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문제 정의
- 이는 현장에서 음성장애 환자를 대할 때 항상 직면하는 문제이며 이러한'표준화 작업은 하루빨리 진행되어야 하는 시급한 과제이다. 따라서 본 논문에서 음성 분석 sample의 길이로 전체 지속시간이 3.0초 내외인 경우에 1.5초가 적절함을 보고하는 것은 이러한 작업을 위한 예비 연구로 볼 수 있다.
- 본 실험은 주관적 음성분석 방법인 GRBAS 척도 평정과 객관적 음성분석 방법인 CSL 의 MDVP 분석 결과와 가장 높은 상관성을 보이는 MDVP 분석시의 sample 길이를 찾아내어 시간적 측면에서 보다 더 효율적이고 적절한 길이에 대해 알아보고자 하였다. 그 결과, MDVP 분석 결과, GRBAS 척도 평정 결과와 유의한 상관성을 보인 척도-변인 쌍의수와 상관계수 0.
- 변이 관련 변인(ShdB, Shim, APQ, sAPQ, vAm)들이 대체로 상관성이' 높은 것을 알아내었다. 이 연구의 후속연구로서, 본 연구에서는 MDVP 분석'samp足의 길이가 서로 다를 때 GRBAS'척도 평정 결과와 어느 정도의 상관 관계를 보이는지 파악하고, 이를 통하여 보다 더 효율적이고 적절한 분석 결과를 얻을 수 있는 sample의 길이를 알아보고자 한다.
가설 설정
- 이때 객관적인 검사 결과와 주관적인 검사 결과가 일치하는 검사 방법을 찾을 수 있다면 이러한 불안정성을 조금이라도 줄일 수 있을 것이며, 객관적 검사와 주관적 검사.가「나타내는 각각의 단점을 상호 보완할 수 있는 효과를 얻을수 있을 것이다. 이러한, 목적으로 저자들은 1999년에, 1차적으로, ;MDVP 변인 중 GRBAS 척도 평정과 상관성이 높은 변인이 어떤 것인지를 조사하여, 음도(pitch) 변이 관련 변인 (Jita, Jitt, RAP, PPQ, sPPQ, vFO)과 강도(amplitude).
제안 방법
- 각 척도에 대한 등급은 0, 1, 2, 3과 같이 4개의 등급을 기준으로 하였으나, 그 구분이명확하지 않을 경우에는 0.5까지 세부 분할하여 표시할 수 있도록 하였다. 예를 들어, G 등급이 1과 2의 사이 정도로 명확히 나누어지지 않을 때 1.
- 기구의 발달과 더불어 음성장애 환자 음성의 음질적인 측면에 대한 분석은 과거 음향학적 분석 뒤의 수작업(手作業)에 의한 계산 방법에서 음향학적 분석 뒤의 숫자적 계산까지 완벽하게 자동 전산 처리되는 방법으로 전환되었다. 이와 더불어 환자 음성에 대한 분석의 방법이 객관화, 정형화, 수치화될 수 있었으나 환자의 내적, 외적 요인을 고려할 만한 융통성이 없고 환자 음성의 극히 일부분만을 분석 대상으로 하기 때문에 그 단점 또한꾸준히 대두되어 오고 있었다.
- A 척도는 과소 기능(hypofunction) 혹은 과소 운동(hypokineticity)과 관련되는 척도로, 여기서는 음성 산출시 충분한 힘의 뒷받침을 받지 못하는 정도가 과도할 때 그 정도를 표시하도록 하였다. 마지막으로, S 척도에서는 과도한 근육 긴장과 더불어 음성을 산출하는 인상이 있을 때 그 정도를 표시하도록 하였다.
- 세 명의 숙련된 음성언어 치료사에 의한 GRBAS 척도 평정은 개별적으로 실시되었다. G 척도로 전반적인 애성(hoarseness)의 정도를 표시하도록 하였고, R 척도로는 성대의 불규칙적인 진동에 의해 생성되는 목소리의 거칠기 정도를 표시하도록 하였다.
