오디오 초 해상도 기술은 저 해상도의 오디오 신호를 이용하여 고 해상도의 오디오를 복원 또는 생성해 내는 기술이다. 본 기술 분야는 기존에 주파수 대역 확장, 인공 대역 확장 기술 등으로 연구되었으나, 최근 딥러닝 기술의 발전, 이미지 초 해상도 기술 연구 등에 힘입어 오디오 초 해상도 기술 이라는 이름으로 주로 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 오디오 초 해상도 기술에 연구 동향에 대하여 설명하고, 기존의 논문 들에서 주로 다루고 있는 음성 데이터 베이스가 아닌 MedleyDB 음악 데이터 베이스를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험은 4-폴드 교차 검증을 통해 수행되었으며, 실험 결과 제안하는 컨벌루션 신경망 구조 기반 오디오 초 해상도 기술은 입력 저해상도 오디오 대비 SNR 이 3.41 dB 향상됨을 확인하였다.
최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.
전라남도 신안군에서 재배되는 시금치인 신안 섬초의 특성을 알아보기 위하여 신안 섬초(조생종 5건, 만생종 5건), 포항초(조생종 2건, 만생종 2건), 남해초(조생종 2건, 만생종 2건) 및 비닐하우스 시금치(조생종 2건) 등 20건을 대상으로 형태학적 및 이화학적 특성 등을 분석하였다. 시금치 잎의 두께는 신안 섬초 > 포항초 > 남해초 > 비닐하우스 시금치 순이었으며, 경도의 경우 포항초 > 남해초 > 신안 섬초 > 비닐하우스 시금치 순으로 나타났다. 색도 측정결과 노지재배 시금치간 특성 차이는 관찰할 수 없었으나 비닐하우스 시금치의 경우 측정값 모두 조금 낮은 결과를 보였다. 총 식이섬유는 조생종(3.39~5.38 mg%)이 만생종 (2.94~3.91 mg%)보다 높았으며, 지역별로는 포항초 > 남해초 > 신안 섬초 > 비닐하우스 시금치 순으로 나타났다. 유리당 및 총당을 측정한 결과, 유리당의 경우 신안 섬초 4건(조생종 3건, 만생종 1건), 포항초 1건(만생종 1건), 남해초 2건(만생종 1건, 조생종 1건) 등이 타 시료에 비해 함량이 높았으며, 신안 섬초가 가장 높은 비율을 차지하고 있었다. 총당의 경우 신안 섬초 3건(만생종 2건, 조생종 1건), 포항초 1건(만생종 1건), 남해초 2건(만생종 1건, 조생종 1건)에서 높은 결과를 보였다. 총 플라보노이드 함량은 신안 섬초 조생종 1건(110.45 mg%)과 남해초 조생종 1건(122.66 mg%)을 제외한 모든 시료에서 132.23~218.40 mg% 정도 고르게 분포하였으며 총 폴리페놀 함량도 비슷한 결과를 보였다. 시료별 게르마늄 평균 함량은 신안 섬초가 47.46 ${\mu}g$/kg, 남해초 30.13 ${\mu}g$/kg, 포항초 26.39 ${\mu}g$/kg, 비닐하우스 시금치 25.32 ${\mu}g$/kg 순으로 나타나 신안 섬초가 타 지역 시금치에 비해 많은 게르마늄 함량 분포를 보였다. 이상의 결과로 보아 신안 섬초가 형태학적으로 차이를 보였으며, 당 함량, 게르마늄 함량 등이 타 지역 시금치에 비해 높은 결과를 보여 차이가 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 탈영역화에 치우친 초국가주의 공간 담론을 시정하고 탈영역화와 재영역화의 동시적 과정을 통해 초국가적 공간이 생성됨을 규명하고자 하였다. 이를 위해 초국가적 사회적 장, 트랜스로컬리티, 다문화공간, 초국가적 장소 등 초국가적 공간에 대한 국내외의 연구들을 검토하면서 사례지역인 대학로 '리틀마닐라'를 해석하는데 접목하고자 하였다. 필리핀이주자들의 주말집거지인 리틀마닐라의 사례연구를 통해 탈영역화와 재영역화, 다규모적 스케일에서 작동하는 네트워크, 혼성적 다문화성 등 초국가적 공간의 주요 쟁점들을 고찰하면서 초국가적 공간의 성격을 탐색하였다. 리틀마닐라는 로컬에 착근된 트랜스로컬리티의 특징을 나타내며, 글로벌-로컬의 이분법이 아닌 다양한 스케일에서의 네트워크를 통해 작동하고 있다. 필리핀이주자들이라는 집단도 내부적 다양성이 혼재하는 집단이며 그들이 상상하는 고향도 단일한 특정 장소가 아니었다. 뿐만 아니라 필리핀이주자들의 주말해방구로서 인식되는 리틀마닐라는 다양한 소수자에게도 열려 있는 공간이며, 이는 대안적 공간정치와 진정한 다문화주의의 가능성을 상상할 수 있는 조건을 만들어 주고 있다.
