댐 유입량은 댐 운영의 필수 인자이기 때문에 매우 중요하고, 하천유량에 비해 신뢰도가 높은 것으로 평가되고 있기 때문에 수자원의 운영 뿐 아니라 계획에도 활용되고 있다. 그러나 계산된 유입량은 평갈수기에 진폭이 너무 크게 나타나고 심지어 음 유입량이 발생하는 등 개선이 요구돼 왔다. 본 연구에서는 시간간격을 10분, 30분, 1시간 등으로 하고, 수위와 방류량이 유입량에 직접 영향을 끼치고, 관측수위의 단위가 크고, 그 진폭이 자연현상과 거리가 있어, 수위 이동평균, 수위 보간, 방류량 이동평균 등의 조합에 따라 댐 유입량의 계산을 개선할 수 있는 방법을 제안하였고, 이를 쉽게 분석, 평가할 수 있도록 시스템으로 개발하였으며, 유역면적 $4,134km^2$인 대청댐과 유역면적 $108,335mi^2$인 미국의 Lake Powell의 사례에서 크게 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 정확하게 측정된 댐 유입량 자료가 없기 때문에 개선된 계산 유입량이 참 값이다 주장할 수 없는 것이 본 연구의 한계이며, 연구결과의 신뢰를 높이기 위해 현재 정밀하게 측정된 댐 유입량 사례를 조사 중에 있다. 그림 1은 Lake Powell의 처리전의 댐 유입량 계산 예이고 그림 2는 처리후의 개선된 유입량이다. 그림에서 유입량이 크게 개선돼 계산된 것으로 나타나고 있으나 결과가 참값인지 아직 판단할 수 없다. 대청댐의 경우도 이와 비슷한 결과를 보여주었다.
인간과 기계의 가장 자연스러운 의사소통의 형태인 음성을 통한 인터페이스를 위하여 여러가지 음성합성, 인식기법들이 제안되고 실용화되고 있다. 특히 음성합성의 경우는 실용화가 상당히 이루어지고 있음에도 불구하고 평가기법에 관하여는 아직도 초보적인 단계에 머물고 있다. 본 논문에서는 무의미 단어에 의한 합성음 평가법에 사용할 수 있는 다음절 무의미 단어군 작성법을 제안하고 실제로 구현되어 있는 규칙합성기를 제안된 단어군에 의해 평가한 사례를 소개하고자 한다. 제안된 단어군 작성방식은 음소단위 명료도 및 음소환경에 관한 평가를 행할 경우 유용하게 사용될 수 있다.
조릿대(Sasa borealis)집단에서 미세지리적 변이에 대한 공간적 상관관계를 조사하였다. 각 거리등급당 대립유전자좌위에서 연결계수(하나의 대립유전자좌위에서 유전자형의 조합)를 산출하였으며 그 계수가 임의 예상 값에 유의성을 가지는지 검증하였다. 150 경우 중 25 경우$(16.7\%)$가 예상 값과 유의하게 차이를 나타내었다. 이들 값 중에서 8경우$(4.7\%)$는 음의 값으로 거리등급에서 개체쌍이 유전적 비친화성이 있음을 나타낸다. 조릿대는 죽세공에 쓰이므로 인위적 별채에 의해 한국내 자연집단은 유효 집단이 유지되지 못하는 등 집단 파괴가 이루어지고 있다. 특히 조릿대가 잘 발달되어온 지리산 집단의 경우 공간적 유전 구조가 결여되어 있었다.
본 논문에서는 Text-to-Speech 시스템에서 사용할 억양 모델을 위해 음성 DB에서 모델 파라미터와 피치 검색테이블(lookup-table)을 추출하여 미리 구성하고, 합성시에는 이를 추정하여 최종 F0 값을 생성하는 자료기반 접근방식(data-driven approach)을 사용한다. 어절 경계강도(break-index)는 경계강도의 특성에 따라 고정적 경계강도와 가변적 경계강도로 세분화하여 사용하였고, 예측된 경계강도를 기준으로 억양구(Intonation Phrase)와 액센트구(Accentual Phrase)를 설정하였다. 특히, 액센트구 모델은 인지적, 음향적으로 중요한 정점(peak)을 정확하게 모델링하는 것에 주안점을 두어 정점(peak)의 시간축, 주파수축 값과 이를 기준으로 한 앞뒤 기울기를 추정하여 4개의 파라미터로 설정하였고, 이 파라미터들은 CART(Classification and Regression Tree)를 이용하여 예측규칙을 만들었다. 경계음조가 나타나는 조사, 어미는 정규화된(normalized) 피치값과 key-index로 구성되는 검색테이블을 만들어 보다 정교하게 피치값을 예측하였다. 본 논문에서 제안한 억양 모델을 본 연구실에서 제작한 음성합성기를 통해 합성하여 청취실험을 거친 결과, 기존의 상용 Text-to-Speech 시스템에 비해 자연스러운 합성음을 얻을 수 있었다.
