본 논문에서는 인공신경망 기반의 슈퍼 해상도(Super-resolution, SR) 기법을 이용하여 저해상도(Low-resolution, LR) 헤어 시뮬레이션을 고해상도(High-resolution, HR)로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. LR과 HR 머리카락 간의 쌍은 헤어 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 HR-LR 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 머리카락의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 헤어 네트워크는 LR 이미지를 HR 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 HR 이미지가 HR 머리카락으로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 머리카락의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.
본 연구에서는 시뮬레이션 효율을 향상시킨 시뮬레이션 기반의 아날로그 셀 합성기법을 제안한다. 아날로그 셀을 계층적으로 합성하기 위하여 시뮬레이션 기반으로 전류미러, 차동입력단 등 각각의 부회로(sub circuit) 생성기들을 개발하였다. 이 부회로 생성기들을 모듈화 시키고 계층화시킴으로써 OTA(operational transconductance amplifier)나 2단(2-stage) OP-AMP, 비교기(comparator)등 일반적인 아날로그 셀들의 합성을 위하여 사용될 수 있게 하였다. 시뮬레이션 기반의 합성 시간을 줄이기 위하여 2단계 탐색 기법 (2-stage searching scheme)과 시뮬레이션 데이터 재사용기법(simulation data reusing scheme)을 제안하여 적용하였다 아날로그 셀(OTA) 합성 시 301.05sec에서 56.52sec로 최고 81.2%의 합성 시간을 줄이므로 시뮬레이션 기반의 회로 합성시 긴 합성시간의 문제를 해결하였다. 개발한 합성기는 SPICE의 모델 파라미터외에 추가적인 물리적 파라미터들을 필요로 하지 않으며 공정이나 SPICE 모델 레벨(level)에 독립적이기 때문에 새로운 공정에 적용할 때 필요한 준비 시간이 최소화되었다. 본 논문에서는 OTA와 2단 OP-AMP를 각각 합성하여 제안하는 합성기법의 유용성을 입증하였다.
최근의 급속한 산업발전에 의해 각종 기계나 내연기관의 운전조건이 가혹해 짐에 따라 윤활유의 물성도 점차 고성능화 되는 추세로 광유계윤활유에서 볼수 없는 높은 점도지수, 낮은 저온유동성, 우수한 화학적안정성등의 특성을 얻기 위해 유기합성방법에 의해 인위적으로 합성한 원료를 기유로 사용한 윤활유를 합성윤활유라 하며 합성기유는 작용기 종류, 합성방법에 다라 다양하게 분류된다. 합성윤활유의 종류에는 일반적으로 합성방법에 따라 폴리머형(P형)과 비폴리머형(N형)으로 대별되는데 폴리며형 합성에는 polybutene, polyalkyleneglycole, poly $\alpha$-olefin (PAO)와 diester가 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 그간 연구해온 광유계윤활유의 첨가제 합성, 혼련기술 및 PAO와 diester합성기술을 기초로 내연기관용 고성능 합성윤활유 혼련기술 개발과 더 나아가 항공기작동유나 Jet-engine유등 특수 윤활유 개발에 연구목적이 있다.
음성 합성이란 기계적인 장치나 전지회로 또는 컴퓨터 모의를 이용하여 자동으로 음성파형을 생성해 내는 것으로 정의한다. 음성 합성에 대한 연구는 다른 음성에 관련된 기술들보다 가장 먼저 연구된 기술이다. 음성 합성기는 PC의 보급이 확대되고 통신 시장이 컴짐에 따라 그 응용 분야가 점차 확대되어 가고 다양한 방식의 음성 합성 기법에 관한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 자연스러운 대화를 할 때나 글을 읽을 때의 음성에는 퍼지, 지속시간, 에너지 등의 운율 정보가 포함되어 있다. 따라서, 문장을 합성하는 경우 운율정보를 합성음에 반영하면 보다 명확한 의미 전달과 다양한 발성변환이 가능해 진다. 본 논문에서는 시간영역에서 PSOLA 합성방식에 의한 피치 변경과 지속시간 변경을 이용하여 다양한 발성변환에 따른 다중음성 합성기를 구현하였다.
본 논문은 매 40ms 정도의 음성파형으로부터 추출된 6내지 9ms 정도의 1피치주기 파형을 합성단위로 사용하여 합성시킨 시간영역에서의합성방식을 한국어 문어 변환 시스템내에서의 음성합성기에 적용시킨 연구결과이다. 시험 결과, 4가지 유형의 한국어 음절 합성이 가능하고, 장단강약과 같은 운율요소의 제어가 용이하고, 또한 합성 알고리즘이 간단하여 실시간 처리가 가능하였으나, 문장 단위의 음성을 합성하기 위하여는 문장내에서의 다양한 피치 패턴에 대한 연구와 이의 효율적인 제어에 관한 연구가 이루어져야 할 것이다. 합성음에 대한 평가방법으로는 원음과 합성음에 대한 시간영역에서의 파형비교, 주파수 영역에서의 스펙트럼 포락선 유사성 비교 및 합성음에 대한 청취도 실험을 행하였다.
