기존의 음성인식은 청장년 층에 초점이 맞추어져 있었으나, 최근 고령화가 가속되면서 노인 음성에 대한 연구 필요성이 증대되고 있다. 그러나 노인 음성 데이터셋은 청장년 음성 데이터셋에 비해서는 아직까지 충분히 확보되지 못하고 있다. 본 연구에서는 부족한 노인 음성 데이터셋 확보에 기여하고자 희소한 노인 데이터셋을 증강할 수 있는 방법론에 대해 연구하였다. 이를 위해 노인 음성 특징(feature)을 분석하였으며, '주파수'와 '발화 속도' 특징을 일반 성인 음성에 합성하여 데이터를 증강하였다. 이후 Whisper small 모델을 파인 튜닝한 뒤 노인 음성에 대한 CER(Character Error Rate)를 구하였고, 기존 노인 데이터셋에 증강한 데이터셋을 함께 사용하는 것이 가장 효과적임을 밝혀내었다.
이 연구는 첫째, 경도인지장애(MCI)가 언어 기억 및 시공간 기억 등 특정 기억의 저하와 관련이 있는지를 파악하고, 둘째, 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측력이 우수한 지표를 탐색하였다. 표준화 된 기억검사를 수행한 189명(정상 노인 103 명, MCI 86 명)을 분석하였다. 언어 기억은 Seoul Verbal Learning Test를 이용하였고. 시공간 기억은 Rey Complex Figure Test를 이용해서 측정하였다. 다항 로지스틱 회귀모형을 이용하여 기억 검사의 예측력을 분석한 결과, 언어 기억과 시공간 기억은 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측 성능이 유의미하였다. 반면, 각 기억 검사의 수행결과를 포함하여 모든 혼란변수를 보정했을 때, 언어 기억의 즉시 회상만 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측력이 유의미하였으며, 시공간 기억의 즉시 회상은 예측력이 유의미하지 않았다. 이 결과는 MCI를 선별할 때 언어 기억과 시공간 기억의 지연 회상, 언어 기억의 즉시 회상이 MCI의 기억능력을 감별할 수 있는 최상의 조합임을 시사한다.
전반적인 사회의 고령화 추세에 따라 민간경비에 종사하는 노인근로자의 비중은 갈수록 증가하고 있다. 그러나, 노인경비원에 대한 선행연구는 아직 많지 않고, 특히, 노인경비원이 폭력피해를 당할 위험에 상당 부분 노출되어 있어 그들의 폭력피해 경험에 대한 실태조사가 시급하다. 본 연구는 전국의 55세 이상 노인경비원을 표본으로 추출하여 그들이 경험한 신체적 언어적 폭력피해에 대해 설문조사를 시행하였다. 또한, 폭력피해 경험의 여부가 노인경비원들이 인식하는 직무스트레스의 수준에 영향을 주는지 알아보았다. 결과에 따르면, 설문에 참여한 노인경비원들은 신체적 폭력피해보다 언어적 폭력 피해를 더 많이 경험한 것으로 응답하였고, 직장 내 상사나 동료보다는 고객으로부터의 폭력이 더 많은 것으로 나타났다. 직무스트레스와 관련하여 언어적 폭력피해를 경험한 노인경비원이 그렇지 않은 경비원에 비해 직무스트레스를 더 많이 느끼고 있었다. 신체적 폭력피해의 경험은 유의미한 결과를 보이지 않았다. 노인근로자를 대상으로 행해지는 신체적 언어적 폭력을 감소시킬 수 있는 제도적 장치의 마련이 필요하다.
사람은 노화과정에 따라 발화의 호흡, 조음, 높낮이, 주파수, 언어 표현 능력 등이 변화한다. 본 논문에서는 이러한 변화로부터 발생하는 음향적, 언어적 특징을 기반으로 발화 데이터를 성인과 노인 두 그룹으로 분류하는 성능을 비교하고자 한다. 음향적 특징으로는 발화 음성의 주파수 (frequency), 진폭(amplitude), 스펙트럼(spectrum)과 관련된 특징을 사용하였으며, 언어적 특징으로는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있는 한국어 대용량 코퍼스 사전학습 모델인 KoBERT를 통해 발화 전사문의 맥락 정보를 담은 은닉상태 벡터 표현을 추출하여 사용하였다. 본 논문에서는 음향적 특징과 언어적 특징을 기반으로 학습된 각 모델의 분류 성능을 확인하였다. 또한, 다운샘플링을 통해 클래스 불균형 문제를 해소한 뒤 성인과 노인 두 클래스에 대한 각 모델의 F1 점수를 확인하였다. 실험 결과로, 음향적 특징을 사용하였을 때보다 언어적 특징을 사용하였을 때 성인과 노인 분류에서 더 높은 성능을 보이는 것으로 나타났으며, 클래스 비율이 동일하더라도 노인에 대한 분류 성능보다 성인에 대한 분류 성능이 높음을 확인하였다.
