음성은 컴퓨터로 대변되는 기계와 사람 그리고 기계를 매개로 한 사람과 사람의 상호작용에서 가장 쉽고 직관적인 인터페이스로 널리 활용되고 있다. 인간에게 음성정보를 제공하는 음성합성 분야에서는 합성결과의 자연스러움과 인식성이 시스템의 주요 평가요소로 활용되고 있는데 이러한 자연스러움과 인식성은 합성결과의 정확성뿐만 아니라 발화환경이나 발화자의 발화특징 혹은 감정상태 등에 의해 많은 영향을 받게 된다. 담화표지는 문장의 명제 내용에는 직접 관여하지 않으면서 화자의 발화 의도나 심리적 태도를 전달하는 구성 요소를 말하는데 본 논문에서는 담화표지가 포함된 대화 음성 데이터를 수집하여 담화표지의 음성언어적인 특징을 분석하고 분석된 결과를 음성합성 시스템에 활용하는 표현방식에 대해 논의한다.
오일샌드는 아스팔트와 같은 중질유를 10% 이상 함유한 모래 또는 사암으로서, 겉으로 보기에는 시커먼 흙이나 모래처럼 보이나 내부에는 모래(점토)와 같은 광물질이 70~80%, 에너지원으로 활용이 가능한 중질유 성분인 bitumen이 10~18%, 물이 3~5% 정도 혼합되어 있다. 본 연구에서는 이러한 오일샌드 활용방안 개발을 위하여 오일샌드로부터 bitumen의 추출 및 증류 특성에 대한 시험을 진행하였으며, 가스화를 통한 합성가스 제조, 합성가스 중 분진제거 및 탈황, CO/$H_2$비 제어를 위한 합성가스 전환 등의 시험을 진행하였는데, pilot급 시스템을 이용한 합성가스 제조 시험 결과 중질잔사유를 5~7 kg/h 공급하는 조건에서 CO 40~50%, $H_2$ 20~30%, $CO_2$ 10~20% 조성의 합성가스 18~22 $Nm^3$/h를 제조하였다.
일반적으로 UHD 방송 편집 시스템에서 UHD 영상의 데이터양이 막대하기 때문에 실시간 전송을 위해 코덱과 함께 압축하여 편집 서버로 혹은 편집 서버로부터 스트림 형태로 전송한다. BT.1120 형태로 전송 송출된 SDI (Serial Digital Interface) 내장 음향 데이터는 영상과 달리 보조 데이터 영역에 다른 메타 데이터들과 함께 합성되어 전송 송출되기 때문에 추출 및 합성이 상대적으로 어렵다. 특히 재생을 위해서는 영상 코덱으로부터의 출력 영상과의 동기를 고려해야 하고 음향 데이터를 BT.1120 표준에 맞춰 보조 데이터 영역에 합성해야하기 때문에 개발에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 UHD 영상/음향 데이터의 실시간 획득/재생 시스템에서의 SDI 내장 음향 데이터의 추출 및 합성을 위한 FPGA (Field Programmable Gate Array) 기반 하드웨어 플랫폼을 제안하였다. 또한, 이를 위한 음향 데이터 추출 로직과 합성 로직을 HDL(Hardware Design Language) 설계하여 FPGA 내에 탑재하고 카메라/디스플레이/편집 서버와 통합하였다. 시험 결과 4K 60fps 데이터에서 정상적으로 영상과 음향을 분리/획득 및 합성/재생하였다.
DEVS 형식론을 비롯한 모듈러한 시스템 모델링 방법은 복잡한 시스템을 모델링 할 때 유리하다. 반면에, 모듈러한 구성요소 모델들은 타 구성요소 모델의 상태 정보를 참조, 복사함으로써 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 모델 합성법(Composition)은 여러 개의 요소모델들을 하나로 통합시키는 연산으로서 시스템 검증 분야에서 많이 사용되어져 왔다. 본 논문은 모델 합성법을 이용하여 구성요소 모델들 간에 주고받는 메시지 수를 줄이고 시뮬레이션 속도를 개선시키는 방법을 제안한다. 간단한 예제를 통하여 제안한 방법을 자세히 보여주고자 한다.
