쌍극자-쌍극자 전기비저항 탐사를 수행하여 자료를 얻다 보면 종종 음의 겉보기 비저항값을 얻게 된다. 음의 겉보기 비저항이란 겉보기비저항 가단면도 상에서 주변자료와 반대되는 부호를 갖고 나타나는 비저항을 의미한다. 이러한 음의 겉보기 비저항은 보통 측정오차로 간주되어 현장 자료 해석시 무시되어 왔다. 일부 측정기기에서는 겉보기 비저항의 절대간이 기록되므로 이러한 음의 비저항값들이 주변값과 같은 부호를 갖는 것으로 환산되어 해석되기도 한다. 현장에서의 여러 실험 결과 옴의 겉보기 비저항갈은 측정오차나 자연전위의 영향에 의해 나타나는 현상이 아니었으며, 유도분극에 의한 영향도 아니었다. 한가지 가능성으로 지하 지질구조에 의한 영향으로 생각할 수 있다. 이 연구에서는 수치모델링을 통하여 평탄한 지형에서 음의 비저항이 지하 지질구조에 의하여 나타날 수 있다는 것을 보여준다. 현장자료를 시뮬레이션하기 위하여 3차원 전산모델링 알고리즘을 이용하였으며, 3차원 결과로부터 2차원 가단면도를 얻었다. 음의 비저항을 발생시키는 모델로는 U자형과 초승달모양의 전도체 모델을 가정하였다. 수치모델링 결과 이러한 지질구조로부터 음의 비저항이 나타날 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 일반적으로 전류전극으로부터의 거리가 멀어질수록 전위값이 증가하게 되면 전위차 곡선들이 서로 교차하면서 음의 비저항값이 나타나는데, 본 연구에서 제시된 결과들에 대해 전극위치에 대한 전위차 그래프를 그려봄으로써 이를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 수치예제들은 현장조사에서 획득한 음의 겉보기 비저항값들이 지하 지질구조에 의해 발생할 수 있는 가능성을 제시하며, 향후 현장조사 자료 해석시 이를 고려하여 해석할 것을 제안한다.
본 논문은 사전에 학습된 기억으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각으로 영상에서 음악으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 영상에서 변환정보로 색상(Color), 질감(Texture), 모양(Shape)을 사용하여 음악의 멜로디(Melody), 하모니(Harmony), 리듬(Rhythm) 정보로 변환하였다. 정적인 영상에서 단조로운 음이 반복되는 것을 최소화하고 영상에 있는 정보를 표현하기 위해 색상의 분포도에 따라 확률적으로 멜로디를 선택하여 출력함으로써 자연스럽게 음을 구성할 수 있도록 하였고, 영상에서 질감은 통계적 질감 특징 추출방식인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 7가지 특징으로 하모니의 장조와 단조를 표현하였다. 마지막으로 모양은 영상의 외곽선을 추출한 후 주파수 성분 분석인 허프 변환(Hough Transform)을 이용해 선 성분을 검출하여 각도의 분포에 따라 리듬을 선택하는 방식으로 음악을 생성하였다.
본 논문은 고음질의 대용량 코퍼스 기반 음성 합성기에 감정 음성 코퍼스를 추가하여 보다 다양한 합성음을 생성할 수 있는 방법에 관한 것이다. 파형 접합형 합성기에서 사용할 수 있는 형태로 감정 음성 코퍼스를 구축하여 기존의 일반 음성 코퍼스와 동일한 합성단위 선택과정을 통해 합성음을 생성할 수 있도록 구현하였다. 감정 음성 합성을 위해 태그를 사용하여 텍스트를 입력하고, 억양구 단위로 일치하는 데이터가 존재하는 경우 감정 음성으로 합성하고, 그렇지 않은 경우 일반 음성으로 합성하도록 하였다. 그리고 음성에서 운율을 구성하는 요소로 휴지기(break)가 있는데, 감정 음성의 휴지기는 일반 음성보다 불규칙한 특성이 있다. 따라서 합성기에서 생성되는 휴지기 정보를 감정 음성 합성에 그대로 사용하는 것이 어려워진다. 이 문제를 해결하기 위해 가변 휴지기(Variable break)[3] 모델링을 적용하였다. 실험은 일본어 합성기를 사용하였고, 그 결과 일반 음성의 휴지기 예측 모듈을 그대로 사용하면서 자연스러운 감정 합성음을 얻을 수 있었다.
