사상의학에서는 사람의 체질을 네가지로 나눈다. 본 연구는 임상한의사들이 진단한 사상체질을 그대로 인정한 상황에서, 사람의 음성의 특색만으로 그와 같이 사상체질을 분류할 수 있는지를 알아보고자 하는 것이다.

이를 위하여, 5명의 사상체질 한의사로부터 체질판 ...

사상의학에서는 사람의 체질을 네가지로 나눈다. 본 연구는 임상한의사들이 진단한 사상체질을 그대로 인정한 상황에서, 사람의 음성의 특색만으로 그와 같이 사상체질을 분류할 수 있는지를 알아보고자 하는 것이다.

이를 위하여, 5명의 사상체질 한의사로부터 체질판명을 받은 46명의 목소리를 분석하였다. Source 측면의 변수로는 ①평균기본주파수, ②음역, ③평균기본주파수분산률, ④전체발화 중 무성발화의 비율, ⑤voice break, ⑥harmonicity, ⑦[아] 모음 구간의 h1, h2, h3의 형태를 측정하였고, filter 측면의 변수로서 [아] 모음 구간의 ⑧F1, F2, F3, ⑨각 포만트의 bandwidth, ⑩long-term average spectra의 기울기를 측정하였으며, 이 외에도 ⑪발화속도를 측정하였다. 또한 음성학적 분석 이외에도 GMM을 이용하여 체질과 음성간의 연관성을 찾아보았다.

h1, h2, h3의 변화형태를 제외한 음성학적 변수는 ANOVA 테스트를 하여 그 의미를 검증하였다. 모든 음성학적 변수 중, F2의 bandwidth만이 유일하게 5% 수준에서 집단 간 유의미한 차이를 보였을 뿐, 나머지 변수들은 source, filter에 관계없이 전혀 유의미한 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는, 집단간 분석에서도 똑같은 결과를 나타냈으며, 혹시 놓쳤을지 모를 두 집단간의 차이를 검증하기 위한 두 종류의 사후분석(Scheffe, Bonferroni)에서도 마찬가지였다.
ANOVA 결과 유일하게 유의미한 차이를 보인 변수는 F2의 bandwidth였다. 그리고 이 변수도 사후검증 결과, 소음인과 태음인, 소양인과 태음인 사이에 유의미한 차이를 보일 뿐, 소음인과 소양인 사이에서는 유의미한 차이를 보이지 않았다.
GMM 결과 역시 현재 가지고 있는 데이터로는 사상체질과 음성간의 연관성을 찾기 어렵다는 결론이 나왔다.

이 결과를 어떤 의미로 해석해야 할 것인가 두 가지의 해석이 가능할 것이다.
첫째는 사상체질의학의 네 가지 체질은 음성학적으로는 구별할 수 없는 것이라는 해석이고, 다른 하나는 구별은 가능하되, 본 연구를 포함하여 지금까지 살펴본 변수로는 안 되므로 새로운 변수를 찾아야 한다는 해석이다.
이 중 어느 것이 타당한 결론인지에 대해서는 더 많은 자료와 분석이 필요할 것이다. 특히 앞서 언급한 것처럼 사상체질의학상의 판단이 전제되는 연구인만큼, 사상의학계와의 밀접한 연관이 전제된다면, 더 많은 자료를 가지고 연구하는 것이 가능할 것이다
그러나 사람들의 목소리로부터, 그 사람들을 사상체질의학에서 구분하는 네 가지 체질, 그 중에서도 현실적으로 관찰이 가능한 세 가지 체질로 구분할 수 있는 공통분모를 찾는다는 대명제는, 얼핏 보면 쉬운 것 같지만, 오히려 십여가지의 체질로 나누는 것보다 더 어려운 일일 수 있을 것이다. 게다가 본 연구에서 살펴본 변수들은 지금까지 목소리에 대한 연구들에서 주로 다뤄온 중요 변수였다는[5] 점, 그 분석과정에서 매우 세심한 주의를 기울인 점 등을 고려할 때, 본 연구는 사상체질의학에서 진단한 세 가지 체질을 사람의 목소리만으로 구분한다는 것은 매우 어려운 일이 아닐까 하는 조심스러운 결론을 내려본다.

Sasang Constitution, one branch of oriental medicine, claims that people can be classified into four different "constitutions:" Taeyang, Taeum, Soyang, and Soeum.

This study investigates whether the classification of the "constitutions" could be a ...

Sasang Constitution, one branch of oriental medicine, claims that people can be classified into four different "constitutions:" Taeyang, Taeum, Soyang, and Soeum.

