창조경제혁신프로그램과 창업 및 중소기업 기술력의 관계를 알아본다. 그리고 기술력의 우수성을 확인하기 위해 특허분석평가시스템에서 제공되는 특허등급을 활용한다. 제안된 방법론의 실제 적용 가능성을 확인하기 위해, 실제 특허 48건을 사용한 결과 여섯 개의 군집에 대하여 세 가지 기술 지원 전략을 제안할 수 있었다. The regional creative economic innovation centers operate the creation of regional ecosystem. They have plan to be developed as a hub of regional innovation. Prior to this change, it is necessary to understand whether the support programs of regional creative economic innovation center are actually helping startups and SMEs. In the precedent researches, they measured the effects of support programs for them, using quantitative indicators such as sales. Technological power is necessary for sustainable growth of them. Thus, this study examines the relationship between the support programs and the technology by using patents. In addition, patent rating system that was developed in Korean intellectual property office utilize to confirm the superiority of technology. For this reason, 48 patents were used to prove the practical applicability of the proposed methodology. Therefore, we could propose three technical support strategies.

하이브리드 기법을 이용한 영상 식별 연구

박상성(Sang-Sung Park),정귀임(Gwi-Im Jung),장동식(Dong-Sik Jang) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.6

영상 식별 기술은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스 환경 하에서 고속의 검색을 위해서 필수적이다. 본 논문은 이러한 고속 검색을 위하여 GA(Genetic Algorithm)과 SVM(Support Vector Machine)을 결합한 모델을 제안한다. 특징벡터로는 색상 정보와 질감 정보를 사용하였다. 이렇게 추출된 특징벡터의 집합을 제안한 모델을 통해 최적의 유효 특징벡터의 집합를 찾아 영상을 식별하여 정확도를 높였다. 성능평가는 색상, 질감, 색상과 질감의 연합 특징벡터를 각각 사용한 성능 비교, SVM과 제안된 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 실험 결과 색상과 질감을 연합한 특징벡터를 사용한 것이 단일 특징벡터를 사용한 것 보다 좋은 결과를 보였으며 하이브리드 기법을 이용한 제안된 알고리즘이 SVM알고리즘만을 이용한 것 보다 좋은 결과를 보였다. Classification technology is essential for fast retrieval in large multi-media database. This paper proposes a combining GA(Genetic Algorithm) and SVM(Support Vector Machine) model to fast retrieval. We used color and texture as feature vectors. We improved the retrieval accuracy by using proposed model which retrieves an optimal feature vector set in extracted feature vector sets. The first performance test was executed for the performance of color, texture and the feature vector combined with color and texture. The second performance test, was executed for performance of SVM and proposed algorithm. The results of the experiment, using the feature vector combined color and texture showed a good performance than a single feature vector and the proposed algorithm using hybrid method also showed a good performance than SVM algorithm.

개선된 신경망 알고리즘을 이용한 영상 클러스터링

박상성(Sang Sung Park),이만희(Man Hee Lee),유헌우(Hun Woo Yoo),문호석(Ho Seok Moon),장동식(Dong Sik Jang) 제어로봇시스템학회 2004 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.10 No.7

유전자 알고리즘을 이용한 영상 특징 추출

박상성(Sang-Sung Park),안동규(Dong-Kyu A) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.3

컴퓨터 정보기술의 발달로 멀티미디어 데이터가 급증하고 있다. 특히, 영상검색 분야에서는 영상 데이터의 신속, 정확한 처리 및 분석이 요구된다. 그러나 일반적으로 신속성과 정확성을 모두 보장하는 데는 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용해 영상의 대표 특징치를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상이 가지고 있는 대표적인 특징치 뽑아냄으로써 검색의 신속성과 정확성을 보장한다. 영상의 특징으로는 색상과 질감을 사용하였다. 실험결과, 기존의 연구에 비해 제안된 특징 추출법이 더 좋은 정확성을 보임으로서 제안된 방법의 타당성을 입증하였다. Multimedia data is increasing rapidly by development of computer Information technology. Specially, quick and accurate processing of image data is required in image retrieval field. But it is difficult to guarantee both quickness and accuracy. This article suggests the algorithm that extracts representative features of image using genetic algorithm to solve this problem. This algorithm guarantees quickness and accuracy of retrieval by extracting representative features of image. We used color and texture as feature of image. Experiment shows that feature extracting method that is proposed is more accurate than existing study. So this study establishes propriety of method that is proposed.

특허 이상치 제거를 이용한 기술예측

박혜경(Hyekyeong Park),이준석(Junseok Lee),송원호(Wonho Song),박상성(Sangsung Park) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.2

최근 휴대폰과 텔레비전 간 연동을 통한 사용자 경험을 다양화 할 수 있는 방법과 기술들에 대한 연구 개발이 지속적으로 이루어지고 있다. 현대와 같이 산업 및 과학 기술이 빠르게 발달하는 시대에는 신제품 개발 시 효율적이고 객관적인 기술 분석을 통한 빠르고 정확한 기술예측이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰과 텔레비전 간 연동을 통한 UX 확장 기술 관련 특허 데이터를 이용하여 군집 분석을 통해 기술예측을 한다. 군집 분석 시 최적 군집 수가 도출되지 않는 문제 해결을 위하여 이상치에 해당하는 특허 데이터를 모두 제거 후 최적 군집 수를 재분석하고 군집 분석을 실시한다. 분석 결과, 휴대폰과 TV 지능형 기술이 부상기술이고 무선통신 멀티미디어 송수신 기술은 하향기술임을 확인할 수 있다. 본 연구결과를 바탕으로 향후 휴대폰과 TV 간 연동을 통한 UX 확장 기술에 대한 기술예측을 하여 기술 전략 수립 시 활용하고자 한다. Recently, researches have been made on methods and technologies diversifying the user experience through interconnecting between the cellular phone and the television. In the era where industrial and scientific technologies are rapidly developing, fast and accurate technology forecasting is required through efficient and objective technical analysis. In this paper, cluster analysis using patent data related to UX extension technology through interconnecting between cellular phone and TV is performed for technology forecasting. In order to solve the problem that the optimal number of clusters is not obtained at the time of cluster analysis, method of removing all patent data corresponding to the outliers is proposed. It was revealed that cellular phone and TV intelligent technology is emerging while wireless communication multimedia transmission and reception technology tends downward. The results of this paper would be helpful to establish technology strategy.