• 아동학회지
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• 제34권2호
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• pp.1-25
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• 2013

The purpose of this study was to examine the relationship among infants' nonverbal communication, maternal verbal behaviors and the infants' acquisition of vocabulary. The subjects were 93 pairs of 10 to 18 months old infants and their mothers residing in the Seoul and GyeongGi-Do area. The results were as follows : (1) In terms of the infants' nonverbal communicative means, it appeared that the group of 16~18 month olds utilized more gesture and vocalization. As regards the infants' nonverbal communicative functions in terms of social behavior and joint attention, the group of 16~18 month olds was found to perform more of the behaviors from this category than the other groups. There was a significant difference in the maternal verbal behavior among the different age groups. (2) Among the infants' nonverbal communicative means, gesture and vocalization, there appeared to be a significant relationship between vocalization and the infants' acquisition of vocabulary. In addition, there was an important relationship between the high usage of infants' nonverbal communicative functions with behavior regulation and the high usage of joint attention and the successful acquisition of vocabulary among infants. (3) Social play, which is a maternal verbal behavior categorized as one of the strategies for getting infants' attention, was significantly related to the acquisition of infants' vocabulary. (4) When mothers used more imitating sounds and mimetic words, requests for information, descriptions, conventional social expressions, and imitation to enhance responsiveness, infants were found to have acquired a larger vocabulary.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.47-54
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• 2023

영아는 비언어적 의사 소통 방식인 울음이라는 수단을 사용한다[1]. 하지만 영아의 울음소리를 파악하는 것에는 어려움이 따른다. 영아의 울음소리를 해석하기 위해 많은 연구가 진행되었다[2,3]. 이에 본 논문에서는 다양한 음성 데이터 증강을 통한 3D 특징 벡터를 이용한 영아의 울음소리 분류를 제안한다. 연구에서는 총 5개의 클래스 복통, 하품, 불편함, 배고픔, 피곤함(belly pain, burping, discomfort, hungry, tired)로 분류된 데이터 세트를 사용한다. 데이터들은 5가지 기법(Pitch, Tempo, Shift, Mixup-noise, CutMix)을 사용하여 증강한다. 증강 기법 중에서 Tempo, Shift, CutMix 기법을 적용하였을 때 성능의 향상을 보여주었다. 최종적으로 우수한 데이터 증강 기법들을 동시 적용한 결과 단일 특징 벡터와 오리지널 데이터를 사용한 모델보다 17.75%의 성능 향상을 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.597-599
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• 2022

영아는 울음이라는 비언어적 의사 소통 방식을 사용하여 모든 욕구를 표현한다. 하지만 영아의 울음소리를 파악하는 것에는 어려움이 따른다. 영아의 울음소리를 해석하기 위해 많은 연구가 진행되었다. 이에 본 논문에서는 3D 특징 벡터를 이용한 영아의 울음소리 분류를 제안한다. Donate-a-corpus-cry 데이터 세트는 복통, 트림, 불편, 배고픔, 피곤으로 총 5 개의 클래스로 분류된 데이터를 사용한다. 데이터들은 원래 속도의 90%와 110%로 수정하는 방법인 템포조절을 통해 증강한다. Spectrogram, Mel-Spectrogram, MFCC 로 특징 벡터화를 시켜준 후, 각각의 2 차원 특징벡터를 묶어 3차원 특징벡터로 구성한다. 이후 3 차원 특징 벡터를 ResNet 과 EfficientNet 모델로 학습을 진행한다. 그 결과 2 차원 특징 벡터는 0.89(F1) 3 차원 특징 벡터의 경우 0.98(F1)으로 0.09 의 성능 향상을 보여주었다.

• 한국보육지원학회지
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• 제16권5호
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• pp.87-103
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• 2020

Objective: This study controlled the SES(Socio Economic Status) in order to compare the influence of infants' nonverbal communication ability and teachers' sensitivity on the infants' adjustment to child care centers. Methods: For this study, data was collected 115 mothers with one-year-olds'(58 boys, 57 girls) and from 115 teachers from fourty-eight child care centers located in Seoul and Gyeonggi Provincet data. The collected data were analyzed by correlation analysis, hierarchical multiple regression analysis using the SPSS 23.0 program. The results of this study are as follows. Results: First, infants' adjustment to child care centers showed a statistically significant relationship with infants' nonverbal communication ability and teachers' sensitivity. Second, among the variables explaining infants' adjustment to child care centers, the effect of teachers' sensitivity was higher than the effect of infants' nonverbal communication ability. Conclusion/Implications: This study confirmed that teachers' sensitivity is a strong factor explaining infants' adjustment to child care centers. We also emphasized the importance of the role of teachers, providing basic data on the development of education for child care teachers and education for improving sensitivity.