딥러닝 기반 종단간 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호를 합성하는 보코더 등 두 가지 과정으로 구성되어 있다. 최근 TTS 시스템에 딥러닝 기술을 적용함에 따라 합성음의 명료도와 자연성이 사람의 발성과 유사할 정도로 향상되고 있다. 그러나 기존의 방식과 비교하여 음성을 합성하는 추론 속도가 매우 느리다는 단점을 갖고 있다. 최근 제안되고 있는 비-자기회귀 방식은 이전에 생성된 샘플에 의존하지 않고 병렬로 음성 샘플을 생성할 수 있어 음성 합성 처리 속도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 비-자기회귀 방식을 적용한 Text2Mel 기술인 FastSpeech, FastSpeech 2, FastPitch와, 보코더 기술인 Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, WaveGlow를 소개하고, 이를 구현하여 실시간 처리 여부를 검증한다. 실험 결과 구한 RTF로 부터 제시된 방식 모두 실시간 처리가 충분히 가능함을 알 수 있다. 그리고 WaveGlow를 제외하고 학습 모델 크기가 수십에서 수백 MB 정도로, 메모리가 제한되어 있는 임베디드 환경에 적용 가능함을 알 수 있다.
최근 정보통신기술의 발달에 따른 공공 자전거 시스템 운영 사례가 증가하고 있다. 대도시의 공공 자전거 시스템은 시민에 대한 공공성과 편리성을 모두 확보해야하기 때문에, 도입부터 운영까지 다양한 이슈에 대한 분석이 필요하다. 또한, 최근 라스트 마일 수단으로 각광받고 있는 개인 모빌리티 사업과의 공존을 위한 다양한 시나리오 역시 대비할 필요가 있다. 본 논문은 공공 자전거 시스템의 효율적 운영 관리를 위한 시뮬레이션 모델을 제안한다. 특히, 제안한 방법은 공공 자전거 시스템의 일반적인 구조와 행태를 모델링 하여 다른 도시에 쉽게 활용할 수 있는 형태로 개발하였고, 컴포넌트 기반의 모델 구성으로 향후 모델의 수정 및 확장이 용이하도록 개발하였다. 본 논문에서는 제안된 방법의 사례로 세종시 공공 자전거 시뮬레이션을 수행하였다. 세종시 공공 자전거 시스템의 데이터를 적용하여 시뮬레이션 결과를 도출하고, 도출된 결과를 세종시 실데이터와 비교하여 검증하였다. 검증된 모델을 이용하여, 세종시에 적합한 공공 자전거 서비스를 설계하고 분석할 수 있는 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
학교도서관에서 도서관 목록 검색 및 독서교육종합지원시스템에 접근할 수 있는 모바일 웹 서비스가 제공되고 있지만, 이용자의 요구를 반영하고 모바일기기의 특성을 고려한 서비스를 제공하지는 못하고 있다. 이에 본 연구는 학교도서관 이용자 요구에 맞는 학교도서관 모바일 앱 서비스의 내용과 방안을 모색하고자 문헌연구, 학교도서관 모바일 웹 서비스 현황 분석, 학생과 교사의 모바일 서비스 사용자 경험 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 바탕으로 학교도서관 DLS 모바일 서비스의 내용구성 및 설계 방안을 마련하였다. 우선, 단계를 4단계에서 3단계로 축소하였다. 1단계에서는 회원가입 시 화면 잘림 오류 개선, 접근성을 높이기 위해 다양한 로그인 플랫폼을 추가하고, 2단계에서는 통합검색 및 상세검색, 이용교육 및 독서교육 자료 제공, 독후활동, 소속 학교도서관 이용안내와 공지사항, 상호대차, 전자책 등과 같이 주로 사용되는 메뉴를 제공하며, 3단계에서는 소장자료 검색결과 상세화면 표시를 중심으로 예약 등의 관련 기능을 제공하도록 제안하였다. 본 연구는 학교도서관을 위한 모바일 앱 서비스 개발에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 현행 모바일 웹 서비스의 변경 시에도 적용할 수 있을 것이다.