- 이 평정은 기본적으로는 개별적으로 실시되었으나, 평정자 간에서, 같은 환자를 대상으로 같은 척도에 대해 등급을 할당했을 때, 그 등급의 차이가 1.5 이상 크게 났을 때에는그 환자의 음성에 대한 재평정을 실시하였다. 이를 통하여, 본래의 등급을 수정하기도 하였으나, 재평정을 실시하여도 같은 결과가 나타났을 때에는 본래 등급을 그대로 유지하도록 하였다.
- 5 초 길이의 음성을 각각 편집해 내어 이들을 MDVP 분석의 대상으로 하였다. 이때 전체길이 중 대상자의 음성을 가장 전형적으로 반영하는 부분을 편집 대상으로 하였으며, 일상적이지 않은 음도 일탈(pitch break)이나 음성 일탈(voice break) 등이 나타나는 부분은포함되지 않도록 하였다. 따라서, 일괄적으로 초기부터 편집하거나 가운데 부분을 편집하지는 않았다.
- 가「나타내는 각각의 단점을 상호 보완할 수 있는 효과를 얻을수 있을 것이다. 이러한, 목적으로 저자들은 1999년에, 1차적으로, ;MDVP 변인 중 GRBAS 척도 평정과 상관성이 높은 변인이 어떤 것인지를 조사하여, 음도(pitch) 변이 관련 변인 (Jita, Jitt, RAP, PPQ, sPPQ, vFO)과 강도(amplitude). 변이 관련 변인(ShdB, Shim, APQ, sAPQ, vAm)들이 대체로 상관성이' 높은 것을 알아내었다.
대상 데이터
- 따라서, 일괄적으로 초기부터 편집하거나 가운데 부분을 편집하지는 않았다. GRBAS 척도 평정시에는 저장된 음성재료를 편집해 내지 않고, 3초간 연장발성되는 '아' 전체를 평정 대상으로 하였다.
- MDVP에 저장되어져 있던 '아'의 2.75초 간의 연장 발성 중 0.5초, 1초, 1.5초, 2초, 2.5 초 길이의 음성을 각각 편집해 내어 이들을 MDVP 분석의 대상으로 하였다. 이때 전체길이 중 대상자의 음성을 가장 전형적으로 반영하는 부분을 편집 대상으로 하였으며, 일상적이지 않은 음도 일탈(pitch break)이나 음성 일탈(voice break) 등이 나타나는 부분은포함되지 않도록 하였다.
- 본원 이비인후과 소속 음성언어 검사실에서 음성정밀검사를 받은 경험이 있는 환자 중성대폴립으로 진단 받은 환자 20명의 음성을 대상으로 하였다. 이들의 음질 저하의 정도는 mild~severe한 경우로, 성대폴립을 진단 받았으나 음질이 정상에 가까운 환자들의 음성은 제외하였고, 대상이 된 음성 중 수술이나 음성 치료를 받은 후의 음성은 없었다.
데이터처리
- MDVP에 의한 객관적 검사도구에 의한 분석은 자체 분석 프로그램을 통하여 실시되었다. 이를 통하여 분석되어 나오는 변인 중 앞서 언급한 1999년 저자들의 실험 결과 MDVP 와 GRBAS 간의 상관성이 높은 것으로 나타났던 변인 중 12개를 선정하여 이를 GRBAS 척도 평정 결과와 비교하였다.
- 수치들의 평균치였다. 이 평균치와 MDVP 분석 결과는 SAS 프로그램 중 Spearman Rank Correlation Coefficient 분석을 통하여 그 상관 정도와 통계적 유의성을 분석해 /내었다.
