음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다
국내 지진관측소로부터 분석된 지진기록에는 자연지진 이외의 상당수의 인공발파를 포함하는 것으로 해석된다. 자연지진에 대한 지진특성연구, 지질학적 지진의 진원지연구 등을 위 해서는 지진목록에서 인공발파를 식별할 필요가 있다. 한국자원연구소는 인공발파 식별을 위한 연구의 일환으로 지진-공중음파 관측망을 운영 중에 있다. 지진-공중음파 자료분석으로 구분된 인공발파 기록의 대부분이 발파를 실시하는 산업현장과 일치하고 있음이 확인되었다. 발파장의 위치, 발파시간, 규모 및 발파방법 등의 정보는 공중음파를 이용한 인공발파 식별에 관한 정량적 연구와 자연지진에 관한 연구 등에 기본적인 정보(Ground Truth Database)를 제공하리라 판단되므로 국내에서 실시되는 인공발파에 대한 정보가 요구된다.
본 연구는 종부형태가 이유한 암돼지의 번식성적에 미치는 영향을 조사하기 위하여 이유후 4-6 일경에 자연발정이 발현되어 수정적기라고 판단되는 암돼지에 12시간 간격으로 각각 자연종부 2회, 인공수정 2회 및 혼합교배(자연종부 l회+인공수정 1회)의 형태로 나누어 종부하고 분만율과 산자수를 조사하였다. 분만율은 자연종부 78.5%, 인공수정 76.3% 및 혼합교배 76.0%로 나타나 종부형태간에 유의적인 차이가 없었으나 총산자수는 자연교배 9.89 두와 인공수정 10.04 두의 단독 종부 형태 보다 혼합종부형태가 10.26두로 높게 나타났다(P<0.01). (중략)
자연채광 성능평가의 연구 방법으로는 현장측정, 축소모형실험, 수학적 알고리즘에 기초한 컴퓨터 시뮬레이션 등이 있다. 현장측정과 축소모형실험은 비교적 높은 신뢰도를 얻을 수 있는 방법이지만, 변화가 많은 자연광의 특성으로 인해 객관성 있는 측정결과를 얻는 것에 제한적이었다. 인공천공돔(Sky Simulator, Artificial Sky Dome)은 축소모형 실험 시 이러한 문제점의 보완을 위한 평가 시설이며 천공의 상태를 일관성 있게 조정함으로써 보다 객관성 있는 자연채광연구를 실시할 수 있다. 이에 따라 K대학에서는 직경 6[m], 높이 3.7[m]의 인공천공돔을 자체 개발 제작하여 연구에 사용하고 있다. 본 연구에서는 인공천공돔 기존사례에 대한 고찰과 이를 바탕으로 제작된 K대학 인공천공돔의 개요를 소개하고 기본적인 물리량 측정을 통해 인공천공돔의 신뢰성을 검증하고 유용성을 제시하였다.
무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
문-음성 합성기의 자연감을 높이기 위해 주로 자연음에 존재하는 운률 법칙을 정확히 구현해 주어야 한다. 일반적으로 언어학적 정보를 이용하거나 자연음으로부터 추출한 운률 정보를 추출한 운률 법칙을 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운률 법칙이 자연음에 존재하는 모든 운률 법칙을 포함할 수 있으면, 자연스러운 합성음을 들을 수 있겠으나, 실질적으로는 모든 법칙을 구현한다는 것은 어려운 실정이고, 자연음으로부터 추출한 운률 법칙이 잘못 구현되는 경우 합성음의 자연성이 떨어지는 것을 피할 수 없을 것이다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음에 내재하는 운율 법칙을 훈련을 통해 학습할 수 있는 인공 신경망을 제안하였다 운률의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어군과 음소균형 문장군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 운률 데이터베이스를 구축하였다. 자연음의 각 음소에 대해 지속시간과 피치변화 그리고 크기 변화를 구하여 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 계수를 구해 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축한 데이터베이스를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜 평가한 결과 훈련용 데이터를 계속 확장하면 좀 더 자연스러운 운률을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