본 연구는 하구둑으로 인한 육상으로 부터의 규소(Si) 플럭스의 변화가 하구 및 연안생태계에 미치는 영향을 알아보기 위한 사전연구로, 하구둑이 존재하지 않는 섬진강 하구와 하구둑이 존재하는 낙동강 하구 표층퇴적물 및 퇴적물 코어 분석을 통해 하구둑이 입도와 유기물, 그리고 BSi 분포에 어떠한 영향을 미쳤는지 알아보았다. 2014년 11월과 2015년 3월 낙동강과 섬진강 표층 퇴적물의 입도, 유기물, BSi 분포를 조사하였고, 퇴적물 코어를 이용하여 낙동강 하구둑 건설 전 후의 퇴적상의 변화를 알아보았다. 전반적으로 BSi 농도 변화는 퇴적환경에 따른 입도 변화와 좋은 상관관계를 보였다. 자연하구인 섬진강 하구 표층 퇴적물은 상류에서 하류로 갈수록 니질(실트질과 점토질), 유기물, BSi 함량이 점진적으로 증가하였으며, 특히 조석의 영향이 미치는 중부하구 정점부터 그 변화가 뚜렷하게 나타났다. 낙동강 하구 표층 퇴적물은 하구둑을 기준으로 내측과 외측의 입도와 유기물 분포가 뚜렷한 차이를 보였다. 하구둑 내측은 정점 간 차이가 크지 않았으나, 우안배수문 내측은 높은 니질, 유기물, BSi 함량을 보여 하구둑에 의한 물질 정체 현상이 두드러지게 나타났다. 하구둑 외측은 전체적으로 사주 쪽으로 갈수록 표층 퇴적물 내 니질과 유기물, BSi 함량이 감소하는 경향을 보였다. 낙동강 퇴적물 코어 분석 결과, 하구둑 건설 이후 입도와 유기물, BSi 함량이 급격히 감소하였으며, 대규모 공사에 의한 퇴적물 교란 및 하구둑에 의한 물질 유입량 감소가 원인으로 보인다. 우안배수문 인근 정점(ND2) 코어는 을숙도 대교 건설과 우안배수문 증설의 영향으로 약 38 cm 부근에서 퇴적상이 한 번 더 급격히 변하였다. 하구둑으로 인한 물리적 환경의 변화가 BSi 분포에 미치는 영향을 제거하고 정체효과를 보기 위하여 $BSi_{exc}$를 구한 결과, 자연하구인 섬진강 하구는 연구지역의 상류에서 하류로 갈수록 $BSi_{exc}$가 점차 감소하였으며, 중부하구 정점부터 음의 값을 보였다. 낙동강 하구는 하구둑을 기준으로 내측은 양의 값을, 외측은 음의 값을 보였다. 이는 하구둑에 의한 외측의 규소 플럭스 감소와 내측과 외측의 규조 종조성의 급격한 변화 등을 원인으로 볼 수 있다. 우안배수문 외측 정점(ND2) 코어의 $BSi_{exc}$는 하구둑 건설 이후 일정한 음의 값을 보였으며, 이는 낮은 유속으로 인한 니질 퇴적의 증가가 원인으로 판단된다. 그러나 하구둑 건설 이후 $BSi_{exc}$가 크게 변동하였으며, 이는 을숙도 대교 및 우안배수문 건설로 인한 것으로 추정된다.
광양 폐광산의 갱구와 폐광석 적치장에서 발생되는 산성광산배수에 의한 침출수의 특성, 유동경로, 투기채널 및 매립된 폐광석의 탐지를 위해 복합 지구물리탐사(전기비저항, 자연전위, 지하투과레이다, 탄성파굴절법)를 수행하여 상관 해석하였다. 폐광산에서 유출되는 침출수는 강우에 의한 영향으로 우기에 많이 유출되며 산성광산배수의 지표용출 지점에서 측정된 침출수의 전기전도도는 0.977-1.110 mS/cm이다. 전기비저항탐사 결과 침출수는 두 개의 유동경로로 흐르다가 좁아지는 합류지점에서 일부는 그대로 통과하고 일부는 지표용출의 형태로 나타나 지표 및 지하 수계 및 토양을 오염시키는 것으로 확인되었다. 이러한 침출수의 유동경로는 자연전위탐사 결과 음의 최소값, 지하투과레이다탐사 결과 낮은 투과심도와 탄성파굴절법탐사 격과 저속도대의 분포 특성과 일치한다. 전기비저항탐사 결과에서 나타나는 천부 고비저항대는 레이다파의 회절현상과 상관되어 매립된 폐광석의 영향으로 추정된다. 약 1-1.25 m 깊이에서 일관성 있게 나타나는 지하투과레이다 반사 영상은 산성광산배수의 배출 통로인 매설 파이프에 의한 것으로 해석된다.
