• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.359-366
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• 2022

본 논문에서는 콘포머 기반 FastSpeech2를 이용한 한국어 메뉴 음성합성기를 제안한다. 콘포머는 본래 음성 인식 분야에서 제안된 것으로, 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합하여 광역과 지역 정보를 모두 잘 추출할 수 있도록 한 구조다. 이를 위해 순방향 신경망을 반으로 나누어 제일 처음과 마지막에 위치시켜 멀티 헤드 셀프 어텐션 모듈과 합성곱 신경망을 감싸는 마카론 구조를 구성했다. 본 연구에서는 한국어 음성인식에서 좋은 성능이 확인된 콘포머 구조를 한국어 음성합성에 도입하였다. 기존 음성합성 모델과의 비교를 위하여 트랜스포머 기반의 FastSpeech2와 콘포머 기반의 FastSpeech2를 학습하였다. 이때 데이터셋은 음소 분포를 고려한 자체 제작 데이터셋을 이용하였다. 특히 일반대화 뿐만 아니라, 음식 주문 문장 특화 코퍼스를 제작하고 이를 음성합성 훈련에 사용하였다. 이를 통해 외래어 발음에 대한 기존 음성합성 시스템의 문제점을 보완하였다. ParallelWave GAN을 이용하여 합성음을 생성하고 평가한 결과, 콘포머 기반의 FastSpeech2가 월등한 성능인 MOS 4.04을 달성했다. 본 연구를 통해 한국어 음성합성 모델에서, 동일한 구조를 트랜스포머에서 콘포머로 변경하였을 때 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국지형학회지
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• 제17권3호
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• pp.59-75
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• 2010

이 연구에서는 우산국 정벌의 동해 출항지를 검토하기 위해 조선시대 진·포구를 대상으로 자연환경 입지 평가를 실시하였다. 연구결과, 연구지역에는 조선시대 수군진과 진·포구가 총 55개소였으며, 그중 연곡포, 안인포, 삼척포, 수산포, 월송포 등에는 수군진이 위치하였다. 6세기경의 해수면 복원 결과에서는 현재의 해수면보다 당시 약 1m 정도 높았던 것으로 분석되었다. 진포구의 입지유형 분류에서는 자연환경 분석을 통해 3가지 유형으로 분류되었다. 입지유형I은 중·소하천의 만입지에 위치하고, 그 전면에 사취가 발달하여 피항 및 방어에 가장 적합한 입지조건을 가진 진·포구로 총 21개소이다. 입지유형 II는 외해에 직접 접하고 있는 진·포구들로 총 22개소이며, 입지유형 III은 만입지를 중심으로 형성된 진·포구들로 총 12개소이다. 입지유형 I을 대상으로 한 최단거리분석에서는 총 9개소, 배후지 경사분석 결과에서는 15개소, 배후지 면적분석에서는 총 13개소, 가시권 분석에서는 13개소, 해류분석에서는 총 11개소의 진·포구가 출항지 입지요인을 만족하고 있는 것으로 나타났다. 최종평가 결과, I등급 지역은 오분진과 망양진 등 총 2개 진·포구였다. 그중 오분진이 피항 및 방어에 가장 유리한 입지 특성을 가졌으며, 수심이 깊고 만입지가 넓어 대규모 선단의 정박에 유리하였다. 따라서 오분진 지역은 우산국을 정벌하기 위해 이사부가 출항했을 가능성이 가장 높은 출항지로 검토되었다.

