본 연구는 음성인식기술이 급격한 고령화를 맞고 있는 우리 사회의 노인문제 해결을 위해 어떻게 활용될 수 있는지를 목표로 삼았다. 국내에서도 본격적으로 고령자들을 위한 공공지원서비스나 민간간병 서비스 등이 확대될 것으로 예상된다. 이 때 음성인식기술은 미디어인터페이스에 익숙하지 못한 노인들에게 다양하게 활용될 수 있다. 이를 위해 본 연구진은 국내의 음성인식기술의 활용가능성과 일본 방문시 노인 간병에서 음성인식기술을 통해 이룬 성과를 조사했다. 특히 간병인들이 보고서를 작성할 때 음성인식기술을 이용해 수기로 작성하던 보고를 대체하여 업무시간을 크게 축소한 바 있는데, 이러한 방법은 국내에서도 쉽게 정책적으로 실행될 수 있다고 판단했으며, 음성인식기술이 탑재된 로봇의 개발을 통해 노인부양의 사회적 비용을 줄여야 한다는 결론 역시 도달했다. 아울러 음성인식기술이 다양한 정서인식기능의 인공지능기반 프로그램과 결합을 통한 다양한 정책이 도모되어야 한다는 사실 역시 제안할 수 있게 되었다.
노인 음성은 연령에 따른 호흡, 발성, 공명 등의 생리적 변화에 의하여 다량의 잡음이 발생된다. 따라서 노인 음성으로 음성인식 및 합성, 분석 소프트웨어등과 같은 융복합 헬스케어 기기를 동작시키고자 할 때, 성능을 저하시키는 결과를 야기한다. 그러므로 노인 음성을 분석하여 그들의 목소리로 다양한 헬스케어 기기를 잘 운영할 수 있는 위한 연구 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 노인 음성 잡음을 고려하여 기존의 대칭 구조 고차 미분 에너지 함수를 이용하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출 알고리즘을 연구하였으며, 자기상관함수와 AMDF 방법과 비교하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출에 보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 음성 구간 검출 알고리즘은 노인을 위한 음성 인터페이스에 적용함으로써 노인들의 스마트 기기에의 접근성을 높이고, 더 나아가 노인들을 위한 융복합 웨어러블 디바이스 성능 개선 및 다양한 개발이 가능할 것으로 전망한다.
본 연구는 고령화 사회의 노년층 우울증과 고독감 문제를 해결하기 위해 음성 인식 챗봇 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 Whisper 모델, GPT 2.5, XTTS2를 활용하여 고성능 음성 인식과 자연어 처리, 텍스트-음성 변환 기능을 제공한다. 사용자는 이를 통해 감정과 상태를 표현하고 적절한 반응을 얻을 수 있으며, 지인의 목소리를 이용한 음성인식 기능으로 친숙함과 안정감을 느낄 수 있다. UX/UI는 스마트 시니어 세대의 인지 반응과 시력 저하, 운동 능력 제약 등을 고려하여 설계되었다. 명도와 선명도가 높은 색상, 가독성이 좋은 서체등을 활용하여 고령자의 사용 편의성을 높였다.이 연구는 음성 기반 인터페이스를 통해 노년층의 삶의 질 향상에 기여할 것으로 기대된다.
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.
스마트 디바이스가 사회와 소통할 수 있는 도구가 되었음에도 불구하고 아직까지 노인들이 사용하기에는 어려움이 있다. 여기에 음성인식 기술을 이용한 음성인터페이스를 활용함으로써 노인들의 스마트 디바이스에 대한 사용성을 높일 수 있다. 하지만 일반적인 음성인식 시스템은 청장년의 발성 스타일에 맞춰져 있기 때문에, 노화된 노인의 발성이 그대로 입력될 경우 음성인식률이 하락한다. 본 연구에서는 노인의 음절 별 발화속도가 일반적인 음성인식 시스템의 성능을 보증할 수 있는 범위를 벗어나는 경우가 많다는 분석 결과를 토대로 노인의 음절 별 발화속도를 조정한 결과 노인남녀 평균 음성인식률이 15.3% 상승하였다. 이처럼 노인의 음성인식 오류 원인들 중 하나인 발화속도의 재조정으로 음성 인식률을 높일 수 있는 토대를 마련하였다. 이는 노인들이 스마트 디바이스를 이용하여 쉽고 정확한 작업을 수행할 수 있게 됨으로써, 노인들의 사회 참여와 정보 획득이 용이해 지고 더 나아가 세대 간의 소통에도 이바지할 것으로 기대한다.
While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in $KAIST^[1]$. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user's hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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