In this paper, for natural facial synthesis, lip-synch algorithm based on key-frame method using RBF(radial bases function) is presented. For lips synthesizing, we make viseme range parameters from phoneme and its duration information that come out from the text-to-speech(TTS) system. And we extract viseme information from Av DB that coincides in each phoneme. We apply dominance function to reflect coarticulation phenomenon, and apply bilinear interpolation to reduce calculation time. At the next time lip-synch is performed by playing the synthesized images obtained by interpolation between each phonemes and the speech sound of TTS.
본 논문에서는 관계형 데이타베이스 시스템을 위한 새로운 지능적인 질의 처리 시스템을 제안하였다. 애매한 질의와 관련된 기존의 연구결과를 분석하여 그 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 질의 처리 시스템이 개발되었는데, 지능적 질의 처리기를 비롯한 각 모듈의 역할을 정의하였으며, 구문분석기, 질의변환 모듈, 추진 엔진, 의미 데이타베이스 모듈, 결과합성기 등의 알고리즘을 제시하였다. 또한 제안된 질의처리 시스템의 기반한 실제 작동의 과정을 한 예를 들어 검증한 결과 타당성 있는 결과가 입증되었으며, 사용자의 일반적인 질의뿐만 아니라 애미한 질의에도 지능적으로 대처하여 순서화된 겨로가를 보여주고 있다.
Nowadays an HMM-based text-to-speech system (HTS) has been very widely studied because it needs less memory and low computation complexity and is suitable for embedded systems in comparison with a corpus-based unit concatenation text-to-speech one. It also has the advantage that voice characteristics and the speaking rate of the synthetic speech can be converted easily by modifying HMM parameters appropriately. We implemented an HMM-based Korean text-to-speech system using a small size Korean speech DB and proposes a method to increase the naturalness of the synthetic speech by controlling duration model parameters in the HMM-based Korean text-to speech system. We performed a paired comparison test to verify that theses techniques are effective. The test result with the preference scores of 73.8% has shown the improvement of the naturalness of the synthetic speech through controlling the duration model parameters.
본 논문은 음운 및 음향학적인 정보를 최대한 이용하고 분할에러를 줄이기 위해서 조절 메카니즘의 하나로 DAC(Divide And Conquer)개념을 사용하여 음성을 speechlet으로 나누고(signal localization) 나누어진 음성구간에 대해서 레이블링을 시도(case study)하는 DAC기반 분할알고리즘을 제안한다. HMM과 같은 통계학적인 방법을 이용하지 않고 음운학적, 음향학적 지식만을 이용하는 신뢰할 수 있는 분할 알고리즘이며 대용량 음성DB에 대한 레이블링 작업을 단시간에 수행할 수 있고 일관성이 있으며 효과적인 음성엔진 구현 및 음성합성, 화자인증에도 이용 가치가 높다.
슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법이다. 삼풍백화점 붕괴사고와 Guam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별에 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 H/W 시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 응용 프로그램을 개발하였다 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하였다. 또한, 이들 영상처리기법은 법의학 체제에 입각한 슈퍼임포즈 영상합성이 개인식별 감정시 필요한 최적의 영상 비교가 가능하도록 DB 시스템 구축과 분석시스템을 개발하였다. 그리고, 실제 감정시 본 영상시스템으로 감정해 본 결과로 보다 정확하고 실시간으로 감정이 가능하다. 본 슈퍼 임포즈 영상시스템은 슈퍼 임포즈 영상자료의 처리와 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 실 영상의 복원연구가 가능하리라 사료된다.
센서 데이터를 활용한 행동 감지 연구는 인간 행동 인식을 선행연구로 진행되었으며, 인식의 정확도를 높이기 위해 전처리, 보간, 증강 등을 통한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 센서 데이터 증강을 통하여 반려동물의 행동 감지를 제안한다. ODROID 단일 보드 컴퓨터와 6축 센서(가속도, 자이로) 데이터를 탑재한 소형 디바이스를 사용하여 블루투스 통신을 통해 웹 서버 DB에 저장한다. 저장된 데이터는 이상치, 결측치 처리 후 정규화를 통해 시퀀스를 구성하는 전처리 과정을 거친다. 이후 GAN을 기반으로 한 시계열 데이터 증강을 진행한다. 이때, 데이터 증강은 입력된 텍스트에 따라 센서 데이터로 변환하여 데이터를 증강한다. 학습된 딥러닝 모델을 바탕으로 행동을 감지 후 평가 지표에 따라 모델 성능을 검증한다.
