합성의 궁극적 목표는 어휘의 제한 없이 어떠한 말이라도 자연스럽게 다양한 음색과 속도로 합성해 내는 것이다. 따라서 음성합성 시스템의 성능은 전하고자 하는 정보를 얼마나 정확한 발음으로, 자여스럽게 합성음을 만들 수 있는가에 달려있다. 우수한 성능을 갖는 음성합성 시스템을 구현하기 위해서는운율법에서 산출된 음의 억양과 장단변환을 효과적으로 적용시킬 수 있는 음향신호처리 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 운율법에 따라 합성음을 적은 계산량을 유지하면서 시간영역에서 음색은 그대로 유지하면서 억양변환하고, 알맞는 속도로 장단변환하는 알고리즘을 개발하였다. 이를 이용하여 음편인 기본음만을 가지고 원하는 음 높이와 길이의 합성음을 산출하였다. 본 논문에서는 음의 억양과 장단변환을 위한 알고리즘을 제안하였으며, 이를 아카펠라음의 합성에 응용하였으며, 이러한 알고리즘은 자동음성서비스나 예약시스템 등을 적은 데이터베이스로 다양하게 합성할 수있음을 보였다.
본 논문에서는 선형 이진 신경회로망 (Linear Binary Neural Network)을 최소화 하기 위하여, 입력패턴의 그룹화 가능성을 측정하는 조건함수를 제시한다. 또한 이 조건식으로 그룹화 우선순위를 정하고 iteration을 통해 신경회로망을 합성하는 MSP Term Grouping Algorithm을 보인다. 여려가지 예제에 대한 실제적 합성 실험을 통해 기존의 알고리즘과 제시된 알고리즘을 비교한 결과는 제시된 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 작은 크기의 선형 이진 신경회로망을 합성할 수 있는 향상된 방법임을 보여준다.
본 논문에서는 음소단위 비정형 연결합성 시, 접합점에서 포만트 불연속을 최소화할 수 있도록 이웃음소간 경계강도 예측모델과 합성단위 검색시 음소단위 최장일치 검색 알고리즘을 설계하였다. 합성단위 연결부에서 발생하는 신호왜곡을 최소화하기 위해 “_C_”환경에서 자음이 유성음화된 경우, “_V_”환경에서 모음이 무성음화된 경우, 그리고 유성음 사이의 포만트 주파수 차이에 대한 모델을 생성하여, 음소간의 조음강도가 약한 부분이 합성단위 경계로 설정되도록 하였다. 합성단위 경계가 결정되면 주어진 문장의 문맥정보만을 이용하여 코포스로부터 후보를 선택한다. 선택된 후보를 사이의 연결성을 측정하기 위하여 합성 경계를 기준으로 전, 후 음소에 대한 음성적 특성과 포만트 천이 특성을 고려하였다. 실험은 K-ToBI 레이블링된 200문장을 기반으로 하였으며, 코퍼스로부터 한 문장을 선택하여 이를 목적치 패턴으로 선정 한 후, 목적치 패턴과 후보사이의 단위비용과 후보들 간의 연결비용을 계산하여 최적의 합성단위열을 추출하는 방식으로 이루어졌다. 본 논문에서는 이러한 문맥종속 단위 기반의 합성단위 추출 알고리즘과 실험 결과에 대해 보고한다.
현재 사용 되어지고 있는 대부분의 영상 합성 알고리즘들은 영상의 크기가 클수록 계산량이 많아지는 특징이 있다. 따라서 UHD 영상을 대상으로 영상 합성을 할 때 속도가 기존의 HD 영상에 비해 크게 느리다는 점과 특수 카메라 사용 혹은 카메라 위치 고정 등의 제한이 필요하다는 점의 단점들이 있다. 이에 본 논문에서는 스마트폰에서 콘텐츠를 촬영한 영상들을 이용하여 영상 분류, Map 생성, Rendering 의 과정을 통해 현재 사용 되어지고 있는 영상 합성 알고리즘과 비교하여 보다 빠르게 영상 합성을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 촬영 시 EXIF 에 저장되는 GPS 정보를 이용하여 그룹화를 진행한 후 영상의 특징점 매칭을 통해 Map 을 생성하는 것이 본 논문에서 제안하는 알고리즘이다. 이를 위해 본 논문에서는 FAST 특징점 알고리즘과 FREAK 기술자 알고리즘을 사용하였으며 Rendering 을 통하여 해당 알고리즘을 검증 하였다.
본 논문에서는 부호 교차 위상 개념이 적용된 유전 알고리즘을 이용한 널링 안테나(nulling antenna)의 연구 결과를 제시하였다. 기존 국내 및 국외에서 제안되었던 유전 알고리즘을 이용한 널 합성 방법들은 다수의 배열 소자를 갖는 경우에 빠르고 정확한 널 합성이 용이하지 않았다. 유전 알고리즘의 특성상 이진 부호로 표현된 위상 값들의 교배 및 변이를 통해 널을 합성하게 되므로 배열 소자의 개수가 늘어날수록 빠르고 정확한 널 합성이 힘들게 된다. 따라서 본 논문에서는 100개 이상의 배열 소자를 갖는 널링 안테나에서 널 합성에 사용되는 위상 값들이 전체 배열 소자들의 중심을 기점으로 대칭되는 값을 갖도록 하고, 인접 소자 간에 인가되는 위상값의 부호를 반대가 되도록 하는 개념이 적용된 유전 알고리즘을 제안하였으며, 기존 연구되었던 논문들에 비해 절반의 위상 값만을 구해 널을 합성하므로 수렴 속도를 크게 개선하였고, 또한 -70 dB 이상의 깊은 널을 정확한 위치에 합성해 내었다.
