한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.99-104
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1998
한국어의 자연스러운 음성합성을 위해 280문장에 대하여 남성화자 1명이 발성한 문음성 데이터를 음운 세그먼트, 음운 라벨링, 음운별 품사 태깅하여 음성 코퍼스를 구축하였다. 이 문 음성 코퍼스를 사용하여 음운환경, 품사 뿐만 아니라 구문 구조에 이하여 음운으 lwlthrtlrks이 어떻게 변화하는가에 대하여 xhdrPwjrdfmh 분석하였다. 음운 지속시간을 보다 정교하게 예측하기 위하여, 각 음운의 고유 지속시간의 영향이 배제된 정규화 음운지속시간을 회귀트리를 이용하여 모델화하였다. 평가결과, 기존의 회귀트리를 이용한 음운지속시간 모델에 의한 예측오차는 87%정도가 20ms 이내 이었지만, 정규화 음운 지속시간 모델에 의한 예측 오차는 89% 정도가 20ms 이내로 더욱 정교하게 예측되었다.
FIR형은 하드웨어 규모가 커져서 구성이 어렵다는 단점을 가지고 있으나, IIR형은 적은 차수로써 큰 차수의 FIR필터를 대신할 수 있다. IIR형은 적은 계산량과 간단한 하드웨어 구성이라는 장점을 갖고 있으나 수렴성에 있어서는 어려움이 있다. 본 연구에서는 적은 차수로 양호한 수렴특성을 갖는 IIR 필터를 구성하기 위하여 연속시간영역의 직교필터를 이산시간영역으로 변환하고 직교성을 유지하도록 정규화한 정규직교함수계에 의해서 설정된 전달함수를 적응 디지틀필터에 적용하였다. 이 방법을 확인하기 위하여 FIR형에 비교해서 적은 차수로 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 양호한 수렴특성을 확인하였다.
Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.
주파수 영역에서의 엘리어싱 관계를 이용하여 고해상도 영상을 복원할 때, 기존의 주파수 영역에서의 방법은 복원에 필요한 저해상도 영상이 충분하지 않거나, 저해상도 영상들이 가지는 정보가 적절하지 않을 경우에 대해서 원하는 고해상도의 영상을 얻을 수 없었다. 이를 극복하기 위해 공간 영역으로 재해석하면 확장된 다중채널의 정규화를 사용할 수 있었으며, DFT대신에 DCT를 사용하여 연산량을 줄일 수 있었다. 또한 정규화를 사용하였기 때문에 저해상도 영상의 움직임 정보가 올바르지 않을 경우에도 이를 보상해 줄 수 있었다.
통계학의 주요 관심인 표본의 정규성 검정을 위해 통계패키지에서 사용하고 있는 Q-Q(quantile-quantile) 플롯을 중도절단표본에서 사용함으로 발생하는 문제점을 알아보고 이를 보완하여 수정된 Q-Q플롯과 수정된 Normalized Sample Lorenz Curve(NSLC)을 제시한다. 예제로 Hodgkin's disease 데이터를 중도절단하여 새로 제시한 Normalized Sample Lorenz Curve을 그려보았다.
주어진 릴레이션 스킴(relation scheme)을 이에 관련된 함수적 종속(functional dependency)들을 가지고 분해하여 Boyce-Codd 정규형(Boyce-Codd normal form)에 속하는 릴레이션 스키머(schema)로 정규화(normalization)시키는 기존의 분해 알고리즘(decomposition algorithm)은 구현해서 사용하기에 적합하지 못하다. 본 고에서는 기존의 알고리즘 구현시 발생하는 문제점을 분석하고 이런 문제점을 해결하는 방법을 제시하며, 이를 토대로 Boyce-Codd 정규형 릴레이션 스킴을 생성하는 새로운 알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘을 UNIX 환경하에 C 언어로 구현한 후 임의의 자료를 수행하여 얻어진 릴레이션 스키머와 기존의 알고리즘에 의해 얻어진 릴레이션 스키머를 비교분석하였다.
WWW(World Wide Web)와 온라인 정보 서비스의 급속한 성장으로 인해, 보다 많은 정보가 온라인으로 이용 혹은 접근 가능해 졌다. 이런 정보홍수로 접근 가능한 정보들이 과잉되는 문제가 발생했다. 이러한 과잉 정보 현상으로 인하여 시간적 제약이 뒤따르며 이용 가능한 모든 정보를 근거로 중요한 의사 결정을 내려야 한다. 문서 요약 자동화(Text Summarize Automation)는 이 문제를 처리하는데 필수적이다. 본 논문에서는 정보 검색을 통해 획득한 문서들을 일차적으로 문서 길이 정규화를 이용하여 질의에 적합하고 신뢰도가 더욱 높은 문서 정보를 얻을 수 있음을 보인다.
최근 정보화의 역기능이 더욱 다양해지고 광범위해지면서 정보보호의 중요성은 전 세계에 걸쳐 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 따라 정보보호인력을 양성하기 위한 교육기관들이 개설 및 증설되고 있지만, 인력양성의 핵심적인 역할을 담당하고 있는 정규교육기관에서의 정보보호인력 양성 현황에 대한 체계적인 분석은 미비한 실정이다. 본 논문에서는 교육통계연보를 이용하여 국내 정규교육기관(전문대학, 대학, 대학원)의 정보보호전공 설치 현황을 파악하고, 설문조사를 실시하여 졸업생 진로 현황, 교육 프로그램 운영 시 애로사항, 교육 프로그램 개발 시 우선순위를 파악한다. 또한 이를 토대로 정보보호인력의 공급을 전망하고 학교 급별로 정보보호인력의 양성 방안을 제시한다.
본 논문에서는 다양한 크기를 갖는 얼굴 영상들을 대상으로 얼굴 영역을 추출하고 추출된 얼굴 영역을 기준으로 증명 사진의 규격에 맞게 영상을 정규화하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출을 위해서 본 논문에서는 피부색 확장을 통하여 얼굴 후보 영역을 추출하고. 얼굴 기관의 위치 정보와 얼굴 모양에 대한 통계치를 사용하여 최종 얼굴 영역을 결정한다 추출된 얼굴 영역과 배경 영역의 크기에 대한 비례 관계는 증명사진에 대한 통계조사에 의해 산출된 규칙을 적용하여 정규화한다. 제안된 방법은 다양한 배경을 갖는 130개 영상을 대상으로 실험하여 타당성을 확인하였다.
사람 얼굴 생성을 목적으로 하는 Generative Adversarial Network(GAN)에서 판별자(discriminator)의 각 레이어에 대한 스펙트럴 정규화(spectral normalization) 적용에 따른 출력 이미지의 결과를 비교하였다. 또한 생성자(generator)에 적응 인스턴스 정규화(Adaptive Instance Normalization) 모듈의 삽입에 따른 출력 이미지의 결과를 기존 모델과 비교하고 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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