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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강재환 (한국한의학연구원) 도준형 (한국한의학연구원) 김종열 (한국한의학연구원)
저널정보
사상체질의학회 사상체질의학회지 사상체질의학회지 제22권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
17 - 25 (9page)

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2010

SVM을 이용한 음성 사상체질 분류 알고리즘
강재환 ,  도준형 ,  김종열 사상체질의학회지 2010.01 학술저널

2009

음성을 이용한 사상체질 분류 알고리즘
강재환 ,  유종향 ,  이혜정 외 1명 말소리와 음성과학 2009.09 학술저널
음성을 이용한 사상체질 분류 보조 알고리즘
강재환 ,  이혜정 대한전기학회 학술대회 논문집 2009.07 학술대회자료

초록· 키워드

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1. Objectives: Voice diagnosis has been used to classify individuals into the Sasang constitution in SCM(Sasang Constitution Medicine) and to recognize his/her health condition in TKM(Traditional Korean Medicine). In this paper, we purposed a new speech classification algorithm for Sasang constitution. 2. Methods: This algorithm is based on the SVM(Support Vector Machine) technique, which is a classification method to classify two distinct groups by finding voluntary nonlinear boundary in vector space. It showed high performance in classification with a few numbers of trained data set. We designed for this algorithm using 3 SVM classifiers to classify into 4 groups, which are composed of 3 constitutional groups and additional indecision group. 3. Results: For the optimal performance, we found that 32.2% of the voice data were classified into three constitutional groups and 79.8% out of them were grouped correctly. 4. Conclusions: This new classification method including indecision group appears efficient compared to the standard classification algorithm which classifies only into 3 constitutional groups. We find that more thorough investigation on the voice features is required to improve the classification efficiency into Sasang constitution.
#Voice Classifier #Support Vector Machine #SCM #TKM

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