인공지능 기술 적용 사례 조사 - Apple의 음성 인식 기능 Siri

인식 기술은 기계학습 방법론으로는 시퀀스 레이블링(sequencelabeling)을 기반으로 음절 단위, 품사 태깅, 개체명 경계 및 대분류를 인식 방법을 사용한다. 분류 알고리즘으로는 ‘Structural SVMs’을 사용하고, 전처리/후처리 단계에대용량 형태소 사전을 결합해서 성능을 개선하였다.구문분석 기술은 의존구조에 기반을 두어 문장의 구조를 분석한다. 한국어의 지배소 후위 특징을 반영한 후위 트랜지션 기반 의존 구문분석 알고리즘을 적용하였고, 세부적

음성인식과 빅데이터 그리고 클라우드 같은 다른 기술 간의 융합과정을 통해 새로운 비즈니스를 창출되는 과정뿐만 아니라 빅데이터를 응용한 AI음성인식의 문제점과 앞으로의 과제를 해결하여 발전방향과 그 전망을 분석하고자 한다. 또한 본고에서는 차세대 지능형 플랫폼의 핵심기술인인간과 기계의 지식소통을 위한 빅데이터 기반의 지식처리 인공지능 소프트웨어기술의 개념과 국내외 기술 및 산업, 지식재산권 동향 등을 살펴보고 Apple의 Siri의

인공지능 음성인식 시스템)의 등장과 함께 ‘chatbot’에 대한 대중적 관심이 높아지고 있다. 이러한 대화형 에이전트들은 구어를 중심으로 발전해 왔으며, 사용자의 발화 내용을 문자로 전환하기 위한 자동 음성 인식 기술, 사용자와의 상호작용을 조종하기 위한 대화 컨트롤러, 사용자에게 정보를 전달하기 위한 방법(예를 들어 문자 혹은 음성 생성)을 기본적으로 요구한다. 일부 대화형 에이전트들은, Cortana ring 또는 Siri 동작 시에 나타나는 물결선과

인공지능의 개념 및 원리를 제시하고, 일상생활과 교육분야에서 인공지능 활용사례에 대해 기술하시오. (15점) 1) 인공지능의 개념 2) 인공지능의 역사3) 인공지능의 원리4) 일상생활과 교육분야에서 인공지능 활용 사례(1) 일상생활①스마트 홈 ② AI 비서 ③개인화된 추천 시스템 ④AI 고객 서비스⑤스마트기기와 가전제품 ⓺헬스케어 및 웰니스 ⓻ 자율주행 기술(2) 교육분야①음성인식 기술 기반의 AI 스피커 활용② 음성(영상)인식과 자연어 처리

기능을 가진 소프트웨어를 사용함으로써 챗봇 시스템을 이용하는 클라이언트 혹은 서버에 부담이 가지 않도록 하며, 서버는 사용자의 질문에 적절한 답변을 제공하기 위해 데이터 분석과 머신 러닝 기반의 자연어 처리를 사용한다(정상윤 외, 2017).챗봇의 구조2) 챗봇의 사용기술인공지능과 빅데이터 분석 기술을 기반의 챗봇에서 사용되는 기술은 기계가 음성, 문자도형 등을 식별할 수 있는 패턴인식 기술, 인간의 언어를 컴퓨터에 인식시켜 정보를