• 말소리와 음성과학
• /
• 제16권1호
• /
• pp.67-76
• /
• 2024

최근 음성합성(text-to-speech, TTS) 기술의 발전은 합성음의 음질을 크게 향상하였으며, 사람의 음성에 가까운 합성음을 생성할 수 있는 수준에 이르렀다. 특히, 다양한 음성 특성과 개인화된 음성을 제공하는 TTS 모델은 AI(artificial intelligence) 튜터, 광고, 비디오 더빙과 같은 분야에서 널리 활용되고 있다. 따라서 본 논문은 훈련 중 보지 않은 화자의 발화를 사용하여 음성을 합성함으로써 음향적 다양성을 보장하고 개인화된 음성을 제공하는 원샷 다화자 음성합성 시스템을 제안했다. 이 제안 모델은 FastSpeech2 음향 모델과 HiFi-GAN 보코더로 구성된 TTS 모델에 RawNet3 기반 화자 인코더를 결합한 구조이다. 화자 인코더는 목표 음성에서 화자의 음색이 담긴 임베딩을 추출하는 역할을 한다. 본 논문에서는 영어 원샷 다화자 음성합성 모델뿐만 아니라 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델도 구현하였다. 제안한 모델로 합성한 음성의 자연성과 화자 유사도를 평가하기 위해 객관적인 평가 지표와 주관적인 평가 지표를 사용하였다. 주관적 평가에서, 제안한 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 NMOS(naturalness mean opinion score)는 3.36점이고 SMOS(similarity MOS)는 3.16점이었다. 객관적 평가에서, 제안한 영어 원샷 다화자 음성합성 모델과 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 P-MOS(prediction MOS)는 각각 2.54점과 3.74점이었다. 이러한 결과는 제안 모델이 화자 유사도와 자연성 두 측면 모두에서 비교 모델들보다 성능이 향상되었음을 의미한다.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제13권3호
• /
• pp.71-78
• /
• 2021

인공신경망에 기반한 대부분의 음성 합성 모델은 고음질의 자연스러운 발화를 생성하기 위해 보코더 모델을 사용한다. 보코더 모델은 멜 스펙트로그램 예측 모델과 결합하여 멜 스펙트로그램을 음성으로 변환한다. 그러나 보코더 모델을 사용할 경우에는 많은 양의 컴퓨터 메모리와 훈련 시간이 필요하며, GPU가 제공되지 않는 실제 서비스 환경에서 음성 합성이 오래 걸린다는 단점이 있다. 기존의 선형 스펙트로그램 예측 모델에서는 보코더 모델을 사용하지 않으므로 이 문제가 발생하지 않지만, 대신에 고품질의 음성을 생성하지 못한다. 본 논문은 뉴럴넷 기반 보코더를 사용하지 않으면서도 양질의 음성을 생성하는 Tacotron 2 & Transformer 기반의 선형 스펙트로그램 예측 모델을 제시한다. 본 모델의 성능과 속도 측정 실험을 진행한 결과, 보코더 기반 모델에 비해 성능과 속도 면에서 조금 더 우세한 점을 보였으며, 따라서 고품질의 음성을 빠른 속도로 생성하는 음성 합성 모델 연구의 발판 역할을 할 것으로 기대한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제30권4호
• /
• pp.1-20
• /
• 2021

