• 한국게임학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.111-118
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• 2013

미군은 이기종간 워게임 환경통합과 최단시간 모의환경 생성을 위해 SE-CORE와 공통가상 환경을 개발하고 발전시키고 있다. 한국도 실정에 맞는 SEDRIS 연구 등을 진행하고 있지만 여전히 풀어야 할 문제가 많다. 이 연구는 합성자연환경에서 수작업으로 행해지는 객체 배치 과정을 이미지 채널 정보를 통해 반자동화 하는 방법을 제안하고 있으며, 이는 합성환경 생성을 빠르게 하고 이기종간 자료공유를 수월하게 할 수 있게 한다. 향후 추가적인 연구가 진행되면 다양한 정보수집 장치로부터 입력된 자료들을 합성전장환경에 적용할 수 있는 자동화 기술 개발도 가능할 것으로 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.121-124
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• 2001

음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.99-102
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• 1994

당 연구실에서 개발했던 초기의 오디오텍스 시스템은 LSP 파라미터를 이용한 무제한 한국어 음성합성 장치로서 합성데이타베이스는 640개의 반음절로 구성되어 있었다. 그러나 이 시스템은 일반 사용자들에게 음성합성 서비스를 제공하기에는 damwlf이 너무 미흡하였으므로 음원모델의 수정, 에너지 contour의 조절등을 사용하여 어느 정도 음질개선을 꾀하였으나 만족할 만한 수준에는 도달하지 못했다. 그래서 합성단위를 다이폰단위로 수정한 새로운 오디오텍스 시스템을 ngus하였다. 다이폰단위의 오디오텍스시스템은 한국어의여러가지 음운환경을 고려하여 1228개의 합성단위로 구성되어 있으며 LSP 파라미터를 이용한 합성방식을 채택하고 있다. 또한 음원생성시 수정된 LF 모델에 자음의 명료도 및 자연성을 높이기 위해 TMS320C30 DSP chip, MC68020 CPU, 고속 메모리소자, 및 VRTOS를 사용하여 시스템을 구현하였으며, 청취실험결과 기존의 합성방법보다 자연성 및 명료도에서 개선된 음질을 얻을 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.96-102
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• 2007

본 논문에서는 자연스러운 증강현실 환경을 위하여 패치 기반의 텍스쳐 합성을 통한 마커 은닉 방법을 제안한다. 증강현실에서 카메라의 자세를 구하기 위한 보편적인 방법은 음영 대비가 뚜렷한 정사각형의 마커를 사용하는 것이다. 이러한 인위적인 마커의 사용은 물체의 인식과 추적을 용이하게 하지만 증강된 장면의 실감성을 감소시켜 사용성 저하를 유발하기도 한다. 제안된 마커 은닉 방법은 실시간성을 보장하면서, 배경 텍스쳐의 전역적인 특성을 유지하고, 주변 환경의 변화에 유연하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.95-98
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• 1998

본 논문에서는 코퍼스 기반 음성합성시 각 음성 세그머트의 에너지 정규화가 합성된 음성의 음질에 미치는 영향에 대하여 연구한다. 음성합성에 사용되는 음성 세그먼트를 실제 자연 음성 데이터로부터 추출된 것으로 다양한 발음세기를 가진다. 따라서 이들을 조합하여 만든 합성음성의 음질은 일반적으로 음량이 고르지 못하고 듣기에 부자연스럽다. 이러한 문제를 해결하기 위해 음성합성시 음성 세그먼트의 에너지를 정규화하는 방법을 제안하고 정규화방법으로 최대진폭 정규화방식을 사용하였다. 녹음환경이 비교적 일정한 코퍼스와 그렇지 않은 환경에서 녹음된 코퍼스를 사용하여 정규화 없이 합성한 음성의 음질과 정규화를 거쳐서 합성한 음성의 음질을 비교한다. 실험결과 음성 세그먼트의 에너지를 정규화한 경우 합성음성의 음질이 개선되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.254-260
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• 2007

