본 논문에서는 텍스처 합성 기술을 활용하여 가상의 거품 패턴 텍스처를 생성하기 위한 합성 데이터 구축 방법을 소개한다. 물리 기반 유체 시뮬레이션에서 거품 표현은 2차 효과(Secondary effects)로 분류되며, 그만큼 계산량이 큰 작업이다. 게임 업계에서는 저사양 디바이스에서도 실시간으로 게임이 실행되어야 하므로 상대적으로 계산량이 큰 물리 기반 시뮬레이션을 통해 거품을 표현하기 어렵다. 대부분 사용자가 임의로 그린 거품 패턴을 화면에 매핑하여 적은 계산량을 통해 거품을 표현하지만, 시뮬레이션을 통해 만들어진 데이터가 아니기 때문에 품질을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 물리 기반 시뮬레이션을 통해 만들어진 거품 패턴을 텍스처 합성 기술을 통해 재생산(Reproduction)함으로써 수작업으로 그린 거품 패턴에서는 표현하기 어려운 고품질 거품 패턴 텍스처를 만들어 낸다.
대용량의 음성합성용 데이터베이스를 용이하게 구축하기 위해 음성인식 시스템을 이용한 음소 경계 분할이 이루어지고 있다. 그러나 자동 분할 결과를 직접 이용하여 합성음 을 생성할 경우 음소 경계 에러로 인하여 접합 왜곡이 많이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 단위 접합시 경계 에러를 고려하여 적합한 접합 위치를 찾 고자 하였다. 여기서 적합한 접합 위치는 스펙트럼의 불연속이 최소화된 접합점을 의미한다. 합성음에 대한 MOS(Mean Opinion Score) 테스트와 스펙트로그램(spectrogram)의 모양을 비교하므로써 제안된 방법의 성능을 평가하였다. 제안된 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 레퍼런스 패턴(reference pattern)과 두 개의 테스트 패턴(test pattern)을 선택하는 단 계와, 둘째, 앞과 뒤 테스트 패턴 사이의 적합한 접합위치를 찾는 단계이다. 본 연구에서는 패턴 사이의 스펙트로그램 비교를 위해 켑스트럼(cepstrum) 피라미터와 패턴 분류기 (pattern classifier)인 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 제안된 알고 리즘을 평가한 청취 테스트의 결과에서 제안된 알고리즘을 적용하여 합성된 합성음의 음질 이 자동 분절로 생성된 단위를 그대로 이용한 경우의 음질보다 우수함을 보였다.
본 논문에서는 모노 펄스 추적용 배열안테나에서 주로 사용하는 선전원에 의한 차패턴 합성법을 새로이 제안한다. 제안한 방법에서는 잘 알려진 Bayliss의 차패턴 합성법과는 달리 Taylor의 선전원 합패턴 공식을 적절히 수정하여, 원하는 개별 sidelobe 레벨을 갖는 차패턴을 최적 합성한다. 즉, 차패턴과 해당 소스 분포함수와의 관계를 해석적으로 설정하고, 패턴이 갖는 null점을 최적으로 섭동시킴으로써 원하는 패턴과 해당 소스 분포함수를 동시에 도출한다. 더욱이 이 방법은 기존의 방법보다 빠른 sidelobe 감쇠율을 가지도록 한다. 수치적인 결과들로부터 제안한 합성과정의 타당성과 유용성을 보인다.
본 논문에서는 Enhanced Adaptive Genetic Algorithm(EAGA)를 이용하여 두 가지 종류의 컨포멀 배열 안테나의 패턴 합성 과정을 기술하였다. 한 종류는 2차 함수 형태의 실린더 도체 위에 배열된 $1{\times}16$ 배열 안테나이고, 다른 종류는 2차 함수 곡선의 회전체 곡면 도체 위에 배열된 18개 소자 배열 안테나이다. 패턴 합성시 각 소자의 능동 소자 패턴을 이용하였고, 특히 회전체형 배열 안테나의 경우, 합성 시간을 크게 줄이기 위해 동심원형 평면 배열 안테나의 능동 소자 패턴을 구한 뒤 이를 변환하여 사용하였다. 제안한 합성 기법의 타당성을 검증하기 위해 MATLAB 내에서 합성된 배열 안테나의 패턴과 MWS(Microwave Studio) 내에서 구현된 배열 안테나의 패턴을 비교하였으며, 또한, $1{\times}16$ 배열 안테나의 경우는 측정 패턴과 합성 패턴도 비교하였다.
