• Phonetics and Speech Sciences
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• v.16 no.1
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• pp.67-76
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• 2024

Recent advances in text-to-speech (TTS) technology have significantly improved the quality of synthesized speech, reaching a level where it can closely imitate natural human speech. Especially, TTS models offering various voice characteristics and personalized speech, are widely utilized in fields such as artificial intelligence (AI) tutors, advertising, and video dubbing. Accordingly, in this paper, we propose a one-shot multi-speaker TTS system that can ensure acoustic diversity and synthesize personalized voice by generating speech using unseen target speakers' utterances. The proposed model integrates a speaker encoder into a TTS model consisting of the FastSpeech2 acoustic model and the HiFi-GAN vocoder. The speaker encoder, based on the pre-trained RawNet3, extracts speaker-specific voice features. Furthermore, the proposed approach not only includes an English one-shot multi-speaker TTS but also introduces a Korean one-shot multi-speaker TTS. We evaluate naturalness and speaker similarity of the generated speech using objective and subjective metrics. In the subjective evaluation, the proposed Korean one-shot multi-speaker TTS obtained naturalness mean opinion score (NMOS) of 3.36 and similarity MOS (SMOS) of 3.16. The objective evaluation of the proposed English and Korean one-shot multi-speaker TTS showed a prediction MOS (P-MOS) of 2.54 and 3.74, respectively. These results indicate that the performance of our proposed model is improved over the baseline models in terms of both naturalness and speaker similarity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.636-638
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• 2023

Covid19의 세계적 유행 이래로 긴 일정의 해외여행이 감소하고 국내 여행의 수요가 꾸준히 증가하는 추세이다. 현재 다수의 국내 여행 숙박 플랫폼은 가성비 측면으로 이용자가 숙박업소를 선택하고 소비자와 업체를 연결해주는 과정에서 수수료를 얻는 상업적 모델이다. 본 논문에서는 가격 경쟁 중심의 기성 시스템이 아닌, 여행자 개인의 가치를 맞춤화하고 공익의 목적으로 업체를 홍보하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 기반의 시스템을 구현하여 여행자에게 개인 가치에 맞는 업소를 맞춤형으로 추천하고 해당 업소에 대한 평가 지표를 시각화하여 제공한다. 본 시스템은 맞춤형 업소 추천과 평가 지표 제공을 위해 소비자의 리뷰 데이터를 사용한다. 텍스트 데이터를 분석하고 해당 데이터를 다중 분류를 통해 업소에 대한 평가 지표별 점수를 산정한다. 본 시스템은 여행자에게 다양한 관광지와 관광 업소를 추천함으로써 지역 관광을 유도하고 해당 여행지 업소와 지역 경제에 도움을 줄 것이라고 기대된다. 본 논문에서 제안된 기법은 오픈소스로 공개되었다[1].

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.191-191
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• 2016

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.283-285
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• 2010

도시 계획의 중요성이 부각되면서 다양한 도시 통합 모델의 개발이 이루어져왔으나 기존 모델들은 거시적 측면의 토지이용의 변화만 다루는 한계점이 있다. 본 논문은 토지이용 변화뿐만 아니라 다양한 사회 경제 지표를 반영하여 미시적인 분석이 가능한 UrbanSim 모델을 사용하여 사례연구를 통한 국내 도입 가능성과 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 수치지적도, 건축물 대장, 개별 공시지가 등 다양한 시공간 데이터를 이용하여 $150{\times}150m$ 그리드 셀 기반의 입력 데이터베이스를 구축하고 UrbanSim의 Land Price Model에 적용하였다. 향후 보다 현실적인 모델 수행을 위한 다중 스케일 및 Synthetic 데이터 구축 방안과 접근성 측면의 교통 통합 모델로 확장이 요구된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.355-355
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• 2022

기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가하는 추세에 따라 기저유량 확보 및 수질 개선 방안을 수립하는 것은 지속가능한 수자원 이용·관리 측면에 있어서 매우 중요하다. 지하수 및 기저유량 확보 및 수질 개선을 위해서는 지표-지하수 통합 관리가 필요하며 이를 기반으로 지하수 및 기저유량 변동에 대한 인과관계 파악 및 구체적인 조사가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지표-지하수에 대한 계절적·시공간적 변동성을 잘 모의할 수 있는 통합 모델을 기반으로 지하수위 변동을 포함한 물수지 분석과 장·단기 유출해석이 정량적으로 분석하고자 하였으며, 평창군 대화면, 만대지구, 신둔천 유역을 대상으로 간벌, BMP, LID를 비롯한 다양한 시나리오에 따른 기저유량 및 수질변화 그리고 오염특성 파악을 수행하였다. 본 연구에서는 지표-지하수 통합 모델링을 위하여 SWAT-MODFLOW 모형을 활용하였으며, 간벌 시나리오의 경우 모형 Source code를 수정하여 간벌의 효과를 모의할 수 있도록 수정하였다. 또한 BMP와 LID의 경우 각 HRU별로 저감시설에 대한 효율 및 매개변수 조정을 통해 효율을 모의하였다. 모형의 입력자료 구축을 위하여 지표 모형의 경우 DEM, 토지이용도, 토양도를 활용하였으며, 지하수 모형의 경우 지하수기초조사자료에 수록된 수리전도도, 비산출율, 비보유율 조사결과를 활용하여 입력자료를 구축하였다. 그 결과 간벌시나리오의 경우 건기시 최소 6.7% 이상의 하천유량, 22.56% 이상의 기저유량, 그리고 0.3 m 이상의 지하수위 확보가 가능한 것으로 나타났다. BMP의 경우 유역면적의 약 7%에 BMP가 설치된 것으로 나타났으며, 이에 따른 하천 말단 SS저감효율은 6.7%로 나타났으나 유량에서는 큰 차이를 나타내지 못하였다. 마지막으로 LID시나리오의 경우 적용 소유역의 강우시 평균유량이 약 29% 감소하였으며 건기시 평균 기저유량이 약 44%이상, 평균 BFI는 약 0.13 증가한 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.50 no.6
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• pp.42-57
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• 2022

