인구 고령화가 진행됨에 따라 혼자 사는 1인 가구의 증가로 인해 외로움, 소외감, 우울증 등 각종 부정적인 문제가 사회 전반에 걸쳐 증가하고 있다. 이로 인해 혼자 자립생활을 하는 노인층을 위해 심리적 불안감 해소, 위험 상태의 인지, 가족 안부 확인 등을 손쉽게 할 수 있는 IT기술의 요구가 더욱 높아지고 있다. 본 논문에서는 시니어 사용자가 집에서 음성으로 간단한 대화식 명령을 줄 수 있고 사용자의 상태를 모니터링 할 수 있는 음성인식 스피커의 개발내용에 대해 기술한다. 이 스피커는 사용자 음성 분석과 챗봇 서비스를 통해 대화 내용을 파악하고 사용자가 원하는 서비스를 연결하여 그 결과를 다시 음성으로 제공해준다. 시니어 사용자가 본 스피커를 사용함으로써 자연스러운 대화기능을 통해 말벗이 되어 심리적 안정을 취할 수 있으며, 상태 모니터링 기능을 통해 위험 상태 인지를 좀 더 용이하게 할 수 있을 것으로 기대한다.
Computer vision and natural-language dialogue play an important role in friendly human-machine interfaces for service robots. In this paper we describe an integrated face detection and face recognition system for a welfare robot, which has also been combined with the robot's speech interface. Our approach to face detection is to combine neural network (NN) and genetic algorithm (GA): ANN serves as a face filter while GA is used to search the image efficiently. When the face is detected, embedded Hidden Markov Model (EMM) is used to determine its identity. A real-time system has been created by combining the face detection and recognition techniques. When motivated by the speaker's voice commands, it takes an image from the camera, finds the face inside the image and recognizes it. Experiments on an indoor environment with complex backgrounds showed that a recognition rate of more than 88% can be achieved.
주인을 스스로 따라다니는 로봇 캐리어가 등장하여 화제가 되었다. 최근에는 사람을 따라다니는 청소기가 로봇청소기가 출시되었다. 로봇 휠체어 등 주인이나 빛을 인식하여 따라다니는 로봇들이 다양한 응용에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 로봇이 물건을 싣고 주인을 따라다니는 로봇을 개발하는 과정에서 로봇의 귀환문제를 다루고자 한다. 이 논문에서는 영상처리기술을 이용하여 로봇의 위치를 파악할 수 있는 실내 측위 방법을 제안한다.
주인을 스스로 따라다니는 로봇 캐리어가 등장하여 화제가 되었다. 최근에는 사람을 따라다니는 청소기가 로봇청소기가 출시되었다. 로봇 휠체어 등 주인이나 빛을 인식하여 따라다니는 로봇들이 다양한 응용에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 로봇이 물건을 싣고 주인을 따라다니는 로봇을 개발하는 과정에서 로봇의 귀환문제를 다루고자 한다.
We succeeded to build a cost effective assistance robotic arm with a compact and lightweight body. The robotic arm has three joints, and the tip of robotic arm to install tools consists of a closed link mechanism, which consisted of two actuators and several links. The robotic arm has been made possible by the use of actuators typically used in radio control devices. The controller of the robotic arm consists of a single chip PIC only. The robotic arm has a friendly user interface, as the operators are aged and disabled in most cases. The operator can manipulate the robotic arm by voice commands or by pressing a push button. The robotic arm has been successfully prototyped and tested on an elderly patient to assist with eating. The results of field test were satisfactory.
음성인식 기능을 제공하는 인공지능 비서들은 정확도가 뛰어난 클라우드 기반의 음성인식을 통해 동작한다. 클라우드 기반의 음성인식에서 시작 단어 인식은 대기 중인 기기를 활성화하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 공개 데이터셋인 구글의 Speech Commands 데이터셋을 사용하여 스펙트로그램 및 멜-주파수 캡스트럼 계수 특징을 입력으로 하여 모바일 기기에 대응한 저 연산 시작 단어 검출을 위한 합성곱 신경망의 성능을 비교한다. 본 논문에서 사용한 합성곱 신경망은 다층 퍼셉트론, 일반적인 합성곱 신경망, VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, ResNet152, MobileNet이며, MobileNet의 성능을 유지하면서 모델 크기를 1/25로 줄인 네트워크도 제안한다.
