• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2475-2478
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• 2003

CELP계열의 부호화기인 G.723.1 5.3kbps ACELP를 기반으로 하여 음질을 유지하면서 전송률을 낮출 수 있는 새로운 부호화 방법을 제안한다. 본 논문에서 적용한 부호화 방법은 음성 합성시 파라미터로 사용되는 지속시간 변경에 의해 CELP형 보코더의 전송률을 감소하고자 한다. 먼저 음성을 보코더 입력단에 입력하기 전 지속시간을 FFT 변환 특성을 이용해 음색의 변경 없이 지속시간을 줄임으써 계산시간을 줄이고 진폭과 위상 각각 1/2ⁿ배의 interpolation과 Decimation을 수행하여 부호화한다. 이렇게 부호화된 데이터는 G.723.1 복호화를 거치고, 다시 FFT point의 1/2ⁿ배 point로 IFFT과정을 수행함으로써 스팩트럼의 변경 없이 지속시간을 변경하여 원 음성을 합성하게 된다. G.723.1 보코더를 통과한 후 파형을 복원 실험한 결과 기존의 5.3kbps ACELP보다 46％정도 감소하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.97-100
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• 2004

다중음성 합성시스템은 단일 화자의 음성을 입력받아 다양한 음색의 다중음성으로 합성을 해주는 음성합성 시스템이다. 기존의 다중음성 합성시스템의 출력인 다중 합성음은 피치만 변경된 음성으로 원 음성과 동일한 지속시간을 갖게 된다. 따라서 피치 변경된 음성간의 구분이 어렵게 되며 이러한 사항을 개선하고자 본 논문에서는 피치와 지속시간 변경에 의한 다중음성 합성시스템에서 관한 연구를 하였다. 본 논문에서는 시간 영역에서의 지속시간 변경법인 PSOLA방식을 적용하여 피치 변경된 음성의 지속시간을 변경하였다. 지속시간 변경을 적용한 다중음성 합성시스템을 이용하면 한 사람의 음원 목소리로 여러 사람이 응원하는 효과음을 낼 수 있는 합성기로 사용할 수 있고 영화의 효과음, 핸드폰의 음성 메시지 서비스 등에서 용이하게 사용될 것으로 예상하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1850-1854
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• 2006

본 연구에서는 Huff(1967) 방법의 국내유역 적용을 위한 개선방안으로서 유역내.외 관측소의 호우사상별로 점우량 25.4mm이상과 면적우량 12.7mm이상의 자료를 사용하는 방법을 제시하였다. 본 연구의 분석결과 강우지속기간 등급별 최빈분위의 대부분이 면적우량과 같은 분위가 선택되어 유역의 대표성을 갖는 것으로 분석되었다. 건교부(2000) Huff 방법과 본 연구의 방법으로 시간분포 시킨 결과 지속기간별 첨두강우강도의 크기는 본 연구의 방법으로 산정된 값이 컸으나, 지속기간에 따라 일관된 경향을 나타내지는 않았다. 전술한 두 방법에 의해 시간분포 시킨 지속기간별 확률강우량을 입력으로 하여 유입수문곡선을 모의하였다. 첨두강우강도의 경우와는 달리 지속기간별 첨두홍수량의 값은 지속기간 12시간을 기준으로 지속기간이 증가됨에 따라 두 방법에 의한 값의 차이가 커졌다. 특히, 임계지속기간을 고려한 첨두홍수량에서 큰 차이를 보였으며, 이는 지속기간별 첨두홍수량 차이에서도 유사한 특성으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법은 지속기간에 관계없이 하나의 누가곡선을 이용해왔던 기존방법에서 탈피해 지속기간별로 누가곡선을 구분함으로써 지속기간별 강우의 시간분포 특성과 유역의 대표성을 갖는 무차원 누가곡선 작성방법으로 효과적일 것으로 기대되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.121-124
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• 2001

음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.204-204
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• 2019

국지성 호우의 증가로 인해 도시 지역의 내수침수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 배수의 흐름이 집중되는 저지대 지역과 노후화된 하수관거가 설치된 지역에서 특히 피해가 집중되고 있으며, 이는 도로 측면에 설치된 빗물받이와 같은 하수시설에서 원활하게 배수가 되지 않기 때문에 강우 발생시 도로표면에 노면수가 정체되어 피해가 발생하고 있다. 과거 도로 노면의 형상과 강우의 임계 지속시간을 고려한 적정 우수 유출량 산정에 관한 연구가 진행된 바 있으나, 현재 발생하는 국지성 호우의 형태나 강우강도의 변화에 따른 유출량의 변화가 발생하였으며, 도달시간 산정식에 따른 매개변수의 차이와 새로운 도달시간 산정식의 개발로 도달시간의 결과가 크게 차이가 날 수 있다. 따라서 도로의 침수피해를 막고 교통 안정을 유지하기 위해서는 도로 조건을 고려한 도로 입구 및 하수관의 적절한 설계 등 다양한 연구가 주기적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 강우 유출 모델인 SWMM 모형과 계산식을 이용하여 도로 표면의 폭과 길이, 도로 종횡단의 변화량, 재 산정한 강우강도에 따른 유출량을 계산하였다. 도로 표면의 폭과 길이, 경사를 다양하게 입력하였으며, 또한 각 Case에 따라 최대 유출량을 생성하는 임계지속기간을 결정하고 다양한 도달시간 산정식의 결과와 비교하여 상관관계를 분석하였다. 분석결과 도달시간은 산정식의 매개변수에 따라 차이가 발생하였으며, 도로표면의 길이와 횡단경사에 크게 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 횡단경사보다 종단경사가 클 경우 도달시간이 길어져 유량의 집중을 막는 효과가 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.33-33
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• 2019

