천연염색은 자연의 식물, 광물, 동물 등에서 염료를 추출하여 직물에 착색하는 것을 의미한다. 합성염료가 발명되기 이전까지 천연염료를 이용하여 의류 및 생활용품 등의 직물에 염색을 하고 인체에 장식을 하였다. 천연염색 중 대부분은 식물성 염료로서 식물의 껍질, 줄기, 열매, 뿌리 등으로부터 색소를 얻을 수 있다. 이러한 천연염색은 그 색상이 차분하고 은은하며, 생리적 측면에서 항균성, 소취성이 있으며, 염색공정이 환경친화적인 저공해 염색으로 알려져 있다. (중략)
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.99-104
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1998
한국어의 자연스러운 음성합성을 위해 280문장에 대하여 남성화자 1명이 발성한 문음성 데이터를 음운 세그먼트, 음운 라벨링, 음운별 품사 태깅하여 음성 코퍼스를 구축하였다. 이 문 음성 코퍼스를 사용하여 음운환경, 품사 뿐만 아니라 구문 구조에 이하여 음운으 lwlthrtlrks이 어떻게 변화하는가에 대하여 xhdrPwjrdfmh 분석하였다. 음운 지속시간을 보다 정교하게 예측하기 위하여, 각 음운의 고유 지속시간의 영향이 배제된 정규화 음운지속시간을 회귀트리를 이용하여 모델화하였다. 평가결과, 기존의 회귀트리를 이용한 음운지속시간 모델에 의한 예측오차는 87%정도가 20ms 이내 이었지만, 정규화 음운 지속시간 모델에 의한 예측 오차는 89% 정도가 20ms 이내로 더욱 정교하게 예측되었다.
대기 영역을 통과한 UV는 인간과 자연 환경 및 재료 등의 합성 물질에 대해 심각한 피해를 유발할 수 있다. 폭발과 산처리된 나노 다이아몬드 표면의 곁가지 결합인 $Sp^2$ 결합체 내의 알킬기에 의한 광흡수 및 산란으로 UV을 차단할 수 있다. 본 연구에서는 폭발 및 산처리 다이아몬드와 나노급 흑연의 농도, 조성에 따른 수용성 현탁액에 의한 차외선 차단 효과를 조사하였다.
대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 그러나 자연성, 개인성, 어조, 감정구현 등에서 활용성을 높이기 위해서는 음성DB의 크기가 비례적으로 증가하게 되므로 음운환경과 음향적 특성이 유사한 다수의 음편들을 제거하여 음성DB의 크기를 감축하기 위한 연구가 필수적이다 본 논문에서는DB감축을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 이용하여 한국어 TTS용 합성단위음편 데이터베이스 구축 방법을 제안한다. 그리고 클러스터링방법에 대한 성능 평가를 위해서 언어 처리기, 운율 처리기, 음편 선택기, 합성음 생성기, 합성단위 음편데이터베이스, 음성신호 출력기로 구성되는 한국어 TTS 기본 시스템을 이용하여 합성음을 생성하였고 트리 클러스터링 방법 CM1, CM2와 전체 DB (Full DB)와 감축된 DB(Reduced DB)의 4가지 조합별로 제작된 음편 데이터베이스를 이용하여 각 조합에 대한 MOS 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 청취실험 결과 높은 MOS를 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.
RGB 영상의 색 재현성과 조건등색 등의 한계를 개선하기 위해 다중스펙트럼 영상을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 다중스펙트럼 영상을 측정하기 위해서 흑백카메라와 3 개 이상의 컬러 필터들을 이용한다. 본 연구에서는 LCTF 를 사용하여 400nm 에서 720nm 까지 10nm 단위로 33 개의 필터를 사용한다. 이러한 다중스펙트럼 영상 측정 시스템의 특성화를 수행하기 위해 컬러체커뿐만 아니라 광원정보까지 이용하며, 사물의 스펙트럼 반사율도 추정한다. 따라서 분광방사계 보다 빠르게 영상 기반으로 스펙트럼 반사율을 측정할 수 있다. 다양한 광원 조건에서 특성화를 수행하며, 매번 레퍼런스 차트를 측정할 필요 없이 간단히 광원만 측정해도 되는 것을 보인다. 또한 전경영상에서 원하는 영역을 광원환경이 다른 배경 영상에 합성할 때, 자연스러운 사물의 색 변환이 가능하여 보다 실제에 가까운 합성 영상을 생성한다.
본 논문에서는 멀티뷰 환경에서 촬영된 영상을 이용하여 카메라와 가까이 위치한 전경 물체를 중심으로 뷰가 확장된 영상을 생성하는 파노라마 알고리듬을 제안하였다. 먼저 전경 물체는 사용자가 선택한 중심 물체를 기준으로 하여 평행 이동 관계로 전경 파노라마를 생성 한다. 배경은 특징점 기반의 파노라마 기법을 이용하여 초기 결과를 얻고, 멀티뷰 영상의 시차에 기인한 가려진(occluded) 영역을 제한 영역으로 설정한 후 최적화 과정을 이용하여 시각적으로 자연스러운 배경 파노라마를 얻는다. 마지막으로 배경 파노라마와 전경 파노라마와 크기를 동일하게 하고 배경 파노라마와 전경 파노라마를 합성하여 결과 파노라마를 구성한다. 모의 실험결과 제안 알고리듬은 원본 영상의 전경 물체들을 모두 포함하면서도 배경 부분은 시각적으로 자연스러운 파노라마 결과를 도출함을 확인하였다.