• 무역학회지
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• 제41권1호
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• pp.91-116
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• 2016

본 연구는 정보통신기술을 기반으로 한 국가 단위의 연구에서 최근 데이터인 정보통신연합과 세계경제포럼의 기술변수를 사용하여 이러한 변수들이 인간의 문화가치관에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 본 연구의 결과는 사실 매우 흥미로운 결과를 보이고 있다고 할 수 있다. 우선 개인주의 문화차원의 경우에 정보통신기술이 B값 0.603, 유의수준 ^***p<0.001로 매우 유의미한 결과를 보이고 있다. 이것은 정보통신기술의 발전이 특히 인터넷과 매스미디어의 발전은 공적인 업무나 예약 송금업무 등을 직접 방문하지 않고도 마우스 클릭 한번으로 처리가 가능한 시대적 배경이 개인주의 수준을 높이는 결과를 만들었다고 해석할 수 있을 것이다. 권력거리의 경우에 선행연구에서 개인주의 수준과 권력거리와의 관계는 부(-)의 유의미한 결과가 있다는 것을 이미 증명하였다. 본 연구에서도 이와 같은 결과를 보여주고 있다. 또한 장기지향성의 경우에는 동양적 가치라고 할 수 있다. 처음에는 산업혁명을 통한 기술의 발전이 서구 중심적이었다면 이후 한국, 중국, 싱가포르, 대만 홍콩의 눈부신 발전은 서양적 사고에서 미처 예상하지 못했던 일대 중대한 사건이다. 이러한 국가들은 유교적 문화권에 있는 국가들이다. 또한 높은 기술수준을 보유하고 있다. 따라서 정보통신기술의 발전은 유교적 가치인 장기지향성문화에 정(+)의 유의미한 결과를 보인다고 할 수 있다.

• 지질공학
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• 제33권2호
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• pp.307-322
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• 2023

대형 댐 및 대심도 지하공간 개발에서 많이 시행되는 암반 그라우팅은 기초지반의 누수를 방지하여 안정성을 향상시키고 추가적인 재해를 방지하기 위해 사용되는 중요한 공종 중 하나이다. 대부분의 암반 그라우팅은 수리지질 및 암반공학적 지수들(RQD, Q-value, GSI, Js, Ap, Lu, SPI, and K)에 의해 영향을 받는다. 따라서, 안전하고 적절한 그라우팅 설계 및 시공을 위해서는 지질학자들의 정확한 기초 암반의 분석과 적절한 그라우팅 계획 수립이 필요하다. 해외의 경우 기초 암반의 수리지질 및 암반공학적 특성 분석과 그라우트 주입량(grout take, GT) 예측에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 주로 댐의 기초지반 분야에서 많은 연구가 수행되었다. 하지만, 국내의 경우 그라우트 주입재료 및 시공관리 기법에 대한 연구는 많이 수행되었으나 암반의 수리지질 및 암반공학적 특성을 고려한 암반 그라우팅 공법에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 리뷰에서는 암반 그라우팅 계획시 중요한 수리지질 및 암반공학적 지수들(RQD, Q-value, GSI, Js, Ap, Lu, SPI, and K)과 그라우트 주입량의 상관성 분석을 진행한 해외 연구 사례를 파악하고 국내의 암반 그라우팅 관련 연구의 발전방향을 제시하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.31-41
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• 2022

철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.99-109
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• 2023

최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.357-366
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• 2023

이 연구의 목적은 대학의 자기 서사 글쓰기 수업의 교재와 관련 논의, 수업 사례를 분석하고, 이를 통해 교육 방안을 모색하는 데 있다. 자신을 인식하고 표현하여 소통하는 학습인 자기 서사 글쓰기 교과는 입시 위주의 교육을 거쳐 대학생이 되었을 때 더욱 그 필요성이 강조된다. 연구 방법과 결과는 다음과 같다. 첫째, 자기 서사 글쓰기가 포함된 3개 대학의 교재를 비교 분석하였다. 자기 성찰이 온전히 이루어지기 위해서는 교과 과정 내에 포함된 부분적인 수업 진행으로는 한계가 있으므로 이러한 목표에 집중하여 장기간 이루어질 수 있는 교재 구성이 필요하다. 둘째, 자기 서사 글쓰기 수업에 대한 기존의 논의와 실제 사례를 통해 자기 서사 글쓰기의 교육 방안을 분석하였다. 자기 서사 글쓰기가 효과적으로 이루어지기 위해서는 면밀한 자기 성찰과 이를 글쓰기로 연결하기 위한 단계별 접근이 이루어져야 한다. 또한, 글쓰기 과정 동안 다양한 첨삭과 피드백 활동이 거시적이고 단계적으로 진행되어야 하며, 교수자와 학생뿐 아니라 학생과 학생 간의 소통과 피드백이 필요하다. 이 연구를 통해 자기 서사 글쓰기의 보완점과 교육 방향을 모색함으로써 자기 서사 글쓰기의 수업 모델을 정립하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.30-38
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• 2023