최근 웨어러블 디바이스에 대한 수요가 증가하면서 유연 전극 소재 개발에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 헬스케어용 웨어러블 센서들은 체온이나 심장 박동, 혈당, 혈중 산소 농도 등 신체 정보들의 실시간·지속적인 모니터링과 정확한 진단, 검출이 가능해야 하기 때문에 고성능 유연 전극 소재의 개발이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 탄소나노튜브 섬유(carbon nanotube fiber; CNT fiber) 기반의 유연 전극 소재의 성능을 개선시키기 위해 CNT fiber 위에 전기화학적 중합(electrochemical polymerization) 공정을 통해 polyaniline (PANI) layer를 합성하고, 이에 대한 전기화학적 특성 분석과 비효소적 글루코스(glucose) 검출 특성을 확인하였다. 제작된 PANI/CNT fiber 전극의 표면 분석은 주사전자 현미경(SEM)을 이용하여 진행되었으며, 전극의 전기화학적 특성 및 글루코스에 대한 센싱 성능은 시간대전류법(CA)과 순환전압 전류법(CV), 전기화학 임피던스법(EIS)을 이용하여 분석되었다. PANI/CNT fiber 전극의 전기화학적 특성은 bare CNT fiber 전극에 비해 작은 electron transfer resistance와 낮은 peak separation potential, 증가된 전극 면적을 나타내며, 이런 향상된 특성들 덕분에 글루코스 검출에 대한 센싱 성능이 개선되었다. 따라서, 본 연구를 기반으로 다양한 나노구조체를 도입하고 접목을 통해 고성능 CNT fiber 기반의 유연 전극 소재 개발이 가능할 것으로 기대된다.
전술 표적에 대한 정보를 획득하기 위해 전투기에 탑재하는 EO/IR 정찰용 파드는 일반적으로 항공기 동체 하단에 장착 운영한다. 이러한 외부 장착물을 장착한 항공기는 외부 장착물 없이 비행하는 항공기에 비하여 복잡한 공력 및 관성력 특성을 갖기 때문에 개발 초기에 개발 위험요소를 사전에 식별하여 설계에 반영할 수 있는 시스템 성능 분석 도구가 필수적으로 필요하다. 본 연구에서는 고기동 환경에서 안정적으로 측정 데이터를 획득할 수 있는 파드를 개발하기 위해 필요한 모델링 및 시뮬레이션 도구 개발 방안을 제시하였다. 우선, 고기동 항공기에 탑재한 파드의 한계 운용조건을 도출하고, 한계 운용조건에 따른 탑재 파드의 공력 및 관성 하중을 분석하였으며, 탑재파드를 장착한 항공기의 임무 모사를 통한 비행데이터 생성 및 전송 시스템을 개발하였다.
이상기후로 인한 불안정한 식량 수급을 해결하기 위한 대안 중 하나로 식물공장의 필요성이 증대되고 있다. 식물공장 내 기류는 재배작물의 증산작용과 열교환에 중요한 인자 중 하나로 인식되고 있다. 한편, 디지털트윈(Digital Twin: DT)은 실체계를 가상세계에 복제한 것으로 실체계만으로 불가능한 다양한 서비스를 제공하는 수단으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 디지털트윈 개념을 실제 운용중인 식물공장 기류해석에 적용하여 다양한 상황에 기류를 예측할 수 있는 기류 예측 DT 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 기류 해석용 디지털트윈 수학적 형식론을 제시하고, 이를 기반으로 실제 운용중인 식물공장의 기류예측 모델링에 필요한 정보들을 명세한다. 이어서 식물공장 내 형상을 CAD로 구현하고 유동해석을 위한 전산유체역학(CFD) 구성요소들을 결합하여 DT 모델을 개발하였다. 마지막으로 DT 모델의 시뮬레이션 해석 결과를 식물공장에서 수집한 실제 기류값과 비교하는 모델의 실증 및 기계학습 기반 보정을 통해 정확도가 높은 기류 예측용 DT 모델을 완성하였다.