본 논문에서는 유리재단 문제에 평균장 어닐링과 시뮬레이션된 어닐링 형태의 유전자 알고리즘을 결합한 합성 알고리즘을 분산 처리하여 적용한다. 유리재단 문제는 2차원 2진 패킹 문제로 주어진 원판에 요구되는 사각형 모양의 패턴들을 버려지는 부분이 최소가 되게 배치하는 조합 최적화 문제이다. 제안된 합성 알고리즘은 유전자 알고리즘의 다양한 연산자에 시뮬레이션된 어닐링의 온도개념을 추가하여 평균장 알고리즘에 의한 빠른 평형상태 도달을 유지하게 하였다. MPI를 이용한 분산 합성 알고리즘을 유리재단 문제에 적용하여 실험한 결과 기존의 평균장 어닐링 또는 유전자 알고리즘을 단독으로 사용하였을 때보다 최적의 배치 상태를 나타내었으며 최적해 접근 특성을 유지하면서 문제의 크기에 대하여 선형적인 수행시간 단축을 보여 주었다.
Stripmap-mode 합성개구레이더의 고전적인 영상 복원기술은 Range-Doppler 알고리즘이다. 하지만 고해상도 Spotlight-mode 합성개구레이더 시스템에서는 Range-Doppler 알고리즘을 적용했을 때 성능이 상당히 나빠지므로 Spotlight-mode에 맞는 별도의 Inversion 알고리즘이 연구되어왔다. 본 논문에서는 Spotlight-mode 합성개구레이더에서 Raw-data를 처리하기 위한 알고리즘 연구를 통해 기존의 평면파 근사 방법을 이용하고 있는 Polar format 알고리즘과 근사 방법을 사용하지 않는 Wavefront Reconstruction 기법에 대한 성능분석을 시도하였다. 이 때 Source 신호의 Carrier 주파수, 합성 개구면 Size, 그리고 표적물의 위치에 따라 두 Inversion기법의 결과 영상을 비교함으로써 Wavefront Reconstruction 기법의 우수성을 입증하였다. Spotlight-mode 합성 개구 레이더 시스템을 시뮬레이션하여 Raw-data를 생성시키고 각 알고리즘에 적용하여 역변환을 통해 영상화된 표적물의 형태로 성능을 비교 분석하였다.
본 연구의 목적은 H형강 단면과 콘크리트의 합성단면으로 구성된 보와 기둥의 합성 뼈대구조물에 대해 신뢰성지수를 고려한 최적 단면을 설계할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 있다. 합성 뼈대구조물의 최적화 문제는 단면 치수를 설계변수로 취하고 목적함수와 제약조건을 형성한다. 목적함수는 구조물의 총 경비로 형성하고, 제약조건식은 단면응력과 허용응력의 신뢰성지수를 고려하여 유도한다. 합성 뼈대구조물의 단문을 최적화하는 알고리즘은 수정 Newton-Raphson 탐사법을 사용하는 SUMT기법을 사용한다. 본 연구에서 개발된 최적화 알고리즘은 1층 1경간 합성 뼈대구조물과 5층 1경간 합성 뼈대구조물의 수치예에 신뢰성지수(${\beta}=3.0$, ${\beta}=0.0$)를 고려한 합성 뼈대구조물 설계의 실용화를 위하여 적용된다. 제안된 알고리즘의 최적화 가능성과 적용성 그리고 수렴성 등을 살펴보기 위하여 수치결과들을 비교 분석한다.
본 논문에서는 JPEG 알고리즘을 이용하여 화상데이터를 부호화할때 디지털 서명문과 같은 기밀 데이터를 몰래 집어넣어 합성하는 방식에 대하여 고찰한다 그 기본원리는 DCT 계수를 양자화 할 때 필연적으로 생기는 오차를 이용하는 것으로 0이 아닌 양자화 계수를 합성하고자 하는 기밀데이터에 따라 근처의 정수로 조절하는 것이다. 이 방식을 SIDBA 표준화상에 적용하여 화상의 열화는 무시할 정도로 작으면서 원하는 크기의 기밀 데이터를 합성할 수 있음을 보인다. 또한, 화질의 열화를 최소화시키면서 일정량의 기밀 데이터를 합성시키기 위하여 블록당 1화소를 적절히 선택하여 제3자의 공격에 대한 안전성을 향상시키는 방법을 제시하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한다.
웹 서비스 합성은 기존 단일 서비스들을 합성해서 제공하는 방식으로, 사용자의 다양한 요구를 만족시키기 위해서 새로운 웹 서비스를 만들기보다는 재사용과 효율성 측면에서 고려되고 있다. 그러나 유사 기능을 제공하지만 다른 서비스 품질을 제공하는 서비스의 수가 증가함에 따라, 서비스 합성 문제는 사용자의 전역 제약 조건과 합성서비스의 QoS를 만족시키기 위해서 어떤 구성 서비스들을 선택해야 하는지에 대한 선택 문제가 되었다. 합성 서비스의 수행은 구성 서비스의 수행에 의해 결정되므로, 합성 서비스에 포함될 구성 서비스 선택을 위해서는 가격, 지속성, 응답시간과 같은 QoS에 대한 고려는 필수적이다. 본 논문에서는 합성 서비스 선택 시 QoS를 고려한 기법으로 합성 유전자 알고리즘을 적용하였다. 유전자 알고리즘에 지역 탐색 방법을 결합하여 빠른 시간 안에 합성 서비스의 전반적인 QoS뿐만 아니라 구성 서비스의 품질을 향상 시킬 수 있는 서비스 선택 기법을 제시한다. 본 연구는 실제 웹상에 존재하는 실제 데이터를 이용하여 서비스 증가에 따른 시간 측정 및 최적화 정도를 비교 분석을 통해 선택 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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