• 융합정보논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.148-154
• /
• 2019

본 연구의 목적은 국내의 젠더혁신 기반 노인음성신호처리 연구에 대하여 체계적으로 문헌을 고찰하고, 젠더분석 방법의 효용성과 혁신성을 소개하는 것이다. 2000년부터 현재까지 국내 학회지에 게재된 37편의 연구 논문 중 중복되는 자료와 포함 및 배제 기준에 따라 적합한 25편의 논문이 선정되었다. 그리고 젠더분석 방법을 적용하여 남녀 연구대상과 젠더연구 설계로 구분하여 살펴보았다. 연구 결과 젠더혁신 측면 공학연구 개발에서 연구 분야의 다양성과 연구 개발팀의 높은 젠더 인식이 필요함을 보였다. 또한 노인음성신호처리 연구 및 논문에서 젠더혁신 연구과정 및 방법이 체계적으로 적용될 수 있도록 정부 차원의 규정 확립과 대학 차원의 다양한 젠더혁신 프로젝트 출범을 제언하는 바이다. 추후 노인음성 신호처리 연구에서의 젠더혁신은 남녀 모두의 요구를 반영한 음성인식 시스템과 서비스 개발로 우리 모두를 위한 새로운 시장을 창출할 것이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권10호
• /
• pp.351-356
• /
• 2018

화로 인한 성대의 변화는 음성의 주파수를 변화시킬 수 있으며, 그 노인음성 신호는 다양한 분석을 통해 정상음성 신호와 자동으로 구분할 수 있다. 본 연구의 목적은 기존 스마트 의료 시스템의 노령자 음성 인식 성능을 향상시키고, 음성을 이용한 편리한 인터페이스를 제공함으로써 빠르게 변화하고 있는 기술사회에서 제외될 수 있는 노인과 장애인들에게 쉽게 접근 할 수 있는 도구를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 성 분석으로서, 연구 대상의 성별을 보고했고, 여성과 남성 음성 샘플 개수를 동일하게 사용하였다. 또한 젠더 분석을 적용하여 모든 연령의 목소리를 사용하지 않고 노령자의 목소리를 목표로 설정하여 실험을 수행하였다. 마지막으로, 우리는 성별 및 젠더 편견을 줄이기 위한 표준 및 참조 모델의 재검토 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 70세에서 80세까지의 한국인 여성 10명과 남성 10명의 노령자 음성을 사용했다. 파형을 보고 직접 추출한 F0 값과 TF32와 Wavesufer 음성 분석 프로그램에서 추출된 F0를 비교했을 때, TF32보다 Wavesufer가 노인음성의 F0를 더 잘 분석하는 것을 알 수 있었다. 그러나 노령자 대상 노인음성용 음성분석프로그램이 필요하며, 노령자의 음성을 분석함으로써 기존 스마트 의료 시스템의 음성 인식 및 합성 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• International Journal of Contents
• /
• 제14권2호
• /
• pp.24-29
• /
• 2018

In this paper, we propose an efficient traffic light detection (TLD) method as an advanced driver assistance system (ADAS) for elderly drivers. Since an increase in traffic accidents is associated with the aging population and an increase in elderly drivers causes a serious social problem, the provision of ADAS for older drivers via TLD is becoming a necessary(Ed: verify word choice: necessary?) public service. Therefore, we propose an economical TLD method that can be implemented with a simple black box (built in camera) and a smartphone in the near future. The system utilizes a color pre-processing method to differentiate between the stop and go signals. A mathematical morphology algorithm is used to further enhance the traffic light detection and a circular Hough transform is utilized to detect the traffic light correctly. From the simulation results of the computer vision and image processing based on a proposed algorithm on Matlab, we found that the proposed TLD method can detect the stop and go signals from the traffic lights not only in daytime, but also at night. In the future, it will be possible to reduce the traffic accident rate by recognizing the traffic signal and informing the elderly of how to drive by voice.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권12호
• /
• pp.459-466
• /
• 2018

젠더혁신은 연구개발의 전 과정에서 남녀의 생물학적, 인지적, 사회적 특성 및 행동방식의 차이에 의한 성 젠더 요소를 고려하여 남녀 모두를 위한 보다 나은 연구개발과 지식을 창출하는 과정을 의미한다. 본 논문의 연구목적은 ICT산업, 자동차 산업, 빅데이터, 로봇 산업 등에 활용할 수 있는 영상 음성신호처리에서 문헌연구 및 기존 자료를 분석하고 사례 조사를 통하여 젠더혁신의 중요성을 고찰하는 것이다. 본 연구에서는 젠더 연구를 기반으로 영상 음성신호처리의 관련된 최신 국내외 문헌을 검색하고 총 8편의 논문을 선정한다. 그리고 젠더분석 측면에서, 연구대상, 연구 환경, 연구 설계로 구분하여 살펴본다. 연구결과로써, 노인음성 신호처리, 기계학습과 젠더, 기계번역 기술, 안면 젠더인식 기술의 음성 영상신호 처리 알고리즘 논문 사례 분석을 통하여 기존의 알고리즘에 젠더편향성이 있음을 밝히고 이들 알고리즘 개발에서 상황에 맞는 성 젠더 분석이 필요함을 보인다. 또한 알고리즘 개발에 다양한 성 젠더 요소를 반영하는 젠더혁신 방법과 정책을 제안한다. 추후 ICT에서의 젠더혁신은 남녀 모두의 요구를 반영한 제품과 서비스를 개발로 새로운 시장 창출에 기여할 수 있다.