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이헌주 (전남대학교) 김세진 (전남대학교) 박라영 (전남대학교) 이성수 (전남대학교) 조형호 (전남대학교) 원용관 (전남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
2,489 - 2,496 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.12.2489

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본 연구에서는 순음청력검사(PTA)를 기반으로, 어음강도를 반복적으로 조정해 가면서 어음청취역치(SRT)와 쾌적역치(MCL)의 최적값을 찾아가는 기존 검사 방법의 시간과 복잡성을 개선할 수 있는 머신러닝 응용 방법을 소개한다. 난청검사 데이터를 이용하여, 어음청취역치와 쾌적역치를 예측하는 선형회귀 모델을 각각 학습 및 시험하였다. 시험데이터에 대한 평균오차 값이 어음청취역치를 예측하는 모델은 기존에 비해 1.33배 낮았으며, 쾌적역치를 예측하는 모델은 기존 방법보다 1.39배 낮았다. 따라서, 선형회귀 분석과 같은 머신러닝 모델을 이용하면, 어음강도 조정횟수를 줄여 청각검사 과정을 단축할 수 있다.
#청력검사 #순음청력검사 #어음청취역치 #쾌적역치 #선형회귀 #Hearing test #Pure-tone audiometry #Speech reception threshold #Most comfortable level #Linear regression

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구배경 및 목표
Ⅲ. 데이터셋 및 모델 학습
Ⅳ. 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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