본 논문에서는 기존의 점자 학습 제품의 단점들을 보완한 점자 교육 시스템을 다룬다. 시각장애인 전용 어플리케이션은 사용자 편의성을 위해 터치 제스처 및 음성 안내를 통하여 전체 기능을 수행할 수 있도록 구성한다. 점자키트는 아두이노와 3D 프린팅을 통해 교육 목적에 맞게 제작한다. 시스템은 다음과 같은 기능들을 지원한다. 첫 째, 초성·종성·모음·약어 등 기초적인 점자의 학습. 둘 째, 단계별 퀴즈를 풀어 학습한 점자를 확인하는 기능. 셋 째, 모르는 점자가 있을 때 번역하는 기능이다. 실험을 통한 터치 제스처의 인식률과 점자 표현의 정확도를 확인하였고 번역의 경우 의도한대로 번역이 되는 것을 확인하였다. 이 시스템을 통해 시각장애인이 효율적으로 점자를 학습할 수 있다.
최근 교육 분야에서 다양한 인공지능 기술을 활용한 연구와 개발이 이뤄지고 있다. 인공지능을 활용한 교육 중 특히 대화형 에이전트는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 음성인식, 번역과 같은 다양한 인공지능 기술과 결합해 더 효과적인 언어 학습을 가능하게 한다. 본 논문은 상용화된 교육용 플랫폼 중 이용자 수가 많고 영어 학습을 위한 대화형 에이전트가 활용된 플랫폼에 대한 동향 분석을 진행하였다. 동향 분석을 통해 현재 상용화된 교육용 플랫폼의 대화형 에이전트는 여러 한계점과 문제점이 존재했다. 구체적인 문제점과 한계점 분석을 위해 사전 학습된 최신 대용량 대화 모델과 비교 실험을 진행하였고, 실험 방법으로 대화형 에이전트의 대답이 사람과 비슷한지를 평가하는 Sensibleness and Specificity Average (SSA) 휴먼 평가를 진행하였다. 실험 내용을 바탕으로, 효과적인 학습을 위해 개선방안으로 대용량 파라미터로 학습된 대화 모델, 교육 데이터, 정보 검색 기능의 필요성을 제안했다.
인공지능 기술의 발전과 더불어 세계 각국의 인공지능 기술 특허를 둘러싼 경쟁도 치열해지고 있다. 2000년~2021년간 미국 특허청의 인공지능 기술 특허출원은 꾸준히 증가하고 있는 가운데 2010년대 들어 보다 가파른 성장세를 기록하고 있다. 특허지표를 통해 한국의 인공지능 기술경쟁력을 분석한 결과, 청각지능, 시각지능 등의 세부 분야에서 특허활동성, 영향력, 시장성 등이 우위에 있는 것으로 평가된다. 그러나, 주요국과 비교하여 한국의 인공지능 기술 특허는 양적 활동성, 시장성 확보 측면에서는 상대적으로 우수하나 기술 파급력은 다소 열위에 있는 것으로 나타난다. 최근 인공지능 기술 토픽으로 노이즈 캔슬링, 음성인식 등은 감소한 반면 모델학습 최적화, 스마트센서, 자율주행 등이 활성화되면서 성장이 기대되고 있다. 한국의 경우 사기탐지/보안, 의료 비전러닝 등의 분야에서 특허출원 성과가 다소 부족하여 분발이 요구된다.
최근 인공지능은 민간분야에서는 급속히 확산, 대중화 되어 음성인식 개인 서비스 분야로 확대되면서 보급화 되었고 주요 강대국은 인공지능 추진전략을 수립하였지만 한국 국방분야의 경우에는 분야 특수성과 함께 북한과의 지정학적 위치로 파급력은 낮은 실정이다. 본 논문은 이러한 한국의 국방 인공지능 파급력을 높이고 인공지능을 성공적으로 추진하기 위해 로드맵 확립, 인력 확보, 인공지능 기반 확립, 이해관계자들의 협력 강화 등 총 6가지 대한민국 국방 인공지능 추진전략을 제시한다. 또한 제시된 추진전략에 대해서 4가지 제약사항을 분석하고 극복 방안을 제안함으로써 국방분야의 인공지능 저변확대를 위해 초석을 다질 수 있을 것으로 기대한다.
사물인터넷환경에서의 스마트 홈은 가정안에서의 모든 기기들이 서로 연결되어 사용자에 최적의 생활환경을 제공함을 목표로 한다. 이러한 스마트 홈 환경에서 모든 기기들을 관리, 제어할 수 있는 방법으로 인공지능 스피커가 사용되고 있다. 기존의 스피커 기능이 단순한 음악재생에서 스마트 홈 공간에 존재하는 모든 기기들을 제어, 관리하는 인터페이스의 역할로 전환되고 있는 것이다. 본 연구에서는 인공지능 스피커의 선두 주자인 미국 및 국내의 시장 현황 및 활용성 분석 내용을 다루었다. 주요 대상 기업으로는 미국의 아마존, 구글, 애플등을 비롯하여 국내의 kakao, SKT, KT등을 대상으로 하였다. 또한 인공지능 스피커에 대한 국내 사용자들의 반응 결과를 토대로 주요 문제점에 대한 도출 및 개선 방안등에 대해 기술하였다.