소프트웨어 생명주기의 각 단계에서 기존의 경험을 재사용하기 위해 다양한 연구가 이루어 져왔다. 그리고 추상화수준이 높은 단계에서 설계상의 문제를 해결할 수 있도록 디자인 패턴에 관한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 생명주기중 설계 단계에서는 잘 정의된 설계 정보를 정형화하여 새로운 설계자들이 재사용할 수 있도록 추상화된 설계 정보를 제공하고 있지 못하고 있다. 또한 기존의 설계 정보를 재사용하여 새로운 설계 정보를 합성할 수 있는 환경을 지원하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 설계상의 문제를 해결할 수 있는 디자인패턴을 합성하여 기존의 설계 정보를 재사용할 수 있으며, 또한 정형화된 설계 정보를 확장해 나갈 수 있도록 하기 위해 XMI를 기반으로 디자인 패턴의 메타모델을 정의하였다. 그리고 XMI로 정형화된 디자인패턴의 메타모델을 이용하여 디자인패턴을 합성할 수 있도록 하였다. 따라서 정형화된 디자인패턴의 메타데이터를 이용하여 설계상의 문제점을 정형화할 수 있고, 디자인패턴 기반의 설계를 위해서 디자인 패턴으로 설계된 기존의 설계 정보를 합성하여 재사용할 수 있다.
음성을 통한 사용자 간의 정보 교환 방법은 추가적인 훈련 과정이나 장비가 필요하지 않고 공간 제약이 거의 없기 때문에 노약자 등 사용자의 연령대에 관계없이 사용될 수 있다. 또한 음성 정보는 시각이나 촉각 등 다른 정보 수단과의 상호 작용으로 상승 효과를 유발할 수 있기 때문에 사람과 기계 사이의 인터페이스로 활용될 경우 정보 전달력을 높이면서 사용자 친화적인 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 동일한 상황에서 동일한 유형의 음성 정보가 사용자에게 지속적으로 제공될 경우 표현상의 단조로움으로 인해 정보 전달력이 급감할 수 있는 문제점도 지니고 있다. 따라서 음성을 통한 정보 전달의 경우 동일 상황이라 하더라도 사용자의 행동 패턴, 심리 상태, 주변 환경 등에 따라 차별화된 문장 구조 및 어휘의 선택으로 긴장감을 유지시켜 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 5 세 전후의 어린이를 대상으로 그들의 행동 패턴 분석에 기반하여 개별화된 음성 합성 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 유치원이라는 물리적 공간에서 어린이들의 주된 행동 패턴을 분석하고, 현직 유치원 교사를 대상으로 동일한 정보를 전달하는 조건을 통하여 어린이의 행동 패턴과 위치 정보, 연령 및 성격에 따른 발화 문장의 문장 구조와 어휘적 특성을 파악한다. 최종적으로, 개별화된 음성 합성 결과를 위해 유치원 공간을 시뮬레이션 하고 RFID 를 이용하여 어린이의 행동 패턴 및 위치 정보를 파악한다. 그리고 각 상황에 따라 분석된 발화문의 문장 구조와 어휘 특성을 반영하여 음성으로 합성될 문장의 문장 구조 및 어휘를 재구성하여 사용자 개별화된 음성 합성 결과를 생성한다. 이러한 결과를 통해 어린이의 행동 패턴이 발화문의 문장 구조 및 어휘에 미치는 영향에 대해서 살펴보고 재구성된 결과 발화문을 평가한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.105-109
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1998
법칙 합성 시스템은 합성 단위, 합성기, 합성방식 등 여러 가지 다양한 시스템이 있으나 순수한 법칙 합성 시스템이 아니고 기본 합성 단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결 합성 시스템은 연결 단위사이 그리고 문장 단위에서의 매끄러운 합성 계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연감에 영향을 끼치는 주요 원인중의 하나가 운율 법칙의 부정확한 구현이므로 자연음으로부터 추출한 운율에 관한 법칙을 알고리듬화하는 대신 신경망으로 하여금 이 운율 법칙을 학습하도록 하여 좀더 자연음의 운율에 근접한 운율을 발생시키고자 하였다. 신경망으로 운율을 발생시키기 위해 먼저 운율에 영향을 주는 요소들을 정해 신경망 입력 패턴을 선정해야 한다. 먼저 분절요인에 의한 영햐응ㄹ 고려해주기 위해 전후 3음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다.