안전점검 대상 노후 건축물이 증가함에 따라 안전관리 주체인 지정기관 및 관리주체의 부담이 증가하고 있다. 이에 안전점검 대상 건축물 선정에 있어 적절한 안전전검 기준과 그에 따르는 적절한 기술은 필수적이다. 현행 노후 건축물 대상 안전점검 수행 기준은 마감재로 인해 구조 부재 균열 등의 손상 확인이 어려울 경우 낮은 점수를 부여하고 있다. 이는 구조물의 실체 안전상태와 관계없이 평가 결과가 과소평가되어 안전점검 대상 노후화 건축물을 증가시키는 원인이다. 이에 본 연구에서는 마감재 내부의 균열 탐지를 위해 비파괴·비접촉 검사인 열화상 기법을 제안하였다. 열화상 카메라를 이용한 마감재 내부 균열 관측을 위해 콘크리트 시편을 제작하였으며, 콘크리트 표면 및 균열부에 열원을 가진하여 열화상 데이터를 계측하였다. 계측 결과, 너비 0.3mm, 0.5mm, 0.7mm의 마감재 내부 균열 관측이 가능함을 확인하였으나, 표면 박리, 도배지 들뜸으로 인한 불균일한 온도 분포로 인해 균열 판단이 어렵다. 이에 열화상 데이터의 진폭 및 위상 차이를 도출하여 데이터 분석을 수행한 결과, 0.5mm, 0.7mm 균열에 대해 선명한 균열 계측이 가능하였다. 본 연구를 토대로 추후 마감재 내부 균열 손상 진단에 있어 빅 데이터 기반 딥러닝을 이용한 기술개발을 통해 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.755-770
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• 2023

최근 심각한 기후변화, 기상이상 현상 등으로 인해 자연재난의 발생빈도 및 규모가 증가하고 있다. 대형화 재난 발생 시 시간·경제적 제약으로 인해 인공위성, 드론 등 원격탐사 기반의 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 재난 발생 시 활용가능한 국내·외 위성들과 최근 우주산업 활성화에 따라 운용 중 및 개발 중인 차세대중형위성, 초소형위성의 현황과 대량의 위성영상들의 활용 기술 동향에 대해 정리하였다. 분석 기술로는 딥러닝의 근간인 인공지능 기술을 접목한 연구들이 있으며, 사용자 중심의 분석 준비 데이터(analysis ready data)를 활용할 수 있는 주요 플랫폼을 소개하였다. 또한 최근 발생된 대형재난인 홍수, 산사태, 가뭄, 산불을 중심으로 위성영상을 활용하여 피해분석을 함으로써 재난관리에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 확인하였다. 마지막으로 개발될 위성을 고려하여 재난 관리 단계별 활용방안에 대해 제시하였다. 본 연구를 통해 위성개발 및 운영현황, 최신 위성영상 분석기술 동향과 다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안에 대해 제시되었다. 재난 진행단계에서는 예방과 대비 보다는 대응과 복구에 대한 위성영상의 활용도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 향후 다종의 영상이 수급되었을 때 효과적인 재난관리를 위해 인공지능, 딥러닝 등 최신기술 융합 방안과 적용 가능성에 대한 연구를 수행할 예정이다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.284-290
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• 2024

음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.