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NTIS 바로가기전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.23 no.4, 2019년, pp.1440 - 1447
이진규 (Dept. of Electrical Engineering, Semyung University) , 이보희 (Dept. of Electrical Engineering, Semyung University)
Currently, the prevalence of autism spectrum disorders in children is reported to be higher and shows various types of disorders. In particular, they are having difficulty in communication due to communication impairment in the area of social communication and need to be improved through training. T...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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RNN의 특징은? | 요즘은 이러한 전통적인 합성곱 신경망 구조를 개선하여 정확도를 향상시키는 목적으로 순환신경망(RNN)을 추가한 구조가 이용되고 있다[8]. 이와 같은 구조는 RNN의 순차적인 입력과 역동적인 시간적 행동을 처리하는 특징을 이용하여 이미지 정보에서 시간적인 의존성을 활용하기 위해 RNN을 추가로 사용하는데 이러한 방법은 공간과 시간적 맥락을 결합하여 모델링 하므로 다른 전통적인 방법과 단일RNN보다 CRNN 구조가 가장 높은 성능을 보인다[9,10]. 이러한 구조로 인공신경망을 설계할 때 일반적으로 데이터셋이 제한되는 환경에서 큰 사이즈의 네트워크는 많은 수의 파라미터를 가지며 이러한 네트워크가 더 확대되면 과적합되기 쉬워지는 단점이 존재하여 CNN의 성공을 이끌어내기 위해 필수적인pooling 동작과 여러 스케일의 특징을 동시에 추출할 수 있는 Inception 기법을 이용하여 최적화한다[11]. | |
자폐스펙트럼장애를 가진 아동들에게 현장실험에서 고양이 로봇을 이용한 놀이 및 통합감각치료, 언어치료 등에 로봇을 통해 장난감 또는 동물 보방 치료를 한 이유는? | 또한, 미국정신의학회가 발간한 DSM-5에서는자폐스펙트럼장애로 진단되기 위해서는 사회적 의사소통 영역의 3가지 항목과 제한적이고 반복적인 영역에 적어도 2가지 항목이 공통적으로 해당되어야 한다고 규정하고 있고 여러 항목 중 DSM-5의자폐스펙트럼장애 심각도 수준에 따르면 사회적의사소통의 초기 심각도 단계는 의사소통에 참여하지만 다른 사람들과 대화를 주고받는 데에는 실패할 수 있으며 친구들을 만들기 위한 시도는 괴상하고 대개 실패한다[2]. 이와 같이 자폐스펙트럼장애를 가진 아동들은 대부분 모방행동과 의사소통적 행동이 적고 비전형적인 눈 맞춤을 하며 장난감을 이용한 모방행동과 기능적 활용이 적기 때문에 의사소통 영역에서 언어성 의사소통장애를 훈련시킬 필요가 있다. 이에 따라 사전연구를 거쳐 현장실험에서 장난감 또는 동물 모방 치료를 목적으로 고양이 로봇을 이용한 놀이 및 통합감각치료, 언어치료 등에 로봇이 사용되었으며 추가적으로 언어성 의사소통장애 훈련에 중점을 두어 로봇의 향상된 지능적인 동작 설계를 위해 기존의 현장실험에서의 동작과 더불어 인공신경망 기반의 음성 정보를 활용한 지능화 동작을 제안한다. | |
음성 정보를 이용해 로봇을 동작시키기 위해 어떤 과정이 필요한가? | 음성 정보를 이용하여 로봇을 동작시키기 위해서는 음성 데이터가 인공신경망에 입력되도록 적합하게 전처리를 거쳐야 한다. 이를 위해 음성 데이터는 음성 분류에 많이 사용되는 MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 이미지로 생성하는 전처리 과정을 거친다. |
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Nadia Jmour, Sehla Zayen, Afef Abdelkrim, "Convolutional neural networks for image classification," 2018 International Conference on Advanced Systems and Electric Technologies (IC_ASET), pp.397-402, 2018. DOI: 10.1109/ASET.2018.8379889
Sharath Adavanne, Pasi Pertila, Tuomas Virtanen, "Sound event detection using spatial features and convolutional recurrent neural network," 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 771-775, 2017. DOI: 10.1109/ICASSP.2017.7952260
Zahra Shah, Minsu Kim, Gil-Jin Jang, "Image Pattern Classification Using MFCC and HMM," 2018 IEEE International Conference on Consumer Electronics-Asia (ICCE-Asia), pp.1-4, 2018. DOI: 10.1109/ICCE-ASIA.2018.8552112
Chandrasekhar Paseddula, Suryakanth V. Gangashetty, "DNN based Acoustic Scene Classification using Score Fusion of MFCC and Inverse MFCC," 2018 IEEE 13th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS), pp.18-21, 2018. DOI: 10.1109/ICIINFS.2018.8721379
Elvira Sukma Wahyuni, "Arabic speech recognition using MFCC feature extraction and ANN classification," 2017 2nd International conferences on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE), pp.22-25, 2018. DOI: 10.1109/ICITISEE.2017.8285499
Chi Zhang, Thang Nguyen, Shagan Sah, Raymond Ptucha, Alexander Loui, Carl Salvaggio, "Batchnormalized recurrent highway networks," 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp.640-644, 2018. DOI: 10.1109/ICIP.2017.8296359
Jose Bermudez Castro, Raul Queiroz Feitosa, Patrick Nigri Happ, "An Hybrid Recurrent Convolutional Neural Network for Crop Type Recognition Based on Multitemporal Sar Image Sequences," IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp.3824-3827, 2018. DOI: 10.1109/IGARSS.2018.8517280
Lichao Mou, Xiao Xiang Zhu, "A Recurrent Convolutional Neural Network for Land Cover Change Detection in Multispectral Images," IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp.4363-4366, 2018. DOI: 10.1109/IGARSS.2018.8517375
Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich, "Going deeper with convolutions," 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.1-9, 2015. DOI: 10.1109/CVPR.2015.7298594
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Mirco Ravanelli, Philemon Brakel, Maurizio Omologo, Yoshua Bengio, "Batch-normalized joint training for DNN-based distant speech recognition," 2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), pp.28-34, 2017. DOI: 10.1109/SLT.2016.7846241
Cesar Laurent, Gabriel Pereyra, Philemon Brakel, Ying Zhang, Yoshua Bengio, "Batch normalized recurrent neural networks," 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp.2657-2661, 2016. DOI: 10.1109/ICASSP.2016.7472159
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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