소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

□ 디지털 콘텐츠 확산으로 비속어, 은어, 신조어 사용이 일상화되며 무의식적인 언어 습관이 형성됨.

□ 이러한 습관은 면접이나 발표 등 공식적인 상황에서 부정적인 인상을 줄 수 있음.

□ 실시간 피드백을 통해 언어 습관을 인식하고 개선할 수 있는 시스템의 필요성이 제기됨.

목표 및 내용

□ Whisper STT와 KoBERT를 활용해 실시간 음성 감지 후 비속어·욕설·말버릇·사용자 정의 키워드를 탐지함.

□ 감지 결과는 DB에 저장되어 일/주/월 단위로 시각화된 통계를 제공하고 UI를 통해 실시간으로 피드백함.

□ Fast-Whisper 모델, N-gram 기반 말버릇 분석, 감지 조건 최적화 등을 통해 정확도 및 사용성 개선함.

• 수행결과

□ 실시간 음성 감지 → 분석 → 즉시 알림 제공 → 통계 시각화까지의 전 과정 안정적으로 구현됨.

□ 메인 페이지: 실시간 탐지 결과 + 최근 말버릇 분석 / 마이페이지: 통계, 키워드 관리, 감지 기록 제공함.

□ 반복 표현 인식 및 사용자 자각 유도를 통해 실제 언어 습관 개선에 실질적 기여 가능성 확인함.