KR20240074567A - 청각 장애인을 위한 위험 탐지 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 청각 장애인 또는 소리를 듣기 힘든 상황에서의 위험 상황을 대신 판단하고 이를 사용자 또는 착용자에게 알려주는 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 CNN기법을 활용한 AI 모델을 데이터 셋을 활용해 학습시켜 스마트폰의 어플리케이션에 적용시키고, 모델의 결과값과 사용자의 설정에 따라 어플리케이션 또는 무선 모듈에 연결된 장치에서 사용자에게 알려주는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 청각 장애인이나 정상적인 사람이라도 소리를 듣기 힘든 상황에서 위험 상황을 대신 판단해주어 사용자의 위험 상황 회피 또는 위험 상황 인식을 향상시킬 수 있다.

Description

청각 장애인을 위한 위험 탐지 시스템{Warning sound detection system for hearing impaired people}

본 발명은 청각 장애인이나 혹은 정상적인 사람이라도 소리를 듣기 힘든 환경에서의 위험을 대신 탐지하여 사용자에게 알려주는 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 스마트폰의 마이크를 통해 소리를 받아들이고, 이를 분석해 위험 신호로 판단 시 스마트폰에서 알림을 주거나, 무선 모듈에 부착된 장치들을 통해 사용자에게 위험을 탐지하여 알려주는 시스템에 관한 것이다.

기존의 청각장애인을 위한 여러 보조기기들은 크기가 너무 크거나 가격이 비싸거나 사용하기 불편한 등의 여러 가지 단점들이 존재하였다. 본 발명에서는 청각장애인을 대상으로 한 설문조사의 결과를 반영하여 선호도가 높았던 스마트폰을 이용한 보조기기를 개발한다. 요구사항 중 텍스트, 진동을 이용한 알림 등의 요구사항을 수용하여 기존의 다른 제품보다 더 사용하기 편하고, 저렴한 비용으로 사용할 수 있게 개발하였다.

본 발명은 청각 장애인이나 소리를 원활하게 듣기 힘든 환경에서의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 데이터 셋을 활용해 최적의 모델을 만들어서 상기 문제점을 해결하고 사용자의 위험을 감지하고 알려주는데, 그 목적이 있다.

본 발명은 청각 장애인을 위한 위험 탐지 시스템에 관한 것으로서, 외부의 소음을 입력하기 위한 소리 입력 수단은 스마트폰의 마이크이다. 상기 소리 입력 수단으로부터 전달받은 소리 정보를 스마트폰에 저장하는 동시에 일정시간만큼 저장된 데이터를 잘라서 소리의 특징(MFCC)을 추출한다. 이렇게 처리한 MFCC를 훈련된 모델에 통과시켜 결과 값을 얻고, 이 결과 값에 따라 스마트폰과 별도의 제품에 진동을 울리게하여 사용자에게 알려주는것을 특징으로 하는 청각 장애인을 위한 위험 탐지 시스템이다.

본 발명은 인공지능 모델을 활용해 소리 데이터를 학습시켜 이를 사용자의 스마트폰에 이식하고, 스마트폰은 소리를 지속적으로 녹음하며 이를 일정 주기로 잘라 분석하며, 그 결과값이 일정 임계치를 넘길때 사용자에게 알림으로써, 사용자가 주변의 위험을 탐지하게끔 하는 효과를 가진다.

도 1은 안드로이드 단말기에 들어가는 어플리케이션의 구조도이다. 스마트폰의 마이크를 통해 소리를 받아들여 저장 , 일정주기로 저장된 파일을 잘라 특징 추출을 거쳐 모델에 통과 및 결과를 얻는 과정을 나타낸다.
도 2는 무선 모듈을 이용한 장치의 도면이다. 무선 모듈에 전원을 공급하고, 진동 모터를 연결하는 방법에 대한 해답을 제시한다.

본 발명은 합성곱 인공신경망을 활용해 소리 데이터를 학습시키고, 이를 모델로 추출하며, 해당 모델을 안드로이드 어플리케이션에 이식한다. 이후, 휴대용 단말기를 사용하여 지속적으로 녹음 후, 순차적으로 모델을 거쳐 결과값이 출력되며, 결과값이 일정 임계치를 넘으면 휴대용 단말기나 무선 모듈에 연결된 장치들로 사용자에게 알림을 준다.

본 발명에 따르면 청각 장애인이나 소리를 듣기 힘든 상황에서 위험 상황을 대신 판단해주어 사용자의 위험 상황 회피 또는 위험 상황 인식을 향상시킬 수 있다.

파이썬의 텐서플로우를 이용하여 합성곱 인공신경망(CNN) 구조를 가진 모델을 구현하였고, 합성곱 인공신경망은 Convolution 레이어, MaxPooling 레이어와 Dropout 레이어로 묶여진 3개의 은닉층으로 구성하였다. 학습이 완료된 상기 모델을 텐서플로우 라이트 모델로 변환하여 사용하였다.

Claims (1)

1. 청각 장애인을 위한 위험 탐지 시스템.
   외부의 소음을 입력하기 위한 소리 입력 수단은 스마트폰의 마이크.
   상기 소리 입력 수단으로부터 전달받은 소리 정보를 스마트폰에 저장.
   저장과 동시에 일정시간만큼 저장된 데이터를 잘라서 소리의 특징(MFCC)을 추출.
   추출된 MFCC를 훈련된 모델에 통과시켜 결과 값을 얻고, 이 결과 값에 따라 스마트폰과 별도의 제품에 진동을 울리게하여 사용자에게 알려주는것을 특징으로 함.