• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.75-85
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• 2002

이 논문은 입술의 형태와 입술 외곽선 부근의 화소값을 이용하여 입술을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 입술의 형태는 학습 영상을 통계적으로 분석하는 능동적 형태 모델을 기반으로 구성하였다. 이 방법은 탐색시 초기 위치의 영향을 받기 때문에 이 논문에서는 입술의 형태에 기반한 가중치 벡터를 이용하여 두 입술 사이의 경계선을 찾고 탐색의 초기 위치로 사용하였다. 다양한 입술 영상들을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권5호
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• pp.487-492
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• 2003

이 논문에서는 해양사고 예보 시스템(K-MACFOS) 개발의 주요부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 구현에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 제안하여 그 유효성을 Baltic 모델과 수정 LIP 모델과 비교하면서 검토하였다. 회귀 분산분석기법에 의한 평가결과, CD-LIP 모델이 연구대상 해역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1000-1007
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• 2003

이 논문은 입술의 모양을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술은 Point Distribution Model에 근거하여 점들의 집합으로 표현하였다. Isodata군집 알고리듬을 이용하여 전체 학습 영상을 입술 형태별로 군집화 하고 주성분 분석법을 사용하여 각 군집에 대한 입술의 형태 모델을 구하였다 추출 결과가 입력 영상의 실제 입술 위치를 올바르게 찾았는지 판정하기 위하여 입술 경계선 주변의 화소값들을 이용한 입술의 경계선 모델을 구하고 이를 반영하는 평가함수를 구성하였다. 형태 차이를 반영하여 얻은 입술 형태 모델을 사용하여 입술을 추출하기 때문에 전체 학습 영상의 평균 모양과 많은 차이를 보이는 입술을 정확하게 추출할 수 있었다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 약 92%의 성공률을 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1531-1539
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• 2004

본 논문은 입술의 경계선을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술 형태는 PDM(Point Distribution Model)과 주성분 분석법을 이용하여 표현하고 입술 경계선은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였다 입술 경계선 추출은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였으며, 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였다. 탐색과정에서 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위하여 입술 형태 모델의 형태계수를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 표현하였다. 형태계수에 대한 GMM을 이용하여 입술의 대략적인 형태를 찾고, 이때 사용된 mixture 성분을 이용하여 탐색과정에서 입술의 형태를 조정함으로써 지역 최소점에 수렴하여 입술의 정확한 위치를 찾지 못하는 문제점을 해결하였다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.60-65
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• 2003

이 논문에서는 해양사고 예보 시스템 (MCFS)의 주요 부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 개발에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 개발하여 Baltic 모델과 희귀 분산분석기법으로 비교하였다. 그 결과, CD-LIP 모델이 Baltic 모델과 비교하여 잔차가 작았으며, 연구대상지역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.968-976
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• 2003

본 논문은 입술형태를 인식하기 위한 방법을 제안하였다. 입술은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였으며 입술인식은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였다. 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였으며 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다 제안한 방법으로 기존의 능동적 형태 모델(ASM Active Shape Model)에서 찾지 못하던 입술의 윤곽을 찾아낼 수 있음을 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.167-176
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• 2024

Lip-reading is the task of inferring the speaker's utterance from silent video based on learning of lip movements. It is very challenging due to the inherent ambiguities present in the lip movement such as different characters that produce the same lip appearances. Recent advances in deep learning models such as Transformer and Temporal Convolutional Network have led to improve the performance of lip-reading. However, most previous works deal with English lip-reading which has limitations in directly applying to Korean lip-reading, and moreover, there is no a large scale Korean lip-reading dataset. In this paper, we introduce the first large-scale Korean lip-reading dataset with more than 120 k utterances collected from TV broadcasts containing news, documentary and drama. We also present a preprocessing method which uniformly extracts a facial region of interest and propose a transformer-based model based on grapheme unit for sentence-level Korean lip-reading. We demonstrate that our dataset and model are appropriate for Korean lip-reading through statistics of the dataset and experimental results.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.454-460
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• 2003

이 논문은 입술의 형태를 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 입술은 PDM(Point Distribution Model)을 기반으로 점들의 집합으로 표현하였다. 주성분 분석법을 적용하여 입술 모델을 구하고 모델에서 사용하는 형태계수의 분포를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 구하였다. 이 과정에서 계수를 정하기 위하여 EM(Expectation Maximization) 알고리듬을 사용하였다. 입술 경계선 모델은 입술을 구성하는 각 점과 주변 영역에서의 화소간 변화를 이용하여 구성하였으며 입술 탐색시 사용되었다. 여러 영상을 대상으로 실험한 결과 좋은 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.834-841
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• 2004

화자의 입술영상에는 카메라와 화자의 위치나 자세로 인하여 정상적인 입술이 기하학적으로 변환될 수 있다. 이러한 변환은 본래 입술위상의 기하학적 정보를 변경시킨다. 따라서 기하학적으로 변환된 입술모양을 보정하는데 부분적인 입술위상정보를 사용함으로써 전체 입술정보를 개선하고자, 본 논문에서는 입술모양의 기하학적 보정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 특징결정 단계와 보정 단계로 구성된다. 특징결정 단계에서는 원영상과 목표영상의 입술모델에 따라 원영상의 특징점과 특징을 추출하고 목표영상의 특징점과 특징을 결정한다. 보정단계에서는 이전 단계에서 추출한 정보를 기반으로 영상을 부분영상으로 분할하고 사상 후 보정된 영상을 통합한다. 실험영상은 6개의 한국어 단모음 발음에 대한 동영상 프레임이고 알고리즘 평가를 위하여 입술의 좌우 대칭성을 활용한다. 실험 결과, 윗입술보다는 아랫입술의 보정률, 입술의 움직임이 작은 발음보다는 움직임이 큰 발음의 보정률이 높게 개선되었다.

• Molecules and Cells
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• 제40권12호
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• pp.935-944
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• 2017

More than 50% of sepsis cases are associated with pneumonia. Sepsis is caused by infiltration of bacteria into the blood via inflammation, which is triggered by the release of cell wall components following lysis. However, the regulatory mechanism of lysis during infection is not well defined. Mice were infected with Streptococcus pneumoniae D39 wild-type (WT) and lipase mutant (${\Delta}lipA$) intranasally (pneumonia model) or intraperitoneally (sepsis model), and survival rate and pneumococcal colonization were determined. LipA and autolysin (LytA) levels were determined by qPCR and western blotting. S. pneumoniae Spd_1447 in the D39 (type 2) strain was identified as a lipase (LipA). In the sepsis model, but not in the pneumonia model, mice infected with the ${\Delta}lipA$ displayed higher mortality rates than did the D39 WT-infected mice. Treatment of pneumococci with serum induced LipA expression at both the mRNA and protein levels. In the presence of serum, the ${\Delta}lipA$ displayed faster lysis rates and higher LytA expression than the WT, both in vitro and in vivo. These results indicate that a pneumococcal lipase (LipA) represses autolysis via inhibition of LytA in a sepsis model.