최근 반복적인 도시침수 피해가 발생하고 있으나 다양한 강우 및 홍수 자료를 이용하여 실시간으로 침수분석을 실시할 수 있는 기술력이 부재한 실정이다. 한정된 시나리오에 따라 다양한 강우패턴에 의한 침수지역 파악에 어려움이 있으며, 불필요한 자료의 사용으로 인해 짧은 시간에 발생하는 도시침수에 대해 실시간으로 대응하는 데에 한계가 있다. 본 연구에서는 다양한 강우패턴과 극치강우 사상을 반영하기 위한 강우시간 분포법을 나타내고자 하였으며, 강우-유출 자료에 대한 최적의 자료조합을 선정하는 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 지역 특성에 따른 극치강우사상의 시간분포에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔지만, 기존의 강우시간분포는 다양한 강우의 집중현상을 나타내기에는 한계가 있음을 보였다. 따라서 본 연구에서는 기존 강우시간분포 기법의 단점을 보완하고 극치강우사상의 집중지속시간 특성을 반영한 강우시간분포 방법과 Huff에 의한 강우시간 분포법을 사용하여 다양한 강우시나리오를 생성하였다. 본 연구에서는 부산 및 울산 연구대상지역의 도시유출해석의 입력 자료로서 사용하였다. 강우 및 유출 자료의 상관성 분석과 불확실도 분석을 기반으로 추후 홍수예측을 위한 최적의 입력 자료를 선정하고자 하였다. 위의 과정들을 통해 다양한 강우조건에 따른 연구대상 지역에서의 침수예상도를 분석할 수 있었으며, 선정된 극치강우사상을 통해 다양한 강우의 집중현상을 나타낼 수 있었다. 1차원 도시유출해석을 실시하여 구축한 강우-유출 데이터베이스의 최적화를 위해 불확실도 분석을 실시하였으며, 수리학적 특성이 고려된 입력 및 출력자료에 대한 사용자의 합리적인 판단을 위해 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 더욱이 제시된 방법론을 이용함에 따라 지속적으로 나타나는 국지성 호우와 급변하는 수재해 양상에 능동적으로 대처하는데 도움을 줄 수 있는 기초자료를 제공할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.214-214
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• 2023

네트워크로 구성된 시스템은 물질, 에너지, 신호 등의 입력(input)이 주어졌을 때, 경로 추적, 즉 라우팅(routing)을 통해 출력(output)으로 연결되고, 이를 반응함수로 나타낼 수 있다. 같은 입력값이라도 네트워크에 따른 연결 구조와 라우팅 과정에서 소요되는 시간차에 따라 출력값이 달라질 수 있다. 좋은 예로 강우에 따른 유출반응함수를 나타내는 자연 하천망을 들 수 있다. 이론적으로 순간의 입력이 주어졌을 때 (입력의 지속시간이 0), 출력은 순간반응함수로 표현된다. 자연 하천망에 대한 선행연구에서는 강우강도에 따라 순간반응함수가 변화한다는 비선형성이 알려졌다. 하지만, 비선형성을 가져오는 물리적 과정에 대해서는 많은 연구가 필요하다. 이 연구는 격자 형태로 주어진 임의의 네트워크에서 각 격자에 대해 순간반응함수를 구하는 분포형 모형을 제시한다. 입력자료와 라우팅 방법에 따른 연결 구조 및 순간반응함수의 변화를 격자 별로 확인하고, 이를 통해 시스템의 비선형성을 고려할 수 있는지 고찰하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.376-380
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• 2011

강우사상은 강우량, 지속기간, 강우강도 등의 특성으로 표현될 수 있으며 이런 인자들을 같이 고려할수록 그 현상을 보다 종합적으로 표현할 수 있다. 하지만 현재 일반적으로 이루어지는 일변량 빈도해석절차에서는 지속기간을 고정시켜놓고 각 지속시간에 따른 결과만을 도출해 낼 수 있기 때문에 지속기간에 대해 제약적이고 입력자료에 존재하지 않는 지속기간에 대한 결과를 얻기가 어렵다. Copula모델은 두 일변량 분포형을 다변량 분포형으로 연결하여 주는 모델이다. 따라서 강우량과 지속기간을 변수로 사용하면 Copula모델을 통한 이변량 강우빈도해석은 보편적으로 이루어지고 있는 일변량 지점빈도해석보다 지속기간에 대해 유연한 결과를 나타낼 수 있다. 즉, 강우와 지속기간이 동시에 변수로 사용되기 때문에 임의의 지속기간이나 강우에 대해서 확률강우량 및 확률지속기간을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 서울지점을 대상으로 1961∼2009년 동안 발생한 강우사상 중 각 년도에서 최대강우량이 발생한 사상을 추출하여 입력자료로 사용하였다. Copula 모형은 Gumbel-Hougaard, Frank, Joe, Clayton, Galambos등 총 5개의 모델을 적용하였고 각 Copula의 매개변수는 준모수방법인 maximum pseudolikelihood estimator를 이용하여 추정하였다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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• v.18 no.3
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• pp.255-260
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• 2009

This paper presents an experimental result of virtual mode input shaping for positioning stage. Input shaping is liable to increase the rise time of the system, which often degrades the performance of system. The virtual mode input, shaping is an input shaper design method to improve this problem. Experiments are performed with a precise positioning stage with a flexible beam of which natural frequency is adjustable. The experimental results show that the virtual-mode shaper is useful to reduce the rise time as well as the residual vibration of precise positioning stages.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.239-239
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• 2023

최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.