• 감성과학
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• 제10권4호
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• pp.571-581
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• 2007

이 컬러 인식 점자 시스템은 시각장애인의 대부분인 후천적 시각장애인들의 색인지를 돕기 위한 시스템으로 이는 후천적 시각장애인들의 대다수가 시력을 잃기 전 색을 인지하고 있었다는 점에 착안한 것이다. 이 시스템은 전 세계적 약속체계이고 색체계 중 가장 범용되는 먼셀 색체계를 기반으로 간단한 인지체계와 조형원리를 활용하여 색을 정확히 인지할 수 있다는 특징이 있으며 단순히 색상만 인지할 수 있는 것이 아닌 채도, 명도까지 확인이 가능, 총합 153가지의 색상을 확인할 수 있다. 또한 기존 점자 사용과의 이질감을 최소화하기 위해 점자의 위치와 돌출 정도만 변화를 준 단순한 디자인으로 실생활에 쉽게 사용이 가능하며 다양한 분야에 적용될 수 있으리라 사료된다. 이 시각장애인을 위한 컬러 인식 점자 시스템이 다양한 분야에 적용되어 시각장애인들이 색인지를 통해 사회와 소통, 일반인과 동등한 입장에서 문화생활을 누리게 되길 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권3호
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• pp.283-294
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• 2015

영화 '수상한 그녀'를 통하여 다양한 구조로 분석해 보았다. 영화 형태의 문화콘텐츠에 나타난 노인에 대한 사회인식을 사회심리, 복합적으로 접근하여 주인공 중심으로 주위 인물에 대한 역할 구조분석, 주위 인물에 대한 가감점 구조분석, 주위 인물 환경에 따른 분위기 구조분석을 하였다. 그리고 그 분석을 통하여 노인과 관련된 사회학 이론으로 노인심리를 파악하였다. 젊은 세대에서 노인에 대한 편견을 갖고 무의식적, 의식적인 차별을 하는 부정적인 고정관념 및 인식이 형성되는 것에 대하여 결론에서 언급을 하였다. 따라서, 노인에 대한 긍정적 인식 변화가 필요하므로, 집단적 편견을 배제하고 젊음을 추구하는 노인들의 심리를 공감할 수 있는 사회적 분위기 조성과 젊은 세대와 노인 세대가 같이 공감하는 세대통합적 사회 프로그램 개발에 대한 필요성을 제언한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2018

인공지능과 음성인식을 기반으로 한 스마트 디바이스의 장점이 부각되면서, 가상 비서(Virtual Assistant)가 인기를 끌고 있다. 가상 비서는 스마트 스피커를 통해 사용자 경험을 제공하며, 일반 소비자들이 가장 사용하기 쉬운 IoT 디바이스로 평가받고 있다. 본 연구는 주요 가상 비서브랜드의 음성인식 플랫폼과 디바이스에 대한 사람들의 인식에 차이가 있는지 살펴보고자 한다. 이를 위해, 트위터에서 가상비서 서비스를 하는 세 기업의 총 6가지 키워드를 포함한 트윗을 수집했다. 수집한 데이터는 의미 연결망 분석 기법(Semantic network analysis)을 적용해 키워드에 대한 사람들의 인식을 분석했다. 추가로 LIWC 감성분석을 통해 사람들의 긍정/부정적 반응을 분석했다. 분석 결과 사람들은 각 키워드에 대한 반응이 다른 것으로 나타났다. 주로 Virtual Assistant가 제공하는 기능과 서비스에 대한 기대와 사용성에 대한 내용이었다. 또한 대부분의 키워드에 긍정적 반응을 보였다.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1329-1338
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• 2021

점자를 제외한 시각 장애우들이 유통기한을 확인할 수 있는 효과적인 방법이 거의 개발되어 있지 않으며, 이로 인하여 시각 장애우들의 식품 안전성이 위협받고 있다. 본 연구에서는 시각 장애우의 식품 안전성 확보를 위해 실시간 객체 인식 알고리즘(you only look once, YOLO) 및 광학 문자 인식 (optical character recognition, OCR)에 기반한 유통기한 알림 시스템을 개발했다. 제안하는 시스템은 총 4가지 단계로 시각 장애우에게 유통기한 정보를 전달한다: (1) 표적 제품의 바코드 스캔을 통한 제품 확인 (2) 실시간으로 입력되는 제품 영상에서 YOLO 알고리즘을 활용하여 유통기한이 표기된 이미지 영역 검출; (3) 검출된 이미지 영역에서 OCR 알고리즘을 활용하여 유통기한 문자 인식; (4) Text to Speech (TTS) 기술을 활용하여 유통기한 정보를 사용자에게 전달. 성능 평가를 위한 온라인 실험 결과, 앞이 보이지 않는 피험자가 개발한 시스템을 사용해서 제품의 유통기한을 평균 86%의 높은 정확도로 확인할 수 있음이 검증되었다. 이러한 결과는 제안하는 시스템이 저시력자를 포함한 시각 장애우들의 식품 안전성 확보에 이바지할 수 있음을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1033-1036
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• 2004

