본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.
이 논문에서는 첫 번째로 운율구 경계를 자동으로 추출하고자 할 때 인간의 지각과 관련하여 어떠한 자질을 이용하는 것이 좋은가 하는 점을 밝혀 보았다. 운율구 경계의 유형은 크게 경계가 없는 강도(zero), 약한 경계 강도(minor break strength), 강한 경계 강도(major break strength) 3 단계로 정하는 것이 통계적으로 의의가 있으며 지속시간의 정보가 강한 경계 유형의 결정에 중요하게 작용하는 자질이었음을 알 수 있었다. 두 번째로는 운율구 경계현상 분석결과를 바탕으로 운율구 경계의 경계 강도를 약한 경계 강도(zero를 포함)와 강한 경계 강도로 나누고, 2단계의 경계 강도를 텍스트상에서 문장성분의 bigram, trigram을 정보를 이용하여 자동으로 할당하였다. Bigram의 경우 Test-I, Test-II 텍스트 DB에 대해 각각 46.0%, 38.2%의 강한 경계 강도 예측정확률과 22.8%, 8.4%의 삽입오류율의 성능을 내었으며, Trigram인 경우 Test-I, Test-II 텍스트 DB 각각에 대해 58.3%, 42.8%의 강한 경계 강도 예측정확률과 30.0%, 11.8%의 삽입오류율를 나타냈다.
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 논문에서는 HDPE 표면처리(textured) 지오멤브레인의 경계면 전단거동을 파악하고자 하였다. 표면처리 지오멤브레인과 marl, 그리고 직포(woven geotextile)와의 경계면에서 발생하는 경계면 전단강도를 측정하였으며, 표면처리의 영향을 파악하기 위해 매끈한(smooth) 지오멤브레인과 직포와의 경계면 전단강도를 측정하여 비교 분석하였다. 경계면 전단강도는 대형직접전단 시험기를 이용하여 측정하였으며, 다양한 조건에 대해 거동 변화를 알아보기 위해 수침조건과 수직응력을 변화시켰다. 시험에 사용된 수직응력은 총 6단계로 저압(12, 24, 45kPa)과 고압(100, 500, 1,000kPa)으로 구분하여 적용하였다. 시험결과 수침에 의한 경계면 전단강도의 감소는 유의미한 수준으로 나타났으며, 수직응력의 영향은 불확실했다. 표면처리 여부에 따라 경계면 전단강도는 큰 차이를 보여주었는데 매끈한 지오멤브레인의 경계면 전단강도는 표면처리 지오멤브레인에 비해 절반까지 감소하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 문장의 문법 구조로부터 운율 경계 강도를 효율적으로 예측하기 위해서, 문법 정보의 세밀함에 따라 품사셋을 3단계로 설정하였다. 그리고 운율 경계 강도를 예측하는데 있어서 어떠한 품사셋이 최적인가를 알아보기 위해 150문장의 코퍼스를 구축하였으며, 세 종류의 품사셋에 대해 코퍼스를 수작업으로 품사분석을 하였다. 청취실험으로 결정한 운율 경계 강도를 바탕으로 확률론적인 모델링 방법을 사용하여 예측하는 실험을 하였다. 이러한 예측결과를 평가 비교하여 최적의 품사셋을 정하였다.
