컴퓨팅 환경이 보다 발전함에 따라 병원에서 환자 회진 및 진찰시 PDA나 랩탑 및 타블렛 PC등과 같은 post PC를 이용한 보다 적용적이고 지능화된 서비스가 요구되어진다. 본 논문에서는 의료 환경을 위한 음성 서비스 기반의 상황인식 지원 시스템을 설계 및 구현한다. 이를 위해, 먼저 블루투스 무선 통신 기술을 이용하여 이동성을 지닌 PDA를 소유한 클라이언드를 인식하고, 컨텍스트 서버로부터 환자들을 위한 진단 정보 전송과 같은 해당 클라이언트의 컨텍스트에 적합한 실행 모듈을 실행하는 역할을 담당하는 컨텍스트 미들웨어를 제안한다. 아울러, 사용자의 현재 상태, 물리적 환경, 컴퓨팅 시스템의 리소스 등의 상황 정보를 효율적으로 데이터베이스 서버에 저장하는 관리자의 역할을 수행하는 컨텍스트 서버를 기술한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 유용성을 검증하기 위해, 컨텍스트 미들웨어를 통해 다른 의사들에게 해당 환자의 정보를 통보할 수 있는 음성 재생 서비스를 제공하는 응용 시스템을 개발한다.
출산율, 결흔율 감소 및 이혼을 증가 등의 사회적 현상으로 인해 태어나면서부터 건강에 대한 관심이 증대되고 있는 실정이다. 특히 의사 표현 능력이 부족한 소아의 질환 진단은 직접 내원해서 진단을 받아야 하는 불편함을 가지고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 재택 기반으로 소아 울음소리를 통해 음성 분석학적 요소를 추출하여 정상 소아와 질환을 앓고 있는 소아와의 비교, 분석을 통해 소아 질환을 진단할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 특히, 본 논문은 소아에게 가장 쉽게 걸릴 수 있는 소아호흡기 질환 중 소아감기, 소아폐렴 및 소아천식을 대상으로 실험을 수행하였으며 울음소리의 특징 요소를 추출하여 진단기기로 개발하고자 한다. 이를 위해 소아호흡기 질환이 인체의 음성 기관을 자극하는 질환임을 가정하고 음성학적 분석 요소 중 조음기관과 관련된 주파수대역폭분석을 통한 방법을 실험하였으며 이를 정상 소아와 소아호흡기 질환을 앓고 있는 환자를 비교, 분석하였다. 이와같은 방법을 통해 정상 소아에 비해 호흡기 질환을 앓고 있는 소아가 주파수 대역폭이 짧게 형성되는 결과를 추출하였다.
본 논문은 음성진단이나 치료를 위한 기초연구로서, 인체의 진동신호를 측정하여 그 특성을 분석한 것이다. 가진신호는 외부적인 힘이 아닌 자신의 음성이며, 진동과 공진 특성이 강한 모음 '아', '에', '이', '오', '우'를 적용하여 실험하였다. 실험장치로는 마이크로폰과 가속도계 그리고 증폭기를 이용하였으며 컴퓨터에 측정 데이터를 저장하였다. 마이크로폰으로 음성신호를 저장하면서 동시에 가속도계를 이용하여 인체 각 부위에서의 진동신호를 측정하였으며 측정 위치는 머리, 목, 몸체를 일정한 간격으로 나누어 총 63개의 위치로 정하였다. 진동 신호의 측정 위치와 횟수는 사용 목적에 따라 충분히 가변적일 수 있다. 진동 분석을 위한 파라미터는 진동 신호의 크기, 위상, 기본 진동수, 결집음폭대이며, 코히어런스 함수를 이용하여 인체의 진동신호와 음성과의 상관성을 알아보았다. 실험결과, 인체의 위치에 따라 독특한 특징들이 있음을 확인하였으며, 그 결과를 제시하였다.
A medical teleconferencing and medical image transmision system has been developed for diagnosis of the medical images between the medical doctors who are far away. The medical teleconferencing system transmits the voice and image of the doctors using the video and audio capture boards. The medical image transmission system software uses the medical image standard DICOM 3.0 for the future expansibility and the open system interconectivity. The medical images usually use CR images.
In the era of ubiquitous computing, human-friendly man-machine interface is getting more attention due to its possibility to offer convenient services. For this, in this paper, we introduce a 'Half-Mirror Interface System (HMIS)' as a novel type of human-friendly man-machine interfaces. Basically, HMIS consists of half-mirror, USB-Webcam, microphone, 2ch-speaker, and high-speed processing unit. In our HMIS, two principal operation modes are selected by the existence of the user in front of it. The first one, 'mirror-mode', is activated when the user's face is detected via USB-Webcam. In this mode, HMIS provides three basic functions such as 1) make-up assistance by magnifying an interested facial component and TTS (Text-To-Speech) guide for appropriate make-up, 2) Daily weather information provider via WWW service, 3) Health monitoring/diagnosis service using Chinese medicine knowledge. The second one, 'display-mode' is designed to show decorative pictures, family photos, art paintings and so on. This mode is activated when the user's face is not detected for a time being. In display-mode, we also added a 'healing-window' function and 'healing-music player' function for user's psychological comfort and/or relaxation. All these functions are accessible by commercially available voice synthesis/recognition package.