기능성 자기공명영상을 이용하여 진동자극에 대한 감각피질의 비선형성에 대하여 연구하였다. 진동자극은 25 Hz의 주파수로 5개의 각기 다른 진동 자극 기간, 2초, 4초, 8초, 12초 그리고 16초와 함께 20초의 무자극 주기와 pseudo-random순서로 구성되었다. 감각피질에 대한 자극 기간의 변화에 따른 선형성을 이해하기 위하여 두 다른 방법(시스템의 선형성 조사법과 gamma-variate 함수를 적용하여 impulse response함수를 구하는 방법)을 사용하여 혈류반응 함수를 분석하였는데, 그 결과는 거의 비슷하였다. 감각피질에서의 BOLD 반응은 8초보다 작은 자극 기간 동안에는 비선형이고 8초 이상일 때는 선형성을 보였다. 자극 기간의 함수로 Impulse response 함수의 진폭, 면적, 피크까지의 시간, FWHM을 계산하였고 진폭과 면적의 크기는 자극 기간이 증가할 때 감소함을 보여줌으로써 자극 기간 8초에서 BOLD 반응이 비선형성에서 선형성으로 변함을 뒷받침해 주었다.
본 연구에서는 '한국마을'이라 불리는 북부베트남의 시골지역에서 나타나고 있는 초국가적 사회공간의 특성을 분석하였다. 연구지역에서는 한국인과 결혼한 이주여성과 가족들 사이에 형성된 초국가적인 네트워크를 통하여 소통과 교류가 빈번하게 이루어짐과 동시에, 송금 등의 수단을 이용한 물질적인 교류도 활발하게 이루어지고 있었다. 그리고 시대적 변화에 편승하는 자와 편승하지 못하는 자가 공존하는 시골의 공간은 고유의 지역성과 문화, 경제적 요인의 영향을 받으면서 초국가적인 사회공간으로 변화하여갔다. 한편, 여성들이 국제결혼이라는 방법으로 초국가적인 이주행위를 실천하는데 있어서는 부모형제의 공진자로서의 역할이 크게 작용하고 있었다. 더욱더 견고해져가는 이주회로의 존재, 초국가적 사회공간의 진화, 공진자의 역할 등으로 인하여 일견한 젊은 여성의 가족을 위한 희생으로도 보일 수 있는 초국가적 이주가 특정 지역을 중심으로 계속하여 확산되고 있으며, 세계화의 영향에서 벗어나 있을 것 같은 평범한 시골마을에서도 초국가적 사회공간이 형성되고, 진화하고 있었다.
본 연구는 고장초를 이용한 입욕제를 개발하고자 천연물질인 어성초, 녹차 및 애엽을 고장초와 혼합하여 완제품 3종류를 만들어서 선호도에 관하여 조사하였다. 향, 색, 맛 및 촉감에서 녹차와 고장초가 높은 선호도를 보였다. 고장초에 첨가할 혼합액에 대한 선호도 조사결과 어성초 50%, 녹차 30% 및 애엽 20% 비율로 만든 혼합액의 선호도가 가장 높았다. 선정된 혼합액을 가지고 고장초와 비율을 달리하여 만든 완성품에 대한 선호도 조사에서 선정된 혼합액이 40%, 고장초 60%를 첨가하여 만든 완성품이 가장 높은 선호도를 보였다. 최종 선정된 완제품 입욕제를 가지고 피부조건 변화에 대해 조사한 결과 높은 만족도를 보였다. 그러므로 고장초를 이용한 입욕제 개발은 피부를 건강하게 해주는 효능이 상승하여, 우수한 입욕제가 될 것으로 판단된다.
어텐션(Attention) 메커니즘은 딥러닝 기술을 활용한 다양한 컴퓨터 비전 시스템에서 활용되고 있으며, 초해상화(Super-resolution)를 위한 딥러닝 모델에도 어텐션 메커니즘을 적용하고 있다. 하지만 어텐션 메커니즘이 적용된 대부분의 초해상화 기법들은 Real 영상의 초해상화에만 초점을 맞추어서 연구되어, 어텐션 메커니즘을 적용한 초해상화가 CG나 VR 영상 초해상화에도 유효한지는 알기 어렵다. 본 논문에서는 최근에 제안된 어텐션 메커니즘 모듈인 BAM(Balanced Attention Mechanism) 모듈을 12개의 초해상화 딥러닝 모델에 적용한 후, CG나 VR 영상에서도 성능 향상 효과를 보이는지 확인하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, BAM 모듈은 제한적으로 CG나 VR 영상의 초해상화 성능 향상에 기여하였으며, 데이터 특징과 크기, 그리고 네트워크 종류에 따라 성능 향상도가 달라진다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 단일 영상을 기반으로 초해상도를 생성하는 과정에서 계층 구조를 거쳐 추출된 보조 경계 특징을 이용한 방법을 제안하였다. 초해상도의 품질을 향상시키기 위해서는 영상 내 경계 영역을 선명하게 표현하면서도 각 영역의 형태를 명확하게 구분하여야 한다. 제안하는 방법은 초해상도 과정에서 품질을 결정하는 중요한 요인인 경계 영역을 입력 영상의 구조적 형태를 유지하면서 개선된 초해상도 결과를 생성하기 위해 딥러닝 기반의 초해상도 방법에서 영상의 경계 영역 정보를 보조적으로 활용하는 구조를 사용하였다. 딥러닝 기반의 초해상도를 수행하기 위한 그룹 컨볼루션 구조에 더해 보조 경계 추출을 위한 고주파 대역의 정보를 기반으로 별도의 계층적 구조의 경계 누적 추출 과정을 수행하여 이를 보조 특징으로써 활용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 기존 초해상도 대비 PSNR과 SSIM에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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