• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어학회 2016년도 제44차 춘계학술대회
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• pp.36-36
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• 2016

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2007년도 제26차 학술대회
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• pp.19-19
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• 2007

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제24권1호
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• pp.23-27
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• 2013

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2007년도 제26차 학술대회
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• pp.20-20
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• 2007

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제28권2호
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• pp.71-78
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• 2017

Voice disorder is classified into three categories, structural, neurogenic and functional dysphonia. Neurogenic dysphonia refers to a disruption in the nerves controlling the larynx. Common examples of this include complete or partial vocal cord paralysis, spasmodic dysphonia. Also it occurs as part of an underlying neurologic condition such as Parkinson's disease, myasthenia gravis, Lou Gehrig's disease or disorder of the central nervous system that causes involuntary movement of the vocal folds during voice production. Functional dysphonia is a voice disorder in the absence of structual or neurogenic laryngeal characteristics. A near consensus exist that Muscle tension dysphonia (MTD) is functional voice disorder wherein hyperfunctional laryngeal muscle activity whereas Spasmodic dysphonia (SD) is neurogenic, action-induced focal laryngeal dystonia including several subtype. Both Adductor type spasmodic dysphonia (AdSD) and MTD may be associated with excessive supraglottic contraction and compensation, resulting in a strained voice quality with spastic voice breaks. It makes these two disorders extremely difficult to differentiate based on clinical interpretation alone. Because treatment for AdSD and MTD are quite different, correct diagnosis is important. Clinician should be aware of the specific vocal characteristics of each disease to improve therapeutic outcome.

• 대한기관식도과학회:학술대회논문집
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• 대한기관식도과학회 1972년도 춘계종합 학술대회 초록집
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• pp.2.1-2
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• 1972

사회가 안정되어 감에 따라 질병에 대한 일차적인 치료와 더불어 2차적인 재활과 사회의 복지에 중점을 두고 있다. 우리는 흔히 재활이라고 하면 지체부자유자들에 대한 재활에만 관심을 두고 있으나 그와 못지 않게 언어 장애에 대한 재활도 병행, 발전해야 될 것이다. 이지음 시급한 연구 대상으로 되어있는 "공해"의 한가지로써 "언어 공해" 즉 몇몇의 발음 장애, 언어장애자들로 인해서 많은 수의 어린이들이 발음이 정확하지 못한 경향이 있다. 이에 우리 과에서는 전주시내외에 있는 5개 국민학교 학생 921명에 대한 언어조사를 하여 그 결과를 관찰했다 이 결과는 대단한 것은 못되나 앞으로 우리나라 언어 병리학의 발전에 조금이라도 도움이 되고 어린이들의 언어 공해를 지양하는데 힘이 되기 바라는 바이다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제4권1호
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• pp.21-30
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• 2007