- 이를 통하여 분석되어 나오는 변인 중 앞서 언급한 1999년 저자들의 실험 결과 MDVP 와 GRBAS 간의 상관성이 높은 것으로 나타났던 변인 중 12개를 선정하여 이를 GRBAS 척도 평정 결과와 비교하였다. 이 12개는 1999년 실험 결과 G, R, B, S(A 척도는 의미있는 상관성을 보인 변인이 없었다) 중 3개 이상 항목에서 유의한 상관성을 보인 15개 변인중 음성 상태나 분석 길이에 따라 .
이론/모형
- 기계를 이용한 음질의 객관적 분석을 위한 도구로는 CSL(Model No. 4300B) 중 MDVP (Model No. 4305)를 사용하였고, 음성 재료의 채취 시에 사용되어진 microphonee AKG Acoustics의 C410 model로, 귀에 걸어서 사용하게 되는 헤드 마이크로폰이었다.
성능/효과
- 05 이상의 차이가 나타나는 것을 알 수 있었다. 0.50 이상의 상관도를 보인 쌍의 수는 28개와 24개로 4개 차이였고, 0.70 이상의 상관도를 보인쌍의 수는 2개 차이(7개 vs. U개)인 것으로 나타나 여기서는 별다른 차이가 없는 것으로나타났는데, 상관도와 관련된 큰 차이는 상관도 0.60 대에서 나타났다. 1초에서는 0.
- 0.5초의 길이 중 상관계수의 수치가 0.70 이상의 상관도를 보인 척도-변인의 쌍은 7개 (48개 쌍 증 14.6%)였고, 0.80 이상의 상관도를 보인 쌍은 없었으며, 1초에서는 0.70 이상의 상관도를 보인 쌍이 5개(10.4%)였고, 역시 0.80 이상의 상관도를 보인 쌍은 없었다. 1.
- 5초의 음성 sample 길이를, 주관적인 평정과 객관적인 분석의 결과 간의 일치도가 가장 높은 길이로 제시하고 있다. 2.75초 종 1.5초라는 의미는 전체 지속시간의 중간에 해당하는 길이이므로, 본 연구 결과가 시사하는 바는, 음성 분석에 있어 적절한 sample의 길이는, 1.5초라는 절대적인시간이 아니라 전체 길이의 중간 정도에 해당하는 시간이라는 것이다. 그러나 이것은 편안한 발성을 단시간 동안 녹취(capture)했을 때의 결과이며, 최장 연장 발성(maximum phonation)을 그 대상으로 한다면 또 다른 연구 결과가 필요할 수도 있다.
- 5개의 시간대 중 가장 높은 상관도를 보인 것은 2.5초에서 나타난 R 척도와 APQ 변인과의 상관관계로, 상관계수 r=0.829의 상관도를 보였다. R 척도와 APQ 변인의 쌍은 5개시간대 중 0.
- GRBAS 척도 중 길이의 장단에 상관없이, MDVP 변인과 가장 많은 수에서 유의한 상관성을 보인 척도는 G 척도였다. G 척도는 전반적인 애성의 정도를 표시하는 척도로 검사자간(inteijudge)의 신뢰도도 다섯 가지 척도 중 가장 높은 것으로 보고되고 있으며(Dejonckere, Obbens, de Moor and Wieneke, 1993), 검사자의 경력과 상관없이 높은 신뢰도를 보이는척도이기도 하다(de Bodt, Wuyts, van de Heyning and Croux, 1997).
- MDVP와 GRBAS 척도와의 상관관계를 유의수준 0.05 수준에서 보았을 때 통계적으로 유의한 상관성을 보이는 척도-변인 쌍의 수가 가장 많은 것은 1.5초(48개 쌍 중 38개, 79.2%) 였고, 두 번째는 33개 쌍의 0.5초(68.8%)였으며, 그 다음으로는 2.5초(31개, 64.6%), 2초(29 개, 60.4%)였고, 가장 적은 경우가 1초(27개, 56.3%)였다. Spearman 등위상관계수 0.
