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A study on the engineering optimization for the commercial scale coal gasification plant
김병현(Kim, Byeong-Hyeon),민종선(Min, Jong-Sun),김재환(Kim, Jae-Hwan) 한국신재생에너지학회 2010 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11
This study was conducted for engineering optimization for the gasification process which is the key factor for success of Taean IGCC gasification plant which has been driven forward under the government support in order to expand to supply new and renewable energy and diminish the burden of the responsibility for the reduction of the green house gas emission. The gasification process consists of coal milling and drying, pressurization and feeding, gasification, quenching and HP syngas cooling, slag removal system, dry flyash removal system, wet scrubbing system, and primary water treatment system. The configuration optimization is essential for the high efficiency and the cost saving. For this purpose, it was designed to have syngas cooler to recover the sensible heat as much as possible from the hot syngas produced from the gasifier which is the dry-feeding and entrained bed slagging type and also applied with the oxygen combustion and the first stage cylindrical upward gas flow. The pressure condition inside of the gasifier is around 40~45Mpg and the temperature condition is up to 1500{sim}1700?C. It was designed for about 70% out of fly ash to be drained out throughout the quenching water in the bottom part of the gasifier as a type of molten slag flowing down on the membrane wall and finally become a byproduct over the slag removal system. The flyash removal system to capture solid particulates is applied with HPHT ceramic candle filter to stand up against the high pressure and temperature. When it comes to the residual tiny particles after the flyash removal system, wet scurbbing system is applied to finally clean up the solids. The washed-up syngas through the wet scrubber will keep around 130{sim}135?C, 40~42Mpg and 250 ppmv of hydrochloric acid(HCl) and hydrofluoric acid(HF) at maximum and it is turned over to the gas treatment system for removing toxic gases out of the syngas to comply with the conditions requested from the gas turbine. The result of this study will be utilized to the detailed engineering, procurement and manufacturing of equipments, and construction for the Taean IGCC plant and furthermore it is the baseline technology applicable for the poly-generation such as coal gasification(SNG) and liquefaction(CTL) to reinforce national energy security and create new business models.
음원 데이터 증강을 통한 한국어 SVS(Singing Voice Synthesis) 개발
김병현(Byeong Hyeon Kim),나철웅(Cheol Woong Na),이승현(Seung Hyun Lee),주희민(Hee Min Ju),정윤서(Yoon seo Chung),구명완(Myoung Wan Koo) 한국HCI학회 2022 한국HCI학회 학술대회 Vol.2022 No.2
본 논문에서는 Data Augmentation 기법을 활용하여, 한정된 음원 데이터셋으로도 충분한 데이터 셋의 양을 확보하여, 노래하는 TTS Machine learning Model을 학습시킬 방법을 제안한다. 해당 연구에서는 노래하는 목소리의 화자를 인식하는 학습모델을 위한 Data Augmentation(Jan Schlüter, 2015) 기법을 참조하여 이를 SVS(Singing Voice Synthesis) 학습 모델에 적용하였다. Pitch Shift, Time stretch, Loudness 등을 적용한 데이터로 모델을 학습시킨 후, 정확도를 평가해 이 기법을 검증할 것이다. 학습 모델은 MLP-Singer가 사용되었고 CSD 공개 데이터셋을 사용한다. 화자 인식 모델에서 보여준 Data Augmentation의 긍정적인 결과를 고려할 때, 음성 합성 분야에서도 성능 향상을 기대할 수 있다. 이러한 기법을 통해, 현재 노래하는 한국어 음성에 대한 공개 데이터셋이 많이 부족한 상황 속에서 기계학습 모델의 성능을 높이기 위한 방안으로 고려될 수 있다. 평가 방법으로는 MOS 설문조사 방식을 사용하며, 불특정 집단을 대상으로 하여 증강된 데이터셋으로 학습시킨 모델과 기존 모델의 비교 평가를 진행한다. 각각의 모델로 두 가지 모델로 각각 5곡의 음원을 생성, 각각의 모델에 대해 1점(매우 부자연스럽다) ~ 5점(매우 자연스럽다) 척도로 음원 품질을 평가한 결과를 수집하였다.