음성은 컴퓨터로 대변되는 기계와 사람 그리고 기계를 매개로 한 사람과 사람의 상호작용에서 가장 쉽고 직관적인 인터페이스로 널리 활용되고 있다. 인간에게 음성정보를 제공하는 음성합성 분야에서는 합성결과의 자연스러움과 인식성이 시스템의 주요 평가요소로 활용되고 있는데 이러한 자연스러움과 인식성은 합성결과의 정확성뿐만 아니라 발화환경이나 발화자의 발화특징 혹은 감정상태 등에 의해 많은 영향을 받게 된다. 담화표지는 문장의 명제 내용에는 직접 관여하지 않으면서 화자의 발화 의도나 심리적 태도를 전달하는 구성 요소를 말하는데 본 논문에서는 담화표지가 포함된 대화 음성 데이터를 수집하여 담화표지의 음성언어적인 특징을 분석하고 분석된 결과를 음성합성 시스템에 활용하는 표현방식에 대해 논의한다.

• 기계와재료
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• 제23권4호
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• pp.6-15
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• 2011

자연은 인간이 만들어낸 기술적 해결책들보다 현저히 적은 양의 에너지를 소비하며, 적은 물질로 다양한 구조를 창출해 내는 고효율 최적화 시스템이며, 스스로 정화작용과 선순환을 유지하는 환경 친화적 시스템이다. 이러한 자연에서 영감을 얻어 활용하고 응용하는 기술은 최근 나노-바이오기술의 급속한 발전과 더불어 새롭게 각광받는 융합기술 분야로 부각되고 있다. 나노스케일의 생체물질을 관찰하고 특성을 평가할 수 있는 고성능의 장비가 개발되고, 생체 물질을 분자 단위로 조합하고 합성하는 등의 첨단기술이 발전됨에 따라 자연모사기술도 새로운 전기를 마련하고 있다. 자연 생명체/생태계가 지닌 혁신적인 해결 가능성(Innovation Potentials)을 구현하기 위해서는 자연모사기술 분야에 좀 더 체계적이고 지속적인 관심과 지원을 기울여야 할 것이며, 이를 바탕으로 인류가 당면한 에너지 자원 기후변화 환경 문제 등의 글로벌 이슈를 극복하고 선순환의 개념의 자연모사 에코 기술과 지속가능한 혁신 기술 달성이 가능할 것으로 기대된다.

• 자연과 농업
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• 통권265호
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• pp.22-25
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• 2011

대부분의 오염이나 환경문제, 문명 과학발달로 생겨 편익(benefit)과 비용(cost)의 균형 취하는 일 매우 중요.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.235-238
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• 2022

본 논문은 인식이 어려운 조명 환경에도 강인한 seven-segment 문자 인식을 위해서, 영상 내에 다양한 조명 연출이 가능하도록 합성 데이터 셋을 생성하고 학습할 수 있는 OCR 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 deblurring 과 같이 영상 이미지의 해상도를 높여 문자 인식의 정확도를 향상시키는 것에 초점을 두었으나, 여러 조명 환경에 대비할 수 있는 OCR 관련 연구들은 부족하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문자가 포함된 자연스러운 배경 영상에, seven-segment 문자를 합성시킨 후 relighting 을 적용함으로써 실제 환경과 유사한 장면을 연출해 새로운 합성 데이터 셋을 생성한다. 그리고 생성된 데이터 셋을 딥러닝 기반 학습시켜 다양한 조명에도 강인한 문자 인식기를 만들고자 한다. 합성 데이터 셋의 사용여부와 일반적인 데이터 augmentation 기법의 사용 여부를 비교하여, 본 논문에서 제안한 방법의 효과를 확인할 수 있었다. 이를 통해서 seven-segment 문자 인식 뿐만 아니라, 다양한 문자에 대해서도 적용될 수 있는 초석이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.2-2
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• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.