- 829의 상관도를 보였다. R 척도와 APQ 변인의 쌍은 5개시간대 중 0.5초를 제외한 4개 시간대에서 가장 높은 상관도를 보였으며 그 범위는 0.766~ 0.829였다. 여기서 제외된 0.
- 70 이상인 쌍의 수에 있어서는. sample 길이에 따른 차이가 별달리 나타나지 않았으며 모든 길이에서 MDVP의 APQ 변인이 GRBAS 척도와 가장 높은 상관도를 보였고, G 척도와 R 척도가 B 및 S 척도보다 MDVP 변인과유의한 상관성을 보인 쌍의 수가 많았다.
- sample 길이의', 양극단에 분포하여 있는 0.5초와 2.5초를 비교하였을 때, 유의한 상관관계를 보인 쌍의 수가 0.5초는 33개, 2.5초는 31개, 상관계수 0.50 이상의 상관도를 보인 쌍의 수는 각각 26개와 23개, 0.70 이상의 쌍은 똑같이 7개였고, 0.5초에서는 0.80 이상의 쌍이 없었으나 2.5초에서는 1개가 있는 것으로 나타났다. 여기에서 보는 바와 같이 양극단의경우는 전반적으로 큰 차이가 없는 것으로 나타났으며 상관도 범위의 폭만이 큰 차이를보여주는 것으로 관찰되었다.
- 시간적 측면에서 보다 더 효율적이고 적절한 길이에 대해 알아보고자 하였다. 그 결과, MDVP 분석 결과, GRBAS 척도 평정 결과와 유의한 상관성을 보인 척도-변인 쌍의수와 상관계수 0.50 이상의 상관도를 보인 쌍의 수가 가장 많은 것의 길이는 1.5초인 것으로 나타났고, 유의한 상관성을 보인 쌍의 수가 가장 적었던 길이는 1초였으며, 0.50 이상의 상관도를 보인 쌍의 수가 가장 적었던 길이는 ・2.5초였다. 길이상 양극단인 0.
- 유의미하게 높은 상관성을 보인 변인들이었다. 그러나, 본 연구 결과에서는 B 척도나 S 척도에서, 특히 음도 변이(pitch perturbation)와 관련된 변인들은 통계학적 의미가없는 상관도를 보이는 것으로 나타났다..
- 이와는 달리, B 척도와 S 척도에서는 상대적으로 유의한 상관성을 보인 변인의 수가 적었는데, 특히 S 척도는 모든 시간대를 통틀어 유의한 상관관계를 보이지 ■않은 변인들도 다수 있는 것으로 관찰되었다. 그리고 MDVP의 변인들 중에서 SPI는 G 척도와만 유의한 상관관계를 보였을 뿐 R, B, S 척도에서는 모두 유의한 상관관계를 보이지 않았으며, 다른 변인과는 달리 유일하게 음(-)의 상관관계를 보이는 것으로.나타났다.
- 5초였다. 길이상 양극단인 0.5초와 2.5 초 사이에서는 별달리 큰 차이가 관찰되지 않았으나, 상관성을 보인 쌍의 수에 있어 양극단을 보인 1.5초와 1초는 상관도 범위의 폭과 0.60 대의 상관도를 보인 쌍의 수에서 그 차이가 두드러지게 나타났다. 대체로 상관도 0.
- 5초 간에 별다른 차이가 없는 것으로나타난 것은, 음성의 음질을 분석함에 있어서는 지나치게 짧은 길이를 선정했을 때에도정확한 결과를 얻을 수 없지만, 지나치게 긴 길이 또한 신뢰성 있는 결과를 주지 못함을시사한다. 또한 5개의 길이 중, 가장 유의한 상관성을 보인 척도-변인 쌍의 수가 가장 적었던 길이가 1.0초이고, 가장 많았던 길이가 1.5초라는 것은 음성 sample 길이 0.5초의 차이가 전혀 다른 결과를 보일 수 있음을 보여주고 있으며, 다시 한번 분석 sample의 길이선정이 음성 분석에 있어 상당히 중요한 문제임을 시사해 준다고 볼 수 있다.