연구목적: 시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 연구방법: 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 결론: 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.1-12
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2023
A public address (PA) system installed in a building is a system that delivers alerts, announcements, instructions, etc. in an emergency or disaster situation. As for the products used in PA systems, with the development of information and communication technology, PA products with various functions have been introduced to the market. PA systems recently launched in the market may be connected through a single network to enable efficient management and operation, or use voice recognition technology to deliver quick information in case of an emergency. In addition, a system capable of locating a user inside a building using a location-based service and guiding or responding to a safe area in the event of an emergency is being launched on the market. However, the new PA systems currently on the market add some functions to the existing PA system configuration to make system operation more convenient, but they do not change the complex PA system configuration to reduce facility costs, maintenance, and management costs. In this paper, we propose a novel PA system configuration for buildings using audio networks and control hierarchy over peer-to-peer (Anchor) technology based on audio over IP (AoIP), which simplifies the complex PA system configuration and enables convenient operation and management. As a result of the study, through the emergency signal processing algorithm, fire broadcasting was made possible according to the detection of the existence of a fire signal in the Anchor system. In addition, the control device of the PA system was replaced with software to reduce the equipment installation cost, and the PA system configuration was simplified. In the future, it is expected that the PA system using Anchor technology will become the standard for PA facilities.
본 논문에서는 사용자의 외출 목적을 인지하고 외출 시 도움을 줄 수 있는 유용한 정보를 전달하는 스마트 홈 외출 케어 시스템의 설계 및 구현에 대해 연구한다. ESP8266을 이용하여 기상청의 RSS 서비스 데이터를 실시간으로 전송할 수 있고, Arduino MEGA를 이용하여 데이터를 분석 후 사용자에게 기상정보를 제공할 수 있는 시스템을 구현한다. 앱인벤터를 활용하여 필요한 물품을 잊지 않고 챙길 수 있으며 원하는 날씨와 목적에 맞게 설정을 변경 가능하다. 마이크 위치는 외부에 배치하여 인지도를 12% 높였으며, 압력센서의 감도는 최대 210 kΩ으로 설정했다. 문 사이에 장애물이 있을 경우 자동으로 문이 열린다. 서랍 천장에 초음파 센서를 배치해 0.5cm~10cm 범위 내 물체를 인식해 물체 유무를 확인하고 카메라를 설치해 보안 강화 시스템을 연구헸다.
Covid-19으로 인한 디지털화는 인공지능 기반의 음성인식 기술을 급속하게 발전시켰다. 그러나 이 기술은 데이터셋이 일부 집단에 편향될 경우 인종 및 성차별과 같은 불공정한 사회적 문제를 초래하고 인공지능 서비스의 신뢰성과 보안성을 열화시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 대표적인 인공지능의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델인 VGGNet(Visual Geometry Group Network), ResNet(Residual neural Network), MobileNet을 활용한 편향된 데이터 환경에서 정확도에 기반한 불공정성을 비교 및 분석한다. 실험 결과에 따르면 Top1-accuracy에서 ResNet34가 여성과 남성이 91%, 89.9%로 가장 높은 정확도를 보였고, 성별 간 정확도 차는 ResNet18이 1.8%로 가장 작았다. 모델별 성별 간의 정확도 차이는 서비스 이용 시 남녀 간의 서비스 품질에 대한 차이와 불공정한 결과를 야기한다.
기존의 드론 조작은 초보자에게 어려웠다. 초보자의 경우 드론을 조종하다가 드론이 추락하거나 장애물에 걸려 프로펠러 등의 부품들이 손상되는 경우를 빈번하게 마주한다. 본 연구에서는 초보자 또한 드론 파손의 걱정 없이 드론의 조작을 더욱 쉽게 개선시키는 것을 전제로 뇌파와 보조입력인 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중적으로 출시되어 있는 드론의 경우 호버링 기능을 포함시켜 드론의 추락 위험을 줄여주는 기능을 탑재하고 있다. 하지만 속도가 빠른 드론의 조작에 있어 미숙한 초보자들은 장애물과의 충돌 그리고 드론 착륙 시 기체손상 등의 위험에 대비하기 힘들다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 드론 컨트롤러 대신 특정한 동작을 상상할 때 발현되는 동작상상뇌파와 음성입력을 적용한 '동작상상뇌파와 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 드론 컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 드론을 제어한다. 또한 뇌파의 발현이 안정적이지 못하는 상황을 대비한 보조입력인 음성인식을 이용하여 드론의 기체손상을 최소화 시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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