This paper introduces an automatic voice classification system for the diagnosis of individual constitution based on Sasang Constitutional Medicine (SCM) in Traditional Korean Medicine (TKM). For the developing of this algorithm, we used the voices of 473 speakers and extracted a total of 144 speech features from the speech data consisting of five sustained vowels and one sentence. The classification system, based on a rule-based algorithm that is derived from a non parametric statistical method, presents binary negative decisions. In conclusion, 55.7% of the speech data were diagnosed by this system, of which 72.8% were correct negative decisions.
Voice can be widely used to classify the four constitution types and to recognize one's health condition from extracting meaningful features as physical quantity in traditional Korean medicine or Western medicine. In this paper, we proposed the method to update the standard operating procedure (SOP) to acquire and record voices for extracting stable vocal features since they are sensitive to the variation of a subject's utterance. At first, we obtained pitch frequencies from vowels and the sentence and intensity form the sentence as features with voices acquired under subjects' utterance conditions and then the deviation ratios of features from median values according to the utterance conditions were obtained and the condition to minimize the ratio was selected as a new SOP. As a result, we decided the SOP for a subject to utter vowels with the length of 2s~1s and sentences with over 2s interval between them after practice, in consideration of the deviation and qualitative requirements. Stable voice features obtained from updated SOP produce accurate diagnosis, which will be developed and simplified for using in the u-Healthcare system of personalized medicine.
당뇨병성 다발성 신경병증 환자들을 진단하는 전류지각 역치 시험과 진동 감각 지각 역치의 임상학적 유용성에 대한 평가는 당뇨병성 다발성 신경병증에 대한 진단방법 중의 하나이다. 현재까지 당뇨병성 다발성 신경병증 환자들에 대해 몇 가지 방법들이 사용되어 왔는데, 예를 들면, 하지 신경병증 장애 시험, 신경전도 시험, 냉각감지 역치 시험, 열-고통 역치 시험 등을 들 수 있다. 그러나, 이들 대부분의 시험은 고가이거나 시험하는데 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 진동 감지 능력을 평가하는 새로운 기구가 소개되고, 이를 위해 환자의 말초 신경을 자극하는 보이스 코일 모터(voice coil motor)와 전류 증폭기를 제작하였다. 또한, 당뇨병성 다발성 신경병증 환자들의 정량적 진동 감지 수준을 측정하기 위하여 진동 감지 역치 시험을 센싱하고 구동하는 소프트웨어가 개발되었다.
신장은 간장과 가장 유기적인 관계가 깊은 장기로 혈액 중에서 체내 신진대사 결과 생긴 노폐물을 걸러내 오줌을 만들어 체외로 배출하는 기능을 한다. 그러나 신장은 문제가 발생할 경우 인체가 느끼는 자각증상이 크지 않기 때문에 장기 파손이 상당 부분 진행되어야 그 증상을 알게 된다. 따라서 사회적으로 신장 질환 진단에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 한방의 4대 진단법 중에서 망진과 청진 분야를 이용하여 신장질환에 대한 진단 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 개발할 시스템은 크게 두 가지로 나누어진다. 하나는 입력 영상에 대한 보정을 통해 정확한 색상 값을 추출하고 최적화된 결과 영상을 통해 신장과 관련된 얼굴에서의 지각 부분의 색을 분석하고 그 값을 이용하여 신장 질환 진단을 하고자 한다. 또 하나는 신장과 음성 신호와의 관계론 비교, 분석하여 이를 입증하는 시스템을 설계하고자 한다. 끝으로 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
사상의학은 개인별 맞춤의학에 최적화된 한국 고유의 전통의학으로 유효한 임상 효능에도 불구하고 체질진단의 부정확도는 한계로 지적받아 왔다. 체질 진단의 정확도를 개선하기 위해 정량 데이터에 기반한 체질 분석 알고리즘이 개발되었으며, 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 적용한 체질 분석 체험 시스템을 개발하고 반복성을 평가하였다. 체질분석 체험 시스템은 정면과 측면 안면 영상, 음성, 설문 정보를 수집하고 통합 체질 확률 값을 계산하여 체험자의 체질을 분석한다. 개발한 시스템의 체질 확률 값에 대한 반복도 평가를 위해 3명을 대상으로 각 5회 반복 측정하였으며, 변동계수가 4.778%로 나와 충분한 반복도를 보이는 것을 확인하였다. 개발한 시스템은 사상의학의 인식 제고를 위한 홍보에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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