• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.155-160
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• 2021

본 논문은 수면 무호흡 환자의 중요한 증상 중의 하나인 코골이 사운드 자동 검출 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 수면 중 발생하는 소리 신호를 입력받아 소리 발생 구간을 검출하고, 검출된 소리 구간으로부터 변환된 스펙트로그램을 주의집중 기반의 합성곱 양방향 게이트 순환 유닛 기반의 분류기에 적용하였다. 적용된 주의집중 메커니즘은 합성곱 양방향 게이트 순환 유닛 모델을 확장하여 코골이 소리에 대한 차별적 특징 표현을 학습함으로써 코골이 검출 성능을 향상시켰다. 실험 결과는 제안하는 코골이 검출 방식이 기존 방식보다 약 3.1 % ~ 5.5 %의 정확도 향상을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.228-233
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• 2021

본 논문에서는 다양한 음악 템포 자극에 따라 변화하는 다채널 ElectroEncephaloGraphy(EEG)의 특징을 추출하고 분류하는 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서 3차원 합성곱 양방향 게이트 순환 신경망은 전처리 과정 통해 변환된 3차원 EEG 입력 표현으로부터 시공간 및 긴 시간 종속적 특징을 추출한다. 실험 결과는 제안된 템포 자극 분류 방식이 기존의 방식보다 우수하며 음악 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스를 구축할 수 있는 가능성을 보여준다.