지금 이 순간에도 어느 병원 분만실에서는 탄생의 기쁨을 알리는 아이의 울음소리가 우렁차게 울려나고 있다. 그러나 그중에는 결코 기쁨만으로 느껴지지 않는 울음소리가 있다. 선천성 대사이상으로 인한 정신박약아의 출생. 우리나라에서만 1년에 300명 정도라고 한다. 그러나 더더욱 안타까운 것은 신생아기에 발견만 되었으면 정신박약아로의 성장이 아닌 정상인으로의 성장이 가능함에도 이들이 방치되고 있다는 사실이다. 이미 모든 신생아에게 선천성 대사이상 검사가 실시되고 있는 선진각국의 추세를 감안, 몇 년 전부터 국내에서도 제기되고 실시되기 시작한 이 검사가 현재 어느 정도까지 주진되었는지를 이번호에서 알아보기로 한다.
언어를 통한 의사 전달 능력이 부족한 영아나 소아들은 울음으로서 자신의 몸의 상태나 요구하는 것에 대한 의사 표시를 행한다. 이 중 중요한 것이 소아 상태를 나타내는 것인데 언어 전달 능력이 없는 소아들의 질병은 진단 시기를 놓치거나 정확한 진단 결과를 내리기 어려운 문제가 존재한다. 이를 위해 본 연구에서는 소아의 울음소리를 분석하여 몸의 어느 부위가 문제가 있는지를 판단해 내는 소아 청진 시스템을 개발하였다. 특히 본 논문에서는 울음소리의 피치, 강도 및 스펙트럼 분석을 통해 소아 선천성 심질환자에 대한 질병 진단을 수행하였다. 이를 위해 각각의 분석 요소를 통해 정상적인 아이와 소아 선천성 심질환을 앓고 있는 아이에 대한 울음소리의 비교, 분석을 수행하였다. 이와 같은 방법을 통해 의사표현 능력이 부족한 소아를 대상으로 편리하게 소아 선천성 심질환을 진단할 수 있으며 임상 자료의 추가 실험을 통해 울음소리 기반의 재택형 진단 시스템을 구축할 수 있다.
언어를 통한 의사 전달 능력이 없거나 뒤지는 소아들은 통상 울음으로서 자신의 상태를 나타낸다. 이 중 중요한 것이 바로 건강 상태를 나타내는 것인데 언어 전달 능력이 없는 소아들의 질병은 진단 시기를 놓치거나 정확한 진단 결과를 내리기 어려운 문제가 존재한다. 이를 위해 본 연구에서는 소아의 얼굴 색상 및 울음소리를 분석하여 질환 유무를 판단해 내는 시스템을 개발하고자 한다. 특히 본 논문에서는 얼굴 영역에 대한 추출 및 색상 분석과 울음소리의 특징 추출을 통해 소아의 심장 관련 질환에 대한 진단을 행하고자 한다. 각각의 생체 신호학적 분석 요소를 통해 정상적인 소아와 다른 부위의 질환을 앓고 있는 소아, 그리고 심장 질환을 앓고 있는 소아에 대한 집단별 비교, 분석을 행하고 이를 바탕으로 심장 질환 진단 방법을 제안하고자 한다. 또한 실험을 통해 소아 심장 질환에 대한 유의성을 추출하고 이를 기반으로 진단의 정확성 및 객관적 지표를 마련하고자 한다.
본 논문에서는 조류와 양서류 울음소리의 구별 정확도를 높이기 위해 게이트 선형유닛과 자가주의 집중 모듈을 활용해서 데이터의 중요한 부분을 중심으로 특징 추출 및 데이터 프레임의 중요도를 판별해 구별 정확도를 높인다. 이를 위해 먼저 1차원의 음향 데이터를 로그 멜 스펙트럼으로 변환한다. 로그 멜 스펙트럼에서 배경잡음같이 중요하지 않은 정보는 게이트 선형유닛을 거쳐 제거한다. 그러고 난 뒤 시간 축에 자가주의집중기법을 적용해 구별 정확도를 높인다. 사용한 데이터는 자연환경에서 멸종위기종을 포함한 조류 6종의 울음소리와 양서류 8종의 울음소리로 구성했다. 그 결과, 게이트 선형유닛 알고리즘과 시간 축에서 자가주의집중을 적용한 구조의 평균 정확도는 조류를 구분했을 때 91 %, 양서류를 구분했을 때 93 %의 분류율을 보였다. 또한, 기존 알고리즘보다 약 6 % ~ 7 % 향상된 정확도를 보이는 것을 확인했다.