본 논문은 방송의 가상스튜디오 제작 환경에서 많이 사용되는 회전 또는 스크롤 메뉴를 진행자가 직접 휠(회전보드)을 움직여, 진행자와 그래픽과의 자연스러운 상호작용이 가능한 인터랙티브 가상현실 방송 제작 어플리케이션을 제안한다. 이를 위해, 우리는 물리적인 휠의 움직임을 인지할 수 있도록 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)를 사용하였으며, IMU 센서가 부착된 휠을 크로마키로 처리하기 위해 푸른색의 페인팅된 물리적인 휠을 사용하였다. 본 어플리케이션을 통해서 가상스튜디오의 연기자는 물리적인 휠의 움직임을 느끼면서 휠을 회전시킴으로써 별도의 연습이나 훈련 없이도 직관적으로 회전하는 여러 타입의 가상 그래픽 메뉴를 제어할 수 있다. 우리는 상하 스크롤, 원형 회전, 스크롤 연동형 메뉴 어플리케이션들을 개발하였으며, 이것을 방송에 적용하여, 연기자와 휠에 연동한 그래픽과의 인터랙션이 자연스럽게 합성됨을 확인하였다.
5-Hydroxymethylfurfural (HMF) 및 그 유도체들인 2,5-furandicarboxylic acid (FDCA)와 2,5-diformylfuran (DFF)는 넓은 응용 범위와 중요한 화학 물질 생산을 위한 좋은 대체 자원으로 인해 "잠자는 거인"으로 인식되고 있다. 본 미니-리뷰 논문은 과거부터 최근까지 이러한 바이오매스 유래 케미컬 플랫폼들에 대한 합성, 전환과 적용에 관해 간략히 소개한다. 많은 과학적 노력들이 자연 환경과 새로운 미래 세대를 보호하기 위해서 재생 가능한 재료들의 최대한 활용을 위한 자연친화적-적용가능한 방법들을 찾기 위한 노력이 지속적으로 행해지고 있다. 최선의 해결책 중 하나는 자연바이오매스로부터 플랫폼 케미컬을 개발하고 활용하는 것이다.
본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 구조를 이용하여 잡음 환경에서 음향신호를 분류할 때, 인식률을 높이는 결합 특징을 제안한다. 반면, Wiener filter를 이용한 강인한 log Mel-filter bank와 PNCCs(Power Normalized Cepstral Coefficients)는 CNN 구조의 입력으로 사용되는 2차원 특징을 형성하기 위해 추출됐다. 자연환경에서 43종의 조류 울음소리를 포함한 ebird 데이터베이스는 분류 실험을 위해 사용됐다. 잡음 환경에서 결합 특징의 성능을 평가하기 위해 ebird 데이터베이스를 3종류의 잡음을 이용하여 4개의 다른 SNR (Signal to Noise Ratio)(20 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB)로 합성했다. 결합 특징은 Wiener filter를 적용한 log-Mel filter bank, 적용하지 않은 log-Mel filter bank, 그리고 PNCC와 성능을 비교했다. 결합 특징은 잡음이 없는 환경에서 1.34 % 인식률 향상으로 다른 특징에 비해 높은 성능을 보였다. 추가적으로, 4단계 SNR의 잡음 환경에서 인식률은 shop 잡음 환경과 schoolyard 잡음 환경에서 각각 1.06 %, 0.65 % 향상했다.
하천은 용수공급, 관개, 친수활동, 산업활동 등 인간의 활동에 중요한 역할을 한다. 이에 따라 수질관리는 필수적이며 유기물, 중금속, 화학물질 등의 용존물질들은 수질문제에 직접적으로 영향을 미친다. 따라서 하천에서의 용존물질의 혼합 거동을 파악하기 위한 연구가 지난 수십년간 이루어지고 있다. 하천 흐름에 따른 오염물질의 이동 및 확산 거동을 예측하기 위하여 1차원 추적모형이 활용되는데, 그 중 하천저장대 모형(Transient Storage Model, TSM)은 자연하천의 복잡하고 불규칙한 수리·지형적인 특성을 단순하게 반영할 수 있다는 장점때문에 가장 많이 사용된다. 하지만 TSM은 매개변수에 대한 의존성과 불확도가 크며, TSM의 저장대에서의 농도분포에 대한 지수함수형태의 모델링이 하상간극수역(Hyporheic zone)에서의 저장대 특성을 반영하기에 구조적으로 부정확하다는 단점이 제기되고 있다. 최근 이러한 TSM의 단점을 보완하고 하천에서의 저장대 메커니즘을 보다 정확하게 구현하고자 체류시간분포(residence time distribution)를 이용한 확률론적 저장대 모델링 프레임워크가 등장하고 있다. 본 연구에서는 본류대와 저장대에서의 오염물질의 체류시간분포를 분리하여 해석하고 이를 전달함수(transfer function)를 이용한 합성곱으로 결합한 형태의 프레임워크를 적용하여 모델링하였다. 상기의 모형을 검증하기 위하여 2019년 감천의 4.85km 구간에서 추적자 실험을 실시하였다. 실험 당시 유량은 12.9 m3/s로 풍수기에 해당되며 평균 유속은 약 0.6 m/s로 측정되었다. 모형의 매개변수는 추적자 실험으로부터 최적화 기법을 통해 역모델링기법으로 결정하였다. 제안된 모형에 의한 모의 결과를 추적자 실험에서의 농도측정자료와 비교한 결과, 평균 0.988의 결정계수를 보여 매우 높은 정확도를 보이고 있음을 알 수 있었다. 저장대특성을 나타내는 농도곡선의 꼬리부에 대하여 같은 조건에서 1차원 이송-분산(ADE) 모형, TSM의 모의결과와도 비교한 결과 본 모형은 추적자 실험 농도측정 결과와 평균 0.195의 오차율을 보이며, 이는 ADE 모형과 TSM의 오차율인 14.03과 1.866에 비해 매우 정확한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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