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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이진규 (Semyung University) 이보희 (Semyung University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2019.12
수록면
325 - 332 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2019

음성 분류 인공신경망을 활용한 자폐아 치료용 로봇의 지능화 동작 연구
이진규 ,  이보희 전기전자학회논문지 2019.12 학술저널

2018

음성 정보를 이용한 자폐아 치료용 로봇의 동작 설계
이진규 ,  이보희 전기전자학회논문지 2018.12 학술저널
인공신경망 기반의 자폐아 치료용 로봇의 지능적 동작 연구
이진규 전기전자공학과 2018.01 학위논문

2016

자폐아 치료를 위한 로봇 설계 및 동작 연구
이진규 ,  이보희 ,  정진순 외 1명 전기전자학회논문지 2016.06 학술저널

초록· 키워드

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현재 아이들의 자폐스펙트럼장애 유병률이 한층 더 높게 보고되고 있으며 다양한 형태의 장애 징후를 보이고 있다. 특히 이들은 사회적 의사소통 영역에서 의사소통장애로 인한 대화에 어려움을 겪고 있으며 이를 훈련을 통해 개선 시킬 필요가 대두된다. 이를 위해 본 연구에서는 사전 연구를 통해 설계된 로봇에 장착된 마이크를 통해 음성 정보를 취득하고 이러한 정보를 이용하여 지능적인 동작을 만드는 방식을 제안한다. 음성 정보를 로봇 동작으로 분류하기 위해 인공신경망을 이용하였으며 여러 신경망 기법중 합성곱 방식을 기본으로 한 순환신경망을 결합하여 정확도를 향상시키려고 하였다. 입력 음성 데이터의 전 처리는 MFCC를 이용하여 분석하였으며 여러 데이터 정규화 및 인공신경망 최적화 기법을 활용하여 로봇의 동작을 추정하였다. 아울러 설계된 인공신경망은 기존에 사용한 구조 및 사람이 개입하여 분석하는 방법과의 정확도 비교 실험을 진행하여 분석 결과가 높은 정확도를 나타냈다. 향후 보다 높은 정확도를 가질 수 있는 로봇 동작을 설계하여 실제의 자폐아 치료 및 교육환경에서 적용할 수 있기 위하여 다양한 형태의 데이터를 수집하고 효율적으로 전처리하는 방식에 대한 연구가 요구된다.
#Autism Spectrum Disorders #Autistic Children Training #MFCC #Convolutional Neural Network #Speech Data Classification

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 로봇 시스템
Ⅲ. 음성 데이터 분석 시스템
Ⅳ. 인공신경망 설계
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
이경숙 / 2015 / 국내 자폐스펙트럼장애 영유아의 조기선별 및 지원 체계 고찰 / 자폐성장애연구 15(2):93~120 dbpia 문장원 / 2018 / DSM-5에 나타난 자폐스펙트럼장애에 대한 쟁점과 과제 / 정서·행동장애연구 34(3):251~270 dbpia Nadia Jmour / 2018 / Convolutional neural networks for image classification / 2018 International Conference on Advanced Systems and Electric Technologies (IC_ASET) :397~402 google schola Sharath Adavanne / 2017 / Sound event detection using spatial features and convolutional recurrent neural network / 2017IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :771~775 google schola Zahra Shah / 2018 / Image Pattern Classification Using MFCC and HMM / 2018 IEEE International Conference on Consumer Electronics-Asia (ICCE-Asia) :1~4 google schola

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