Purpose Nowadays, Autonomous Sensory Meridian Response (ASMR) is rapidly growing in popularity and increasingly appearing in marketing. Not even in TV commercial advertisement, ASMR also fast growing in one-person media communication, many brands and social media influencers used ASMR for their marketing contents. The purpose of this study is to measure consumers' perceptions about the products in ASMR marketing content and compare the differences in communication effect of ASMR content creator between product review and how-to in the same Macro tier influencer - the YouTuber that has 10,000-100,000 subscribers. Design/methodology/approach The research methods selected ASMRtist that do product review content and how-to content, Text comments data was collected from 200 videos of tech-device review videos and beauty-fashion videos. A total of 52,833 text comments were analyzed by applying the LDA topic modeling algorithm and social network analysis. Findings Through the result, we can know that ASMR is good at taking attention of viewers with ASMR triggers. In the Tech device reviews field, ASMR viewers also focus on the product like product's performance and purchase. However, there are many topics related to reaction of ASMR sound, trigger, relaxation. In the Beauty-fashion field, viewers' topics mainly focus on the reaction of the ASMR trigger, response to ASMRtist and other topics are talking about makeup - fashion, product, purchase. From LDA result, many ASMR viewers comment that they feel more comfortable when watching the marketing content that uses ASMR. This result has shown that ASMR marketing contents have a good performance in terms of user watching experience, so applying ASMR can take more consumer intention. And the result of social network analysis showed that product review ASMRtist have a higher communication effectiveness than how-to ASMRtist in the same tier. As an influencer marketing strategy, this study provides information to establish an efficient advertising strategy by using influencers that create ASMR content.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제19권1호
• /
• pp.76-83
• /
• 2023

연구목적: 지진, 호우, 태풍, 화재 등 긴급한 재난 알림 전달이 필요한 상황에서 청각장애인은 소리를 통한 알림을 인지할 수 없으며 문자를 통한 알림의 인지율도 비장애인에 비하여 상대적으로 낮은 편으로서 일반적인 수단의 재난알림을 신속하게 인지하기 어려운 경우가 많다. 이와 같은 청각장애인의 재난안전 긴급알림 인지의 취약성 문제를 해결하고자 픽토그램을 통한 재난안전 긴급알림 시스템이 개발되었다. 연구방법: 본 연구에서는 재난문자 통보문의 문구를 기반으로 청각장애인이 인지하기 보다 용 이한 일련의 픽토그램을 전달하는 시스템을 개발하고 자동 변환하는 방법을 탐색하고자 하였다. 연구결과: 이를 위해 재난안전 관련 긴급 통보문과 관련되는 픽토그램 기반의 알림을 전달하는 시스템이 개발되었고 자동변환에 적합한 인공신경망 구조와 훈련방법을 구성하여 재난문자에 대응되는 픽토그램 기반의 청각장애인 재난안전 긴급알림 시스템 구성이 제안되었다. 결론:본 연구를 통해 청각장애인 뿐만아니라 일반인 또는 한국어를 모르는 외국인도 쉽게 이해할 수 있는 픽토그램이 신속하게 표출될 수 있도록 하여 재난 취약계층의 취약성을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권11호
• /
• pp.1342-1349
• /
• 1999

본 논문에서는 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기반하여, 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기 추정을 위한 고속의 알고리즘을 제안한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산(dilation)을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 동일한 공백 행 상에 있는 인접한 두 행간점 간에 기울기를 계산하고, 전체 영상으로부터 이들의 분포를 조사하여 최대 빈도를 가지는 기울기를 입력 문서의 기울기로 추정한다. 실험에서는 제안한 알고리즘을 필기체 및 인쇄체를 포함하는 다양한 형태의 가로쓰기 문서에 적용한 결과를 보인다.Abstract In this paper, we propose a fast algorithm to estimate the skew angle of linearly skewed document images. This paper is based on the fact that there is a blank line with uniform thickness between two adjacent text lines and the slope of the line is the same as that of the document. Firstly, we apply a dilation operation to the image to separate blank lines from text lines, and we detect center points of blank lines along the vertically sampled lines. Then we calculate the slope between neighboring center points in the same blank line. Calculated slopes for the entire image are accumulated on the histogram to display the distribution of them. Finally, the peak in the histogram is detected and estimated as the slope of the document image. In the experiments, we adopted a lot of images of various format with hand-printed or machine-printed document to verify our algorithm.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권9호
• /
• pp.181-188
• /
• 2021