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.
본 연구는 번식기 북방산개구리(Rana dybowskii)를 대상으로 고속도로 소음지역과 자연지역에서 울음소리 차이가 있는지 분석하였다. 연구대상지는 강원도 원주시 영동고속도로변 논 2개소와 소음 영향이 없는 자연지역 논 2개소를 선정하였다. 울음 녹음은 2014년 2월 24일, 2월 27일, 3월 14일, 18:30~20:00 사이에 진행하였다. 북방산개구리 번식기 울음은 자연지역에서 700Hz대에서 기음이 형성되었으며, 2~4개의 배음이 관측되었다. 반면 고속도로 소음지역 번식기 울음은 보다 높은 주파수대에서 기음이 형성되었을 뿐 아니라 배음도 2~7개까지 관측되었다. 분산분석 결과, 고속도로 소음에 직접 노출된 논에 서식하는 개구리 울음소리 제1배음의 주파수가 다른 지점에 서식하는 개구리 울음소리 주파수 보다 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 하지만 고속도로와 인접한 지역이라 하더라도 지형의 단차가 있고 산림으로 막혀 있어 고속도로 소음에 의한 직접적인 영향을 받고 있지 않은 지점의 경우는 자연지역과 개구리 울음소리 차이가 없는 것으로 나타났다. 이는 북방산개구리가 고속도로 소음 환경에서 자연지역보다 고주파 영역에서 더 많은 배음을 만들어서 에너지 효율적으로 자동차 소음에 의한 음향 간섭을 피하기 때문으로 판단된다. 이 결과는 또한 인공적인 소음에 의한 개구리 번식을 방해하지 않기 위해서는 이 임계수준 이하로 서식처 소음 환경을 관리하는 것이 필요하다는 것을 시사해 준다.
대부분의 청각장애를 가진 부모들이 육아를 하면서 가장 힘든 점은 아이의 울음소리를 듣지 못한다는 점이다. 그래서 아이가 배가 고파서 울거나 귀저기를 갈아달라고 소리 내어 울 때에도 즉각적으로 대처가 불가능하기 때문에 별도의 장비나 다른 사람의 도움을 받아야 한다. 또한 아이를 방에 재워두고 일을 하려고 해도 수시로 아이의 방을 체크해야하고 긴장을 늦추지 못해 마음 놓고 집안일이나 개인 업무를 할 수 없다. 이러한 육아의 어려움을 해결하기 위해 IT기술을 이용하여 부모의 귀 대신 아이의 울음소리를 측정하는 마이크를 장착한 아두이노를 이용한 디바이스와 사용자에게 알림을 제공하는 안드로이드 애플리케이션을 개발하여 해결하고자 한다. 본 시스템은 아이와 부모가 떨어져 있어도 아이의 소리를 알려줌으로써 청각장애를 가진 부모와 아이의 커뮤니케이션에 도움이 될 수 있다.
청각 기능에 문제가 생겨 소리를 잘 듣지 못하는 청각장애인은 육아를 위해 베이비시터를 고용하거나 청각장애인용 소리감지 시스템을 사용하지만, 이는 비용적으로 부담이 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사운드 센서 기반의 아기 울음소리감지 시스템을 제안한다. 이는 아기가 있는 곳에 소리감지 시스템을 설치하고, 일정 크기 이상의 소리가 감지되면 손목시계 모양의 웨어러블 디바이스에 진동을 발생시켜 아기가 울고 있음을 알려준다.
본 논문에서는 키넥트 기반의 동물농장 게임을 설계하고 구현한다. 이 게임은 다양한 동물과 울음소리를 이용하여 유아의 지능 및 신체 발달을 목적으로 하는 유아 교육용 게임이다. 다양한 동물 이미지는 랜덤하게 화면에 출력되고, 플레이어는 화면에 출력된 동물 이미지를 순서대로 터치함으로써 점수를 획득하도록 구현한다. 또한 화면에 출력된 동물 이미지를 터치하면 해당 동물의 울음소리를 출력하도록 구현한다. 플레이어의 동작은 키넥트를 이용하여 인지한 플레이어의 스켈리톤 정보를 전송 받아 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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