자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)은 컴퓨터가 인간의 음성을 텍스트로 변환하는 기술이다. 자동 음성 인식 시스템은 다양한 응용 분야에서 사용되며, 음성 명령 및 제어, 음성 검색, 텍스트 트랜스크립션, 자동 음성 번역 등 다양한 작업을 목적으로 한다. 자동 음성 인식의 노력에도 불구하고 노인 음성 인식(Elderly Speech Recognition, ESR)에 대한 어려움은 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 노인 음성 인식에 콘포머(Conformer)와 피쳐 퓨전 모듈(Features Fusion Module, FFM)기반 노인 음성 인식 모델을 제안한다. 학습, 평가는 VOTE400(Voide Of The Elderly 400 Hours) 데이터셋으로 한다. 본 연구는 그동안 잘 이뤄지지 않았던 콘포머와 퓨전피쳐를 사용해 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 콘포머 모델보다 높은 수준의 정확도를 보임으로써 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델 연구에 기여했다.
노년이 되면 후두암이나 신경장애와 같은 질환의 빈도가 증가하는 것이 사실이지만 가장 흔한 음성변화의 원인은 후두의 노화현상에 따른 것이다. 연령과 무관하게 발생하는 성대결절과 같은 질환도 노화의 영향에 따라 그 심각성이 달라지게 된다. 따라서 노인의 음성문제를 다루려면 노화과정에 대한 올바른 이해가 필수적이다. (중략)
본 연구는 알츠하이머 치매노인을 대상으로 Apolipoprotein E (ApoE) ɛ4의 유무와 치매수준에 따른 우울과 기억력의 상관관계를 분석하고자 하였다. 임상치매척도(clinical dementia rating; CDR)가 0.5점에서 2점 사이인 65세 이상 노인 50명을 대상으로 임상치매척도, 노인용 서울언어학습검사, 레이 복합도형검사, 축약형 노인우울검사를 실시하였고 ApoE 유전자형은 구강상피세포를 채취하여 실시한 유전자 검사를 통해 확인하였다. 자료분석은 맨 휘트니 U 검정, 상관관계 분석을 실시하였다. ApoE ɛ4가 없는 경우에 CDR 1점과 2점에서 우울과 언어적 즉시회상 기억력이 유의한 음의 상관관계가 있었고(p<.05), ApoE ɛ4를 보유한 경우에는 CDR 1점에서 우울과 언어적 즉시회상, 언어적 지연회상 기억력에서 유의한 음의 상관관계가 있었다(p<.05). 우울과 언어적 즉시회상 기억력은 유의한 상관관계가 있었고 ApoE ɛ4를 보유한 경우에는 우울과 언어적 지연회상 기억력에도 유의한 상관관계가 있었다. 따라서 알츠하이머 치매의 예방 및 중재로 시각적인 훈련보다 언어적 기억력훈련이 유용할 것이며 우울치료가 상호보완적으로 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
노년기의 인지-언어적 변화는 일상생활의 불편함을 초래할 뿐 아니라 신경학적 질환의 주요 지표가 될 수 있다. 본 연구에서는 정상 노년층의 인지-언어 능력에 대한 주관적 및 객관적 평가 간의 상관성을 분석하고 인지-언어 능력의 예측 변인을 알아보았다. 이를 위해 2015년 7월부터 2016년 2월까지 만 65세 이상 정상 노인 63명과 이들의 정보제공자 63명을 대상으로 인지-언어 능력에 대한 자기 보고형 및 정보제공자 보고형 주관적 평가(ISCOLE)와 객관적 평가(CAPTBI)를 시행하였다. 그 결과, 첫째, 노인 및 정보제공자 집단 간에 주관적 평가의 차이는 유의하지 않았다. 둘째, 노인 집단은 8개, 정보제공자 집단은 15개 영역에서 주-객관적 평가 간에 유의한 상관성을 보였다. 셋째, 문제해결력 등은 정보제공자 보고형의 언어능력이, 그리고 집행기능과 언어능력은 정보제공자 보고형의 기억력이 주요 예측 변인이었다. 본 연구를 통해 인지-언어 능력에 대한 주-객관적 평가 간 상관성에 있어 노인 및 정보제공자 집단이 하위 영역별로 차이를 보이며, 정보제공자 집단의 주관적 평가가 더 많은 영역에서 객관적 평가와 상관성이 있음을 알 수 있었다. 이는 정상 노년층을 대상으로 한 인지-언어 능력의 평가 및 예방적 중재 시 적극 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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