이 연구는 Mn과 Pb의 노출이 면역체계에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 연구대상자는 남성 근로자 42 명으로, 대상자 중 13명은 사무직 근로자(실험군 I), 21 명은 제조업 사업장 근로자(실험군 II), 8명은 용접 작업자(실험군 III)였다. 대상자의 혈액 중 Mn과 Pb 농도는 실험군별로 유의한 차이를 보였다. 실험군 I 대상자의 CD19+와 total lymphocytes 농도는 기타의 실험군 대상자에서보다 유의하게 높았으나 다른 T lymphocytes subpopulation의 농도는 차이가 없었다. Mn과 Pb 농도는 T lymphocytes subpopulation과 음의 상관관계를 보였으나, Mn은 CD4+CD45RO+와 자연살해세포를 제외한 T lymphocytes subpopulation과 유의한 음의 상관관계를 보였다. Pb 농도는 단지 total lymphocytes 농도와 유의한 음의 상관관계를 보였다. 이 연구에서 Mn과 Pb의 직업적인 노출은 세포성면역계에 영향을 미칠 수 있음을 제시하였다.
본 연구에서는 비선형 지속 모음 모델링을 위한 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법을 소개하고 분석하였다. 비주기적인 파형 특성을 갖는 양성 후두 질환자 43명의 지속 모음을 대상으로 한 실험에서 제안된 비선형 합성기는 거의 완벽하게 혼란한 지속 모음을 생성하고 선형 예측 코딩은 할 수 없는 주파수 변동과 같은 자연스러운 음의 특성 또한 보존할 수 있었다. 하지만 일부 모음의 합성 결과 실제 원음과 다른 차이점을 보였다. 이러한 결과들은 단일 밴드 모델이 음의 고주파 성분을 조정, 분해 못하기 때문에 발생한 것이라 가정된다. 그러므로 웨이블릿 필터 뱅크를 이용한 멀티 밴드 모델을 단일 밴드 모델과 대치하여 실험을 수행한 결과 향상된 안정성을 보였다. 결과적으로 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법은 성공적으로 원음에 가까운 합성음을 생성할 수 있다는 것을 확인 할 수 있었다.
잔향에 대한 인간의 주관적인 지각을 객관적인 수치로써 나타내는 방법으로 5자유도 잔향 모델이 제안된 바 있다[1]. 5자유도 잔향 모델은 잔향에 대한 다섯 개의 객관적인 평가량들을 이용하여 시간에 따른 음 에너지 감쇠 곡선을 근사한 것으로, 인공적으로 잔향을 합성하고자 할 때 잔향 필터의 설계 기준으로 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 이로부터 구현할 수 있는 잔향 필터는 이론적으로 무한히 많을 수 있고, 따라서 인간이 듣기에 부자연스러운 합성음을 만들어 내는 경우도 존재할 수 있다. 본 논문은 5자유도 잔향 모델의 한계를 시간 영역과 주파수 영역으로 나누어 살펴보고 잔향 모델, 즉 원하는 잔향 조건이 주어졌을 때 자연스러운 잔향을 얻기 위해 필요한 필터 설계 기준을 실제 청음 실험을 통하여 제시하고 있다.
