음성신호 처리에서, 피치를 정확하게 찾아내는 것이 매우 중요하다. 현재까지 많은 피치 검출 방법들이 제안되어 왔지만, 광범위한 화자와 다양한 음성 데이터로부터 정확한 피치를 찾는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 G-peak 검출을 이용한 새로운 피치 검출 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 G-peak 의 MZCI (최대 영교차 간격) 을 LPF (low-pass filter)의 차단대역폭으로 결정하여 음성신호의 피치를 검출하는 방법이다. 본 알고리즘은 0dB SNR 환경 하에서 3.36%의 그로스 에러를 나타내는 잡음에 강인한 방법이다. 또한 잡음이 없는 음성의 그로스 에러는 0.18%였고, 모든 과정은 고속 처리가 가능하다.
부호여기된 선형예측(CELP) 음성부호화기는 4.8 kbps 이하의 낮은 전송 비율에서도 좋은 성능을 갖는다. CELP형 부호기의 단점은 많은 계산량을 필요로 한다는 것이다. 본 논문에서, 우리는 복잡성을 줄이면서 CELP 보코더의 음질을 유지하는 새로운 피치 검색법을 제안하였다. 그 기본 개념은 음성 파형의 예비피치를 찾아내어 피치검색 범위를 제한하는 것이다. CELP 보코더에 제안한 방법을 적용하므로써, 피치검색에서 기존의 방법에 비해 약87%의 복잡성이 감소되었다.
본 연구는 적응제어기법을 이용한 무인항공기이 피치 자세 기동에 대한 연구 내용을 소개한다. 모델기반적응제어(Model Reference Adaptive Control)을 이용하여 피치 자세각과 엘리베이터 입력 사이의 피드백 선형화 과정에서 발생하는 불확실성을 처리하였다. 모델 불활실성 파라미터는 피드백 제어기가 작동하는 중에 적응법칙을 이용하여 추정할 수 있도록 설계 되었다. 안정화 제어기에 의해 달성되는 최종 피치 자세각에 대한 분석을 통해 폐루프 시스템의 특성을 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 제어 기법은 기존 제어기에서 주로 채택하고 있는 선형화나 게인 스케쥴링등의 과정이 필요하지 않아 상당한 모델 오차가 존재하는 상황에서 무인항공기의 고기동 피치 제어기 설계에 도움을 줄 것으로 생각한다.
유성음의 피치주파수 궤적을 추정할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 이 방법은 에너지연산자[1]를 두 번 적용하는데 기초하고 있다. Kaiser의 에너지연산자는 정현파의 진폭과 주파수 정보를 추출하는 기능을 가지고 있다. 변조모형에 의하면 유성음은 피치 신호로 변조된 포만트들의 합성으로 파악될 수 있으므로 이 파형의 진폭 포락선을 추출해서 피치 신호와 유사한 파형을 얻는다. 이 파형의 평균 주파수를 검출하여 피치 주파수를 구하는 것이다. 앞부분은 Gopalan의 접근법[9]과 마찬가지이나, 뒷부분의 LPC-스펙트럼 분석등의 과정 대신 또 한번 에너지 연산자를 적용하도록 하여 매우 단순화되고 온라인 적용이 가능한 알고리듬을 얻었다. 추정 결과는 거친 편이지만 온라인으로 피치 궤적의 일반적 스케치를 얻는데 유용할 것으로 기대된다.
나프타 분해공정에서 부산물로 발생하는 분해연료오일을 이용하여 열처리 및 UV 조사 시 다양한 농도의 $AlCl_3$을 첨가하여 새로운 방법으로 탄소전구체 피치를 제조하였다. 개질된 피치는 원소 분석, 화학 구조, 분자량 분포 및 연화점을 분석하여 특성평가를 하였다. 개질된 피치의 산소 함량은 $AlCl_3$의 첨가량이 증가할수록 증가한 반면 그 탄소 및 수소 함량은 거의 변화하지 않았다. UV 조사 개질피치는 열 개질만 된 피치보다 더 많은 방향족 탄소화합물로 이루어져 있었다. $AlCl_3$ 촉매첨가는 개질된 피치의 방향족화도에 큰 영향을 미치지 않았다. 제조된 피치의 연화점은 $103.3{\sim}168.9^{\circ}C$ 범위를 나타내었다. 또한 5 wt%의 $AlCl_3$를 첨가하여 UV 조사 개질된 피치의 수율은 48%에서 80%로 증가하였다. 이것을 통하여 UV 조사 개질 방법은 다양한 특성을 갖는 고수율의 피치를 제조를 위한 실용적이고 유용한 방법으로 여겨진다.
