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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
곽소정 (광운대학교) 박규동 (광운대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
1,055 - 1,060 (6page)

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파킨슨병은 도파민 신경의 손실로 인한 신경 퇴행성 질환이다. 파킨슨병으로 인하여 근육 경직, 떨림, 구어 장애 등이 나타날 수 있는데, 조기에 발견하여 치료를 시작한다면 진행 속도를 늦출 수 있다. 본 연구에서는 파킨슨병의 조기진단을 위하여 음성의 특징 및 음성에 대한 spectrogram 이미지를 추출하고 여러 머신러닝 기법을 활용하여 분류 모델을 설계하였다. 그 결과 Extra Trees Classifier 가 F1-score 81.82%로 가장 높은 성능을 보였다. 음성데이터의 구간을 나누는 방식으로 증강한 경우에는 같은 사람의 데이터를 여러 번 활용하게 되어 과적합 될 위험이 존재했다. 연구의 결과는 파킨슨병 환자들의 발성 훈련 및 발성의 상태를 모니터링하기 위한 인터페이스 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
#파킨슨병 #음성 분석 #머신러닝 #딥러닝

목차

요약문
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과
4. 결론
참고문헌

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