메타데이터는 데이터에 대한 속성이나 특징을 설명하는 구조화된 데이터를 말한다. 그중에서 비디오 메타데이터는 정확한 콘텐츠 기반 검색을 위해 비디오를 구성하는 정보에서 추출한 데이터를 의미한다. 최근 영상 콘텐츠를 이용하는 사용자들이 늘어나면서 자연스럽게 OTT 제공 업체들 역시 늘어나고 있으며, OTT 제공 업체에서 많은 양의 영상 콘텐츠를 개인 사용자에게 추천 또는 알맞은 검색을 위해 메타데이터의 역할이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 영상의 효과음을 통해 분위기 속성에 대한 메타데이터를 자동으로 추출하는 방법에 관해 연구를 진행하였다. 영상의 효과음에 대한 분류와 분위기 속성에 대한 메타데이터 생성을 위해 분위기에 대한 용어사전을 구축하고 지도학습을 통해 정보를 추출하는 방법을 제안하고자 한다.
이 논문에서는 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로 하는 한국어 문장/음성변환시스템의 구현에 관해 기술한다. 기존 소량의 음성데이타를 이용하여 운율조절을 통해 합성하는 방식은 여전히 기계음에 가까운 합성음을 생성하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로 하여 운율처리없이 합성단위 선정/연결에 의해 합성음질을 향상시키고자 한다. 대용량 음성 데이터베이스는 다양한 운율변화를 포함하도록 문장단위를 녹음하며 이로부터 복수개의 합성단위를 추출, 구축한다. 합성단위는 음성인식기를 훈련, 자동으로 음소분할하여 생성하며, 래링고그라프 신호를 이용하여 정교한 피치를 추출한다. 끊어 읽기는 휴지길이에 따라 4단계로 설정하고 끊어읽기 추정은 품사열의 통계정보를 이용한다. 합성단위 선정은 운율/스펙트럼 파라미터를 이용하여 비터비 탐색을 수행하게 되며 유클리디언 누적거리가 최소인 합성단위열을 선정/연결하여 합성한다. 또한 이 논문에서는 고품질 음성합성을 위해 특정 서비스 영역에 더욱 자연스러운 합성음을 생성할 수 있는 영역의존 음성합성용 데이터베이스를 제안한다. 구현된 합성시스템은 주관적 평가방법으로 명료도와 자연성을 평가하였고 그 결과 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로한 합성방식의 성능이 기존 반음절단위를 사용한 합성방식보다 더 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 한국어 비음의 조음위치 변별을 위한 지표로서 모음 음향 특성의 활용 가능성을 타진하였다. 비음에 인접한 /ㅏ/ 모음 시료를 대용량 한국어 자연발화 말소리 자료에서 추출하여 모음 구간의 25%, 50%, 75% 시점에서 음향 매개변수를 측정하였다. 이 스펙트럼 및 지속시간 변수를 이용하여 판별분석을 수행하고 이를 바탕으로 선행 또는 후행 비자음의 조음위치 분류정확도를 추정하였다. 또한 조음위치 공조음(coarticulation)의 관점에서 순행적 공조음과 역행적 공조음의 영향을 확인하기 위하여 측정 대상 모음에 비음이 선행하는 경우와 후행하는 경우로 나누어 비교하였다. 분석 결과, 전후 비자음의 조음위치 분류정확도는 약 50%-60%로 나타났다. 모음의 음향 매개변수 측정값만으로 비음의 조음위치를 예측·분류하기에는 어려움이 있으나, 공조음 정도가 가장 약할 것으로 예상되는 모음 정중 구간에서 측정된 음향 변수만으로도 위와 같은 정확도를 얻었다는 점에서 비음 구간의 분석결과와 함께 모음 측정치를 활용함으로써 비음 조음위치 인식률 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 한편 측정 대상 모음에 선행 또는 후행하는 비음 조건 간에 비교하였을 때, 후행 비음 조음위치의 분류정확도가 더 높게 나타났다는 점에서 역행적 조음위치 공조음의 영향이 더 클 가능성이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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