피로는 개인의 능력을 저하되게 하여 업무 수행을 어렵게 하며, 피로가 누적되면 집중력이 저하되어 안전사고를 초래할 가능성이 증가하게 된다. 피로에 대한 자각은 주관적이나, 실제 현장에서는 피로의 수준을 정량적으로 측정할 필요가 있다. 기존 연구에서 피로 수준은 다원적 피로 척도와 같은 주관적 평가에, 생체신호 분석 등의 객관적지표를 추가하여 전문가의 판단으로 측정하는 방식이 제안되었으나, 이러한 방법은 일상생활에서 실시간으로 피로도를 평가하기 어렵다. 본 논문은 현장에서 녹음한 음성 데이터를 이용하여 실시간으로 작업자의 피로 수준을 판정하는 피로도 분류 모델에 관한 연구이다. 현장에서 수집한 음성 데이터를 이용하여 로지스틱 분류, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 등의 기계학습 모델을 학습시킨다. 성능을 평가한 결과, 정확도가 0.677 ~ 0.758로 우수한 성능을 보여주었고, 이 중에서 로지스틱 분류가 가장 우수한 성능을 나타냈다. 실험 결과로부터 음성신호를 이용하여 피로도를 분류하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있다.
현재까지 항공기에 적용되는 기술들은 수많이 발전해왔다. 조종사의 편의성을 위한 기술들 또한 많이 발전해왔다. 자동운항 등 많은 기술들이 조종사를 보조하며 편의성을 위해 사용되고 있다. 하지만 비행기가 처음 만들어 졌을 때부터 바뀌지 않은 조종의 방식과 항공기의 국제성이 가지는 장시간의 비행은 여전히 조종사에게는 큰 피로를 안겨주고 있다. 본 논문은 조종사들의 피로를 경감 시켜 피로로 인해 발생 할 수 있는 사고들을 예방하기 위해 음성인식을 적용하여 새로운 조종의 방식인 '음성인식을 통한 항공기 조종면의 제어' 기술을 제안한다. 기존의 손을 사용한 조종방식이 아닌 컴퓨터와 조종사의 대화를 통해 데이터를 처리하고 즉각적인 피드백을 받으며 조종사의 편의성을 증가시켜 나아가 피로를 경감 시킬 수 있다.
대전·충남지역 20-30대 여성 언어재활사 50명을 대상으로 주관적 음성 피로도 설문과 더불어 하루 4회기를 기준으로 언어치료 전/후 음성 샘플 수집을 하였다. 연구 결과, Korean Vocal Fatigue Index의 음성 피로로 인한 음성 사용회피 항목과 음성 사용으로 인한 신체 피로 항목에서 피로 집단과 피로 없는 집단 간 유의한 차이가 있었다. 두 집단의 음향음성학적 특성과 관련하여, 두 집단 모두 치료 후 저주파 대역 에너지가 상대적으로 낮아지고 고주파 대역 에너지가 상승하는 패턴을 보였다. 이러한 특징이 분산분석 결과, 주 효과로 나타난 low to high-ratio[t1(time.1)>t2(time.2)], slope_ltas(t2>t1), 3rd formant's energy(t1>t2), high energy(t2>t1) 등에 잘 반영되어 있다. 집단 간 차이는 음향변수들 중 치료 전 모음 연장발성 스펙트럼 저주파 대역의 에너지인 low energy에서만 관찰되었고 피로 없는 집단의 값이 더 컸다(no.fatigue>fatigue in t1). 음향변수에서의 이러한 특징과 더불어 치료 세션 후 피로 없는 집단의 연결발화에서의 왜도 증가는 장시간의 목소리 노동으로 인한 성대 과긴장(higher muscle tonus)과 목소리 남용 때문으로 해석할 수 있다. 섭동변수 shimmer_local은 피로 없는 집단이 언어치료 후 낮아졌고(t1>t2), 켑스트럼 변수인 RNR(rhamonics to noise ratio)은 언어치료 후 값이 높아졌다(t2>t1). NHR(noise to harmonic ratio)은 두 집단 모두 치료 후 낮아졌다. NHR의 감소와 shimmer_local의 하강은 치료 세션을 진행하면서 발성 과정이 안정화되었거나 혹은 전문 지식이 있는 언어재활사(특히 피로 없는 집단)들의 효율적 목소리 사용이 기여했다고 결론지을 수 있다. 피로 없는 집단의 경우는 치료 후에 RNR값이 유의하게 커졌으므로 치료 후 오히려 조화음(harmonic) 구조가 더 안정되었다고도 말할 수 있을 것이다.
