• 한국항공우주학회지
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• 제37권10호
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• pp.947-954
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• 2009

본 연구에서는 다화학종 희박유동의 해석을 위해, GH(Generalized Hydrodynamic) 방정식을 기반으로 한 축대칭 유동 해석이 가능한 다화학종 GH 수치해석 기법을 전산유체역학 수치해석자로서 개발하였다. 최초로 구현된 다화학종 GH 수치기법은 축대칭 형상의 물체 주위의 극초음속 희박유동을 대상으로 하여, DSMC(Direct Simulation Monte Carlo) 및 N-S(Navier-Stokes) 방정식의 결과와의 비교를 통해 정확도를 검증하고자 하였다. GH 해석자의 정확도 향상을 위해 고체 벽면에서의 여러 가지 slip-wall 경계조건을 적용하고 각각의 결과를 비교하였다. 또한, 높은 Knudsen 수의 1차원 수직 충격파 구조 문제를 통해 GH 방정식의 엔트로피 특성 및 정확성을 고찰하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제16권1호
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• pp.67-76
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• 2024

최근 음성합성(text-to-speech, TTS) 기술의 발전은 합성음의 음질을 크게 향상하였으며, 사람의 음성에 가까운 합성음을 생성할 수 있는 수준에 이르렀다. 특히, 다양한 음성 특성과 개인화된 음성을 제공하는 TTS 모델은 AI(artificial intelligence) 튜터, 광고, 비디오 더빙과 같은 분야에서 널리 활용되고 있다. 따라서 본 논문은 훈련 중 보지 않은 화자의 발화를 사용하여 음성을 합성함으로써 음향적 다양성을 보장하고 개인화된 음성을 제공하는 원샷 다화자 음성합성 시스템을 제안했다. 이 제안 모델은 FastSpeech2 음향 모델과 HiFi-GAN 보코더로 구성된 TTS 모델에 RawNet3 기반 화자 인코더를 결합한 구조이다. 화자 인코더는 목표 음성에서 화자의 음색이 담긴 임베딩을 추출하는 역할을 한다. 본 논문에서는 영어 원샷 다화자 음성합성 모델뿐만 아니라 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델도 구현하였다. 제안한 모델로 합성한 음성의 자연성과 화자 유사도를 평가하기 위해 객관적인 평가 지표와 주관적인 평가 지표를 사용하였다. 주관적 평가에서, 제안한 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 NMOS(naturalness mean opinion score)는 3.36점이고 SMOS(similarity MOS)는 3.16점이었다. 객관적 평가에서, 제안한 영어 원샷 다화자 음성합성 모델과 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 P-MOS(prediction MOS)는 각각 2.54점과 3.74점이었다. 이러한 결과는 제안 모델이 화자 유사도와 자연성 두 측면 모두에서 비교 모델들보다 성능이 향상되었음을 의미한다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제8권
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• pp.51-62
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• 1968

1. 수원지방에서 다화성잠저승의 세대회수는 5~6회이다. 2. 다화성잠저승의 란, 유충, 용, 기간은 대체적으로 2일, 8일, 18일 간이다. 3. 기상조건 특히 온도에 대하여 본충의 세대기간은 큰 영향을 받는다. 각세대중에서 가장 짧은 세대는 제3세대로서 21일 14시간이고 가장 긴 세대는 제5세대로서 약40일 간이다. 4. 가잠에 기생한 본충의 유충은 탈출후 3.5cm-10.5cm 토중으로 들어가 화용한다. 5. 다화성잠저승은 용태월동을 하지 않고 유충태월동을 한다고 생각된다. 6. 실외사육에 있어서 본충에 대한 피해는 27.9% 였다. 7. 견잠에 있어서 다화성잠저승의 피해를 받을지라도 영견가능하고 견질에 대하여 큰 영향이 없다. 8. 수견후 본충의 전국 피해조사에 있어서 춘잠기가 6.36%, 추잠기가 4.09%, 년간 5.25%였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제30권1호
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• pp.39-45
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• 2012

본 연구는 조선시대의 다화들을 살펴 그림 속의 다양한 장면들을 통해서 음다공간의 독특한 경관성을 살피는 데 목적을 두고 있다. 특히 조선시대에 그려진 다화들은 다수 있으며, 그림을 그린 화가들도 대부분 알려져 있어 음다공간에 대한 당시 선비들의 취향과 자연성 및 장소성 등과 같은 경관요소를 알 수 있다. 한국에 차가 도입된 것은 삼국시대로 매우 오래된 역사를 갖고 있다. 지금까지 차에 관한 연구는 다양하게 전개되고, 연구결과도 많이 발표되었지만, 조경학적 관점에서 살펴본 연구는 미미한 수준이었다. 조선시대에 그려진 다화가 한국인의 차문화를 설명할 수 있는 하나의 문화적 코드라는 전제하에 다화에 나타난 다양한 장면들을 분석하여 한국인들이 형성하였던 음다공간이 가진 경관요소의 특징을 밝혔는데, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 조선시대 다화에서 나타난 구성요소를 건축요소, 수요소, 석요소, 식물요소로 나누었으며, 첫째, 건축요소는 일본의 경우처럼 전용다실 특정한 건물이나 특별히 정해진 장소가 없이 어느 곳에서나 행해졌음을 확인할 수 있었다. 차와 연관된 건축물이나 정원이 없다는 것은 한국인이 가진 격식에 얽매이지 않고, 자연을 좋아하는 문화와 연관되는 것으로 볼 수 있다. 둘째, 수요소는 자연스러운 수경관을 연출하고 있었다. 셋째, 석요소는 완상이나 실용의 목적을 겸했음을 알 수 있었다. 넷째, 식물요소는 수목들이 기품 있는 형태미를 가지고 있으며, 수목들의 내재적인 상징성을 고려하여 식재하였음을 알 수 있다. 조선시대의 다화를 통해 한국 사람들은 차를 마시는데 있어서 일본과 달리 다도라는 어떤 특별한 격식을 따지지 않았으며, 한정된 공간을 정하지 않고 앉은 자리가 음다공간이었던 것으로 생각할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.338-339
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• 2018