얼굴을 마주보며 인간끼리 대화하는 것처럼 인간과 자연스럽게 대화할 수 있는 휴먼인터페이스를 실현하기 위해서는 임성의 합성과 얼굴영상의 합성이 필요하다. 본 논문은 얼굴영상의 합성을 대상으로 한다. 얼굴영상의 합성에서는 표정변화와 입모양의 변화를 3차원적으로 실현하기 위하여 얼굴의 3차원 형상모델을 이용한다. 얼굴의 3차원 모델을 얼굴 근육의 움직임에 따라 변형하므로서 다양한 얼굴표정과 음절에 어울리는 입모양을 합성한다. 우리말에서 자모의 결합으로 조합가능한 음절은 14,364자에 이른다. 이 음절에 대한 입모양의 대부분은 모음에 따라 형성되고, 일부가 자음에 따라 달라진다. 그러므로, 음절에 어울리는 입모양의 변형규칙을 정하기 위해, 이들을 모두 조사하여 모든 음절을 대표할 수 있는 입모양패턴을 모음과 자음에 따란 분류한다. 그 결과, 자음에 영향을 받는 2개의 패턴과 모음에 의한 8개의 패턴, 총 10개의 패턴으로 입모양을 분류할 수 있었다. 나아가서, 분류된 입모양패턴의 합성규칙을 얼굴근육의 움직임을 고려하여 정한다. 이와같이 분류된 10개의 입모양패턴으로 모든 음절에 대한 입모양을 합성할 수 있고, 얼굴근육의 움직임을 이용하므로써 다양한 표정을 지으면서 말하는 자연스런 얼굴영상을 합성할 수 있었다.
본 논문에서는 한국어에서 빈번하게 나타나는 합성명사의 의미해석을 하기 위한 워크벤치를 설계하고 구현하였다. 합성명사 의미해석을 위한 사전 구축 지원 워크벤치의 기능은 합성명사를 이루고 있는 명사와 명사가 어떠한 의미관계로 결합하고 있는지를 밝히기 위해서 의미관계 패턴을 정의한다. 정의된 의미관계 패턴을 이용하여 합성명사를 자동적으로 추출한다. 추출된 합성명사 사전을 이용해서 각 명사의 상위개념에 대해서도 의미관계를 반영시켜서 합성명사의 의미관계를 해석할 수 있도록 하는 환경을 제공하고 있다.
본 논문에서는 2차 함수 곡선의 회전체형 도체 곡면 위에 있는 컨포멀 배열 안테나의 패턴을 EAGA(Enhanced Adaptive Genetic Algorithm)를 이용하여 합성한 내용을 보이고 있다. 다양한 곡면의 회전체 도체를 고찰하기 위해 2차 함수의 계수를 바꿔 세 가지 유형의 회전체형 곡면을 형성시켰고, 각 유형의 컨포멀 배열 안테나 패턴을 합성하였다. 패턴 합성에 소요되는 시간의 단축을 위해 3차원 컨포멀 배열 안테나의 능동 소자 패턴 대신에 2차원 평면 배열 안테나의 능동 소자 패턴을 구한 후, 이를 오일러 변환(Euler transform)시켜 이용하였다. EAGA를 이용하여 합성된 패턴의 검증을 위해 MWS(Microwave Studio)를 통해 구한 패턴과 비교하였으며, 두 패턴은 전반적으로 유사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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