As the audio content market grows due to the spread of the AI speaker market and the influence of connected cars, the demand for podcast service is increasing. Therefore, in this study, the behaviors of podcast users were identified and the user types were classified. In the background study, podcast usage motives and user types were studied, and they were referred to when making the questionnaire. In the survey, preferred audio content was identified according to the situation, and in the in-depth interview, the user type and insights were derived by identifying the audio service usage behavior. As a result of the survey, there was little difference between preferred content for single listening and multitasking, but the difference in preferred content according to time period was statistically significant. The three user types derived from the in-depth interview were divided into users who listen alone for the purpose of study, find and listen to useful information quickly while on the go, and multitask and listen to the light and comfortable contents. It is expected that the results of this study will be an important reference for designing an audio content platform to improve user experience.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.2
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pp.75-82
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2022
Nondestructive method to predict buckling load for the propellant tank of launch vehicle should be evaluated. Vibration correlation technique can predict the global buckling load of unstiffened cylindrical structure with geometric initial imperfection using correlation of natural frequency and compressive load from compressive test below the buckling load. In this study, vibration and buckling tests of a thin metal unstiffened propellant tank model subjected to internal pressure and compressive loads were performed and the test results were used for VCT to predict global buckling load. For the vibration test of thin structure, non-contact excitation method using a speaker was used. The response was measured with piezoelectric polymer(PVDF) sensor. Prediction results of VCT were compared with the measured buckling load in the test and the nondestructive global buckling load prediction method was verified.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.63-68
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2022
There are 395,789 people with hearing impairment in Korea, according to the 2021 Disability Statistics Annual Report by the Korea Institute for the Development of Disabled Persons. These people are experiencing a lot of inconvenience through hearing impairment, and many studies related to recognition and translation of Korean sign language are being conducted to solve this problem. In sign language recognition and translation research, collecting sign language data has many difficulties because few people use sign language professionally. In addition, most of the existed data is sign language data taken from the front of the speaker. To solve this problem, in this paper, we designed and developed a storage system that can collect sign language data based on multi-view points in real-time, rather than a single point, and store and manage it with high usability.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.8
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pp.365-370
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2023
This paper aims to compare the performance of speech data classification into two groups, adult and elderly, based on the acoustic and linguistic characteristics that change due to aging, such as changes in respiratory patterns, phonation, pitch, frequency, and language expression ability. For acoustic features we used attributes related to the frequency, amplitude, and spectrum of speech voices. As for linguistic features, we extracted hidden state vector representations containing contextual information from the transcription of speech utterances using KoBERT, a Korean pre-trained language model that has shown excellent performance in natural language processing tasks. The classification performance of each model trained based on acoustic and linguistic features was evaluated, and the F1 scores of each model for the two classes, adult and elderly, were examined after address the class imbalance problem by down-sampling. The experimental results showed that using linguistic features provided better performance for classifying adult and elderly than using acoustic features, and even when the class proportions were equal, the classification performance for adult was higher than that for elderly.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.3
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pp.137-142
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2022
Every year, the number of wild animals appearing in human settlements increases, resulting in increased damage to property and human life. In particular, the damage is more severe when wild animals appear on highways or farmhouses. To solve this problem, ecological pathways and guide fences are being installed on highways. In addition, in order to solve the problem in farms, horn repelling using sensors, installing a net, and repelling by smell of excrement are being used. However, these methods are expensive and their effectiveness is not high. In this paper, we used YOLO (You Only Look Once), an AI-based image analysis method, to analyze harmful animals in real time to reduce malfunctions, and high-brightness LEDs and ultrasonic frequency speakers were used as extermination devices. The speaker outputs an audible frequency that only animals can hear, increasing the efficiency to only exterminate wild animals. The proposed system is designed using a general-purpose board so that it can be installed economically, and the detection performance is higher than that of the devices using the existing sensor.
