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학술저널
저자정보
황일규 (동양미래대학교) 송호범 (동양미래대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제7호(JKIIT, Vol.17, No.7)
발행연도
2019.7
수록면
13 - 21 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.7.13

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영아기의 아기는 울음으로만 대부분의 의사소통을 한다. 이 시기는 뇌 발달 단계상 가장 중요한 시기이기 때문에 아기의 요구를 정확하게 이해하기 위한 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 아기의 울음소리와 패턴에 대한 연구들의 분석과 이를 바탕으로 인공지능을 활용하여 상태를 인식하는 방법에 대해 소개한다. 음원은 기존 연구에서 작성된 패턴별 아기 울음과 관련된 음원을 저장 후 분류하여 구성한다. 이를 기반으로 스펙트로그램 형태의 이미지 데이터로 변형하여 시각화하여 분석하고 전처리하여 인공지능 기반의 CNN 모델의 학습 데이터로 활용한다. 학습된 모델을 이용하여 주파수 측정치의 평균으로 분류하던 기존 연구들과는 다른 비교적 높은 정확도의 아기 상태 인식 결과를 보여주는 시스템을 구현한다. 향후 전문가의 검증을 받은 음원 데이터가 충분히 확보된다면 즉시 상용화도 가능할 것으로 판단된다.
#infant #spectrogram #CNN #sound classification #emotion recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 학습 데이터의 생성
Ⅳ. 인공지능 모델 구현
V. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Y. Kim / 2000 / Design of Emotion Recognition Model Using Fuzzy Logic / Journal of Korean Institute of Intelligent Systems 10(1):268~282 google schola 신보라 / 2018 / 음성신호기반의 감정인식의 특징 벡터 비교 / 전기학회논문지 67(10):1364~1369 dbpia 방재훈 / 2014 / 감성기반 서비스를 위한 통화 음성 감정인식 기법 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 41(3):208~213 dbpia S. S. Janetsian-Fritz / 2018 / Maternal deprivation induces alterations in cognitive and cortical function in adulthood / Translational Psychiatry 8(1) google schola K. Sylva / 2011 / Effects of early child-care on cognition, language, and task-related behaviours at 18 months : an English study / Br J Dev Psychol 29(Pt 1):18~45 google schola

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