본 연구에서는 석유계 잔사유를 원료로 피치 합성반응 중 압력변수에 의한 영향을 고찰하였다. 압력변수를 달리하여 두 단으로 나누어 반응을 진행하였다. 실험은 두 단을 연속적으로 진행하였고, 첫 번째 단에 가압, 상압, 감압으로 열처리를 진행하였고, 두 번째 단은 상압과 감압으로 실험하였다. 합성 온도는 $400^{\circ}C$, 합성 시간은 총 2 h으로 피치 합성을 진행하였다. 각 조건에 의해 제조된 피치의 열적 특성과 분자량 분포는 연화점 측정과 MALDI-TOF 분석을 통해 고찰하였다. 또한, GC-SIMDIS를 이용해 피치 합성 반응 중 휘발된 액상 성분에 대한 특성을 고찰하였다. 첫 번째 단에서 가압 조건을 이용한 경우, 저비점 물질들이 상대적으로 다른 두 조건보다 많이 피치 합성 반응에 참여하였으며, 저비점 물질들의 반응참여 효과로 낮은 연화점을 갖는 피치를 얻을 수 있었다. 반대로 첫 번째 단에서 감압 조건을 사용한 경우, 저비점 물질들이 효과적으로 휘발되어 반응기 외부로 빠져나가 낮은 피치 수율을 얻었고, 일부 코크스화가 진행된 결과를 얻을 수 있었다. 압력 공정변수를 제어하여 피치의 수율 및 연화점 등 물성을 효과적으로 조절할 수 있는 공정변수를 도출하였다.
딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.
최근 급격히 증대되고 있는 멀티미디어 데이터를 사용자에게 편하고 효과적으로 제공하는 것은 내용 기반 정보 시스템의 핵심적인 요소이다. 허밍을 이용한 음악 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 음악의 선율 중 일부분을 직접 허밍으로 입력하여 데이터베이스로부터 음악을 검색할 수 있는 편리한 방법이다. 일반적인 음악 정보 검색 시스템은 고정도의 피치 검출 방법을 필요로 하고 있으나 허밍의 입력으로부터 정확한 피치 정보를 검출하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 시스템의 성능 향상을 위해 기본적인 고정도 피치 정보 추출을 위해 신뢰도가 적용된 YIN 파라미터의 이용을 제안하고, 이를 적응하여 개발한 허밍을 이용한 음악 정보 검색 시스템에 대해 소개한다. 개발된 시스템은 음고, 음장 정보 및 에너지에 가중치를 두어 연속 DP 매칭을 수행하여 시스템의 성능을 향상시켰다. 성능평가를 위해 실시한 검색 실험결과 기존의 음고 정보 추출방법 중 캡스트럼 기반 다중 피치 검출 방법에 비해 본 논문에서 제안한 신뢰도를 적용한 YIN 피치 검출방법이 1위 결과에서 9.1%, 10위 결과에서는 7.2% 성능 향상을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다. 또한 전체 시스템의 성능은 155곡을 대상으로 10위까지의 결과에서 92.8%의 성능을 나타내었다.
본 논문은 피치를 추출하는 방법으로 자기상관을 이용하였다. 시간과 주파수 영역의 자기상관은 서로 다른 특성을 가지고 있으며, 각각 피치주기와 기본주파수에 대응된다. 본 논문에서는 시간과 주파수 영역에서의 자기상관을 결합하는 방법을 이용하였다. 이 방법은 자기상관에서 발생하는 피치 doubling과 having 에러를 크게 개선시킬 수 있었다. 하지만, 시간과 주파수 영역에서 유성음의 주기적 특성인 피치주기와 기본주파수는 서로 역수 관계이며, 특히 기본주파수의 에러는 FFT의 분해능에 의하여 발생된다. 이러한 영향을 줄이기 위하여 시간 영역과 주파수 영역에서의 자기상관 결합에 보간법을 적용함으로써 피치 검출율을 향상 시킬 수 있었다. 자기상관을 결합할 때 시간영역에서 찾은 피치후보들에 대해서만 주파수영역의 자기상관을 구함으로써 계산량은 감축될 수 있었다. 또한, 선형보간을 이용하여 기존방법 보다 FFT 계수를 8배 줄일 수 있었다. 그 결과, FFT 연산량과 주파수영역의 자기상관 계산량을 크게 감축하여 기존 방법 대비 알고리즘 처리시간을 약 9.5배 줄일 수 있었다.
전기-기계식 구동기(EMA)는 전기 모터와 기계적 동력전달 요소를 결합한 것으로 설계 자유도와 유지보수 측면에서 도심 항공 모빌리티(UAM)에 적합하다. 본 논문에서는 UAM의 로터 블레이드 피치각을 조종하는 EMA에 대한 연구 결과를 제시한다. 구동기는 역구동형 롤러 스크류를 기반하며, 2절 링크를 통하여 블레이드 피치각을 조종한다. 구동기만의 동역학과 이것을 포함한 블레이드 피치운동의 동역학 방정식을 유도하였다. 블레이드 피치 동역학 방정식의 경우 링크의 영향으로 등가 관성모멘트는 링크 각도에 따라 변한다. 넛트 운동의 관점과 블레이드 피치 운동의 관점에서 등가 관성모멘트의 변동을 분석·비교하는 과정을 제시하였다. 사례로 선정한 모델의 경우에 전자의 등가 관성모멘트 변동이 후자에 비하여 작았으며, 그래서 넛트 운동의 관점에서 유도한 모델이 제어기 설계에 적합하다고 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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