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문제 정의
- 본 연구는 파킨슨병 환자를 대상으로 문장 읽기 시 나타나는 운율적 측면에 관심을 두었다. 많은 선행연구와 차별을 두기 위하여, 파킨슨병 환자군을 항파킨슨 약물 복용 전으로 통제하여 약물 효과를 배제하고 유병(有病) 인자만 포함시켰다.
- 앞에서 기술하였듯이, 환자의 신체 행동적 증상과 말 증상이 현저하게 다르게 나타나는 경우가 많이 있다. 이점을 고려하여, 통제군과의 비교를 통한, 파킨슨병을 진단 할 수 있는 운율적 파라미터를 연구하고자 한다.
- 만성 파킨슨병 환자를 대상으로 하는 많은 파킨슨 운율 연구에서 단음도, 단강도, 짧은 구 발화 등과 같은 확연한 여러 특징을 보인 반면[6][15], 초기 환자군과 정상군의 비교에서는 이런 선행 연구 대조가 무색할 만큼 환자군의 말 특징이 경미하면서도 각양각색이라는 점을 밝히고 싶다. 하지만, 유병이라는 공통 인자가 있다면 분명 운율에서도 나타나는 결과치가존재할 것으로 생각하였고, 임상현장에서 미세한 차이점을 청지각적으로 판단할 수 있었기에, 그런 미세한 차이점을 만드는 파라미터를 찾아내는 작업이 본 연구인 셈이다. 본 연구 결과에서 보여준 파라미터들이 파킨슨병 운율 진단에 유용한 파라미터임을 더욱 확실하게 검증하기 위해서는, 추후 만성환자군과 정상군 비교, 환자군내 약물 복용 전후비교, 뇌심부자극술 전후 비교 등 다양한 조건의 환자를 대상으로 파라미터의 유용성 증명 작업과 다른 파라미터 연구가 계속적으로 이루어져야 할 것이다.
가설 설정
- <그림 1>과 같이 음절별 길이를 동일하게 한 후 두 문장의 음도를 비교하게 되는데, 한 문장에 존재하는 n개의 피치점(pitch point)을 n-차원의 좌표로 간주하고 다른 문장도 마찬가지로 간주한 다음, 대응하는 피치점별로 유클리드 거리를 구하게 된다. 길이 비교는 길이 복제 합성을 하기 전의 원래 문장을 대상으로 음절별 길이를 비교하게 되는데, 마찬가지로 한 문장에 존재하는 n개의 음절 길이를 n개의 좌표로 생각하고 다른 문장을 m개의 좌표로 가정하고 유클리드 거리를 구한다. 이렇게 되면 음도, 강도, 길이에 해당하는 비교값이세 개 나오게 되며 이것이 하나의 3차원 좌표값이 되고, 3차원 모델 공간에 표시될 수 있는 것이다.
- 통제군 한명에 대해서도 자신을 포함한 통제군의 나머지 모두와 일대일로 같은 방법으로 비교하여 통제군 점수 세트를 구하게 되고 역시 같은 3차원 공간에 좌표점으로 표현하게 된다. 이렇게 하면 통제군의 좌표 세트는 원점(0, 0, 0)에 가까운 곳에 무리를 이루게 될 가능성이 높고, 통제군과는 다른 운율 양상을 가진 환자군은 원점에서 보다 먼 곳에 무리를 이루게 될 가능성이 높다고 가정할 수 있다. 이렇게 통제군과 환자군의 3차원 공간 내의 무리 집단을 판별함수로 설정해 놓고, 미지의 환자에 대하여 통제군 모두와 개별적으로 비교한 좌표값을 이용하여 판별분석을 행하게 되면 미지의 환자가 과연 기존의 환자군에 속할 가능성이 높은지 아니면 환자가 아닌 통제군에 속할 가능성이 높은지, 즉 환자가 아닌지를 판별분석을 통해 확률적으로 예측할 수 있게 되는 것이다.
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