강우성 교수
Woosung Kang
서울대학교 · 사회과학
연구실 소개
강우성 교수의 연구실은 얼굴 인식 기반의 고속·순차적 학습 기반의 지능형 인식 시스템을 핵심으로 하며, 특히 대용량 데이터 환경에서의 실시간 학습과 정확도 향상을 위한 지원벡터 도메인 기반 분류 기법(SVDD)을 응용한 기술 개발에 주력하고 있습니다. 기존의 다중 분류 기반 학습 방식의 한계를 극복해, 추가된 사람의 얼굴 데이터만으로도 빠르게 학습을 진행할 수 있는 인크리멘탈 학습 기반 시스템을 구현하고 있습니다. 이는 실생활의 다양한 조명 조건과 동적인 데이터 변화 환경에서도 안정적이고 지속적인 성능 향상을 가능하게 합니다. 또한, 기술적 성과 외에도 윤리적·정치적 맥락에서의 기술 사용에 대한 고민을 병행하며, 기술이 사회적 불평등과 원한의 논리에 어떻게 작용할 수 있는지에 대한 철학적·비판적 분석도 수행하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15This paper introduces the face recognition system architecture based on intelligent macro core for face recognition. And we propose a novel classification method based on support vector domain description (SVDD). It enables the proposed system to be trained rapidly and improve the recognition rate gradually by learning face incrementally. In order to verify the performance of our scheme in real world, experiments are carried out under various illumination condition. The experimental results show
This paper proposes a novel method for improving training speed and incremental learning on multi-class classification such as face recognition. In existing system, the training time of multi-class SVM using binary classifier increase rapidly due to the repeated use of data with the increase of training data and the number of class. In the case of large data set, this leads to difficulty of training due to limited resource in practical application. Thus, we propose a new multi-class classificati
The politics of critical theory after ’68 revolves around the question of the new revolutionary subjectivity and its conditions of possibility. The so-called post-theories attempt to criticize the classic Marxist idea of resistant subjectivity and to pay a closer attention to the complex mechanism of power. As Foucault insisted, the analysis of power leads to a realm that traditionally remains outside political analysis. This was the result of serious critical reflections on the failure of the r
Unlike other modern theories of textuality, Derrida's deconstruction has often drawn many critical attentions for its unintended affiliation with theoretical pretenders such as the American brand of “literary deconstructionism.” Derrida’s own theoretical as well as political struggle to pass through such academic quagmire deserves a serious reconsideration in terms of the so-called “ethics of the other.” By articulating the critical relevance to the problematic of interpretation and literature,
이 논문은 처벌과 용서 사이에서 ‘복수’의 길을 선택한 윤리의 문제를 최근에 나온 이창동 감독의 영화 <버닝>(2018)을 통해 살펴본다. 생각 없음에 기반을 두고 도덕원칙에 무지한 악의 평범성이 아니라, 공정을 내세워 정의의 문제를 치환하는 ‘복수의 평범성’을 통해 한국 사회의 병폐와 원한의 논리에 대해 사유해 본다. <버닝>은 소외된 한국의 젊은 남성이 자신의 실패한 욕망과 남성성의 위기를 사회적 계급적대의 형태를 통해 해소하려는 일종의 환상의 드라마이다. 사회적 경쟁과 여성에 대한 욕망 모두에서 상위계급의 남성에게 패배한 하층의 남성이 환상을 통해 이들을 심판하고 용서하는 복수의 드라마를 그려내는 원한의 논리가 분석의 대상이다. 종수의 원한극을 종교적 용서나 윤리적 정의로 비판하기보다 공정의 이름아래 민낯을 드러낸 우리 사회의 병리적 독선의 하나로 형상화한다는 점에서 <버닝>은 정치적 영화이다. <버닝>은 비동시적인 것이 동시적으로 혼재하는 한국 사회의 뒤틀린 탈근대성을 가감
In face recognition, learning speed of face is very important since the system should be trained again whenever the size of dataset increases. In existing methods, training time increases rapidly with the increase of data, which leads to the difficulty of training with a large dataset. To overcome this problem, we propose SVDD (Support Vector Domain Description)-based learning method that can learn a dataset of face rapidly and incrementally. In experimental results, we show that the training sp
Unlike traditional genre conception, the typology in American Puritanism capitalizes on the literal as well as symbolic connection between biblical figures and the historical events of colonial New England. Intent on the allegorical implication of typology, I explore poetic achievements of Puritan poets like Anne Bradstreet and Edward Taylor, especially the 'epistemological skepticism' of their meditative poems. Allegory, often suppressed by strong typological drive of Puritan hermeneutics, turn
대표 연구 분야
강우성 교수의 연구를 Nubint에서 더 깊이 살펴보세요
이 연구실의 논문을 앱에서 열어 AI와 함께 읽고, 핵심을 요약하고, 내 글에 인용하세요.