유창성 장애의 대표적인 현상으로 전 세계적으로 학령기 아동에게서 1~4%의 높은 발생률을 보이는 주요한 언어 장애인 말더듬(stuttering)은 조음장애나 음성장애 등 다른 언어장애와는 달리 음악 구조 안에서는 나타나지 않는다는 특징을 보인다. 즉, 대부분의 말을 더듬는 사람들은 노래를 부를 때는 어려움을 보이지 않는다는 것이다. 마찬가지로 음악 구조 안에서 드러난 유창성이 음악 외적 상황, 즉 일반 언어로 전이 되지 않기 때문에, 그동안 말더듬을 음악적으로 접근하는 것은 무의미하다는 인식이 일반적이었다. 한편, 말더듬을 제외한 전반적인 언어 영역에서의 향상을 목표로 실행되고 있는 음악치료의 경우 음악이 언어장애에 있어서 효과적인 치료도구임이 많은 연구를 통해 검증되었고, 이러한 음악치료의 기본 원리들을 고찰한 결과 이를 말더듬 문제에도 적용할 수 있는 가능성이 시사되었다. 다양한 음악치료 기법 중에서도 특히 멜로디 억양 기법(MIT)은 발화의 시작을 용이하게 하는데 도움을 줄 수 있고, 언어 리듬 강화 훈련은 말더듬 아동의 깨어진 언어 형태에 리듬감을 도입하는데 효과적일 수 있을 것으로 판단하였다. 또한 송라이팅 형식을 도입한 즉흥 가창 활동을 통해 말하기에 대한 흥미와 성공적인 경험을 제공하고 자신감을 회복하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 보았다. 따라서 본 연구에서는 말더듬 아동에게 위와 같은 원리를 기본으로 하는 음악 활동을 제공하여 비유창성을 감소시키되, 음악구조를 단계적으로 소거시켜 비유창성의 감소가 음악 외적 상황에서의 언어로 전이될 수 있는지를 검증하고자 하였다. 또한 이러한 활동이 말더듬 아동의 소극적인 의사소통 태도에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지를 확인함으로써 말더듬의 음악치료적 접근의 가능성을 보고자 하였다. 이러한 가능성은 두 가지 차원에서 검토되었다. 첫째, 비유창성의 정도 변화를 확인하기 위해 말더듬 평가도구를 사용하여 프로그램 개입 전 후로 비유창성에 유의미한 변화가 있는지를 측정하였고 또한 이러한 변화가 세션 단계별로 나타난 양상을 파악하였다. 둘째, 의사소통 태도의 변화를 확인하기 위하여 의사소통 태도 검사를 이용하여 프로그램 개입 전 후의 점수를 비교하였고, 부정적인 의사소통 태도가 단적으로 보여지는 병리적인 행동인 회피 행동을 조작적으로 정의하여 이것이 세션 단계별로 나타난 빈도수를 측정하였다. 이외에도, 음악치료 프로그램 안에서 나타난 아동의 구체적인 언어 및 행동의 반응을 질적으로 기술하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 음악치료 개입 전 후로 모든 아동에게서 정도의 폭은 다르나 비유창성이 감소함을 확인하였고 구체적인 영역별로는 말더듬 횟수에서 유의미한 차이가 있었다. 세션 단계별로는 비유창성의 정도가 증가와 감소를 반복하면서 점차 감소하는 추세를 보였고 변화 경향은 대상 아동마다 개별적이었다. 둘째, 음악치료 개입 전 후로 모든 아동의 의사소통 태도 검사 점수가 감소하였으며, 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 또한 음악치료 프로그램 개입 전 후로 회피 행동이 감소하였으나 세션 단계별로는 증가와 감소를 반복하는 등, 불규칙적인 양상을 보였다. 이상의 결과는 말더듬 아동의 비유창성 감소와 의사소통 태도 향상에 음악치료가 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 나타내며, 말더듬 치료의 음악적 접근에 대한 새로운 가능성을 시사한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제13권1호
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• pp.93-103
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• 2002

저자는 소아정신과 영역에서 흔하게 관찰되는 주의산만과 과잉운동을 주소로 하는 아동들의 진단특성과 이와 관련된 임상변인들을 알아보기 위하여 본 연구를 시행하였다. 대학병원 소아정신과에 내원한 아동들에서 주의력과 과잉운동 문제를 보이는 5세에서 14세 사이 총 71명(남자 63 명, 여자 8명)을 대상으로 하여, KEDI-WISC, KPI-C, ADS를 시행하였고 진단 분류에 따라 1) ADHD만 있는 군 2) 공존 질환이 있는 ADHD군 3) ADHD 이외의 진단군으로 나누어 비교한 결과 아래와 같은 결과를 얻었다. 1) ADHD 단독 진단군이 17명(23.9%), 공존질환이 ADHD는 26명(38.0%)이었으며 공존질환은 틱장애가 가장 많고 발달성 언어장애, 경계성 지능, 적대적 반항/품행장애, 경계성 지적능력, 학습장애의 순서를 보였으며, ADHD 이외의 진단군 27명(38.0%)은 틱장애, 경계성 지능, 우울/불안장애, 적대적 반항/품행장애의 진단 분포를 나타냈다. 2) 지능검사에서 전체지능, 언어성 지능, 동작성 지능 모두 군별 차이를 보였고 ADHD만 있는 군에서 공존질환 ADHD군보다 전체지능과 언어지능이 유의하게 높은 수치를 나타냈다. KPI-C 임상 척도는 군별 차이를 보이지 않았다. ADS 시각자극 검사에서 누락오류(omission)와 민감도(d')가 세 군 사이에 의미있는 차이를 보였고, 공존질환이 있는 ADHD 군이 ADHD이외의 진단군에 비해 유의하게 누락오류가 많고 민감도는 낮았다. 본 연구 결과를 볼때 아동의 주의산만과 과잉운동 증상은 주 진단인 ADHD 이외에도 다양한 정신과 질환으로 진단될 수 있으므로 이에 대한 감별이 필요하며, 또한 공존질환이 있는 ADHD군이 ADHD만 있는 군이나 기타 질환군보다 주의력에 문제가 많고 지능 수치가 상대적으로 낮아 학습 및 학교 생활 적응에 어려움이 더 많을 것이므로 적극적인 치료개입이 필요할 것으로 생각되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.407-413
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• 2011