- 이러한, 목적으로 저자들은 1999년에, 1차적으로, ;MDVP 변인 중 GRBAS 척도 평정과 상관성이 높은 변인이 어떤 것인지를 조사하여, 음도(pitch) 변이 관련 변인 (Jita, Jitt, RAP, PPQ, sPPQ, vFO)과 강도(amplitude). 변이 관련 변인(ShdB, Shim, APQ, sAPQ, vAm)들이 대체로 상관성이' 높은 것을 알아내었다. 이 연구의 후속연구로서, 본 연구에서는 MDVP 분석'samp足의 길이가 서로 다를 때 GRBAS'척도 평정 결과와 어느 정도의 상관 관계를 보이는지 파악하고, 이를 통하여 보다 더 효율적이고 적절한 분석 결과를 얻을 수 있는 sample의 길이를 알아보고자 한다.
- 본 연구에서 비교했던 바와 같이 양극단의 길이인 0.5초와 2.5초 간에는 별다른 차이가없는 것으로 나타났다. 양극단의 길이인 0.
- 본 연구에서 선정한 MDVP 변인은 저자들이 1999년에 발표한 논문 결과 GRBAS 척도와 유의미하게 높은 상관성을 보인 변인들이었다. 그러나, 본 연구 결과에서는 B 척도나 S 척도에서, 특히 음도 변이(pitch perturbation)와 관련된 변인들은 통계학적 의미가없는 상관도를 보이는 것으로 나타났다.
- 본 연구의 결과는 전체 지속시간 2.75초인 모음의 연장 발성 중 1.5초의 음성 sample 길이를, 주관적인 평정과 객관적인 분석의 결과 간의 일치도가 가장 높은 길이로 제시하고 있다. 2.
- 5초에서는 1개가 있는 것으로 나타났다. 여기에서 보는 바와 같이 양극단의경우는 전반적으로 큰 차이가 없는 것으로 나타났으며 상관도 범위의 폭만이 큰 차이를보여주는 것으로 관찰되었다.
- 유의한 상관도를 보인 쌍의 수가 가장 많았던 L5초와 가장 적었던 1초를 비교해 보면유의한 상관관계를 보인 쌍의 수가 각각 38개와 27개로 11개의 큰 차이가 났으며 상관도범위의 폭은 각각 0.369와 0.318로 0.05 이상의 차이가 나타나는 것을 알 수 있었다. 0.
- 이는 기 계조작만 할 수 있으면 분석 결과를 얻을 수 있으므로 누구나 검사를 시행할 수 있는 반면, 나타난 수치들에 대한 정확한 해석이 가능해야 적절히 활용할 수 있으며 음성의 어느, 부분을, 어느 정도의 길이로 분석하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있다. 이에 대한 보완으로, 숙련된 음성언어치료사가 판정한 GRBAS 척도와의 상관성을 검토하였으며 'MDVP capturing시 전처) 지속시간의 길이를 3초로 하였을 때는 1.5초의 길이가 가장 적절함을 제안한다.
- 유의한 상관성을 보인 것으로 나타났다. 이와는 달리, B 척도와 S 척도에서는 상대적으로 유의한 상관성을 보인 변인의 수가 적었는데, 특히 S 척도는 모든 시간대를 통틀어 유의한 상관관계를 보이지 ■않은 변인들도 다수 있는 것으로 관찰되었다. 그리고 MDVP의 변인들 중에서 SPI는 G 척도와만 유의한 상관관계를 보였을 뿐 R, B, S 척도에서는 모두 유의한 상관관계를 보이지 않았으며, 다른 변인과는 달리 유일하게 음(-)의 상관관계를 보이는 것으로.