본 논문에서는 텍스쳐가 포함된 칼라 영상으로부터 텍스쳐에 무관하게 영역을 분할할 수 있는 방법을 개발하였다. 빠른 처리를 위해 영상을 블록 단위로 쪼개고 블록의 경계 성분값(H)을 계산하여 영역 분할에 이용할 수 있도록 하였다. M값은 객체의 경계에서는 높은 경계 강도를 갖지만 영역 내부나 텍스쳐 경계에서는 상대적으로 낮은 경계 강도를 갖도록 정의되었다 영상 분할을 위해 M값으로 표현된 M영상으로부터 Watershed를 이용해 경계 위치를 결정하고 닫혀진 형태로 경계가 표현될 수 있도록 하였다. 그런데 Watershed 방법은 과잉 분할 결과를 초래하므로 인접 영역 사이의 공유 경계에 대한 강도와 영역 내부의 칼라 분포 특성을 이용하여 영역을 병합함으로써 객체 경계처럼 중요한 변화가 발생되는 영역 단위의 최종 영상 분할된 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 MPEG4나 내용기반검색을 위한 영역분할에 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
본 논문은 연속음 인식과 합성을 위한 운율 경계강도 예측모델을 위해 최근에 널리 사용되고 있는 방법으로 분류·회귀트리라 불리우는 CART(Classification And Regression Tree) 와 OC1(Oblique Classifier1)을 적용한다. 운율 경계강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(Rd)와 link grammar 방법으로 결정된 연결거리(To_Right)를 tri_gram모형과 결합하여 CART와 OC1에 적용해 각각 운율 경계강도를 예측, 비교한다. 실험을 통하여 OC1 방법이 CART 방법에 비해 더 적은 터미널 노드에 더 향상된 예측율을 보임을 확인할 수 있다.
국가적인 그리고 기업적인 차원에서 추진되고 있는 스마트워크는 '정보통신망을 활용하여 언제, 어디서나 편리하게 효율적으로 업무에 종사할 수 있도록 하는 업무형태'로 이해된다. 즉, 정보기술 환경의 발전으로 가능해진 보다 효율적이면서도 인간친화적인 업무 방식을 의미한다고 볼 수 있다. 하지만, 본 연구에서는 시간과 장소에 구애 받지 않고 일 할 수 있는 환경이 과연 일과 삶의 조화를 가져올 것인가 하는 점에 의문을 제기한다. 스마트워크를 통해 일과 삶의 경계가 점차 모호하게 되고, 이는 업무 영역의 업무가 아닌 영역으로의 침투를 가능하게 하기 때문이다. 이러한 문제에 대한 답을 구하기 위해서 본 연구에서는 우선적으로 업무와 비업무 영역간에 형성된 경계 강도가 어떻게 결정되는 지 파악하고자 하였다. 이 과정에서 기존 연구에서 밝혀진 바 있는 업무와 비업무간 경계 강도의 비대칭성과 영역간 침투의 양방향성을 고려하였다. 업무 경계의 강도와 비업무 경계의 강도 각각에 대한 상호 독립적인 모형을 세우고 이를 검증하였다. 업무 역할 동일시와 비업무 영역의 업무 영역에 대한 침투가능성이 업무 영역의 경계 강도를, 업무 영역의 비업무 영역에 대한 침투가능성이 비업무 영역의 경계 강도에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 그러나 비업무 역할 동일시의 비업무 영역 경계 강도에 대한 영향은 유의하지 않은 것으로 드러났다.
H.264/AVC를 비롯한 대부분의 동영상 압축 표준에 의해 부호화 및 복호화된 영상은 블록화 현상(blocking artifacts)이 생긴다. 이러한 화질 열화 현상은 블록 기반의 정수형 이산코사인 변환(Integer DCT)을 수행한 후 계수를 양자화 하기 때문에 발생한다. 이러한 블록화 현상을 줄이기 위해 H.264/AVC에서는 디블록킹 필터를 이용한다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 디블록킹 필터의 복잡도를 감소시키면서 화질을 유지하는 알고리듬을 제안하고 실험을 통한 평가를 제시한다. 복잡도를 줄이기 위해 제안하는 알고리듬에서는 블록 경계강도(Bs) 결정 과정에서 한 화소 줄의 경계강도를 이용하여 네 화소 줄 모두에 적용한다. 실험결과 경계강도 결정의 계산량을 줄이면서 주관적, 객관적 화질 또한 향상되는 결과를 보였다.
본 논문에서는 발화된 문장으로부터 운율 경계 강도를 효과적으로 예측하기 위해 LDA와 tri-tone 모델을 혼합한 방법을 제안하였다. 이 방법은 기존의 LDA 방법을 사용하여 음절과 휴지기의 길이 정보를 운율경계강도 예측에 적용하고 피치정보를 벡터양자화에 적용하여 tri-tone이란 개념을 도입한 혼합형 모형이다. 제안된 방법은 주어진 200문장의 운율경계 강도를 예측하는 실험에서 72%의 정확성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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