3개소의 자연갯벌과7개소의 인공갯벌을 대상으로 토양중의 물리화학적, 생물학적 특성 및 미생물호흡량등과 같은 갯벌의 구조와 기능을 비교 평가하므로서 갯벌의 복원 및 창출기술개발을 위한 기초적 자료를 제시하였다. 자연갯벌의 실트함유량, 질소 및 탄소함유량은 인공갯벌보다 높은 것으로 나타났다. 또한 산화환원전위에 있어서도 자연갯벌의 경우는 토양 깊이 2cm이하부터 환원층이 발달되었지만, 인공갯벌의 경우는 토양 표면에서 20cm이상까지 산화층을 나타내었다. 자연갯벌의 미생물현존량은 인공갯벌들과 비교하여 10~100배 높은 값을 나타내었다. 또한 토양중의 미생물현존량과 실트함유량이 가장 높은 상관관계를 나타내었으나, 저서생물과 미생물호흡량은 자연갯벌과 인공갯벌 간에 현저한 차이는 관찰할 수 없었다. 갯벌의 정화기능을 정량적으로 산정한 결과, 인공갯벌이 자연갯벌보다 해수의 정화량이 높게 나타났는데, 이는 자연갯벌보다 인공갯벌이 정화에 관여하는 토양의 투수층이 깊기 때문이라 판단된다. 그러나 인공갯벌 중에도 자연갯벌과 유사한 해수유동의 분포를 가진 지역에서는 자연갯벌과 유사한 구조와 기능을 보유하고 있는 것으로 밝혀졌다. 따라서 해수의 정화기능을 강화하기 위한 인공갯벌의 창출은 가능할 것으로 판단되며, 자연갯벌과 유사한 구조와 기능을 가진 인공갯벌을 복원 또는 창출하기 위해서는 토양 중의 실트과 같은 미소입자의 함유량을 높게 유지하여 미생물현존량을 높게 유지시키고, 실트함유량을 유지하기 위하여 해수의 유동을 약하게 할 수 있는 방안이나 입지조건을 선택하여야 할 것이다.
동굴은 여러 가지로 구분된다. 자연적으로 이루어진 자연동굴과 인공적으로 굴착한 인공동굴이 있다. 물론 여기에서 논하고자 하는 동굴은 자연동굴에 관한 특성과 보전, 관리에 대한 견해를 논하고자 한다. 사실상, 자연동굴에도 크게 나누어 보더라도 석회동굴인 종유굴, 화산지대의 화산동굴, 그밖에도 바닷가나 강가절벽에서 형성된 파식굴, 이밖에도 많은 종류로 세분할 수 있다.(중략)
본 논문에서는 영상의 품질 지표인 GRD(Ground Resolved Distance) 측정에 있어서 인공표적만을 이용하던 기존의 측정방식과는 다르게 지표상에 분포하고 있는 자연표적만을 이용하여 신뢰성 있는 GRD 산출이 가능하도록 새로운 방식의 GRD 측정가법을 고안하였다. 자연표적에서 활용 가능한 Edge Profile 추출기법을 개발하여 추출 정확도 및 안정성을 분석하였으며 그 결과, 자연표적을 이용할 경우 본 논문의 추출방식이 가장 적합한 방식임을 확인 할 수 있었다. 이를 적용한 GRD 측정기법의 정확도와 자연 표적에서의 활용 가능성을 평가하기 위해 육안분석결과를 보유하고 있는 인공표적영상과 인공표적이 된 인공위성영상을 이용하여 GRD 측정 실험을 수행하였다. 인공표적영상에서의 GRD 측정결과는 육안분석 결과와 매우 유사하여 높은 정확도를 보여주었으며 인공위성영상에서의 GRD 측정결과, 자연표적과 인공표적에서의 GRD 측정값이 유사하게 나타났다. 이는 제안한 GRD 측정기법을 이용하여 자연표적만으로도 신뢰성 있는 GRD 측정이 가능함을 보여준다.
국소의치나 총의치에 사용하는 인공치는 대부분 도재치(porcelain teeth)와 레진치(resin teeth, plastic teeth)이다. 도재치나 레진치 모두 자연치아와 유사한 색조를 갖고 있어 자연감을 나타내기 때문이다. 인공치의 대표적인 도재치와 레진치에 대하여 이공학적 측면, 임상측면, 기공측면에서 재료학적 고찰을 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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