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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김의선 (숭실대학교 미디어학과) 은성종 (정보통신산업진흥원)
저널정보
차세대컨버전스정보서비스학회 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 제12권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
401 - 411 (11page)
DOI
10.29056/jncist.2023.06.12

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초고령화 사회로 진입한 한국 사회에서의 고령층 심뇌혈관 질환은 전체 사망률 원인 중 2위에 속하는 중요한 질환이 되었다. 뇌졸중 질환은 발현 후 6시간 이내의 골든타임 내 병원에 내원하여 적절한 치료를 받아야 하며, 상시 관리 및 예방이 중요한 질환이다, 이로 인해 뇌졸중은 사전 위험 판단이 중요하며, 이를 지원해주는 기술 개발도 필요한 실정이다. 이에 본 논문은 뇌졸중 질환자의 구음 데이터를 기반으로 말투, 억양 등의 특징을 학습하여, 입력된 구음 데이터의 뇌졸중 위험 여부를 판단해주는 시스템을 개발하였다. 구음 데이터의 특징 분석과 판단 처리에는 MFCC 및 CNN 방법을 사용하였고, 구음 임상 데이터를 기반으로 성능평가 결과 평균 97.9%의 높은 정확도를 도출하였다. 해당 이상 증상 정보는 뇌졸중 위험이 있음을 알려주는 정보로, 환자와 관리 임상의에게 알림 서비스로 공유되어 진다. 향후 연구로는 국내외의 다양한 뇌졸중 환자의 데이터를 추가 학습 및 분석하여, 뇌졸중 알림 서비스 플랫폼의 기술 고도화 및 사업화를 추진하고자 한다.
#뇌졸중 #구음 분석 #딥러닝 #알림 서비스 #질환관리 플랫폼 #Stroke #Speech Analysis #Deep-learning #Alert Service #Disease Management Platform

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