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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
조철우 (창원대학교) 왕수건 (부산대학교) 권익환 (부산대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제14권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
35 - 43 (9page)

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본 논문은 후두 장애음성 데이터의 식별률을 CNN과 기계학습 앙상블 학습 방법에 의해 개선하는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 후두 장애음성 데이터는 그 수가 적으므로 통계적 방법에 의해 식별기가 구성되더라도, 훈련방식에 따라 과적합으로 인해 일어나는 현상으로 인해 외부 데이터에 노출될 시 식별률의 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 정확도를 갖도록 훈련된 CNN 모델과 기계학습 모델로부터 도출된 결과를 다중 투표 방식으로 결합하여 원래의 훈련된 모델에 비해 향상된 분류 효율을 갖도록 하는 방법과 함께, 기존의 기계학습 중 앙상블 방법을 적용해 보고 그 결과를 확인하였다. 알고리즘을 훈련하고 검증하기 위해 PNUH(Pusan National University Hospital) 데이터셋을 이용하였다. 데이터셋에는 정상음성과 양성종양 및 악성 종양의 음성 데이터가 포함되어 있다. 실험에서는 정상 및 양성 종양과 악성종양을 구분하는 시도를 하였다. 실험결과 random forest 방법이 가장 우수한 앙상블 방법으로 나타났으며 85%의 식별률을 보였다.
#diagnosis #glottic cancer #vocal cords disorder #machine learning #convolutional neural network (CNN) #진단 #후두암 #후두 장애 #기계 학습

목차

Abstract
1. 서론
2. 후두장애 음성 데이터
3. 식별기의 구성
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 계획
References
국문초록
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