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뇌성마비아동을 대상으로 한 SART(자기주동형 이완훈련) 병행 동작훈련의 신체조절 능력에 미치는 효과에 대한 예비연구
권영욱,황경열,용홍출 한국발달장애학회 2006 발달장애연구 Vol.10 No.2
본 연구는 SART를 병행한 임상동작훈련이 뇌성마비아의 앉기, 무릎서기, 서기 자세에서의 신체조절능력 향상에 대한 효과를 알아보기 위한 예비연구이다. 본 연구의 대상은 만 7세의 남자아이로서 우측 뇌의 성장이 지체된 것으로 진단을 받은 아동이다. 임상동작법 집중훈련의 과정은 2004년 3월부터 2006년 7월 까지 주 5회 훈련으로 이루어졌으며 1회기의 시간은 40분이었다. 각 회기의 구성은 초기 약 20분 정도는 이완과제로서 SART를 실시하였고, 후반부 20분 정도는 수직계의 과제를 중심으로 실시하였다. 또한 SART 과제는 상체 이완과 하체 이완을 차례로 실시하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 뇌성마비아동의 외부 반응에 대응하는 능력이 향상되었다. 둘째, 앉기 자세에서 아동에게 나타났던 G패턴이 감소하면서 상체 제 어능력이 향상되었다. 셋째, 무릎서기를 통해 고관절 긴장과 상체의 불필요한 긴장이 감소하였다. 넷째, 서기의 훈련을 통해 신체를 지면에 수직되게 세울 수 있는 자세제어 능력이 향상되었다. 다섯째, 고관절의 긴장이 이완됨으로써 혼자 걷기를 할 수 있게 되었고, 걷는 동안 생기는 긴장을 스스로 통제하여 몸의 중심 이동이 가능하게 되었다. 마지막으로, 본 연구의 제한점에 대해 논의하였다. This study was pilot study to investigate the effect of Dosahou with SART(Self Active Relaxation Therapy) on regulation ability of sitting, rising on the knees, and standing of a cerebral palsy. The subject was a 6 years child who was diagnosed as statement of retardation of right brain. Dosahou intensive training was progressed 5 sessions per week from May 2004 to July 2006 which carried out about 40 minutes. Each sessions were consisted of two stages which include a initial stage of 20 minutes SART as relaxation tasks and 20 minutes tate style tasks. The results of this study are follows; First, it was improved in a ability of response to external stimulus of a cerebral palsy. Second, it was decreased Gpattern of the child and improved in child's control ability of the upper body in sitting posture. Third, through a training of the rising on the knees, it was decreased a tension of a coxa(hip joint) and the upper body. Forth, through a training of standing, it was improved posture control ability for standing. Fifth, through a relaxation of child's coxa, the subject could be walked by self, and balances one's body. Finally, it was discussed the limitations of this study.
히스토그램 처리방법에 의한 잡음 스펙트럼 추정을 이용한 잡음환경에서의 음성인식
권영욱,김형순,Kwon, Young-Uk,Kim, Hyung-Soon 한국음향학회 1997 韓國音響學會誌 Vol.16 No.5
스펙트럼 차감법은 잡음이 더해진 환경에서의 음성인시기에 널리 사용되는 전처리 방법이지만, 이를 위해서는 잡음의 스펙트럼을 잘 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 잡음 스펙트럼의 추정방법으로 히스토그램 처리방법을 사용한다. 이 방법은 음성/비음성 구간의 구분을 할 필요가 없으며 서서히 변화하는 잡음의 스펙트럼도 추정할 수 있다는 점에서 여타의 잡음 추정방법에 비해 장점을 지닌다. 다양한 SNR 조건하에서 유색 가우시안 잡음 및 실제 자동차 소음을 부가시킨 음성에 대해 화자독립 고립단어 인식 실험을 수행한 결과, 히스토그램 처리방법에 기반을 둔 스펙트럼 차감법의 인식성능이 초기 비음성구간의 스펙트럼 평균을 이용한 기존의 잡음 스펙트럼 추정방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다. Spectral subtraction is widely-used preprocessing technique for speech recognition in additive noise environments, but it requires a good estimate of the noise power spectrum. In this paper, we employ the histogram technique for the estimation of noise spectrum. This technique has advantages over other noise estimation methods in that it does not requires speech/non-speech detection and can estimate slowly-varying noise spectra. According to the speaker-independent isolated word recognition in both colored Gaussian and car noise environments under various SNR conditions. Histogram-technique-based spectral subtraction method yields superier performance to the one with conventional noise estimation method using the spectral average of initial frames during non-speech period.