본 논문에서는 음성 명령을 인식하여 비행기의 1차 조종면을 제어할 수 있는 장치를 제안한다. 음성 명령어는 19개의 명령어로 구성되며 총 2,500개의 데이터셋을 근간으로 학습 모델을 구성한다. 학습 모델은 TensorFlow 기반의 Keras 모델의 Sequential 라이브러리를 이용하여 CNN 모델로 구성되며, 학습에 사용되는 음성 파일은 MFCC 알고리즘을 이용하여 특징을 추출한다. 특징을 인식하기 위한 2단계의 Convolution layer 와 분류를 위한 Fully Connected layer는 2개의 dense 층으로 구성하였다. 검증 데이터셋의 정확도는 98.4%이며 테스트 데이터셋의 성능평가에서는 97.6%의 정확도를 보였다. 또한, 라즈베리 파이 기반의 제어장치를 설계 및 구현하여 동작이 정상적으로 이루어짐을 확인하였다. 향후, 음성인식 자동 비행 및 항공정비 분야의 가상 훈련환경으로 활용될 수 있을 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅이 발전하면서, 스마트 홈 환경에서 개인화 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 음성인식을 이용한 상황정보 기반의 스마트 홈 개인화 서비스를 제안한다. 제안된 서비스에서는 OSGi 프레임워크 기반의 서비스 이동 관리자, 서비스 관리자, 음성인식 관리자, 위치 관리자로 구성된다. 스마트 홈 공간을 정의하고 정의된 공간에서 가장 많이 사용하는 유닛의 명령어 및 센서 정보, 사용자 정보를 상황정보로 구성하였다. 특히, 본 서비스는 음성인식의 훈련모델과 패턴매칭 분석을 통하여 RFID로 구별하기 어려운 동일한 공간의 사용자들을 구별하고 상황 및 개인 정보를 사용하여 스마트 홈 어플리케이션의 개인화 서비스를 지원한다. 실험 결과, 동일 공간에서 사용자 확인을 통한 OSGi 기반의 자동화되고 개인화 된 서비스가 가능함을 확인하였다.
This paper presents an efficient speech interactive agent rendering smooth car navigation and Telematics services, by employing embedded automatic speech recognition (ASR), distributed speech recognition (DSR) and text-to-speech (ITS) modules, all while enabling safe driving. A speech interactive agent is essentially a conversational tool providing command and control functions to drivers such' as enabling navigation task, audio/video manipulation, and E-commerce services through natural voice/response interactions between user and interface. While the benefits of automatic speech recognition and speech synthesizer have become well known, involved hardware resources are often limited and internal communication protocols are complex to achieve real time responses. As a result, performance degradation always exists in the embedded H/W system. To implement the speech interactive agent to accommodate the demands of user commands in real time, we propose to optimize the hardware dependent architectural codes for speed-up. In particular, we propose to provide a composite solution through memory reconfiguration and efficient arithmetic operation conversion, as well as invoking an effective out-of-vocabulary rejection algorithm, all made suitable for system operation under limited resources.
This paper proposes combination of a cognitive agent architecture named Soar (State, operator, and result) and ROS (Robot Operating System), which can be a basic framework for a robot agent to interact and cope with its environment more intelligently and appropriately. The proposed Soar-ROS human-robot interaction (HRI) agent understands a set of human's commands by voice recognition and chooses to properly react to the command according to the symbol detected by image recognition, implemented on a humanoid robot. The robotic agent is allowed to refuse to follow an inappropriate command like "go" after it has seen the symbol 'X' which represents that an abnormal or immoral situation has occurred. This simple but meaningful HRI task is successfully experimented on the proposed Soar-ROS platform with a small humanoid robot, which implies that extending the present hybrid platform to artificial moral agent is possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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