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피부 상태 진단 서비스를 위한 모바일 웹 어플리케이션 개발
유제혁 ( Jehyeok Rew ),전기백 ( Kibec Jun ),석장미 ( Jangmi Suk ),황인준 ( Eenjun Hwang ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
최근 영상 분석을 기반으로 한 서비스 에플리케이션의 공급량이 증가하는 추세이다. 특히, 피부영상 분석 서비스의 경우 주목할 만한 이슈는 접근의 용이함과 편리성을 갖춘 서비스 어플리케이션의 개발이다. 본 논문에서는 사용자의 피부 상태 진단 서비스를 손쉽게 웹 상으로 제공받을 수 있는 어플리케이션 개발에 주안점을 둔다. 이를 위해 피부 현미경으로 촬영된 이미지에 이진화 및 질감 대비 향상, 노이즈 제거 등의 전처리 과정과 Watershed 알고리즘, 외곽선 검출 등의 과정을 거쳐 수치화된 데이터를 산출한다. 최종적으로 피부 주름, 거칠기, 유분, 톤, 민감성 정보를 검출하며 분석 결과를 사용자에게 보여준다. 분석된 피부 영상 정보를 통해 사용자는 쉽게 자신의 피부 상태를 진단 받을 수 있을 것으로 사료된다.
피부 나이 측정을 위한 피부 현미경 영상에서의 피부 거칠기 추출
유제혁 ( Jehyeok Rew ),석장미 ( Jangmi Suk ),황인준 ( Eenjun Hwang ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
영상 분석을 통한 특징 추출은 객체의 인식이나 매칭, 인덱싱 등을 위해 수반되는 준비 단계로서 분야별로 다양한 방식을 통해 수행되어 왔다. 특히, 피부 영상 분석에 있어 주목할 만한 이슈는 피부의 노화 정도를 측정하는 것이다. 피부의 거칠기는 피부의 상태와 노화를 판단하는 중요한 근거의 하나이다. 본 논문에서는 피부 나이를 측정하기 위해 피부 현미경 영상에서 피부 거칠기를 평가하는 방법을 제안한다. 이를 위해 피부 현미경으로 촬영된 이미지에 이진화 및 질감 대비 향상, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 수행하고, Watershed 알고리즘과 외곽선 검출을 통해, 피부를 구성하는 셀들의 영역 정보를 획득한다. 이를 바탕으로 피부 거침의 변화량을 계산하여 거칠기를 정의 한다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 다양한 연령대의 피험자로부터 피부 현미경 영상을 확보하고 실험을 통해 피부 거칠기 특징이 피험자의 연령대와 상관관계가 있음을 보인다.
Facebook 에서의 효과적인 소셜 검색을 위한 사용자 그룹 분류 기법
유제혁 ( Jehyeok Rew ),최영환 ( Young-hwan Choi ),황인준 ( Eenjun Hwang ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
최근 소셜 네트워크 서비스 사용자의 폭발적인 증가 추세와 더불어 사용자 기반의 정보 공유 패러다임이 확산됨에 따라 효과적인 정보 공유를 위한 검색 방법 및 정보 분류의 필요성이 대두되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 관계도 탐색, 유사한 관심사의 사람들과 정보 공유, 추천시스템 등의 주요 서비스를 사용자 기반으로 구축하는 방향으로 연구가 진행되고 있으나 낮은 정보의 신뢰성으로 인해 지능적인 검색 및 정보 분류에 한계가 있었다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 을 기반으로, 낮은 정보의 신뢰성을 높이고 사용자의 소셜 검색 만족도를 높일수 있는 사용자 그룹 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 Facebook 사용자의 메타데이터를 수집하고 관계로 맺어진 사용자들간의 친밀도를 메타데이터 기반으로 계산하며 유사한 관심 정보에 따라 분류하고 효과적으로 사용자들을 그룹화한다. 마지막으로 실험을 통해 관계로 이루어진 사용자 친밀도와 그룹 분류가 효과적으로 수행되었음을 보인다.
박지수 ( Jisoo Park ),유제혁 ( Jehyeok Rew ),노승민 ( Seungmin Rho ),황인준 ( Eenjun Hwang ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
최근, 뷰티 산업 활성화와 더불어 소셜 미디어 확산으로 인해 아름다워지고자 하는 인간의 욕구가 과거보다 증대되어, 자신에게 어울리는 메이크업과 패션을 찾고자 하는 경향이 강해지고 있다. 이에 따라 자신을 돋보이게 하는 퍼스널 컬러가 주목받으면서 전문가에게 자신의 퍼스널 컬러를 진단받는 사람이 늘어나고 있다. 하지만 이러한 진단은 전문가의 주관적인 판단으로 결정되므로 정확한 진단을 받기 어려우며 진단에 따른 시간적, 비용적 소모가 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 온라인상에서 영상처리를 통해 효과적인 퍼스널 컬러 분석과 메이크업 추천이 가능한 시스템을 제안한다. 다양한 영상처리 방법을 통하여 사용자의 신체 영역을 추출하고, 색상 데이터 값을 이용하여 퍼스널 컬러를 분석하였으며 그에 따라 적절한 메이크업 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안하였다. 마지막으로, 다양한 사용자로부터 만족도 실험을 통해 제안한 기법이 효과적임을 나타내었다.
김용성 ( Yongsung Kim ),전상훈 ( Sanghoon Jun ),유제혁 ( Jehyeok Rew ),황인준 ( Eenjun Hwang ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
최근 SNS 사용자가 급증하면서 매우 다양하고 방대한 양의 글이 여러 종류의 SNS를 통해 생성되고있다. 그중 트위터는 정보의 전달 및 확산에 상당히 유용한 도구로 사용되고 있다. 이러한 트위터의 사용자 트윗은 뉴스,음악,사진,여행 등 다양한 형태로 등장한다. 또한 트위터는 해시태그라는 사용자 정의 태그를 사용하는데 이는 트윗의 키워드 및 핵심을 쉽게 표현할 수 있도록 해주는 효과적인 수단이다. 최근 상당히 많은 양의 트윗의 생성에도 불구하고 이를 다양한 카테고리별로 분류할 수 있는 연구가 많이 진행되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 해시태그를 이용해 트윗의 핵심을 파악하고 수많은 트윗을 다양한 토픽별로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 다양한 카테고리의 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 수집 한 트윗에서 해시태그별 키워드를 추출한다. 그리고 코사인 유사 도를 통해 해시태그별 내용 유사도를 파악하여 각 카테고리 내의 해시태그가 얼마나 유사한 내용을 지니고 있는지 파악한다. 마지막으로 사용자 트윗이 입력되면 모든 카테고리와 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 카테고리를 찾아 추천해준다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 실험을 통해 성능을 평가한다.