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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이정우 (대구대학교) 오유수 (대구대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집
발행연도
2025.2
수록면
224 - 229 (6page)

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본 논문은 청각장애인과 장애 외국인을 위한 보조 장치의 필요성을 제기한다. 재난 상황에서 소리를 인지할 수 없는 문제는 신속한 대응을 어렵게 하며, 기존의 텍스트 출력, LED 불빛, 진동 방식은 이동 중이거나 언어적 장벽을 가진 사용자들에게 효과적으로 작동하지 못한다. 따라서 새로운 재난 경고 시스템의 필요성이 대두된다. 제안된 FEV 시스템은 Conv-TasNet 기반 음원 분리를 통해 소리의 위험도를 분석하고, LSTM 과 CNN 을 가중 평균 기법으로 결합하여 화재 관련 소리를 분류한다. 소리 분류 결과를 이미지로 매핑하여 직관적인 경고 정보를 제공하며, 언어의 장벽을 넘어 효과적으로 정보를 전달할 수 있는 시스템을 구축하였다. 구축되는 과정에서 앙상블을 통해 LSTM 과 CNN 을 결합하여 소리의 특성을 효과적으로 추출함으로써 분류 정확도를 향상시킨다. 본 연구는 화재 관련 소리 분류를 통해 재난 상황에서 정보를 직관적으로 전달할 수 있는 방안을 제시한다. 본 시스템은 청각장애인과 외국인 장애인처럼 언어적·감각적 장벽이 있는 사용자들이 재난 상황을 신속히 인지하도록 돕고, 기존 경고 시스템의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 보여준다.
#청각장애 #장애 외국인 #소리 분류 #소리 분리 #화재 소리

목차

요약문
1 서론
2 화재 관련 소리 데이터 수집 및 전처리
3 FEV(FIREEHCOVIEW) 시스템 구성도
4 실험
5 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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