뇌졸중 환자의 실어증 유무를 정확히 판별하고 환자의 미세한 언어적 변화를 적절히 관찰하기 위해서는 일차적으로 신뢰로운 검사도구를 사용하여야 하고, 또한 검사자가 해당 도구의 사용에 있어 충분히 숙지하고 있어야 한다. 본 연구에서는 뇌졸중 환자의 실어증 및 말장애 유무의 진단에서 검사자의 전공영역에 따른 관찰자간 신뢰도를 살펴보고 훈련 전과 후의 차이를 비교해보고자 하였다. 이를 위해, 침상에 있는 뇌졸중 환자 46명을 대상으로 언어치료사, 신경과 전공의, 그리고 간호사 각각 4명씩 총 12명이 동시에 실어증 및 말장애 유무를 평가하였다. 연구 결과, 서로 다른 전공 영역의 전문가들 간에 말명료도 과제와/아/모음연장발성 과제의 '음질' 영역에서만 'acceptable'로 나타났고, 나머지 하부검사 영역에서는 'good-excellent'로 나타났다. 관찰자간 신뢰도가 'acceptable'로 나타난 과제들에 대해 3주간의 비디오 훈련 전후의 점수 차이를 비교하였다. 그 결과, 훈련 후 말명료도 과제에서 검사자들 간의 평정 점수의 차이는 유의하게 줄어들었으며, '음질' 평정의 정확성도 유의하게 증가하였다. 임상 경험 정도와 각 하부검사에 대한 평정 정확성 간의 상관관계를 알아본 결과, 언어치료사들은 임상 경험 정도가 증가할수록 그림설명하기 과제와 말명료도 과제에서, 그리고 의사 및 간호사들은 그림설명하기 과제에서 판정 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 결론적으로, 이 연구 결과는 뇌졸중 환자의 의사소통장애 진단에 있어 신경언어장애 환자 중, 특히 말장애환자에 대한 꾸준한 경험과 훈련이 반드시 필요하며, 훈련을 통해 평정 신뢰도를 확보할 수 있음을 시사한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.17-24
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• 2022

음성인식 기술과 인공지능 기술을 기반으로 한 스마트스피커의 보급으로 비장애인뿐만 아니라 시각장애인이나 지체장애인들도 홈 네트워크 서비스를 연동하여 주택의 전등이나 TV와 같은 가전제품을 음성을 통해 쉽게 제어할 수 있게 되어 삶의 질이 대폭 향상되었다. 하지만 언어장애인의 경우 조음장애나 구음장애 등으로 부정확한 발음을 하게 됨으로서 스마트스피커의 유용한 서비스를 사용하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 스마트스피커에서 제공되는 기능 중 일부 서비스를 대상으로 언어장애인이 이용할 수 있도록 개인화된 음성분류기법을 제안한다. 본 논문에서는 소량의 데이터와 짧은 학습시간으로도 언어장애인이 구사하는 문장의 인식률과 정확도를 높여 스마트스피커가 제공하는 서비스를 실제로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 ResNet18 모델을 fine tuning하고 데이터 증강과 one cycle learning rate 최적화 기법을 추가하여 적용하였으며, 실험을 통하여 30개의 스마트스피커 명령어 별로 10회 녹음한 후 3분 이내로 학습할 경우 음성분류 정확도가 95.2% 정도가 됨을 보였다.