This study aims to create a basic model for classifying the activity photos that urban park users shared on social media using Deep Learning through Artificial Intelligence. Regarding the social media data, photos related to urban parks were collected through a Naver search, were collected, and used for the classification model. Based on the indicators of Naturalness, Potential Attraction, and Activity, which can be used to evaluate the characteristics of urban parks, 21 classification categories were created. Urban park photos shared on Naver were collected by category, and annotated datasets were created. A custom CNN model and a transfer learning model utilizing a CNN pre-trained on the collected photo datasets were designed and subsequently analyzed. As a result of the study, the Xception transfer learning model, which demonstrated the best performance, was selected as the urban park user activity image classification model and evaluated through several evaluation indicators. This study is meaningful in that it has built AI as an index that can evaluate the characteristics of urban parks by using user-shared photos on social media. The classification model using Deep Learning mitigates the limitations of manual classification, and it can efficiently classify large amounts of urban park photos. So, it can be said to be a useful method that can be used for the monitoring and management of city parks in the future.

• The Korean Journal of Archival Studies
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• no.73
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• pp.5-46
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• 2022

This study aims to develop the trustworthiness model for public digital records, as an admissibility framework for establishing trust. The trustworthiness model is deemed to used to identify the qualities of the digital records in their lifecycle, including the identity that could be identified at the time of the creation, integrity obtained from the chain-of-custodial management, the evidence of relationship between business activities and records, and the technical or cognitive accessibility. Based on the analysis of the QADEP model, it was decided to develop a model that could measure the trustworthiness of public digital records in the external measurement type, which are authenticity, reliability, and usability. In line with this direction, the model expanded measurement areas and indicators of the QADEP model through the analysis of ISO 16175-1:2020, and measuring metrics was also proposed so that it could be a measuring instrument for public digital records in Korea, after analysing NAK 19-3. It would be useful to expand the model and to test the approach of the trustworthiness model for public digital records.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.20 no.2
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• pp.302-314
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• 2024

Purpose: This study proposes a fall detection model based on a top-down deep learning pose estimation model to automatically determine falls of multiple workers in an underground utility tunnel, and evaluates the performance of the proposed model. Method: A model is presented that combines fall discrimination rules with the results inferred from YOLOv8-pose, one of the top-down pose estimation models, and metrics of the model are evaluated for images of standing and falling two or fewer workers in the tunnel. The same process is also conducted for a bottom-up type of pose estimation model (OpenPose). In addition, due to dependency of the falling interference of the models on worker detection by YOLOv8-pose and OpenPose, metrics of the models for fall was not only investigated, but also for person. Result: For worker detection, both YOLOv8-pose and OpenPose models have F1-score of 0.88 and 0.71, respectively. However, for fall detection, the metrics were deteriorated to 0.71 and 0.23. The results of the OpenPose based model were due to partially detected worker body, and detected workers but fail to part them correctly. Conclusion: Use of top-down type of pose estimation models would be more effective way to detect fall of workers in the underground utility tunnel, with respect to joint recognition and partition between workers.

• The Korean Journal of Malacology
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• v.14 no.2
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• pp.103-111
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• 1998

참굴에 다환성방향족탄화수소(PAHs)의 축적성과 이 물질들이 미치는 독성을 평가하기 위해 해양환경에서 빈번히 검출되는 PAHs 중의 하나인 fluoranthene을 사용한 모델연구를 수행하였다. Fluoranthene을 0.01-1ppm의 농도로 2주간 참굴에 노출시켰을 때 참굴 조직내의 fluoranthene의 농도는 노출기간 및 노출농도에 비례하여 최고 40-70배까지 증가하였다. 소화맹낭과 폐각근의 지질 과산화물가는 노출기간 및 노출농도에 관련하여 현저히 증가하였으며 수용성단백질의 함량은 노출기간이 길어짐에 따라 서서히 감소하였다. 그러나 glycogen 함량, nucleoside/nucleotide, DNA 및 RNA 함량은 변화하지 않았다. 이 결과로 fluoranthene은 굴의 조직내로 원활하게 축적함을 확인하였다. 또한 과산화지질의 함량은 fluoranthene에의 오염에 대해 신속히 반응하는 지표의 하나로 추정되며 수용성단백질의 감소도 비록 시간적으로 다소 둔감하기는 하나 또 다른 지표가 될 수 있을 것으로 사료된다.