현행, 도로교설계기준에서는 교량바닥판에 대해 지간이 짧은 다거더 플레이트 거더교 위주의 규정을 두고 있으며, 강합성 소수 거더교에 적용되는 장지간 바닥판에 대한 설계규정은 명확하게 없는 실정이다. 이는 소수 거더교의 장지간 바닥판에 적용하기에는 한계가 있으므로 합리적인 설계를 위해서는 관련 규정을 보완할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 내측부 교량바닥판의 지간 6.0~12.0m 범위를 대상으로 도로교설계기준의 KL-510 하중을 적용하여 교축방향(종방향)과 교축직각방향(횡방향)에 대한 설계휨모멘트를 제안하였다. 설계휨모멘트는 바닥판의 직교 이방성, 거더의 강성, 그리고 다차로재하계수의 영향이 반영되었으며, 이를 기존의 DB-24 하중에 대한 설계휨모멘트와 비교하였다.
알킬그룹과 에스터, 싸이오에스터, 아미드 등의 결합을 가지는 다양한 싸이아다이아졸과 다이싸이오카바메이트 유도체를 분자설계하고 합성하였다. 이들의 내마모제로써 사용 가능성 연구를 위하여 DB-51, 대두유, 100 N에 대한 용해도와 내마모 특성을 분자 구조 및 극성 비교에 따라 고찰하였다. 윤활기유에 대한 용해도는 다이싸이오카바메이트 유도체가 싸이아다이아졸 유도체 보다 좋았다. 싸이아다이아졸 유도체가 다이싸이오카바메이트 유도체 보다는 내마모 특성이 더 우수하였으며, 특히 알킬 그룹이 올레일 그룹일 때 가장 뛰어난 성능을 보여주었다.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.
본 연구의 목적은 사회복지관련 메타분석 연구를 대상으로 Assessment of Multiple Systematic Reviews (AMSTAR) 도구를 이용하여 질 평가를 하기 위한 서술적 조사연구이다. '메타분석', '사회복지', '사회사업'을 키워드로하여 2000년부터 2015년에 KISS, DBpia, RISS4U 데이터베이스를 이용하여 출판된 연구 중 42개의 메타분석 연구에 대해 질 평가를 실시하였다. 수집된 자료는 기술통계, 독립집단 t-test, 일원분산분석으로 분석되었다. 평균 AMSTAR 질 평가점수는 $4.76{\pm}1.66$점이었고, 낮은 수준이 19개(45.2%), 중간 수준이 22개(52.4%), 높은 수준이 1개(2.4%)이었다. 질 평가점수는 연구의 특성인 출판년도, 대상자, 분석논문의수, DB의 수, 저널유형, 재정지원 유무, 연구의 질 평가유무, 분석대상논문을 추출흐름도 유무, 주제에 따라 차이가 분석되었다. 질 평가점수는 출판년도, DB의 수, 연구의 질 평가유무, 분석대상논문을 추출흐름도 유무에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있었고, 4개 요인이 메타분석 연구의 질에 영향을 미치는 요인으로 51.9%의 설명력이 있었다. 본 연구는 메타분석 연구의 질을 향상시키기 위해 필요한 가이드라인을 제시하는데 기여하고 있다. 본 연구는 사회복지 분야 메타분석 연구의 질 향상과 분석 결과의 신뢰성 확보를 위하여 첫째, 메타분석 보고를 위한 공통적이고 구체적인 가이드라인을 마련하고 공유하는 것, 둘째, 근거기반의 실천적 개입을 위해서는 질 평가를 통해 근거강도가 높은 논문의 결과를 메타분석으로 합성하는 것, 셋째, 분석대상 논문의 연구특성을 제시하는 것, 마지막으로 문헌선택과 자료추출 과정에서 두 명이상의 연구자에 의한 독립적 실시와 최종 문헌추출을 위한 합의과정과 이해상충여부가 보고되어야 함을 제안하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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