• Journal of Bio-Environment Control
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• v.29 no.4
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• pp.381-387
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• 2020

Various studies have been attempted to estimate and measure the fresh weight of crops. However, no studies have used raw images of sweet peppers to estimate fresh weight. Recently, image processing research using convolution neural network (CNN) that can use raw data is increasing. In this study, the crop fresh weight was estimated by using the images of sweet peppers as inputs of CNN. The experiment was performed in a greenhouse growing sweet pepper (Capsicum annuum L.). The fresh weight, the output of the CNN, was regressed based on the data collected through destructive investigation. The highest coefficient of determination (R²) of the trained CNN was 0.95. The estimated fresh weight showed a very similar trend to the actual measured value.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.2
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• pp.31-39
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• 2020

In this paper, we introduce a technique for generating synthetic benchmarks based on time series data. Many of the data measured on IoT devices have a time series characteristic that measures numerical changes over time. However, there is a problem that it is difficult to model the data measured over a long period as generalized time series data. To solve this problem, this paper introduces the BST-IGT model. The BST-IGT model separates the entire data into sections that can be easily time-series modeled, collects the generated data into templates, and produces new synthetic benchmarks that share or modify characteristics based on them. As a result of making a new benchmark using the proposed modeling method, we could create a benchmark with multiple aspects by mixing the composite benchmark with the statistical features of the existing data and other benchmarks.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.95-98
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• 1998

본 논문에서는 코퍼스 기반 음성합성시 각 음성 세그머트의 에너지 정규화가 합성된 음성의 음질에 미치는 영향에 대하여 연구한다. 음성합성에 사용되는 음성 세그먼트를 실제 자연 음성 데이터로부터 추출된 것으로 다양한 발음세기를 가진다. 따라서 이들을 조합하여 만든 합성음성의 음질은 일반적으로 음량이 고르지 못하고 듣기에 부자연스럽다. 이러한 문제를 해결하기 위해 음성합성시 음성 세그먼트의 에너지를 정규화하는 방법을 제안하고 정규화방법으로 최대진폭 정규화방식을 사용하였다. 녹음환경이 비교적 일정한 코퍼스와 그렇지 않은 환경에서 녹음된 코퍼스를 사용하여 정규화 없이 합성한 음성의 음질과 정규화를 거쳐서 합성한 음성의 음질을 비교한다. 실험결과 음성 세그먼트의 에너지를 정규화한 경우 합성음성의 음질이 개선되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.313-319
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• 2022

최근 BERT와 같은 트랜스포머 (Transformer) 기반의 모델이 natural language understanding (NLU)와 같은 여러 자연어 처리 태스크에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 모델은 여전히 대용량의 학습을 요구한다. 일반적으로, 데이터 증강 기법은 low-resource 환경을 개선하는 데 도움을 준다. 최근 생성 모델을 활용해 합성 데이터를 생성해 데이터를 증강하는 시도가 이루어졌다. 이러한 방법은 원본 문장과 의미론적 유사성을 훼손하지 않으면서 어휘와 구조적 다양성을 높이는 것을 목표로 한다. 본 논문은 task-oriented 한 어휘와 구조를 고려한 데이터 증강 방법을 제안한다. 이를 위해 검색 모델과 사전 학습된 생성 모델을 활용한다. 검색 모델을 사용해 학습 데이터셋의 입력 문장과 유사한 문장 쌍을 검색 (retrieval) 한다. 검색된 유사한 문장 쌍을 사용하여 생성 모델을 학습해 합성 데이터를 생성한다. 본 논문의 방법론은 low-resource 환경에서 베이스라인 성능을 최대 4% 이상 향상할 수 있었으며, 기존의 데이터 증강 방법론보다 높은 성능 향상을 보인다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1995.12a
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• pp.187-190
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• 1995

자연스러운 음성 합성을 위해서는 운율 및 장단음 처리가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 음성학적 실험과 억양 규칙을 이용하여 한국어 문장으로부터 운율 제어 정보와 모음 길이 정보를 추출한 뒤 음성 합성에 적용함으로써 합성음의 자연성을 향상시키는 방법을 제안한다. 이러한 정보는 문장 분석 후 일련의 운율 규칙을 적용하여 반복된 실험을 통해 수치화함으로써 얻을 수 있었다. 실험결과, 운율 및 장단처리를 적용한 본 시스템에서는 자연성이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.9
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• pp.5763-5768
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• 2014

