효율적인 수자원 관리를 위하여 전국유역조사, 수자원 장기종합계획 등 다양한 사업이 수행되고 있으며, 이를 위하여 유출해석은 필수적인 항목이라 할 수 있다. 유출해석을 위하여 수문모형 또는 관측소의 유량자료가 활용되고 있으나, 이는 기존에 관측된 유량자료를 바탕으로 구축된 수위-유량관계 곡선식(Rating-curve)을 활용하여 재생산된 자료라 할 수 있다. 즉, 수위자료는 매시간 관측소에서 측정이 되지만, 유량자료의 경우 측정이 어려울 뿐만 아니라 변동성 및 불확실성이 크기 때문에 시계열 수위를 곡신식을 통해 유량으로 변환하여 활용하고 있다. 이와 같이 수위-유량관계 곡선식의 정확성이 수문자료 생산에 핵심 요소임에도 불구하고 이에 대한 연구는 제한적이며, 특히 홍수터 등의 영향을 고려하여 분할된 곡선의 천이점 접합시 곡선식의 정확도 향상을 위한 연구도 드문 편이다. 따라서 본 연구에서는 구간 분할된 곡선의 최적 천이점 선정을 위하여 Particle Swarm Optimization(PSO)기법을 활용하였으며, 총 5개 구간까지 구간별 목적함수로 RMSE, RSR, 결정계수 적용시 특성변화에 대한 연구를 수행하였다. 구간에 대하여 절대적인 오차를 산정하는 RMSE를 활용하는 경우 저수위 부분에 대한 오차가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 상대적인 오차인 RSR, 결정계수를 활용하는 경우 전체 구간에 대한 오차를 보완할 수 있는 것으로 나타났다. PSO기법을 활용하여 도출된 곡선식에 대해서는 구간 및 전체구간에 대한 오차(RMSE, 결정계수, RSR, MAPE)를 활용하여 불확실성을 검토할 수 있도록 하였고, 잔차분석을 통한 이상치 및 회귀곡선에 대한 정규성 검토를 수행할 수 있는 툴을 개발하였다. 레이팅 커브를 작성하는데 있어 최적화 알고리즘을 활용하여 구간분할시 천이점 선정의 자동화로 천이점 선정에 소요되는 시간을 대폭 감축할 수 있을 뿐만 아니라, 구간별 오차를 종합적으로 고려하여 우수한 품질의 레이팅 커브를 도출할 수 있는 기반을 구축하였다.
기존의 시간축 변환 방법은 음성 특징에 따른 발음 속도의 영향을 고려하지 않기 때문에 변환비율이 커짐에 따라 합성음의 명료도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 음성 인지과정에서 천이 구간의 시간축 정보가 중요한 역할을 한다는 사실에 기반을 둔 가변적인 시간축 변환 방법을 제안한다. 이를 위하여 제안된 방법에서는 먼저 음성신호를 천이 구간과 정적인 구간으로 구분하고, 천이 구간의 시간축 정보는 그대로 유지하면서 정적인 구간만을 시간축 변환함으로써 목표하는 변환 비율을 얻는다. 청취자 선호도 시험 결과, 제안된 방법이 기존의 대표적인 시간축 변환 방법인 SOLA 방법에 비해 그 성능이 우수함을 확인하였다.
연속음 인식을 위하여 연결된 음향 신호를 음소단위로 분할하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 연속 음성에서의 정상상태 구간 검출을 위한 파라미터로서 진폭분포를 이용하는 방법을 제안하였다. 제 안된 진폭분포는 음성신호의 변화특성을 정확히 나타내며 이러한 프레임사이의 진폭분포를 이용하는 방 법을 제안하였다. 제안된 지폭분포는 음성 신호의 변화특성을 정확히 나타내며 이러한 프레임사이의 진 폭 분포 차이값을 비교하여 프레임의 안정구간과 천이구간을 구분할 수 있었다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하현상이 나타난다. 본 논문에서는 같은 프레임 안에 유성음과 무정자음이 같이 존재하지 않도록 Zero Crossing Rate과 개별피치 펄스를 사용하여 무성자음을 포함한 천이구간을 추출하는 방법과 주파수대역을 분할하여 TSIUVC를 근사합성하는 방법을 제안한다. 실험결과, 0.547kHz 이하 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성 할 수 있었으며, TSIUVC의 추출율은 여자와 남자음성에서 각각 $91\%$와 $96.2\%$를 얻었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
음성의 천이구간에서의 특징 파라메타를 찾아내기 위하여 본 논문에서는 AR모델을 사용하여 적응적으로 성문폐쇄구간을 찾은 후, 이를 제외한 구간에서 성도 파라메타를 추정함으로써 음원의 피치바이어스 영향을 제거하는 SSRLS(Sample Selective RLS)방법을 제안한다. 성능을 비교하기 위하여 합성음과 실제음에 대하여 포만트 추정실험을 했으며, 실험결과 제안된 방법이 WRLS 보다 우수함을 알 수 있었다.