- 최종적으로 MDVP와 상관 관계를 비교하게 된 GRBAS 척도의 수치들은 3인의 평정자가 기록한 수치들의 평균치였다. 이 평균치와 MDVP 분석 결과는 SAS 프로그램 중 Spearman Rank Correlation Coefficient 분석을 통하여 그 상관 정도와 통계적 유의성을 분석해 /내었다.
- 표에서 보듯이 대체로 G 척도와 R 척도에서는 sample 길이의 장단을 막론하고 상관관계가 높은 변인들이 다수 나타났으며, 특히 G 척도에서는 SPI를 제외하면 모든 변인과의 쌍에서 유의한 상관성을 보인 것으로 나타났다. 이와는 달리, B 척도와 S 척도에서는 상대적으로 유의한 상관성을 보인 변인의 수가 적었는데, 특히 S 척도는 모든 시간대를 통틀어 유의한 상관관계를 보이지 ■않은 변인들도 다수 있는 것으로 관찰되었다.
후속연구
- 5초라는 절대적인시간이 아니라 전체 길이의 중간 정도에 해당하는 시간이라는 것이다. 그러나 이것은 편안한 발성을 단시간 동안 녹취(capture)했을 때의 결과이며, 최장 연장 발성(maximum phonation)을 그 대상으로 한다면 또 다른 연구 결과가 필요할 수도 있다. 그러나, 최장연장 발성시의 길이를 음성 분석 대상으로 하게 되면, 발성 시작 부근의 음성 상태와 발성 종결 부근의 음성 상태가 현저히 다를 가능성이 충분히 있다고 볼 때, 어느 부분을 선정하느냐에 따라 상당히 다른 결과가 나타날 수 있으며, 따라서 바람직한 결과를 얻기가어려울 것으로 판단된다.
- 그러나, 본 연구는 성대 폴립 환자만을 대상으로 하고 있고, 그 수가 많지 않다는 제한점을 가지고 있다. 성대 폴립과 같이 음성 과용(vocal hyperfunction) 환자를 대상으로 한실험 결과가 성대 마비 환자들과 같이 음성 기능이 저하된 환자에게도 적용할 수 있을지는 미지수이므로, 추후에 좀 더 다양한 음성장애 환자군을 대상으로 연구해야 할 필요가있다.
- 이는 음성을 다차원적으로 분석하여 환자 음성에 대해 다양한 정보를 제공할 수 있으나(Boone & McFarlane, 2000), 다른 기계들과 마찬가지로 컴퓨터 스스로가 인지할 수 있도록 입력된음성만 분석할 수 있으며, 입력된 음성 중 어느 부분을, 어느 만큼의 길이로 분석하느냐에따라서 그 결과가 현저히 달라질 수 있다(Wolfe, Fitch and Cornell, 1995). 그러므로 효율적이고 유용한 결과를 얻기 위해서는 적절한 음성 분석 sample의 특성에 대한 연구가 조속히 이루어져야 한다.
- 성대 폴립과 같이 음성 과용(vocal hyperfunction) 환자를 대상으로 한실험 결과가 성대 마비 환자들과 같이 음성 기능이 저하된 환자에게도 적용할 수 있을지는 미지수이므로, 추후에 좀 더 다양한 음성장애 환자군을 대상으로 연구해야 할 필요가있다. 또한 좀더 많은 수의 환자를 대상으로 하여 이 결과를 충실히 뒷받침해 줄 수 있는후행 연구 또한 필요할 것으로 사료된다.
- 가지고 있다. 성대 폴립과 같이 음성 과용(vocal hyperfunction) 환자를 대상으로 한실험 결과가 성대 마비 환자들과 같이 음성 기능이 저하된 환자에게도 적용할 수 있을지는 미지수이므로, 추후에 좀 더 다양한 음성장애 환자군을 대상으로 연구해야 할 필요가있다. 또한 좀더 많은 수의 환자를 대상으로 하여 이 결과를 충실히 뒷받침해 줄 수 있는후행 연구 또한 필요할 것으로 사료된다.
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