목표지향적 동작 합성기법은 원하는 동작의 타입(예, 발 차기, 손 뻗기)과 동작의 최초 및 최종상태가 주어졌을 때, 이 조건을 만족하는 새로운 동작을 유사한 동작들의 집합(동작군)에 속한 동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법이다. 이 기법은 동작군에 속한 동작들의 커브를 지나는 연속적이고 완만한 곡면으로 생성한 후, 그 곡면 상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작 커브를 구하여 원하는 동작으로 삼는다. 이 기법은 성분동작을 선형보간하여 동작을 합성하는 기법과는 다른 접근방법이다. 또한 여러 동작들을 혼합하기 위해서는 동작들간에 위상 (phase)이 서로 대응되어야 하므로, 본 논문에서는 성분 동작의 위상대응성을 고려한 목표지향적 동작합성 기법을 제시한다.
본 논문은 HVDC System의 컨버터를 구성하는 Thyristor 밸브의 스위칭동작을 테스트하는 합성시험회로의 기본동작을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다. 합성시험회로(STC : Synthetic Test Circuit)는 HVDC System의 컨버터가 동작할 때 각 Thyristor 밸브에 나타나는 턴-온 전류와 턴-오프 전압을 인위적으로 공급하여 정상동작 여부를 시험할 수 있는 모의실험회로를 의미한다. 본 연구에서는 PSCAD 프로그램을 이용하여 2kV, 200A급 Thyristor를 테스트하기 위한 합성시험회로의 시뮬레이션 모형을 개발하고 그 동작을 분석하였다. 개발한 합성시험회로의 시뮬레이션 모델은 향후 IEEE와 IEC 규정에 만족하는 새로운 합성시험회로를 개발하는데 참고 자료로 활용 될 것으로 기대된다.
이 논문은 사운드 합성을 위한 전용 DSP의 설계에 관한 내용이다. 설계된 음원 DSP는 사운드 카드나 전자 악기, 혹은 노래방 기기 등에서 미디 신호를 입력으로 받아서 사운드를 합성하는데 사용된다. 합성 알고리즘으로는 FM방식과 PCM방식을 지원하며, 구조 가 다르고 합성 방식이 서로 다른 8개의 알고리즘을 하드웨어적으로 구현하였다. 설계된 DSP는 44.1KHz의 16비트 출력으로 32개의 음을 동시에 낼 수 있다. DSP 내부 구조의 최 적화와 마이크로 동작의 병렬화를 통해 실제 필요한 주파수보다 낮은 주파수에서 동작시킴 으로써 전력 소모와 칩 구현에서 많은 이점을 가져올 수 있었다. 설계된 DSP는 COMPASS 툴에서 0.8㎛ 표준 셀로 합성되어 칩으로 제작되었으며, 동작 주파수는 33MHz이다. 제작된 칩을 검증하기 위해 PC에 삽입되는 음원 모듈 카드를 제작하여 미디 음악을 연주시켜 보았 다. 그 결과 원하는 동작 주파수에서 완벽하게 사운드를 합성해내는 것을 확인할 수 있었다.
현재 상용화된 사운드 합성 기기에서 널리 쓰이고 있는 PCM 방식에서의 문제점은 고음질의 음을 얻기 위해서 많은 메모리 용량을 필요로 하는 것이다. 이 논문에서는 이 문 제를 해결하기 위해 MPEG 오디오 압축 방식을 적용하여 샘플된 음을 압축하고, 실시간으 로 이를 복호화 해서 음을 합성해내는 사운드 합성 시스템을 설계하였다. 사운드 합성 시스 템은 마이크로프로세서, 음원 DSP, MPEG 오디오 복호화기로 구성되며, 44.1Khz의 샘플링 주파수로 32개의 음을 동시에 합성할 수 있도록 설계되었다. 설계 과정에서 각각의 기능 요 소를 C언어로 기술하여 사운드 합성 시스템에 대한 소프트웨어 모델을 작성하였다. 이것을 통해 미리 전체 시스템의 동작을 시뮬레이션하고, 압축 방식을 적용함으로써 발생될 수 있 는 여러 가지 문제점에 대한 해결 방안을 제시하였다. 시뮬레이터로 시스템의 동작을 검증 한 후, DSP와 MPEG 복호화기를 포함하는 사운드 합성 시스템을 VHDL로 설계하여 시뮬 레이션을 통해 하드웨어가 정상적으로 동작함을 확인하였다. MPEG 오디오 압축 방식을 이 용함으로써 메모리 용량 측면에서는 약8:1의 감소 효과를 얻을 수 있다.