초음속 디퓨져의 유동현상 및 천이구간에 대해서 수치적 기법에 의한 분석을 수행하였다. 수치기법으로는 초음속 디퓨져의 내부유동해석을 위하여 2차원 축대칭 Navier-Stokes equation와 $k-{\epsilon}$ 난류모델을 사용하였으며, 액체 로켓엔진의 연소실의 천이 구간의 압력변화에 따라서 디퓨져 내부의 마하수 및 진공 챔버의 온도분포를 비교 검토하였다.
음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간을 찾는 과정으로 잡음제거나 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경에서 문장형태의 음성신호에 대해서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 신호의 엔트로피를 이용한 초기 VAD과정을 거친 후, 퍼지 소속도 천이 c-means 클러스터링 방법을 이용해 주 VAD과정을 거치는 새로운 VAD알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교 평가하기 위하여 백색잡음의 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
한국어의 음성 파형의 일부분을 제거하거나, 일부분을 교체하므로서 얻어진 파형을 인간의 청각에 의한 음운 변별하는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해서 위치에 따라 급격한 음운 변화가 발생하는 천이구간, 가감해도 음운 변화가 극히 미세하여 음운 변화가 없는 구간, 그리고 상호 치환해도 변화를 가져오지 않는 등가 음운 구간 및 음가에 결정적 영향을 미치는 구간등을 확인하였다.
본 연구에서는 반음절단위 규칙합성에서 연속음성을 합성할 때 조음결합에 의한 천이구간이 없는 반음절의 연결로 접속되어 부자연스러운 합성음이 되는 것을 개선하기 위하여 연쇄모음의 천이구간을 보상하는 방법으로 포만트천이의 변경규칙을 제안하였다. 반음절 단위만으로는 포만트천이가 발생하는 부분을 채울 수 없기 때문에 반음절단위의 음성데이타와 모음의 반음절 단위의 정상부위로부터 세그멘트한 정상모음 42개를 추가하여 데이터베이스를 구축하였으며 포만트를 변경하는 방법으로 포만트합성에서의 공진회로를 이용하였다. 제안한 방법의 타당성을 확인하기 위하여 음성합성시 연쇄모음 부분에 포만트천이의 변경규칙을 적용하여 원음성 및 변경규칙을 적용하지 않은 반음절단위 음성합성방식에 의한 합성음성의 스펙트로그램과 비교하고 MOS 테스트를 실시한 결과 보다 자연스러운 합성음성을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서 관심을 갖는 수중환경에서의 천이소음도 가청주파수 대역임에 착안하여 이동통신 시스템의 표준 음성부호화기인 EVRC의 전처리단을 이용하여 배경잡음 구간을 판별하고 이를 바탕으로 수중 천이신호를 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. EVRC 전처리 모듈에 프레임 단위의 입력신호가 들어가면 모듈로부터 잡음 구간을 결정하는 플래그, 각 채널의 에너지, 잡음이 제거된 신호, 입력신호의 에너지, 배경잡음의 에너지, 잡음이 제거된 신호의 에너지에 해당하는 파라미터 값을 얻게 된다. 잡음이 제거된 신호의 에너지를 배경잡음의 에너지로 정규화하고 이를 문턱값과 비교함으로써 천이신호를 검출할 수 있다. 또한 문턱 값은 잡음 구간에서 구한 이전 값을 이용해서 갱신된다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘이 백색 또는 유색잡음 하에서도 4% 미만의 오차를 보여주는 것을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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