원발성 알도스테론증은 자율신경계에 의한 알도스테론 분비조절의 장애로 고혈압 및 저칼륨혈증과 관련이 있다. 원발성 알도스테론증에서 편측성을 결정하는 것이 매우 중요한 이유는 그에 따라 치료 방법이 달라지기 때문이다. 부신정맥채혈술은 원발성 알도스테론증에서 편측성을 평가하는 가장 신뢰성 있는 방법으로 알려져 있다. 부신정맥채혈술은 부신 정맥이 크기가 매우 작으며 그 해부학적 위치가 다양하기 때문에 기술적으로 어려운 시술이다. 따라서 성공적인 시술을 위해서는 해부학적 변이를 잘 이해하고 시술 전 영상 검사를 면밀히 검토하는 것이 중요하다. 부신정맥채혈술 중에 발견된 세 가지 해부학적 변이를 보고하고자 한다.
본고에서는 실감 영상회의와 몰입형 텔레프레즌스의 수준을 넘어 물리적으로 떨어져 있는 원격 다지점(Multi-point)의 공간을 초실감적으로 가상 연결할 수 있는 스마트월(Smart-Wall) 기술 개념에 대해 살펴본다. 여기서 초실감이란 UHD-4K/8K급 또는3차원 이상의 초실감 영상기술과 사람의 모든 발성대역을 재현할 수 있는 슈퍼와이드밴드 기반 초실감 음성처리 및 동급 수준의 미디어 통신 기술을 적용한 사용자의 서비스 인지품질 수준을 의미한다. 이러한 초실감 수준의 현장감과 몰입감을 멀리 떨어진 1:1 또는 다지점 간 사용자들에게 안정적인 고품질로 제공할 수 있는 스마트월 핵심기술의 확보는 초실감 스마트워크 뿐 아니라 동급의 원격교육, 원격의료 서비스와 제품에 시급히 요구되고 있다. 원격 다지점 공간을 초실감으로 가상연결 하는 스마트월 기술은 사용자가 마치 현장에 있는 것처럼 실감성을 제공할 수 있는 핵심기술로써, 실감 ICT 올림픽에 접목이 되면 현장에 참석한 것 이상의 실감있는 대면 대화, 인터뷰 및 협업작업이 가능한 서비스를 제공할 수 있어 실감 ICT 올림픽에서 가장 인기있는 세계 최초의 기가미디어급 미래서비스가 될 것으로 예상한다.
최근 컴퓨터 게임의 확산과 함께 보다 나은 가상환경 생성을 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다 다양한 환경에서 지능적으로 행동하는 인공 캐릭터의 설계를 위해 다양한 인공지능 기술이 적용되고 있다. 하지만 게임의 캐릭터 설계에 적용된 휴리스틱이나 규칙기반 시스템 등의 기존 인공지능 기술은 게임 개발자에 의존적이기 때문에 플레이어가 쉽게 캐릭터의 행동패턴을 파악하여 게임의 흥미를 저하시키는 단점이 있다 따라서 진화연산이나 신경망 등의 학습기반 인공지능 기술의 게임에의 적용이 모색되고 있다 특히 진화를 이용한 지능기술은 자연계의 복잡성과 의외성을 모방하여 최적화된 지능보다는 속임수/의외성 등의 창의적인 지능행동의 생성을 가능하게 하며 새로운 게임전략의 생성, 게임 캐릭터의 성격형성 및 다양한 행동 생성 등에 매우 유용하다. 본 논문에서는 진화기술의 게임에의 효과적인 적용을 위해 진화엔진을 설계 및 제작하고 인공지능 시뮬레이터에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 임의의 사람이 발성한 음성을 마치 다른 사람이 발성한 것처럼 들리도록 하는 음성변환 기술에 대하여 설명하고, 화자간의 성도 특성과 여기신호 특성 파라미터 변환을 독립적으로 수행하기 위한 변환방법을 실험한다. 성도 특성 파라미터 변환은 입력되는 음성신호에서 LPC (Linear Predictive Cofficient)켑스트럼을 추출하여 선형다변회귀모델에 적용하여 수행하고, 여기신호 특성 파라미터 변환은 잔차신호를 추출하여 LP-PSOLA (Linear Predictive-Pitch Synchronous Overlap and Add) 합성방식을 이용한 화자간의 평균 피치주기 변환으로 수행된다. 실험결과는 선형다변회귀모델과 LP-PSOLA 합성방식을 이용하여 변환된 음성이 대상화자의 음성에 유사함을 보여준다
