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음성 인식 기반의 모바일 메신저 설계 및 구현
The Design and Implementation of the Mobile Messenger based on Voice Recognition 원문보기

한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회, 2012 Nov. 22, 2012년, pp.1694 - 1697  

유상철 (백석대학교 정보통신학부) ,  유병석 (백석대학교 정보통신학부) ,  김유미 (백석대학교 정보통신학부) ,  이유진 (백석대학교 정보통신학부) ,  고훈 ((주)미디어젠) ,  윤성현 (백석대학교 정보통신학부)

초록
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음성 인식은 인간이 발성하는 음성을 컴퓨터 프로그램을 이용하여 문자 정보로 변환하는 기술이다. 음성은 사람마다 각기 다르기 때문에 인식률도 각각 차이가 나게 되어 범용 인터페이스로 사용되기에는 적합하지 않다. 하지만 최근 구글, 다음 등 대형 포털을 중심으로 서버 기반의 음성 인식 서비스가 제공되면서 사용자 인터페이스로 음성을 이용하는 것이 주요 이슈로 부각되고 있다. 카카오톡과 같은 메신저 프로그램은 네트워크를 이용하여 그룹 내의 사용자들 간에 메시지를 주고받는다. 여기에 사용되는 터치 자판은 간격이 좁아서 오타가 많이 발생하고, 긴 문장을 입력할 때 시간이 많이 걸리며, 운전 중에 사용할 경우 사고 위험이 높아지는 단점이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 음성 인식 인터페이스를 접목하는 것이 이상적이다. 본 논문에서는 음성 인식 기반의 스마트폰용 모바일 메신저 프로그램을 설계 및 구현하였다. 외부의 음성 인식 서버를 이용하여 음성을 인식하고, 인식된 음성을 텍스트로 변환하며, 채팅 서버를 통해 메시지를 전달한다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서 구현한 모바일 음성 인식 메신저의 개발 환경, 구성 및 구현 결과에 대해서 기술한다.
  • 그 중 iSpeech는 다양한 플랫폼의 음성 인식 기술을 제공하고, 대용량의 음성 클라우드 텍스트를 이용하여, 높은 음성 인식률을 보여준다. 본 논문에서는 iSpeech SDK를 이용하여 아이폰용 음성 인식 처리 모듈을 개발하였다. 아이폰으로 입력된 음성 데이터를 iSpeech 서버로 전송한다.
  • 본 논문에서는 모바일 음성 인식 메신저를 설계 및 구현하기 위하여 메신저 프로그램의 메시지 입력 인터페이스에 서버 기반의 음성 인식 처리 모듈을 접목하였다.
  • 본 논문에서는 사용자의 음성으로 입력한 메시지를 주고받을 수 있는 모바일 음성 인식 메신저를 설계 및 구현하였다. iSpeech API를 이용하여 음성 인터페이스를 설계하고, SmartFoxServer를 사용하여 메신저 서버를 설계 및 구현하였다.
  • 본 논문에서는 음성 인식 기반의 모바일 메신저를 설계 및 구현하였다. 제안한 모바일 메신저는 기존 메신저 프로그램의 터치 자판을 이용한 입력 인터페이스에 음성 입력 인터페이스를 접목하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
음성 인식 인터페이스의 사용은 어떤 장점이 있는가? 음성 인식 인터페이스를 사용하면, 기존 스마트폰의 작은 화면 속 자판 입력으로 인한 오타율을 감소시킬 수 있고, 이동 중이나 운전 중에 스마트폰을 이용하여 메신저를 사용할 경우에 화면을 보지 않고 음성으로 메시지를 입력함으로써 사고 위험을 줄일 수 있다. 다양한 스마트폰 사용자 계층을 고려함으로써, 아동, 노인, 장애우 등 폭 넓은 사용자에게 편리한 서비스를 제공할 수 있다. 
스마트폰 자판은 어떤 단점이 있는가? 모바일 기기를 이용한 메신저 서비스가 꾸준히 성장함에 따라서 터치 자판을 이용한 메시지 입력 방식에 대한 문제점이 많이 지적되고 있다. 스마트폰 자판은 자판 간격이 매우 좁아서 메시지를 입력할 때 빈번하게 오타가 발생하고, 이동 및 운전 중 사용으로 인한 사고 위험, 기기 조작에 익숙하지 않은 아동, 노인, 장애우 등 소외 계층에서 사용하기 어려운 단점이 있다. 
최근 서버 기반 음성 인식이 범용 사용자 인터페이스로 활용 가능한 이유는? 최근의 서버 기반 음성 인식은 HMM(Hidden Markov Model) 엔진을 이용하여 서버에 접속하는 다양한 사용자의 음성 패턴을 모델화하여 인식 서비스를 제공한다. 사용자 개인차에 따른 음성 인식률 저하 문제를 해결할 수 있기 때문에 범용 사용자 인터페이스로 활용이 가능하다[4]. 
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