본 연구는 임상현장에서 직업에 따라 요구되는 음성문제를 이해하는데 도움이 되는 자료를 제공하기 위해 전문 음성 사용자인 직업배우와 직업적 음성사용자인 언어재활사의 주관적 음성증상을 조사하여 그 빈도를 알아보고, 두 집단 간의 주관적 음성증상에 차이가 있는지 비교하였다. 그 결과, 두 집단은 동일하게 11개의 증상 중 '노래 시 고음발성 곤란', '말할 때 목에 힘이 들어감', '음성피로감'이 고빈도 증상으로 나타났다. 두 집단의 주관적 음성증상을 비교한 결과 직업적 음성사용자 집단은 전문 음성사용자 집단에 비해 '노래 시 저음발성 곤란(p=.049)', '쉰 목소리(p=.021)', '말할 때 힘이 듦(p=.032)', '말할 때 목에 통증이 있음(p=.009)', '음성피로감(p=.018)'의 빈도가 더 빈번한 것으로 나타났다. 이러한 차이는 두 집단의 음성사용 환경이 다르고, 직업활동 시 요구되는 발성의 차이로 인한 것으로 사료된다.
수작업으로 이루어지고 있는 환경의 영향이나 작업의 영향에 따른 정신피로나 신체피로의 주관적인 평가를 자동화하기 위한 방법에 대하여 논하였다. 사람의 가장 자연스러운 의사소통인 평가어를 척도로 하여 평가가 이루어지는 음성인식기술을 응용한 주관평가법에 대하여 연구하였다. 주관평가의 자동화를 위하여 우선, 평가어에 대한 음성 인식을 한 후 인식된 평가 결과 데이터를 이용하여 설문지를 자동 생성시킴과 동시에 파일 형태로 저장시켰다. 음성 인식 알고리즘으로는 DTW(Dynamic Time Warping)인식 알고리즘을 사용하였고. 설문지 질의 내용은 집중도 평가를 이용하였다. 인식실험은 설문에 대한 응답에 필요한 평가어를 대상으로 하였다.
항공기에는 많은 시스템이 있고 다양한 장치들이 있다. 이 장치들은 사용자의 명령을 입력받아 사용되는데 자동을 제외한 거의 모든 시스템들은 사용자의 직접적인 조작으로 작동된다. 하지만 여전히 완전 자동화는 되지 않아 사소하고 섬세한 부분에서 조종사는 수동으로 작동시켜 주어야하는 부분들이 있다. 사소한 부분들을 신경써야 하기에 조종사에게 피로는 필수적을 따라왔다. 본 연구에선 현재의 기술에서 더 나아가 음성인식(STT, TTS)을 활용하여 항공기의 다양한 장치들을 원격제어할 수 있게 개발하여 완전 자동화를 목적으로 한다. 음성을 이용한 방식은 조종사에게 손을 사용하지 않는 편리함을 제공한다. 조종사에게 원거리에서 음성으로 조작할 수 있게 해줌으로써 손을 사용하여 조작하지 않아 편의성을 제공할 수 있고 명령을 통해 컴퓨터가 처리함으로써 조종이 간단해진다. 본 연구로 인해 사소한 부분까지 신경쓸 필요가 없어져 조종사의 실수나 피로로인해 일어나는 사고를 방지할 수 있다.