스마트 디바이스가 사회와 소통할 수 있는 도구가 되었음에도 불구하고 아직까지 노인들이 사용하기에는 어려움이 있다. 여기에 음성인식 기술을 이용한 음성인터페이스를 활용함으로써 노인들의 스마트 디바이스에 대한 사용성을 높일 수 있다. 하지만 일반적인 음성인식 시스템은 청장년의 발성 스타일에 맞춰져 있기 때문에, 노화된 노인의 발성이 그대로 입력될 경우 음성인식률이 하락한다. 본 연구에서는 노인의 음절 별 발화속도가 일반적인 음성인식 시스템의 성능을 보증할 수 있는 범위를 벗어나는 경우가 많다는 분석 결과를 토대로 노인의 음절 별 발화속도를 조정한 결과 노인남녀 평균 음성인식률이 15.3% 상승하였다. 이처럼 노인의 음성인식 오류 원인들 중 하나인 발화속도의 재조정으로 음성 인식률을 높일 수 있는 토대를 마련하였다. 이는 노인들이 스마트 디바이스를 이용하여 쉽고 정확한 작업을 수행할 수 있게 됨으로써, 노인들의 사회 참여와 정보 획득이 용이해 지고 더 나아가 세대 간의 소통에도 이바지할 것으로 기대한다.
본 논문은 실시간 음성 다이얼링 시스템 구현을 위한 화자종속의 단독어 인식에 대하여 기술하 였다. 인식을 위한 모델 작성은 적은 메로리에 계산 시간이 적게 걸리는 DMS 모델을 사용하였다. 인식 대상어는 대학교내의 50개 부서명을 선택하여고, 발성후 3초내에 인식결과를얻을 수 있었다. 시스템은 구간 수 22에서 가중치 0.6의 DMS 모델을 표준패턴으로 사용하였을 때 98%의 성능을 나타냈다.
본고는 보상훈련 기간 중 일본 동북대학 응용정보학 연구센타에서 수행한 연구 결과를 기술한 것이다. 음소 단위에 의한 한국어의 대용량 단어인식을 위한 기초연구로서, 그 기본이 되는 단모음을 대상으로 포먼트 주파수에 의한 음운간의 특징 및 발성자간의 개인성의 분산을 살펴보고 Battacharyya 거리를 구하여 음운간의 식별의 곤란성을 도출하였다. 또한, Karbunen-Loeve변환 및 Bayes결정에 의한 인식 그리고 spectral local peak에 의한 인식등의 실험에 의해 효과적인 인식 방법에 관하여 고찰하였다
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한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.375-379
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1998
음성 언어 자료의 확보 및 활용을 위해서는 다양한 소프트웨어의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 본 연구실에서 설계 및 개발한 PC용 Workbench에 대하여 기술한다. Workbench는 음성 언어 자료의 확보를 위한 텍스트 처리 모듈들과 음성 데이터의 처리를 위한 신호처리 모듈들로 구성되어 있다. Workbench에 포함된 모듈로는 텍스트를 자동 읽기 변환하는 철자 음운 변환기, 발성 목록 선정 모듈, 끝점 검출기를 이용한 음성 데이터 편집 모듈, 끝점 검출기를 이용한 음성 데이터 편집 모듈, 다단계 레이블링 시스템, 텍스트에서 원하는 음운 환경을 포함하고 있는 문자열을 다양한 조건으로 검색할 수 있는 음운 환경 검색기를 포함하고 있다.
음성처리 연구자들이 연구 수행을 하기 이해서 최초로 해야 할 일은 음성학적 범주가 풍부한 많은 사람이 발성한 음성 데이터의 확보이다. 그러나 음성 데이터를 확보하는 데는 많은 시간과 노력이 소요되므로 음성 DB의 구축이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 한국어 전화 음성 인식 기술 연구시 시스템의 객관적 성능평가와 알고리즘 개발등에 모든 연구 개발자들이 공통으로 사용할 수 있는 표준 음성 데이터 베이스를 구축하여 국내 음성처리 연구의 활성화를 꾀할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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