본 연구는 화기 부위에 따른 국산 심비디움 '샐빛'과 '미단'의 향기 특성을 분석하고자 수행하였다. 시험 재료로 국립원예특작과학원 화훼과 시험포장에서 재배한 만개한 꽃을 꽃잎, 꽃받침, 순판, 컬럼으로 나누어 GC 기반 전자코를 통해 향기 패턴과 주요 향기 성분을 분석하였다. 그 결과, 두 품종 모두 화기 부위에 따라 PCA와 DFA plot에서 뚜렷한 향기 패턴 차이를 보였고, 각 화기 부위별 무취공기 대조구 간의 기하학적 거리는 꽃받침이 가장 멀었으며, 향기패턴 식별지수(PDI) 또한 대조구와 꽃받침 사이에서 가장 높게 나타났다. 주요 향기 성분 중 nootkatone 등의 성분은 '샐빛'과 '미단' 두 품종 모두네 개의 화기조직에서 공통적으로 검출된 반면, '미단'에서만 검출되는 decane과 같이 일부 성분은 특정 품종이나 화기 부위에서만 특이적으로 발견되었다. 따라서 본 연구결과는 품종과 화기 부위에 따른 향기패턴과 주요 향기 성분을 확인함으로써 향기 산업에 필요한 효율적인 원료 선택과 국산 품종의 이용 확대를 위해 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다. 특히 최근 인공 가향제에 대한 부정적 인식과 천연 향기 원료에 대한 수요가 증가하는 점을 감안했을 때, 앞으로도 지속적인 유향성 난 품종 육성과 이를 산업적으로 활용하기 위한 향기 연구가 필요할 것으로 생각된다.
최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.
군용항공기는 노후화로 인해 LRU 개조가 필요한 경우가 많다. 최근 KA-O 공중통제기에 대해 사출좌석 교체 및 항공전자장비 추가 등 LRU 개조가 진행되면서 연료소비곡선 상의 항공기 운용 무게중심이 요구 사양 범위를 벗어나게 되었다. 이러한 범위를 벗어난 무게중심은 적절한 방법을 도입하여 수정해야 한다. 본 연구에서는 KA-O와 같은 군용 소형항공기의 LRU 개조로 인해 변경된 공허중량 무게중심을 수정하고 검증하는 절차를 제안한다. 제안하는 방법에서는 LRU 수정에 따른 공허중량 무게중심의 변화를 종합적으로 관찰한 뒤, 다수의 밸러스트를 엔진 설치대에 추가되어 연료소비곡선의 공허중량 무게중심을 안전한 작동 범위로 복원시킨다. 제안된 밸러스트 배치는 다양한 작동 조건에 대한 응력 및 피로해석을 통해 설치를 검증한다. 공허중량 무게중심 수정에 대한 공개 정보가 많지 않은 점을 고려할 때 본 연구는 항공기 개조 시 공허중량 무게중심을 수정하고 검증하기 위한 절차를 제시한다는 점에서 큰 의의가 있다고 사료된다.
본 연구의 목적은 입원환자가 낙상사고 전후에 따라 건강상태 관련 특성의 차이를 확인하기 위함이며, 2016년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 입원 후 낙상사고가 발생하여 환자안전보고시스템에 보고된 환자 328명의 데이터를 활용한 후향적 연구이다. 연구대상자의 연령은 평균 68.57±14.13세로서 70대가 30.49%로 가장 많았고, 입원 이후 평균 13.86±25.03일이 경과 시에 낙상사건이 발생하였고, 발생 시간대는 야간(22:30- 06:59)이 42.99%로 가장 많았다. 입원 후 낙상 전후에 배변문제(x2=314.0, p<.001), 배뇨문제(x2=284.0, p<.001), 정맥수액요법(x2=85.16, p<.001), 걸음걸이의 허약감(x2=69.77. p<.001), 와상(x2=51.60, p<.001), 의식이 불명하거나 자신의 기능을 과대평가한 경우(x2=17.52, p<.001) 비협조적 태도(x2=220.17, p<.001)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 낙상 전후 환자의 건강상태 관련 특성의 차이를 파악하여 환자의 특성에 맞는 적절한 낙상예방 및 개별적인 교육중재활동을 모색할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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