본 논문은 스피커 임베딩을 이용한 다화자 음성 합성 시스템을 제안한다. 이 모델은 인공신경망을 기반으로 하는 당일화자 음성 합성 시스템인 타코트론을 기초로 구성된다. [1]. 제안 된 모델은 입력 데이터에 화자 임베딩을 추가 데이터로 항께 넣어주는 간단한 방식으로 구현되며 당일화자 모델에 비해 큰 성능 저하 없이 성공적으로 음성을 생성한다.
대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.
대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.
공장생산으로 신속한 시공이 가능한 모듈러 시스템은 하중저항 방식에 따라 보-기둥 프레임식의 개방형 모듈러 시스템과 패널 및 스터드로 이뤄진 폐쇄형 모듈러 시스템으로 구분할 수 있다. 그 중 개방형 모듈러 시스템은 폐쇄형 단면형상으로 모듈간 접합이 어려우며, 특정부분의 하중 집중현상으로 국부좌굴이 발생하여 내력이 저감될 가능성이 있다. 본 연구에서는 기존 모듈러 시스템의 문제점을 해결하기 위하여 절곡형 단면 안에 콘크리트를 채운 합성단면을 사용한 모듈러 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 내진 성능 평가를 위해 ATC 40의 능력스펙트럼 해석법을 사용하였으며, 일반적인 모듈러시스템의 결과와 비교하여 성능을 검증하였다. 해석결과에 따르면 성능점에서 합성단면을 사용한 모듈러시스템의 소성힌지 갯수 및 변형량이 적게 나타났다. 이를 토대로 제안된 합성단면의 내진성능이 기존 부재 보다 우수 것으로 판단하였다.
합성단위, 합성기, 합성방식 등에 따라 여러 가지 다양한 음성합성시스템이 있으나 순수한 법칙합성 시스템이 아니고 기본 합성단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결합성 시스템은 연결단위사이의 매끄러운 합성계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연음에 존재하는 운율법칙을 정확히 구현하면 합성음의 자연감을 높일 수 있으나 존재하는 모든 운율법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어자료 구축이 필요하다. 일반 의미 문장으로부터 운율법칙을 추출하는 것이 바람직하겠으나, 모든 운율 현상이 포함된 언어자료는 그 문장 수가 극히 방대하여 처리하기 힘들기 때문에 가능하면 문장 수를 줄이면서 다양한 운율 현상을 포함하는 문장 군을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 음성학적으로 균형 잡힌 고립단어 412 단어를 기반으로 의미문장들을 만들었다. 이들 단어를 각 그룹으로 구분하여 각 그룹에서 추출한 단어들을 조합시켜 의미 문장을 만들도록 하였다. 의미 문장을 만들기 위해 단어 목록에 없는 단어를 첨가하였다. 단어의 문장 내에서의 상대위치에 따른 운율 변화를 살펴보기위해 각 문장의 변형을 만들어 언어자료에 포함시켰다. 자연감을 높이기 위해 구축된 언어자료를 바탕으로 음성데이타베이스를 작성하여 운율분석을 통해 신경망을 훈련시키기 위한 목표패턴을 작성하였다 문장의 음소열을 입력으로 하고 특정음소의 운율정보를 발생시키는 신경망을 구성하여 언어자료를 기반으로 작성한 목표패턴을 이용해 신경망을 훈련시켰다. 신경망의 입력패턴은 문장의 음소열 중 11개 음소열로 구성된다. 이 중 가운데 음소의 운율정보가 출력으로 나타난다. 분절요인에 의한 영향을 고려해주기 위해 전후 5음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다. 특정화자로 하여금 언어자료를 발성하게 한 음성시료의 운율정보를 추출하여 신경망을 훈련시킨 결과 자연음의 운율과 유사한 합성음의 운율을 발생시켰다.
이 논문은 파이프라인 함성을 위한 상위수준 데이터 경로 하성과 콘트롤 합성의 통합에 관한 연구이다. 현재 대부분의 상위수준 합성 방법은 콘트롤 영역의 영향을 무시하는데 보다 나은 설계를 위하여 데이터 경로디자인 영역과 콘트롤 디자인 영역을 통합하여 탐색하는 파이프라인 상위수준함성 도구를 구현했다. 이 도구는 비용 제한 하에서 최고 성능의 파이프라인을 합성하는 비용재한합성과 성능 제한 하에서 최서 비용의 파이프라인을 합성하는 성능 제한합성의 두 가지 방식을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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