지명학과 풍수지리학에 나타난 공간인식의 규모를 찾아내기 위해 지명에서 한자의 뜻과 부합 되는 자연부락의 외곽을 가지는 면적에 대하여 현상학적으로 위요감을 느낄 수 있는 공간규모의 기준을 도출하고자 한다. 지명어의 한역화(漢譯化) 구조에서 지명의 후부요소를 유형별로 지명에 대응하는 한자어 지명을 살펴보면 대체로 -谷系(곡계), -村系(촌계), -山系(산계), -嶺系(영계), -水系(수계), -野系(야계) 등으로 나누는 것이 일반적이다. 이 중에서 한자의 음(音)과 훈(訓)을 적용시켜보면 -곡계(谷系)의 지명들이 지형적 위요감을 가질 것으로 가상이 된다. -곡계(谷系) 지명에 속하는 후부요소로 가장 많이 나타나는 고유어의 형태는 -실과 -골이며 골짜기 혹은 마을의 뜻으로 나타난다. 본 연구는 지명이 지형의 의미를 포함한다는 점을 지명유래에서 착안하였으며, 지명학을 근간으로 전라북도 진안군 270개 자연부락 중 -곡(谷)계 지명에 속하는 33개 부락을 대상으로 조사 분석한 결과 -곡(谷)계 지명을 가진 자연부락은 대부분 사신사(四神砂) 풍수이론이 근간이 되어 대부분 어떤 형태로든 위요(圍繞)되어 있었으며, 그 공간규모는 10만~25만$m^2$이다. 이러한 규모의 공간을 우리 조상들은 부락을 형성할 때 아늑한 공간으로 인식하였음을 분석결과 확인하였다. 공간규모를 시각적으로 쉽게 비교하기 위해 방과 같은 정방형으로 환산하였을 때 한 변의 길이는 300m~500m의 규모를 보이며, 이는 방과 같은 아담한 외부공간으로 인식하였을 것으로 판단된다.
최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.
작물의 성분은 품종이 가지는 유전적 특성이나 재배 지역과 같은 환경적 요인에 따라 자연 변이 양상이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 벼 종자에 존재하는 기능성 물질을 분석하고 그 함량 변화에 미치는 영향을 유전적 요인과 환경적 요인을 변수로 두고 상호 비교하기 위하여 인디카 및 자포니카, 통일 계통을 포함한 벼 품종 23개를 선정하고 국내의 2개 지역(전주, 천안)에서 2년간 재배하였다(2015, 2016년). 벼 종자 368점을 대상으로 16종의 기능성 물질(α, β, γ, δ-tocopherol, γ-tocotrienol, phytosteol 4종, policosanol 7종)에 대한 함량 데이터를 확보하고, 다변량분석(주성분분석, 상관관계분석)을 수행하여 4개의 환경 조건 별(2015년 전주, 2015년 천안, 2016년 전주, 2016년 천안)로 자연 변이를 비교한 결과, 분석한 벼 종자의 기능성 물질의 함량 변화는 환경적 요인(재배 지역, 재배 연도) 보다는 유전적 요인(인디카 vs 통일 vs 자포니카)에 의해 더 큰 영향을 받음을 알았다. 특히, 환경적 영향을 뛰어넘는 대표적인 유전적 특성으로는 벼 종자에서 α-, β-tocopherol과 γ-, δ-tocopherol의 함량이 서로 음의 상관관계가 있는 것으로 확인되었다.
본 연구는 로우폴리곤 캐릭터 애니메이션에서 감정과 성격을 표현하는 데 중요한 역할을 차지하는 캐릭터 표정과 애니메이션을 구현하는 방법을 기술하였다. 영상 산업의 발달로 애니메이션에서의 캐릭터 표정과 입 모양 립싱크는 실사와 가까운 수준으로 자연스러운 모션을 구현할 수 있게 되었다. 그러나 비전문가의 경우 전문가 수준의 고급 기술을 사용하기에 어려움이 있다. 따라서 우리는 저예산의 로우폴리곤 캐릭터 애니메이션 제작자나 비전문가를 위해 접근이 쉽고 사용성이 높은 기능을 사용하여 입 모양 립싱크를 조금 더 자연스럽게 연출할 수 있도록 가이드를 제시하는 것을 목적으로 하였다. 입 모양 립싱크 애니메이션은 'ㅏ', 'ㅔ', 'ㅣ', 'ㅗ', 'ㅜ', 'ㅡ', 'ㅓ'와 구순음을 표현하는 입 모양 총 8가지를 개발하였다. 표정 애니메이션의 경우 폴 에크먼이 분류한 인간의 기본감정인 놀람, 두려움, 혐오, 분노, 행복, 슬픔의 여섯 가지에 선행 연구를 참고로 활용도가 높은 흥미, 지루함, 통증을 더하여 총 아홉 가지 애니메이션을 제작하였다. 본 연구는 복잡한 기술이나 프로그램을 사용하지 않고 모델링 프로그램에 내장된 기능을 사용하여 자연스러운 애니메이션을 손쉽게 제작할 수 있도록 함에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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