• 한국융합학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.127-133
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• 2018

본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 기술로서 활발히 개발되고 있는 인공지능 스피커의 기술 동향을 분석하고 국내외 출시된 인공지능 스피커의 사례분석을 통해 나아가야 할 방향 제안에 목적이 있다. 연구방법으로는 먼저 문헌연구를 통해 인공지능 스피커의 기술적 배경을 고찰하였으며, 이후 국내외 인공지능 스피커 사례를 조사하였다. 그 결과, 음성의 본질적 한계를 극복하고자 시각인터페이스로의 확장하려는 시도를 보인다. 이러한 시도 중 하나로 스크린 내장형 인공지능 스피커에 주목할 필요가 있다. 인공지능 스피커는 단순히 편의 기능 제공을 넘어 인간과 컴퓨터의 상호작용하는 플랫폼이 되어야 한다. 본 연구에 제시된 시사점을 바탕으로 앞으로 국내 인공지능 스피커의 서비스 발전 방향을 예측하는 것에 참고 자료로 사용될 수 있을 것을 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.572-578
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• 2021

본 연구는 지체장애인을 대상으로 인공지능 스피커에 대한 인지적 요소와 감정적 요소가 인공지능 스피커 사용 의도에 미치는 영향을 검증하는 것을 목적으로 하였다. 연구방법은 지체장애인을 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하였다. 인공지능 스피커에 대한 인지도와 필요도, 인지된 친밀함과 즐거움, 사용 의도를 파악하였으며, 각 변인이 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 미치는 영향력을 확인하기 위해 다중회귀분석(Multiple linear regression analysis)을 실시하였다. 연구 결과, 지체장애인의 인공지능 스피커에 대한 인지된 즐거움은 사용 의도에 유의한 정적 영향을 나타내었다. 그러나 지체장애인의 인공지능 스피커에 대한 인지도와 필요도, 인지된 친밀함은 인공지능 스피커 사용 의도에 통계적으로 유의미한 영향을 나타내지 않는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도 향상을 위해 즐거움 요소를 강화하는 것이 필요함을 시사하며, 장애인을 위한 인공지능 제품과 맞춤형 서비스를 개발하기 위한 기초자료를 제공하는 점에서 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.17-18
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• 2019

최근 4차 산업혁명의 핵심 분야 중 하나인 인공지능에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 많은 기업들이 인공지능 스피커와 같은 제품을 출시하고 있으나 대부분 비서 역할만을 할 수 있도록 구성된 제품이 대부분이다. 그러나 학교와 같이 많은 사람이 존재하는 경우 시끄러운 환경에서 사용되고 있는 인공지능 스피커는 명령 인식이 제대로 되지 않아 실용도가 저하되는 단점을 가지고 있으며, 현재 인공지능 스피커는 단순한 질의응답 수준의 응대만 가능하여 다소 부족한 부분이 있다. 또한 인공지능의 급속한 발전으로 인공지능 스피커가 아닌 전자제품에 인공지능 비서 기능이 탑재된 제품도 새롭게 출시되어 인공지능 스피커가 필요 없을 수도 있기에, 본 논문에서는 학교와 같은 주변의 소음이 많이 발생하는 교육 환경에서도 소통이 가능한 인공지능 마이크를 활용할 수 있는 모델을 제안한다.

• 전자진흥
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• 제7권9호
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• pp.50-50
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• 1987

• 전자진흥
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• 제8권11호
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• pp.10-16
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• 1988

• 전자진흥
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• 제23권12호
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• pp.47-54
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• 2003

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1203-1206
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• 2021

소음은 난청, 스트레스 등의 원인이 된다. 본 연구에서는 ANC(Active Noise Cancellation)을 바탕으로, 기술적인 방법을 통해 소음을 저감 시키는 스피커를 구현하였다. ANC 란 소음 주파수의 위상을 180° 변환하여 주파수와 레벨이 동일한 역 소음을 발생시켜 주변 소음을 저감, 차단하는 기술이다. 현재 시중 제품들에 적용되는 일반적인 ANC 의 경우, 피드백(Feedback) 방식이라는 점과 시간 지연(Time gap)이 발생한다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 AI 학습으로 소음을 미리 예측하여 시간 지연을 줄이는 방법을 고안했다. 순환 신경망(RNN)의 장기의존성 문제를 해결하는 시계열 예측 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory Network) 모델을 사용하였다. 또한, AI 학습 효율을 향상시킬 수 있는 하드웨어 장비들을 활용하였다.

• 전자진흥
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• 제3권7호
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• pp.22-25
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• 1983

• 전자진흥
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• 제10권6호
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• pp.75-77
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• 1990

• 융합정보논문지
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• 제9권5호
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• pp.34-39
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• 2019

현재 우리 사회에서 자주 언급되고 있는 단어들 중 하나는 스마트 머신이라 할 수 있다. 스마트 머신은 똑똑하거나 혹은 지능적인 기능을 포함한 기계를 의미한다. 이러한 스마트 머신이 최근 우리 가정환경에서 적용되고 있는 사례들이 늘어나고 있다. 바로 스마트 홈의 결과로서 발생하는 현상들이다. 스마트 홈 환경에서 스마트 스피커는 전통적인 음악 재생의 기능에서 벗어나 이제는 스마트 홈의 다양한 구성 요소인 디바이스들을 제어하는 인터페이스 역할이 증대되고 있다. 본 연구에서는 국내, 외 스마트 스피커 시장의 기술 동향 등을 살펴보고, 현 제품들에 대한 문제점을 분석하였으며, 필요한 핵심기술에 대해 기술하였다. 국내 스마트 스피커 시장에서는 SKT와 KT가 관련 산업을 리드하고 있으며, 반면에 국외에서는 대표적인 IT 기업인 아마존, 구글, 애플 등이 관련 제품의 출시 및 기술 개발에 주력하고 있다.