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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민경 (데이터월드) 김건우 (한밭대학교) 최근호 (한밭대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제29권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
57 - 78 (22page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

기침 소리의 다양한 변환을 통한 코로나19 진단 모델
김민경 ,  김건우 ,  최근호 지능정보연구 2023.09 학술저널
기침소리를 이용한 코로나19 감염 진단 모델 개발
김민경 비즈니스학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.
#코로나19 #기침 소리 #COVID-19 #Cough sound #LightGBM #MFCC #SNR

목차

1. 서론
2. 선행 연구
3. 연구방법
4. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (43)

참고문헌 신청
김가혜, 이소현. (2022). 코로나 전후 행복 이슈 변화 분석 및 행복 증진 방안 연구. 지능정보연구, 28(3), 81-103. google schola 손명진. (2022). 기침소리 데이터를 이용한 COVID-19 감염자 진단. 상명대학교 석사학위논문. google schola 오상우. (2019). 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 조기판별 시스템. 특허등록번호: 10-2041848. google schola 유성주, 김재윤. (2022). 기침 파형 패턴을 활용한 COVID-19 확진자 식별 딥러닝 모델. 한국통신학회 동계종합학슬발표회, 1299-1300. google schola 유소연, 임규건. (2021). 텍스트 마이닝과 의미 네트워크 분석을 활용한 뉴스 의제 분석: 코로나 19 관련 감정을 중심으로. 지능정보연구, 27(1), 47-64. google schola

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