• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제10권1호
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• pp.43-49
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• 1999

연구 목적：소아를 다루는 임상의들에게 관찰되는 가장 흔한 발달상의 문제 중 하나는 언어 지연이다. 언어 발달은 주변 환경의 자극에 영향을 받게 되는데, 환경과의 상호 작용에는 아동 자신의 기질 또한 중요한 요소로 작용한다. 기질 연구의 가설에 의하면 아동의 고유한 행동 양식은 상당 부분 타고난 것이며, 이것이 향후 발달에 큰 영향을 미친다고 알려져 있는데, 아동의 기질과 언어 지연과의 관계에 대한 연구는 활발치 않아, 본 연구는 한국에서 의사 소통 장애를 가진 아동에서 어떤 기질 특성이 있는지를 밝히고자 했다. 방 법：환자군은 DSM-IV 진단 기준에 의해 의사 소통 장애라고 진단되고, 전반적 발달 장애, 정신 지체, 언어 운동 장애 혹은 감각 장애를 갖지 않은 세 살에서 일곱 살 사이의 아동 20명을 대상으로 하고 정상대조군은 상기 장애를 갖지 않는 50명을 대상으로 하여 어머니에게 한국판 '부모 기질 설문(Parental Temperamental Questionnaire)'을 완성하도록 하여 기질을 측정하였다. 기질의 9가지 범주 및 요인 A점수를 비교하기 위하여 비모수적 통계법을 사용하였으며, 아동들의 기질 진단을 비교하기 위하여 Chi-square통계법을 사용하였다. 결 과：의사 소통 장애를 가진 아동들에서 정상 아동들에 비해 기분의 범주는 통계적으로 유의하게 낮았고, 반응의 강도의 범주는 통계적으로 유의하게 높았다. 기질 진단 면에서는 두 집단은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았지만 의사 소통 장애를 가진 아동들이 양육 곤란형에 가까운 집단에 더 많이 포함되었다. 결 론：이와 같은 결과는 의사 소통 장애를 가진 아동들에 특징적인 기질 양상이 있음을 시사한다. 기질양상의 조기 발견은 부모들에게 의사 소통 장애 아동들의 발달학적 특성을 이해하고 이들에게 적절한 양육을 제공하는데 도움을 줄 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권7호
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• pp.221-228
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• 2020

품사부착말뭉치는 품사정보를 부착한 말뭉치를 말하며 자연언어처리 분야에서 다양한 학습말뭉치로 사용된다. 학습말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 실상은 다양한 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류들은 학습된 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 다소 완화시키기 위해서 본 논문에서는 XGBoost와 교차 검증을 이용하여 이미 구축된 품사부착말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 오류가 포함된 품사부착말뭉치와 XGBoost를 사용해서 품사부착기를 학습하고, 교차검증을 이용해서 품사오류를 검출한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 매개변수를 조절하면서 학습된 품사부착기의 출력을 비교함으로써 오류를 검출한다. 매개변수를 조절하기 위해서 본 논문에서는 작은 규모의 오류부착말뭉치를 이용한다. 이 말뭉치는 오류 검출 대상의 전체 말뭉치로부터 임의로 추출된 것을 전문가에 의해서 오류가 부착된 것이다. 본 논문에서는 성능 평가의 척도로 정보검색에서 널리 사용되는 정밀도와 재현율을 사용하였다. 또한 모집단의 모든 오류 후보를 수작업으로 확인할 수 없으므로 표본 집단과 모집단의 오류 분포를 비교하여 본 논문의 타당성을 보였다. 앞으로 의존구조부착 말뭉치와 의미역 부착말뭉치에서 적용할 계획이다.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제23권2호
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• pp.39-44
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• 2023

