• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.283-289
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• 2021

4차 산업혁명에 기반하여 열린 스마트 홈 시대의 메인 허브 역할을 하는 인공지능 스피커에 많은 장애인의 관심이 모이고 있다. 그러나 인공지능 스피커를 향한 장애인의 니즈(Needs)에 비하여 현재까지 인공지능 스피커를 사용하는 장애인 사용자의 수는 매우 저조하다. 이에 본 연구는 장애 유형 중 가장 많은 수를 차지하는 지체장애인에 초점을 맞추어 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 본 연구는 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 분석하기 위하여, 최근 첨단 IT 기술의 수용과 관련하여 설명력이 높은 모형으로 알려진 기술수용모델(Technology Acceptance Model, TAM)을 활용하였다. 기술수용모델의 이론적 모델을 바탕으로 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성과 인지된 유용성이 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 미치는 영향을 구조방정식(Structural Equation Modeling, SEM)을 이용하여 분석하였다. 연구 결과 기술수용모델은 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도를 파악하기 위해 적합한 모형인 것으로 확인되었으며, 구체적으로 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성은 유용성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지체장애인의 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성은 사용 의도에 통계학적 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 인지된 유용성은 사용 의도에 유의미한 영향을 나타내는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 확인할 수 있었으며, 이는 장애인 맞춤형 인공지능 스피커 서비스 개발과 장애인의 인공지능 스피커 사용성을 향상을 위한 기초자료로써 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.167-170
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• 2015

본 논문에서는 바쁜 현대인들뿐만 아니라 노인 및 어린이들이 보다 편안하고 효율적으로 애완동물을 기를 수 있도록 하기 위한 애완동물 배뇨 훈련 및 먹이 자동 공급을 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 블루투스를 이용해 스마트폰 어플리케이션으로 조작할 수 있도록 하며, 나아가 Wifi를 통해 인터넷에 접속하여 어디서든 조작할 수 있도록 한다. 본 논문의 시스템은 배뇨판과 먹이 공급기로 나뉘어져있다. 배뇨판은 배뇨 인식을 위한 수압 센서와 음성출력을 위한 녹음기 모듈, 스피커로 구성되고 후면부는 먹이 자동 공급을 위한 두 개의 서보 모터와 원격 통신을 위한 블루투스 센서로 구성된다. 배뇨판과 먹이 공급기 모두 아두이노 보드와 C언어 기반의 아두이노 스케치 프로그램으로 제작하였으며 먹이 공급기는 블루투스 통신을 지원하는 라이브러리로 통신할 수 있게 하였다. 구현된 시스템은 애완동물의 종류 및 크기에 관계없이 자동 수위조절과 먹이양이 조절되는 특징을 가진다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.93-99
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• 2014

최근 스마트폰의 보급화로 기기 간 근거리 무선통신에 관련된 기술이 주목받고 있다. 하지만 NFC의 저 보급화로 근거리 무선통신에 별도 추가의 H/W 설치 없이, S/W기반으로 무선통신을 이루어 내는 통신 기술이 필요한 실정이다. 이에 모든 기기에 탑재되어있는 마이크와 스피커를 활용하여 소리를 활용한 근거리 무선통신 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 소리의 다중채널 병렬식 전송으로 전송속도를 개선함과, 적응적 임계치를 활용하여 잡음 및 기기 마이크별 특성에 따른 상이한 전송률을 개선하는 방법을 제안한다. 이러한 연구는 기업홍보 목적이나 결제시스템과 같은 특정 제한된 조건이 아닌, 일반 사용자를 대상으로 빠르고 편리한 데이터 전송 시스템을 제공하는데 이용될 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.56-65
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• 2023

뉴스와 취재 프로그램 같은 방송에서는 제보자의 신원 보호를 위해 음성을 변조한다. 음성 변조 방법으로 피치(pitch)를 조절하는 방법이 가장 많이 사용되는데, 이 방법은 피치를 재조절하는 방식으로 쉽게 원본 음성과 유사하게 음성 복원이 가능하다. 따라서 방송 음성 변조 방법은 화자의 신원 보호를 제대로 해줄 수 없고 보안상 취약하기 때문에 이를 대체하기 위한 새로운 음성 변조 방법이 필요하다. 본 논문에서는 Voice Privacy Challenge에서 비식별화 성능이 검증된 Lightweight 음성 비식별화 모델을 성능 비교 모델로 사용하여 피치 조절을 사용한 방송 음성변조 방법과 음성 비식별화 성능 비교 실험 및 평가를 진행한다. Lightweight 음성 비식별화 모델의 6가지 변조 방법 중 비식별화 성능이 좋은 3가지 변조 방법 McAdams, Resampling, Vocal Tract Length Normalization(VTLN)을 사용하였으며 한국어 음성에 대한 비식별화 성능을 비교하기 위해 휴먼 테스트와 EER(Equal Error Rate) 테스트를 진행하였다. 실험 결과로 휴먼 테스트와 EER 테스트 모두 VTLN 변조 방법이 방송 변조보다 더 높은 비식별화 성능을 보였다. 결과적으로 한국어 음성에 대해 Lightweight 모델의 변조 방법은 충분한 비식별화 성능을 가지고 있으며 보안상 취약한 방송 음성 변조를 대체할 수 있을 것이다.