노래음 합성이란 주어진 가사와 악보를 이용하여 컴퓨터에서 노래음을 생성하는 것이다. 텍스트/음성 변환기에 널리 사용된 HMM 기반 음성합성기는 최근 노래음 합성에도 적용되고 있다. 그러나 기존의 구현방법에는 대용량의 노래음 데이터베이스 수집과 학습이 필요하여 구현에 어려움이 있다. 또한 기존의 상용 노래음 합성시스템은 피아노 롤 방식의 악보 표현방식을 사용하고 있어 일반인에게는 익숙하지 않으므로 읽기 쉬운 표준 악보형식의 사용자 인터페이스를 지원하여 노래 학습의 편의성을 향상시킬 필요가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존 낭독형 음성합성기의 HMM 모델을 이용하고 노래음에 적합한 피치값과 지속시간 제어방법을 적용하여 HMM 모델 파라미터 값을 변화시킴으로서 노래음을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 음표와 가사를 입력하기 위한 MusicXML 기반의 악보편집기를 전단으로, HMM 기반의 텍스트/음성 변환 합성기를 합성기 후단으로서 사용하여 노래음 합성시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 합성된 노래음을 평가하였으며 평가결과 활용 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 델타 시그마를 이용하여 고분해능의 주파수 튜닝 범위를 가지는 저전력 디지털 주파수 합성기를 제안한다. 의료 기기용 센서 장치는 배터리 사용 시간의 제약으로 인해 저전력, 고성능 RF (Radio Frequency) 트랜시버를 필요로 한다. 반도체 공정의 미세화로 인한 디지털 회로 설계 기법의 발전으로, 이전의 아날로그 회로 설계의 한계를 극복하고, 고성능의 집적화가 가능해 지고 있다. 따라서, 전력 소모를 줄이기 위해 디지털 회로 기반의 주파수 합성기를 설계했다. 높은 주파수 분해능을 가지기 위해 델타 시그마 변조기를 링 발진기에 적용하여, 소수부 튜닝을 구현했다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 전력 및 분해능에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 전력분배기의 설계에 필수적인 분포정수 임피던스 변환기의 합성법을 제시하고, 이에 의하여 광대역 전력분배기를 설계한다. 변환기의 전달함수는 Chebyshev 근사로 합성하며, 변환기의 소자값은 최소 삽입손실(MIL)과 리플에 대하여 계산된다. 변환기의 요구 성능은 전달함수의 MIL과 리플을 최적화함으로써 구할 수 있다. 이의 응용 예로써 $2{\sim}8GHz$에서 동작하는 4-경로 전력분배기(four-way power divider)를 설계하였다. 실험 결과, 전력분배기는 주어진 주파수 대역에서 설계치에 근접하는 성능을 나타내어, 분포정수 회로합성에 의한 변환기의 설계는 전력분배기의 설계에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
하나의 합성기에서 감정이 표현되지 않는 기본 음성과 여러 감정 음성을 함께 합성하는 경우 음색을 유지하는 것이 중요해 진다. 감정이 과도하게 표현된 녹음 음성을 사용하여 합성기를 구현하는 경우 음색이 유지되지 못해 각 합성음이 서로 다른 화자의 음성처럼 들릴 수 있다. 본 논문에서는 감정 레벨을 조절하는 HMM 기반 음성 합성기를 구현하기 위해 구축한 음성데이터의 음색 변화를 분석하였다. 음성 합성기를 구현하기 위해서는 음성을 녹음하여 데이터베이스를 구축하게 되는데, 감정 음성 합성기를 구현하기 위해서는 특히 녹음 과정이 매우 중요하다. 감정을 정의하고 레벨을 유지하는 것은 매우 어렵기 때문에 모니터링이 잘 이루어져야 한다. 음성 데이터베이스는 일반 음성과 기쁨(Happiness), 슬픔(Sadness), 화남(Anger)의 감정 음성으로 구성하였고, 각 감정은 High/Low의 2가지 레벨로 구별하여 녹음하였다. 기본음성과 감정 음성의 음색 유사도 측정을 위해 대표 모음들의 각각의 스펙트럼을 누적하여 평균 스펙트럼을 구하고, 평균 스펙트럼에서 F1(제 1포만트)을 측정하였다. 감정 음성과 일반 음성의 음색 유사도는 Low-level의 감정 데이터가 High-level의 데이터 보다 우수하였고, 제안한 방법이 이러한 감정 음성의 음색 변화를 모니터링 할 수 있는 방법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 감정 마크업을 포함하는 Speech Synthesis Markup Language(SSML) 처리기를 설계하고 개발하였다. 다양한 음색과 감정 표현이 가능한 음성합성 기술이 개발되고 있으며 다양한 음색 및 감정 음성합성의 응용 확대를 위하여 표준화된 음성 인터페이스 마크업 언어인 SSML을 감정 표현이 가능하도록 확장한 감정 SSML(Emotional SSML)을 설계하였다. 감정 SSML 처리기는 그래픽 사용자 인터페이스로 손쉽게 음색 및 감정을 원하는 텍스트 부분에 표시할 수 있는 다음색 감정 텍스트 편집기, 편집 결과를 감정 SSML 문서로 생성하는 감정 SSML 문서 생성기, 생성된 감정 SSML 문서를 파싱하는 감정 SSML 파서, 감정 SSML 파서의 결과인 다음색 감정 합성 시퀀스를 기반으로 합성기와 연동하여 음성 스트림의 합성 을 제어하는 시퀀서로 구성된다. 본 논문에서 개발한 다음색 감정합성을 위한 감정 SSML 처리기는 프로그래밍 언어 및 플랫폼 독립적인 개방형 표준인 SSML을 기반으로 하여 다양한 음성합성 엔진에 쉽게 연동할 수 있는 구조를 가지며 다양한 음색과 감정 음성합성이 필요한 다양한 응용 개발에 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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