HT-1은 FAH 유전자의 돌연변이에 의해 타이로신 대사의 중간산물이 축적되어 발생하는 유전성 대사 질환이다. 치료하지 않으면 치명적인 결과를 초래할 수 있으며, 간 기능 및 신세뇨관 기능 장애와 더불어 Fanconi 증후군, 포르피린증과 유사한 증상, 지능지수 감소, 인지기능 저하 등을 초래할 수 있다. 국내에서는 탠덤매스 스크리닝을 이용한 신생아 대사이상 선별검사를 통한 조기 진단과 함께 NTBC 약물 치료의 도입으로 치료 성적이 향상되었다. 본 증례는 생후 1개월에 급성 HT-1으로 진단 후 4년 7개월째 NTBC 치료 중인 증례로, 환아는 현재까지 단백 제한식이와 NTBC 복용을 유지하면서 언어지연 외에 특별한 합병증 없이 추적 관찰 중이다. NTBC의 복용이 간 및 신장 기능의 보존과 신경학적 예후에 미치는 영향에 대해서는 장기적인 추적 연구가 필요하다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제49권5호
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• pp.507-512
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• 2006

목 적 : 신생아 난청은 신생아 1,000명당 1-3명에서 발생하며 조기에 발견하여 중재하지 않으면 유소아의 언어 습득과 발달 지연에 영향을 미친다. 저자들은 신생아 고위험군을 대상으로 청각 선별검사로서 DPOAE를 이용하여 난청의 유병률과 위험 인자와의 관련성에 대해 조사하였다. 방 법 : 2001년 5월부터 2004년 12월까지 순천향대학교 부천 병원 신생아 집중치료실에 입원하여 청각 선별검사로 변조 이음향방사를 시행받은 871명을 대상으로 의무기록을 후향적으로 검토하였다. 변조 이음향방사에서 통과된 경우 Pass 군으로, 통과되지 못한 경우를 Refer 군으로 나누어 출생 체중, 재태 기간, 산모의 위험 인자, 가족력, 인공호흡기 사용, 빌리루빈 수치, 이독성 약물의 사용 등 청각에 영향을 미치는 인자에 대해 연구하였다. 결 과 : 총 871명 중 106명(12.1%)이 Refer 군으로 우측 이상이 36명(4.1%), 좌측 이상이 23명(2.6%), 양측 이상이 47명(5.4%)이었다. Refer군 106명 중 20명(18.9%)이 3개월 후 변조 이음향방사를 재시행 하였으며 40명(37.7%)에서 ABR를 시행하였다. 총 871명 중 Pass 군과 Refer 군 사이에 성별, 출생 장소(본원 및 외부병원), 청각장애의 가족력, 재태 연령에 따른 출생 체중(부당 경량아, 부당 중량아, 적정 체중아), 산모의 위험 인자(임신성 고혈압, 임신성 당뇨, 조기 양막 파수), 빌리루빈 수치 및 gentamicin 사용 등의 인자와는 유의한 차이가 없었다. 총 871명 중 Pass 군과 Refer 군 사이에 출생 체중 1,500 g 미만, 재태 연령 37주 이하, 심폐 소생술 시행, 낮은 Apgar 점수(1분에 5점 이하, 5분에 6점 이하), 두경부 이상(구개순, 구개열, 이개 앞 피부 돌출), 인공호흡기 사용, 패혈증, vancomycin 사용 등의 인자에서 유의한 차이(P<0.05)를 보였다. 결 론 : 60 dB 이상의 난청이 18명(2%)에서 관찰되었으며 이는 전체 신생아 유병률(1-3명/1,000명)보다 높은 수치이다. 그러므로 신생아 집중치료실 입원 환자에게는 청각 선별검사를 반드시 시행하여야 하며 변조 이음향방사가 선별검사의 방법으로 이용될 수 있다. 또한 이번 연구를 기초로 하여 전체 신생아를 대상으로 한 신생아 청각 선별검사의 보편화 할 것을 추천하며 이상이 있는 경우 더욱 적극적인 추적 관찰이 필요할 것으로 사료된다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.