The study on speech recognition and understanding has been done for many years. In this paper, we propose a new type of recurrent neural network architecture for speech recognition, in which each output unit is connected to itself and is also fully connected to other output units and all hidden units [1]. Besides that, we also proposed the new architecture and the learning algorithm of recurrent neural network such as Backpropagation Through Time (BPTT, which well-suited. The aim of the study was to observe the difference of Arabic's alphabet like "alif" until "ya". The purpose of this research is to upgrade the people's knowledge and understanding on Arabic's alphabet or word by using Recurrent Neural Network (RNN) and Backpropagation Through Time (BPTT) learning algorithm. 4 speakers (a mixture of male and female) are trained in quiet environment. Neural network is well-known as a technique that has the ability to classified nonlinear problem. Today, lots of researches have been done in applying Neural Network towards the solution of speech recognition [2] such as Arabic. The Arabic language offers a number of challenges for speech recognition [3]. Even through positive results have been obtained from the continuous study, research on minimizing the error rate is still gaining lots attention. This research utilizes Recurrent Neural Network, one of Neural Network technique to observe the difference of alphabet "alif" until "ya".

• 한국인공지능학회지
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• 제5권2호
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• pp.43-53
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• 2017

In this paper, the pattern of extracting the same expression is proposed by using the Android intelligent device to identify the facial expression. The understanding and expression of expression are very important to human computer interaction, and the technology to identify human expressions is very popular. Instead of searching for the emoticons that users often use, you can identify facial expressions with acamera, which is a useful technique that can be used now. This thesis puts forward the technology of the third data is available on the website of the set, use the content to improve the infrastructure of the facial expression recognition accuracy, in order to improve the synthesis of neural network algorithm, making the facial expression recognition model, the user's facial expressions and similar e xpressions, reached 66%.It doesn't need to search for emoticons. If you use the camera to recognize the expression, itwill appear emoticons immediately. So this service is the emoticons used when people send messages to others, and it can feel a lot of convenience. In countless emoticons, there is no need to find emoticons, which is an increasing trend in deep learning. So we need to use more suitable algorithm for expression recognition, and then improve accuracy.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권6호
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• pp.2118-2125
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• 2014

Gait Recognition is a new technique to identify the people by the way they walk. Human gait is a spatio-temporal phenomenon that typifies the motion characteristics of an individual. The proposed method makes a simple but efficient attempt to gait recognition. For each video file, spatial silhouettes of a walker are extracted by an improved background subtraction procedure using Gaussian Mixture Model (GMM). Here GMM is used as a parametric probability density function represented as a weighted sum of Gaussian component densities. Then, the relevant features are extracted from the silhouette tracked from the given video file using the Principal Component Analysis (PCA) method. The Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA) classifier is used in the classification of dimensional reduced image derived by the PCA method for gait recognition. Although gait images can be easily acquired, the gait recognition is affected by clothes, shoes, carrying status and specific physical condition of an individual. To overcome this problem, it is combined with footprint as a multimodal biometric system. The minutiae is extracted from the footprint and then fused with silhouette image using the Discrete Stationary Wavelet Transform (DSWT). The experimental result shows that the efficiency of proposed fusion algorithm works well and attains better result while comparing with other fusion schemes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3488-3500
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• 2020

At the present time, the economy continues to flourish, and private cars have become the means of choice for most people. Therefore, the license plate recognition technology has become an indispensable part of intelligent transportation, with research and application value. In recent years, the convolution neural network for image classification is an application of deep learning on image processing. This paper proposes a strategy to improve the YOLO model by studying the deep learning convolutional neural network (CNN) and related target detection methods, and combines the OpenCV and TensorFlow frameworks to achieve efficient recognition of license plate characters. The experimental results show that target detection method based on YOLO is beneficial to shorten the training process and achieve a good level of accuracy.

• 한국식품영양학회지
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• 제29권1호
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• pp.52-57
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• 2016

This research study aimed to examine the seriousness related to sodium over intakes that is becoming a global issue, evaluate how the recognition of sodium-reduced products and its acceptance can influence the intention of purchasing sodium-reduced products, and generate basic data for establishment of marketing strategy of campaigns such as reducing sodium intake and commercialization of sodium-reduced products. According to the results of the research, the acceptance of sodium-reduced products significantly influenced the purchasing intention of sodium-reduced products, while the attitude towards sodium and recognition of sodium did not significantly influence the purchasing intention of sodium-reduced products. Extension of these research findings to ordinary people and the analysis of main causes that affect the recognition of sodium-reduced products and purchasing intention provide a solid basis for efficient sodium-reduction publicity and development of directions for campaigns.