• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.177-180
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• 1999

본 논문에서는 천식기침소리의 음향적 특성을 신호처리 방법을 이용하여 분석하고 통계처리한 결과를 보고한다. 정상인과 천식 환자의 기침소리 신호의 특징을 비교 분석함으로써 신호의 특징에 의해 자동식별할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.746-748
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• 2018

전 세계적으로 인플루엔자에 의해 매년 29~64만의 사망자가 발생하며 사회, 경제적 피해를 일으키고 있다. 기침에 의해 생성된 비말은 인플루엔자의 주요 전파 방법으로, 기침 감지 기술을 통해 확산 방지가 가능하다. 이전의 기침 감지에 대한 연구는 기침 소리와 전통적인 기계학습기법을 사용하였다. 본 논문은 기침 소리와 더불어 기침 시 발생하는 신체의 움직임 정보를 동시에 학습하는 멀티모달 딥러닝 기반의 기침 감지 모델을 제안한다. 도출된 모델과 기존의 모델과의 성능 비교를 통해 제안한 모델이 이전의 기침 감지 모델보다 정확한 기침 인식이 가능함을 보였다. 본 논문이 제안하는 모델은 스마트 워치와 같은 웨어러블 기기에 적용되면 인플루엔자의 확산 방지에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

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 음성 파일에서 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.43-46
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• 2023

호흡기 관련 전염병의 주된 증상인 기침은 공기 중에 감염된 병원균을 퍼트리며 비감염자가 해당 병원균에 노출된 경우 높은 확률로 해당 전염병에 감염될 위험이 있다. 또한 사람들이 많이 모이는 공공장소 및 실내 공간에서의 기침 탐지 및 조치는 전염병의 대규모 유행을 예방할 수 있는 효율적인 방법이다. 따라서 본 논문에서는 탐지해야 하는 기침 소리 및 일상생활 속 발생할 수 있는 기침과 유사한 배경 소리 들을 Mel-Spectrogram으로 변환한 후 시각화된 특징을 CNN 모델에 학습시켜 기침 탐지를 진행하며, 일반적으로 사용되는 사전 학습된 CNN 모델에 제안된 Attention 모듈의 적용이 기침 탐지 성능 향상에 도움이 됨을 입증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.16-23
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• 2024

돼지는 꿀꿀거림, 기침, 비명과 같은 다양한 소리로 환경에 대한 반응과 건강 상태를 나타낸다. 돼지 음성의 중요성으로 최근 들어 돼지의 음성은 축산업 종사자에게 매우 중요한 데이터로 활발하게 연구되고 있다. 이를 위해 돼지의 음성 패턴을 분석하여 농장 소음 속에서 돼지의 음성을 구분하고 음성과 기침 소리를 구분하는 경량화 MobileNet 모델을 제안한다. 이 MobileNet은 돈사 내에서 다양한 배경 잡음, 기침 소리 등의 다양한 소리 속에서 돼지의 음성만을 정밀하게 구분하고 분석할 수 있었다. 테스트 결과, 이 모델은 98.2%의 높은 정확도를 보여주었다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 연구에서는 돼지의 감정 분석, 스트레스 파악 등의 문제 해결을 기대한다.

• 정신신체의학
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• 제6권1호
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• pp.85-89
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• 1998

심인성기침은 반복적으로 지속되는 마른 기침, 개짓는 듯한 소리의 기침, 수면시 증상의 중단, 증상에 대한 무관심, 뚜렷한 이차적 이득, 객관적, 방사선학적, 다른 실험실검사에서의 정상소견, 내과적 약물치료에 대해 반응을 보이지 않는 것, 정신치료후 증상의 호전, 갑작스러운 증상의 호전등이 특징적이다. 저자는 지속적인 마른 기침을 주소로 정신과에 자문의뢰된 심인성 기침 환자 2례를 경험하였으므로 이를 문헌고찰과 함께 보고 하는 바이다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.442-442
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• 2006

• 보건세계
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• 제43권12호통권484호
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• pp.4-9
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• 1996

기도가 협착되어서 증상을 일으키는 질환으로 만성기관지염, 폐기종, 만성폐쇄성질환, 기관지천식 등이 있으며, 기침, 가래, 호흡곤란(숨참)등이 주요 증상인데 비의료인에게는 해소천식으로 더 잘 알려져 있다. 일반적으로 기침 가래가 나오고 숨이차면 해소천식이라고 하는데 실제로 이 만큼 오용되고 남용되는 단어는 드물 것이다. 동의보감에 의하면 해수(해소의 원명)는 기침을 말하는데 해는 가래가 없이 소리가 심한 경우이고 수는 가래를 주로하는 기침을 말하며 16가지 종류로 구분된다. 천식은 숨이 찬 증상을 말하는 것으로 8가지 종류로 구분되어 있다. 따라서 해소천식은 기침가래가 나오고 숨이 찬 증상을 말하는 것으로 특정질환을 말하는 병명이 아니다. 비의료인이 말하는 천식의 경우에는 숨이 찬 증상을 말하는 것이고 의료인이 천식이라고 할 경우에는 특정 기도질환인 기관지 천식을 말하는 것이므로 서로 오해하기가 쉽다. 실제로 일간지 건강상식란에 천식을 소개하였는데 의사는 병명으로서의 기관지천식을 설명하였고 동참한 한의사는 증상으로서의 천식을 설명하여 혼란을 일으켰던 예가 있었다. 한의학에서는 예전에 기관지천식은 효천(孝喘)이라고 부르고 천식의 증상이 심하고 위중한 상황일 때에는 천급(喘急)이라고 하여 한의학에서도 구별하였는데 도리어 현대에 와서 정확성이 없어지고 모호해진 이유는 무엇일지 궁금하다. 폐쇄성기도질환은 기도가 좁아지는 기전과 기도폐쇄의 가역성(기도가 정상으로 회복되는지)여부에 다라서 가역성폐쇄질환인 기관지천식과 비가역적인 만성폐쇄성기도질환으로 구분하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.439-441
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• 2018

딥 러닝의 높은 성능으로 여러 분야에 사용되며 기침 탐지에서도 수행된다. 이 때 기침과 유사한 재채기, 큰 소리는 단일 데이터만으로는 구분하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 오디오 데이터와 오디오 데이터를 인코딩 한 스펙트로그램 이미지 데이터를 함께 학습하는 멀티 모달 딥 러닝을 적용하는 방법을 사용한다.

• 건강소식
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• 제32권4호통권353호
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• pp.6-13
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• 2008

환절기만 되면 발작적 호흡곤란 때문에 고생을 하는 사람이 있다. 이들은 곤히 잠든 새벽녘에 천식발작을 일으켜 숨이 차서 밤을 꼬박 새우기도 한다. 천식은 기관지가 정상인보다 민감해서 작은 자극에도 쉽게 반응을 하기 때문에 생기는 병이다. 숨을 쉴 때 휘파람을 불 듯‘휘휘’소리가 나는 천명, 호흡곤란, 기침이 천식의 3대 증상이다. 발작이 일어나면 숨을 제대로 못 쉬기 때문에 안색이 창백해지고 입술이 파랗게 되는 등 고통이 심하지만 발작이 끝나면 거짓말처럼 깨끗이 낫는 게 특징이다.