신재생 에너지의 용량이 증대하고, 수요가 늘어 남에 따라, 국가 간, 도시 간의 송전이 중요한 이슈로 대두 되고 있으며, 해당 요구 조건을 만족시키기 위해서 초고압 직류 송전 개발이 요구 되고 있다. 이 초고압 직류송전(HVDC)에는 전류형과 전압형으로 나뉘게 되는데, 각 HVDC 에서 사용되는 Valve는 실제 운전 전에 여러 가지 방법으로 검증이 되어야 한다. 합성 시험회로(Synthetic Test Circuit = 이하 STC) 는 전류형 HVDC에서 사용되는 주요 전력변환 장치 인, Thyristor Valve의 동작을 실제 동작 조건에 맞추어 동작을 시켜, 동작의 신뢰성을 검증하는 시험 설비 이다. 기존 STC는 고전압 대전류 회로와 고전압 저전류 회로의 합성 동작으로 Thyristor Valve의 동작을 검증한다. 하지만 제안된 Topology를 이용하면, 고전압 대전류 회로를 저전압 대전류 회로로 사용할 수 있으며, 제작 비용 및 설치 면적 등을 감소 시킬 수 있어 경제적이다.
신재생 에너지의 비중 확대와 보급이 늘어남에 따라, 국가 간, 도시 간의 송전이 중요한 이슈로 대두 되고 있다. 위와 같은 요구 조건을 만족시키기 위해서 초고압 직류 송전의 개발이 필요하다. 초고압 직류송전(HVDC)에는 전류형과 전압형으로 나뉘는데. 각 HVDC에서 사용되는 Valve는 실제 운전 전에 여러 가지 방법으로 검증이 필요하다. 합성 시험회로 설비(Synthetic Test Circuit = 이하 STC)는 전류형 HVDC에서 사용되는 주요 전력변환 장치로, Thyristor Valve의 동작을 실제 동작 조건에 맞추어 동작을 시켜, 동작의 신뢰성을 검증하는 시험 설비이다. 본 논문에서는 전류형 HVDC Valve의 Operational Test를 위한 STC의 보호기능에 대해 기술하고 있다. 합성시험회로는 2상 초퍼와 6 펄스 사이리스터 컨버터를 사용하였고 설계된 보호기능은 PSCAD를 사용하여 검증하였다. HVDC Valve Operational Test시 합성시험회로 내에서 발생할 수 있는 사고 상황을 상정하고 그에 따른 보호 기능을 모의하였다.
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.
코로나로 인해 사회는 급속한 변화를 겪고 있고, 그 변화의 중심에는 온라인 플랫폼 기업과 서비스가 있다. AI 기술의 발전 속도는 여전히 가속되고 있고, 특히 음성 합성과 실시간 동작 인식, 아바타 생성 기술은 콘텐츠 생성 및 비대면 서비스에서 그 활용이 더욱 기대된다.
본 연구에서는 Thyristor로 구성되는 HVDC System의 Thyristor밸브를 시험하기위한 새로운 합성시험회로를 제안하고 그 성능과 동작을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다. 제안하는 시스템의 동작 타당성을 체계적으로 분석하기 위해 PSCAD/EMTDC 소프트웨어를 이용한 시뮬레이션 모델을 개발하였으며 이를 기반으로 하드웨어 시스템을 제작하여 제안하는 시스템의 동작특성을 분석하였다.
합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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