• 감성과학
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• 제21권1호
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• pp.59-70
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• 2018

음성인식 기술의 비약적 발전으로 최근 몇 년 사이 대화형 에이전트는 스마트폰, 인공지능 스피커 등을 통해 널리 보급되었다. 음성인식 기술의 인식의 정확도는 인간의 수준까지 발전하였으나, 여전히 말의 의미나 의도를 파악하는 것과 긴 대화를 이해하는 것 등에는 한계를 보이고 있다. 이에 따라 사용자는 대화형 에이전트를 사용함에 있어 다양한 오류 상황들을 경험하고 있으며 이는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 목소리를 주 인터페이스로 하는 인공지능 스피커의 경우, 대화형 에이전트의 기능 및 한계에 대한 피드백의 부족은 지속적 사용을 저해하는 요소로 꼽히고 있다. 따라서 사용자가 대화형 에이전트의 기능 및 한계를 보다 잘 이해하고 오류 상황에서 부정적인 감정을 완화할 수 있는 방안에 대한 연구에 대한 필요성이 높으나, 아직 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 사회적 전략 중 '사전 양해'와 '사과'를 대화형 에이전트에 적용하고 이러한 전략이 사용자가 에이전트에 대해 느끼는 인식에 어떠한 영향을 미치는지 조사하였다. 이를 위해 사전 양해와 사과 여부를 나누어 사용자가 대화형 에이전트와 대화하는 데모 영상을 제작하였고, 실험참가자들에게 영상을 보여준 뒤 느끼는 호감도와 신뢰도를 설문을 통해 평가하도록 하였다. 총 104명의 응답을 분석한 결과, 문헌조사를 토대로 한 우리의 예상과는 상반되는 결과를 얻었다. 사전 양해는 오히려 사용자에게 부정적인 인상을 주었으며, 특히 에이전트에 대한 신뢰도에 부정적인 영향을 주었다. 또한 오류 상황에서의 사과는 사용자가 느끼는 호감도나 신뢰도에는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 심층인터뷰를 통해 원인을 파악한 결과, 실험참가자들은 인공지능 스피커를 사람과 같은 인격체보다는 단순한 기계에 가깝다고 인식했기 때문에 인간관계에 작용하는 사회적 전략이 영향력을 발휘하지 못한 것으로 해석된다. 이러한 결과는 사용자가 에이전트를 얼마나 기계, 혹은 사람에 가깝게 인식하는지에 따라 오류 상황에 대한 에이전트의 대처 방식 또한 달라져야 함을 보여준다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.41-47
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• 2019

본 연구는 시각장애인들이 도로를 안전하게 횡단할 수 있도록 신호등 인식 및 음성안내를 제공해주는 임베디드 시스템의 설계를 제안한다. 시각장애인에게 독립보행은 큰 어려움으로 작용하고 있으며, 독립보행의 제한은 그들의 삶의 질을 저하시키는 요인으로 작용하고 있다. 도로횡단에서의 신호등 인식과 도로 및 차로의 구분 불가는 시각장애인의 독립보행을 방해하는 가장 큰 요인 중 하나이다. 본 연구에서 제안하는 스마트기기는 안경에 달린 초소형 카메라로 GPU 보드에 탑재된 머신러닝 알고리즘을 이용하여 보행자 신호등을 검출 및 인식하며, 음성 안내를 유저에게 전달해준다. 휴대성을 위하여, 기기는 충분한 배터리 수명과 함께 소형 및 가볍게 디자인되었다. 또한, 안경 다리에는 외부 소리를 막지 않으면서 음성 안내를 전달해주는 골전도 스피커가 부착되어 있다. 본 연구에서 제안하는 스마트기기는 실험을 통하여 보행자 신호의 초록 신호에 대하여 87.0%의 검출율(recall)과 100%의 정확도(precision)를 가지며, 빨간 신호에 대하여, 94.4%의 검출율(recall) 값과 97.1%의 정확도(precision)를 가지는 것으로 유효성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.