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.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제28권2호
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• pp.35-37
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• 1986

수세대의 계대동육에 의해서도 휴면란이 얻어지지 않는 열대성 다화성 누에의 품종보존을 위한 사육회수를 줄이고자 다화성 누에씨(MR, SPT, HM)의 냉장적기, 냉정적온 및 냉장가능기간을 부화비율을 지표로 하여 조사한 바 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 5$^{\circ}C$에서 30일간 냉장한 MR과 SPT의 부화비율은 2일영난냉장구에서 가장 높았고(약 80%), 7일영난냉장구에서 가장 낮았다(5% 이하). 2. 2일영의 HM누에씨를 -2.5, 0.0, 2.5, 5.0, 7.5$^{\circ}C$의 각 온도에 15일-60일간 냉장하여 부화비율을 조사한 결과, 30일 냉장에는 $0^{\circ}C$가 적합하며(91%), 60일 냉장에는 2.5$^{\circ}C$가 적합하였다.(61%) 3. 이상의 결과로부터 다화성 누에의 품종보존을 위해서는 산란 후 2일 경과한 누에씨를 2.5$^{\circ}C$에서 50-60일간 냉장함으로서 연중계대동육회수를 반감시킬 수 있음이 밝혀졌다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권3호
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• pp.187-194
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• 2020

본 연구에서는 고도에 따른 간섭 유동과 공력특성을 파악하고, 측추력 제트에 사용된 기체의 종류에 따라 다화학종 가스제트의 확산을 고려한 유동해석을 수행하였다. 공기제트에 비해서 임의로 가정한 다화학종 가스 제트를 사용하는 경우 충격파의 위치와 제트의 확산 영역이 동체전방으로 이동한다. 이로 인해 표면의 고압영역이 앞으로 나가며 같은 조건에서 보다 높은 피칭 모멘트를 갖는다. 또한 고온효과의 적용에 따라 압력분포 예측에 차이를 보였다. 그리고 저고도의 측추력제트 유동 구조와 비교했을 때 중고도 유동조건에서 주변 대기의 낮은 밀도로 측추력 제트의 두께가 더 크며, 넓은 영역에 걸쳐 확산된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.469-475
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• 2022

딥러닝 기반 1인 화자 TTS 시스템의 모델을 학습하기 위해서 수십 시간 분량의 음성 DB와 많은 학습 시간이 요구된다. 이것은 다화자 또는 개인화 TTS 모델을 학습시키기 위해서는 시간과 비용 측면에서 비효율적 방법이다. 음색 복제 방법은 새로운 화자의 TTS 모델을 생성하기 위하여 화자 인코더 모델을 이용하는 방식이다. 학습된 화자 인코더 모델을 통해 학습에 사용되지 않은 새로운 화자의 적은 음성 파일로부터 이 화자의 음색을 대표하는 화자 임베딩 벡터를 만든다. 본 논문에서는 음색 복제 방식을 적용한 다화자 TTS 시스템을 제안한다. 제안한 TTS 시스템은 화자 인코더, synthesizer와 보코더로 구성되어 있는데, 화자 인코더는 화자인식 분야에서 사용하는 d-vector 기법을 적용한다. 학습된 화자 인코더에서 도출한 d-vector를 synthesizer에 입력으로 추가하여 새로운 화자의 음색을 표현한다. MOS와 음색 유사도 청취 방법으로 도출한 실험 결과로부터 제안한 TTS 시스템의 성능이 우수함을 알 수 있다.

• 화훼연구
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• 제19권2호
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• pp.115-118
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• 2011

농촌진흥청 국립원예특작과학원에서는 2007년 연분홍색 홑꽃 프리지아 신품종 육성을 위한 목적으로 1999년 2월에 'Yellow Ballet'과 'Yellow Dream' 조합의 실생 계통과 'Sandra' 품종을 교배하여 연분홍색 홑꽃, 다화성 품종인 'Bolero'를 개발하였다. 1999년 2월 교배하여 258개의 종자를 획득하였으며, 실생으로부터 파종 7개월 후 화색이 선명한 연분홍색 홑꽃 다화성 우수개체를 1차로 선발하였다. 2003년부터 2006년까지 4년에 걸쳐 생육특성 및 수량 검정을 실시하였으며 안정성, 균일성, 초세, 절화수명 및 구근 증식력이 우수하다고 판단되어 2007년 농작물 직무육성 신품종선정위원회의 심의를 거쳐 'Bolero'로 명명하였다. 'Bolero'는 연분홍색 (RHS, R55B) 다화성 홑꽃 품종이다. 화형이 매우 안정되어 있고 초세가 강하며 잎과 꽃대가 직립하는 성질을 갖고 있다. 절화 수확량은 평균 7.5개로 매우 많고 개화소요일수는 대비품종에 비해 다소 빠르다. 구근 증식량이 많으며 국내 시설재배 환경에 적합한 품종이다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.675-681
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• 2021

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.