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지역사회 거주 노인의 인지기능과 우울증상 사이의 상관성 분석
조현,변기환,권성옥,한지원,배종빈,양희원,임은지,김기웅,곽경필,김봉조,김신겸,김정란,문석우,박준혁,윤종철,이동영,이동우,이석범,이정재,정현강,김태희,유승호,주진형 대한노인정신의학회 2021 노인정신의학 Vol.25 No.1
Objective: The aim of this study was to reveal the association between the depressive symptom and cognitive function of participants with normal cognitive function, mild cognitive impairment (MCI), and dementia in a large-scale community elderly cohort. Methods: A total of 6,338 elderly participants who participated in the Korean Longitudinal Study on Cognitive Aging and Dementia (KLOSCAD) from November 2010 to October 2012 were evaluated through cross-sectional analysis. Cognitive evaluation was conducted with Korean Version of Mini Mental Status Exam for Dementia Screening (MMSE-DS) and Consortium to Establish a Registry for Alzheimer’s Disease Assessment Packet (CERAD) neuropsychological tests, and depressive symptoms were evaluated with Revised Korean Version of the Geriatric Depression Scale (GDS-KR). Results: 4,352 normal cognitive elderly participants, 1,748 MCI and 238 dementia participants were enrolled in the study. Correlation analysis showed a significant negative correlation between MMSE-DS and GDS-KR in the normal elderly group and participants with MCI, but not in dementia participants. This was the same in the correlation between CERAD-TS (total score) and GDSKR score. Conclusion: This study found that worse cognitive function in the community cohort worsened depressive symptoms in groups with normal and MCI, but no significant correlation was observed in patients with dementia.
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치매 환자를 포함한 한국 노인 음성 데이터 딥러닝 기반 음성인식
문정현,강준서,김기웅,배종빈,이현준,임창원 한국통계학회 2023 응용통계연구 Vol.36 No.1
In this paper we consider automatic speech recognition (ASR) for Korean speech data in which elderly persons randomly speak a sequence of words such as animals and vegetables for one minute. Most of the speakers are over 60 years old and some of them are dementia patients. The goal is to compare deep-learning based ASR models for such data and to find models with good performance. ASR is a technology that can recognize spoken words and convert them into written text by computers. Recently, many deep-learning models with good performance have been developed for ASR. Training data for such models are mostly composed of the form of sentences. Furthermore, the speakers in the data should be able to pronounce accurately in most cases. However, in our data, most of the speakers are over the age of 60 and often have incorrect pronunciation. Also, it is Korean speech data in which speakers randomly say series of words, not sentences, for one minute. Therefore, pre-trained models based on typical training data may not be suitable for our data, and hence we train deep-learning based ASR models from scratch using our data. We also apply some data augmentation methods due to small data size. 본 연구에서는 발화자가 동물이나 채소와 같은 일련의 단어를 무작위로 일 분 동안 말하는 한국어 음성 데이터에 대한 자동 음성 인식(ASR) 문제를 고려하였다. 발화자의 대부분은 60세 이상의 노인이며 치매 환자를 포함하고 있다. 우리의 목표는 이러한 데이터에 대한 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 비교하고 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 자동 음성 인식은 컴퓨터가 사람이 말하는 말을 자동으로 인식하여 음성을 텍스트로 변환할 수 있는 기술이다. 최근 들어 자동 음성 인식 분야에서 성능이 좋은 딥러닝 모델들이 많이 개발되어 왔다. 이러한 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 데이터는 대부분 대화나 문장 형식으로 이루어져 있다. 게다가, 발화자들 대부분은 어휘를 정확하게 발음할 수 있어야 한다. 반면에, 우리 데이터의 발화자 대부분은 60세 이상의 노인으로 발음이 부정확한 경우가 많다. 또한, 우리 데이터는 발화자가 1분 동안 문장이 아닌 일련의 단어를 무작위로 말하는 한국어 음성 데이터이다. 따라서 이러한 일반적인 훈련 데이터를 기반으로 한 사전 훈련 모델은 본 논문에서 고려하는 우리 데이터에 적합하지 않을 수 있으므로, 우리는 우리의 데이터를 사용하여 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 처음부터 훈련한다. 또한 데이터 크기가 작기 때문에 일부 데이터 증강 방법도 적용한다.
KCI
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