Maintaining a voice color is important when compounding both the normal voice because an emotion is not expressed with various emotional voices in a single synthesizer. When a synthesizer is developed using the recording data of too many expressed emotions, a voice color cannot be maintained and each synthetic speech is can be heard like the voice of different speakers. In this paper, the speech data was recorded and the change in the voice color was analyzed to develop an emotional HMM-based speech synthesizer. To realize a speech synthesizer, a voice was recorded, and a database was built. On the other hand, a recording process is very important, particularly when realizing an emotional speech synthesizer. Monitoring is needed because it is quite difficult to define emotion and maintain a particular level. In the realized synthesizer, a normal voice and three emotional voice (Happiness, Sadness, Anger) were used, and each emotional voice consists of two levels, High/Low. To analyze the voice color of the normal voice and emotional voice, the average spectrum, which was the measured accumulated spectrum of vowels, was used and the F1(first formant) calculated by the average spectrum was compared. The voice similarity of Low-level emotional data was higher than High-level emotional data, and the proposed method can be monitored by the change in voice similarity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.416-419
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• 2011

본 논문에서는 XILINX의 합성 과정에서 생성되는 XDL 설계 데이터를 분석해서, 그로부터 verilog 네트리스트를 생성하는 소프트웨어의 개발에 관한 내용이다. 이 소프트웨어는 XILINX 용 P&R 소프트웨어, 논리 합성 소프트웨어의 개발, 또는 FPGA 상에서 특정 컴포넌트의 위치를 파악해냄으로써 FPGA 상에서 SEU 오류의 위치를 검출하는데 보조적으로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.95-97
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• 2023

낙석에 대한 시뮬레이션과 낙석 발생 예측 연구들이 상당히 진행되었으며 낙성 피해 방지를 위한 낙석방지시설들을 꾸준히 설치되고 있으나 2023년 4월에도 자동차 전용 도로에서 낙석에 의한 피해가 발생하고 있다. 따라서 본 논문을 통해 운전자들에게 낙석 발생 사실을 미리 알릴 수 있도록 자동차 전용 도로에서 발생하는 진동 데이터들을 중심으로 낙석이 발생하면 탐지할 수 있는 합성곱 모델을 연구한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.518-520
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• 1999

모션 캡쳐 결과 데이터와 연속 이미지로부터 구현하고자 하는 가장 큰 목적은 바로 이미 적용된 데이터가 있다면 그 데이터를 다른 모든 신체 동작에 적용하는 것이다. 본 연구는 신체 동작을 응용하여 추적된 자료를 토대로 인간의 자연스러운 움직임을 구현할 수 있도록 인체 동작의 움직임에 대한 데이터 제어 방법과 영상분석을 통하여 그에 대응하는 다른 동작을 생성할 수 있는 재사용 방법과 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이와 같은 시스템을 달성하기 위해 신체 동작의 제어를 위해서는 외국의 선행 연구를 도입하여, 신체 동작의 움직임에 대한 제스춰 성분 요소와 그것의 조합을 표상할 수 있는 제스춰를 연결하는 모형들에 근거하여 입력 영사에서 얻은 제스춰를 다른 d사한 동작에 사용하기 위한 합성하는 기술의 개발이 필요하다. 향후의 이러한 연구를 통해 획득한 인체 동작에 관한 것을 데이터베이스화하여 이것을 활용하고 또한 동작제어기술과 합성을 통하여 가상공간에서 사람의 동작행위를 대신할 수 있는 수준으로 확장할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.30-32
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• 2000

본 논문에서는 RTL 회로의 데이터패스에 대한 테스트 용이도 분석방식과 테스트 용이화 설계방식을 제안한다. 데이터패스에 대한 테스트 용이도 분석은 콘트롤러에 대한 정보없이 RTL 회로의 데이터패스만으로 수행한다. 본 논문에서 제안한 테스팅을 고려한 설계방식은 내장된 자체 테스트(BIST)나 주사(scan)방식이 아니며, 주사 방식을 적용했을 때에 비해 본 논문에서 제안한 테스트 용이화 설계방식을 적용했을 때에 보다 적은 면적 증가율(area overhead)을 보인다는 것을 실험을 통해 확인하였다. 또한, 회로 합성 후 ATPG를 통해 적은 면적 증가만으로 높은 고장 검출율(fault coverage)을 얻을 수 있음을 보인다.