히스토그램 기반의 과추정 방식을 이용한 잡음에 강인한 음성인식
권영욱,김형순 한국음향학회 2000 韓國音響學會誌 Vol.19 No.6
In the speech recognition under the noisy environments, reducing the mismatch introduced between training and testing environments is an important issue. Spectral subtraction is widely used technique because of its simplicity and relatively good performance in noisy environments. In this paper, we introduce histogram method as a reliable noise estimation approach for spectral subtraction. This method has advantages over the conventional noise estimation methods in that it does not need to detect non-speech intervals and it can estimate the noise spectra even in time-varying noise environments. Even though spectral subtraction is performed using a reliable average noise spectrum by the histogram method, considerable amount of residual noise remains due to the variations of instantaneous noise spectrum about mean. To overcome this limitation, we propose a new over-estimation technique based on distribution characteristics of histogram used for noise estimation. Since the proposed technique decides the degree of over-estimation adaptively according to the measured noise distribution, it has advantages to be few the influence of the SNR variation on the noise levels. According to speaker-independent isolated word recognition experiments in car noise environment under various SNR conditions, the proposed histogram-based over-estimation technique outperforms the conventional over-estimation technique. 잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위해서는 서로 다른 잡음환경으로 인한 mismatch를 줄이는 것이 중요하다. 이를 위해 계산이 간단하고 잡음환경에서 비교적 우수한 성능을 내고 있는 스펙트럼 차감법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법을 적용하기 위한 잡음 스펙트럼 추정방법으로 히스토그램 처리방법을 도입한다. 히스토그램 처리방법은 음성이 아닌 구간의 검출이 필요없으며 시간에 따라 변화하는 시변잡음에도 적용 가능한 장점이 있다. 그러나 히스토그램 처리방법으로 신뢰도 높은 잡음 스펙트럼의 평균값을 추정하더라도 스펙트럼 차감법을 적용했을 때의 잔여 잡음의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 잡음추정 과정에 사용되었던 히스토그램의 분포특성을 고려한 새로운 over-estimation 적용방식을 제안한다. 제안된 방식은 측정된 잡음의 분포에 따라 적응적으로 over-estimation의 정도를 결정함으로써 SNR 변화에 따른 영향이 적은 장점이 있다. 자동차 소음 환경에서의 화자독립 고립단어 인식실험 결과, 기존의 over-estimation factor를 적용한 경우보다 제안된 방식의 인식성능이 개선되었다.
히스토그램 처리방법을 이용한 시변 잡음환경에서의 음성인식
권영욱,김형순 한국음향학회 1998 韓國音響學會誌 Vol.17 No.3
잡음 환경에서의 음성인식을 위해서는 일반적으로 전처리 과정에서 잡음의 스펙트 럼을 잘 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 시변잡음 환경에서 히스토그램 처리방법에 의 해 잡음의 스펙트럼을 추정하고 이를 제거하는 방법으로 스펙트럼 차감법을 사용하였다. 히 스토그램 처리방법은 음성/비음성 구간의 구분을 할 필요가 없으며 서서히 변화하는 잡음의 스펙트럼도 추정할 수 있다는 점에서 기존 방식에 비해 장점을 지닌다. 다양한 SNR 조건하 에서 시간에 따라 에너지, 그리고 주파수가 변화하는 유색 가우시안 잡음을 부가시킨 음성 에 대해, 화자독립 고립단어 인식실험을 수행하였다. 실험결과, 히스토그램 처리방법에 기반 을 둔 스펙트럼 차감법을 적용할 경우가 기존의 잡음 스펙트럼 추정방법에 비해 인식성능이 우수하였다.