Korean Journal of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery
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v.55
no.8
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pp.498-507
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2012
Background and Objectives We aimed to develop a Korean version of the velopharyngeal insufficiency (VPI) speech corpus system. Subjects and Method After developing a 3-channel simultaneous speech recording device capable of recording nasal/oral and normal compound speech separately, voice data were collected from VPI patients aged more than 10 years with/without the history of operation or prior speech therapy. This was compared to a control group for which VPI was simulated by using a french-3 nelaton tube inserted via both nostril through nasopharynx and pulling the soft palate anteriorly in varying degrees. The study consisted of three transcriptors: a speech therapist transcribed the voice file into text, a second transcriptor graded speech intelligibility and severity and the third tagged the types and onset times of misarticulation. The database were composed of three main tables regarding (1) speaker's demographics, (2) condition of the recording system and (3) transcripts. All of these were interfaced with the Praat voice analysis program, which enables the user to extract exact transcribed phrases for analysis. Results In the simulated VPI group, the higher the severity of VPI, the higher the nasalance score was obtained. In addition, we could verify the vocal energy that characterizes hypernasality and compensation in nasal/oral and compound sounds spoken by VPI patients as opposed to that characgerizes the normal control group. Conclusion With the Korean version of VPI speech corpus system, patients' common difficulties and speech tendencies in articulation can be objectively evaluated. Comparing these data with those of the normal voice, mispronunciation and dysarticulation of patients with VPI can be corrected.
Park, Sang-Eun;Jo, Soo-Hyun;Jang, Ji-Woong;Lee, Chung-Hwan
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.425-427
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2021
Entering the modern society, due to changes in daily life as well as social life, the sleep deprivation and unsatisfactory sleep environment that modern people have, ranked the lowest in the sleep deprivation nation in the world and the lowest in the nation considered to be sleep deprivation. This is about 'sleep pillows using Arduino,' which can improve the 'sleep environment', which is the 2nd largest cause of sleep deprivation. The few minutes before you go to sleep, the moment of time, can determine the quality of your sleep, and the quality of your sleep determines the satisfaction of your daily life. Using Arduino, you can improve the quality of your sleep through various functions. Through Arduino, you can create a sleeping environment for the sleeper by adjusting the sleeper's breathing measurement, lighting, and Bluetooth speaker and create an environment that suits you. Through this, we will be able to improve the sleep deprivation of modern people and have a more prosperous life.
In this paper, we propose an approach for dialect classification based on the speed and pause of speech utterances as well as the age and gender of the speakers. Dialect classification is one of the important techniques for speech analysis. For example, an accurate dialect classification model can potentially improve the performance of speaker or speech recognition. According to previous studies, research based on deep learning using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features has been the dominant approach. We focus on the acoustic differences between regions and conduct dialect classification based on the extracted features derived from the differences. In this paper, we propose an approach of extracting underexplored additional features, namely the speed and the pauses of speech utterances along with the metadata including the age and the gender of the speakers. Experimental results show that our proposed approach results in higher accuracy, especially with the speech rate feature, compared to the method only using the MFCC features. The accuracy improved from 91.02% to 97.02% compared to the previous method that only used MFCC features, by incorporating all the proposed features in this paper.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.370-372
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2021
According to the Clinical Research Center for Dementia, 840,000 Koreans aged 65 or older had dementia patients, with a prevalence rate of 10.39%. The prevalence rate is one in 10 elderly people, but difficult for families to take care of them all day. Judged that possible to manage the conditions and schedules of elderly people living alone by utilizing AI speaker system where schedule management is stored. This paper implements modules for AI schedulers in patients with dementia. Configured to link AWS, a remote IOT, inside the raspberry pi, and to output the schedule to speakers using a calendar from Google API. Through this study, judged that ease of scheduling will help manage and schedule dementia patients.
This paper is a study on the self-powered wireless bus information and disaster information system based on Internet of Things (IoT). The existing bus information system supplies power and communication by cable, which causes a problem of increased installation cost and limited installation site due to cable burial. To solve this problem, a self-powered wireless bus information and disaster information system was proposed. The proposed system provides bus arrival information. Furthermore, in the event of a disaster such as a natural disaster, it can also reduce confusion and damage by notifying the disaster information through the system's speaker. In this study, a self-powered system using a solar module was proposed. As data are transmitted and received through wireless WiFi or LTE, the installation cost can be reduced and the problem of installation location restrictions can be solved.
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