일반인에게 난해한 법률분야를 이해하기 쉽고 예측 가능 할 수 있도록 인공지능을 적용한 법률 서비스에 대한 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 조세심판원의 결정정보를 수집하고 데이터 처리와 자체 학습을 통한 모델을 구축하여 사용자의 질의에 맞는 답변을 예측하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 모델은 웹크롤링을 통해서 조세 결정문의 정보 수집 및 자연어 처리과정을 통하여 유용한 데이터를 추출하고, 최적화된 산출물을 Word2Vec의 Fast Text 알고리즘을 적용하여 단어의 벡터를 생성하였다. 2017년부터 2019년까지 총 11,103건의 정보를 수집하고 분류하였으며 RNN 기술의 BiLSTM을 적용하여 자체학습을 통한 결과 예측 프로그램을 구축하여 70%정확도로 실증하였다. 향후 다양한 법률시스템으로 활용성을 기대할 수 있으며 보다 효율적인 적용을 위한 연구와 정확도 향상을 위한 연구가 계속되어야 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권12호
• /
• pp.1809-1816
• /
• 2021

국가연구개발사업 관련 데이터를 이용한 최신 연구동향 파악, 의미 있는 정보의 생산과 활용을 위해 국가R&D 정보 서비스에도 자동 분류 기술 적용이 요구되어 R&D과제의 연구분야를 자동 분류하고 추천하기 위한 연구를 진행했다. 2013~2020년 국가R&D 과제 데이터 약 45만 건을 수집하여 학습과 평가에 사용했다. 수집 데이터 중 유효한 데이터를 대상으로 데이터 전처리 및 분석, 실험을 통한 성능 분석 후 모델을 선정했다. 최적의 모델 조합 도출을 목적으로 Word2vec, GloVe, fastText 성능을 비교했다. 실험 결과, 과제정보의 필수 항목으로 사용되는 소분류만의 정확도는 90.11%이다. 이 모델은 국가과학기술표준분류 연구분야와 유사한 계층 구조를 가진 다른 분류체계의 자동 분류 연구에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권8호
• /
• pp.33-43
• /
• 2022

지식 그래프 및 단백질 상호 작용과 같은 실제 데이터에서 개체들과 개체들의 관계 및 구조를 나타내기 위해 레이블 그래프를 사용한다. IT의 급속한 발전과 데이터의 폭발적인 증가로 사용자에게 관심 있는 정보를 제공하기 위한 서브 그래프 매칭 기술이 필요하다. 본 논문은 레이블의 의미적 유사성과 그래프 구조 차이를 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 레이블 의미적 유사도를 고려하기 위하여 FastText을 활용한 학습 모델을 이용한다. 레이블 간 의미적 유사도를 미리 계산한 LSG(Label Similarity Graph)를 통해 처리 속도의 효율을 높인다. LSG를 통해 레이블이 정확하게 일치해야 확장이 가능한 기존 연구의 한계를 해결한다. 2-hop까지 탐색을 수행함으로써 질의 그래프에 대한 구조적 유사성을 지원한다. 매칭된 서브 그래프는 유사도 값 기반으로 Top-k 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위하여 다양한 성능평가를 수행한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권2호
• /
• pp.139-147
• /
• 2017

문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제35권11C호
• /
• pp.929-939
• /
• 2010

멀티미디어 기술이 발전함에 따라 대용량의 데이터베이스의 관리와 불법 복제물 검출을 위한 동영상 검색의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞춰 대용량 데이터베이스에서 고속 동영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 고속 동영상 검색 방법은 프레임의 휘도 분포를 이용하여 공간적 특징을 추출하고, 동영상의 시간적 유사성 지도를 생성하여 시간적 특정을 추출한다. 동영상의 공간적 특정과 시간적 특정을 식별자로 구성하고 단계적인 정합 방법을 수행한다. 실험에서는 원본 동영상과 밝기 변화, 압축률 변환, 자막/로고 삽입과 같은 다양한 변형을 이용하여 정확성, 추출 및 정합 속도, 식별자 크기를 측정하여 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 방법의 파라미터를 실험적으로 선택한 과정을 기술하고 비교 알고리즘과 공간적 특정만을 이용한 단순 정합 결과를 제시하였다. 정확성, 경색 속도 식별자 크기의 모든 결과에서, 제안한 고속 검색 방법이 대용량 데이터베이스의 동영상 경색에 가장 적합한 기술임을 보였다.