최근에 음성인식 및 음성합성 기술의 발달로 음성을 이용한 정보안내시스템이 다양한 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 선박에서도 선교업무의 피로도를 감소시키고, 비상상황시 효과적인 대처를 위해 항행정보안내시스템의 필요성이 커지고 있다. 그러나 음성을 이용한 선박의 정보안내시스템은 목표와는 달리 큰 호응을 얻지 못하고 있다. 주된 이유는 기능 및 인터페이스의 설계가 개발자 위주로 시작되었기 때문에, 사용과정이 복잡하여 실제 항해사가 사용하는데 망설인다는 점이다. 둘째로는 음성인식률이 사람에 따라, 혹은 환경에 따라 변하기 때문에, 시스템의 안정성이 떨어진다는 점이다. 이런 이유로 인해, 현재 IBS에서는 비상상황시 음성경보기능이 활용되고 있을 뿐이다 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고, 음성기술을 안전운항에 적극적으로 활용하기 위하여, 사용자 중심의 시스템을 설계하였다. 우선, 실제 항해사와의 면담의 피드백과정을 통해 음성을 이용한 항행정보안내시스템의 요구기능을 결정하였다 그리고 음성인식이 사용자에 독립적이며, 안정적인 음성인식엔진을 적용하였다. 여기서, 음성지령과정을 단순화하기 위해 확인과정을 자동화하였고, 음성인식상의 오류는 자동수정기능으로 보완하였다. 본 논문에서 개발한 음성을 이용한 시뮬레이터 기반 항행정보안내시스템은 항해사의 실시간 선박 운항 시뮬레이션을 통해 운용성능을 시험하였다.
환경이나 작업부하 등이 인간에게 주는 피로나, stress 또는 쾌, 불쾌감 등의 감성을 평가하기 위한 정신물리학적인 방법의 하나으로 설문지에 의한 주관적인 평가법이 많이 사용되고 있다. 기존의 수작업으로 이루어지던 설문 방식을 자동화하여 PC 기반으로 설문양식을 자동 생성하고 음성을 통해 응답할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 주관평가 자동화 시스템은 주관평가 데이터를 효율적으로 처리를 할 수 있고 음성을 이용함으로써 피험자의 정신적 부담을 경감시키며 생리신호와 주관평가와의 경시적인 변화를 효과적으로 평가할 수 있다. 설문 형식으로는 5점 척도와 7점 척도를 선택하였으며 평가어는 “매우 아니다”∼“매우 그렇다”로 구성되었다. 평가어를 인식함에 있어 좋은 인식률을 얻기 위한 특징벡터의 치수와 기본 프레임 개수를 대상으로 인식실험을 하였다.
Background and Objectives This study compares Vocal Fatigue Index (VFI) scores according to the presence or absence of external laryngeal tension in hyperfunctional voice disorder. And through this, it is to confirm the usefulness of VFI to hypertension of extrinsic laryngeal muscles. Materials and Method The subjects were 61 female diagnosed with hyperfunctional voice disorder (hypertension group 41, non-hypertension group 20). The author palpated extrinsic laryngeal muscles for evaluation of hypertension and classified them as the presence or absence. The voice measurements were jitter, shimmer, Korean-Voice Handicap Index-10 (K-VHI-10), and Korean-Vocal Fatigue Index (K-VFI). The voice compared were according to the diagnosis and presence of hypertension only for patients with hyperfunctional voice disorder. Results As a result of comparing the voice measurement according to the presence or absence of hypertension, there was no significant difference in the acoustic variables, K-VHI-10 and K-VFI-Total, K-VFI-Fatigue. Whereas, K-VFI-Physical (p=0.006) and K-VFI-Rest (p=0.022) were significantly higher in the hypertension group. Conclusion These results indicate that the hypertension group has more physical discomfort and less voice recovery than the group without hypertension. It means that K-VFI can measure the physical discomfort and limitations of voice recovery due to hypertension of the external laryngeal muscle. The VFI can be used as one of the methods to evaluate the hypertension of the external laryngeal muscle in Hyperfunctional voice disorder.
음성신호는 화자에 대한 고유한 정보와 주변의 음향환경에 대한 정보는 물론 감정과 피로도 등 다양한 정보가 포함되어 있다. 이에 음성신호를 이용한 연구분야에서 감정 상태를 파악하기 위한 연구가 지속되어 왔다. 이에 본 논문에서는 화자의 감정을 인식하기 위해 ETSI의 3GPP2 표준코덱인 Selectable Mode Vocoder(SMV)를 분석한다. 이를 기반으로 감정 인식에 효과적인 특징들을 제안한다. 이후 선정된 특징 벡터를 이용하여 Gaussian Mixture Model(GMM) 기반의 감정 인식 알고리즘을 개발하고 Mixture component 개수를 변화시키면서 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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