This study investigates whether the classification of the "constitutions" could be accurately made solely based on people's voice by analyzing the data from 46 different voices whose constitutions were already determined by 5 doctors who are practicing Sasang Constitution. Seven source-related parameters (mean f0, pitch range, standard deviation of f0, fraction of voicelessness, rate of voice breaks, harmonicity, harmonic structure of vowel [a]) and four filter-related parameters (formants of [a], bandwidth, slope of long-term average spectra, speaking rate) were phonetically analyzed and the GMM(gaussian mixture model) was tried with the data.

Both the results from phonetic analyses and GMM showed that all the parameters (except one) failed to distinguish the constitutions of the people successfully. And even the single exception, the bandwidth of F2, did not provide us with sufficient reasons to be the source of distinction. This result seems to suggest one of the two conclusions: either the Sasang Constitutions cannot be substantiated with phonetic characteristics of peoples' voices with reliable accuracy, or we need to find yet some other parameters which haven't been conventionally proposed.

사상의학에서는 사람의 체질을 네가지로 나눈다. 본 연구는 임상한의사들이 진단한 사상체질을 그대로 인정한 상황에서, 사람의 음성의 특색만으로 그와 같이 사상체질을 분류할 수 있는지를 알아보고자 하는 것이다.

이를 위하여, 5명의 사상체질 한의사로부터 체질판 ...

사상의학에서는 사람의 체질을 네가지로 나눈다. 본 연구는 임상한의사들이 진단한 사상체질을 그대로 인정한 상황에서, 사람의 음성의 특색만으로 그와 같이 사상체질을 분류할 수 있는지를 알아보고자 하는 것이다.

이를 위하여, 5명의 사상체질 한의사로부터 체질판명을 받은 46명의 목소리를 분석하였다. Source 측면의 변수로는 ①평균기본주파수, ②음역, ③평균기본주파수분산률, ④전체발화 중 무성발화의 비율, ⑤voice break, ⑥harmonicity, ⑦[아] 모음 구간의 h1, h2, h3의 형태를 측정하였고, filter 측면의 변수로서 [아] 모음 구간의 ⑧F1, F2, F3, ⑨각 포만트의 bandwidth, ⑩long-term average spectra의 기울기를 측정하였으며, 이 외에도 ⑪발화속도를 측정하였다. 또한 음성학적 분석 이외에도 GMM을 이용하여 체질과 음성간의 연관성을 찾아보았다.

h1, h2, h3의 변화형태를 제외한 음성학적 변수는 ANOVA 테스트를 하여 그 의미를 검증하였다. 모든 음성학적 변수 중, F2의 bandwidth만이 유일하게 5% 수준에서 집단 간 유의미한 차이를 보였을 뿐, 나머지 변수들은 source, filter에 관계없이 전혀 유의미한 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는, 집단간 분석에서도 똑같은 결과를 나타냈으며, 혹시 놓쳤을지 모를 두 집단간의 차이를 검증하기 위한 두 종류의 사후분석(Scheffe, Bonferroni)에서도 마찬가지였다.
ANOVA 결과 유일하게 유의미한 차이를 보인 변수는 F2의 bandwidth였다. 그리고 이 변수도 사후검증 결과, 소음인과 태음인, 소양인과 태음인 사이에 유의미한 차이를 보일 뿐, 소음인과 소양인 사이에서는 유의미한 차이를 보이지 않았다.
GMM 결과 역시 현재 가지고 있는 데이터로는 사상체질과 음성간의 연관성을 찾기 어렵다는 결론이 나왔다.

이 결과를 어떤 의미로 해석해야 할 것인가 두 가지의 해석이 가능할 것이다.
첫째는 사상체질의학의 네 가지 체질은 음성학적으로는 구별할 수 없는 것이라는 해석이고, 다른 하나는 구별은 가능하되, 본 연구를 포함하여 지금까지 살펴본 변수로는 안 되므로 새로운 변수를 찾아야 한다는 해석이다.
이 중 어느 것이 타당한 결론인지에 대해서는 더 많은 자료와 분석이 필요할 것이다. 특히 앞서 언급한 것처럼 사상체질의학상의 판단이 전제되는 연구인만큼, 사상의학계와의 밀접한 연관이 전제된다면, 더 많은 자료를 가지고 연구하는 것이 가능할 것이다
그러나 사람들의 목소리로부터, 그 사람들을 사상체질의학에서 구분하는 네 가지 체질, 그 중에서도 현실적으로 관찰이 가능한 세 가지 체질로 구분할 수 있는 공통분모를 찾는다는 대명제는, 얼핏 보면 쉬운 것 같지만, 오히려 십여가지의 체질로 나누는 것보다 더 어려운 일일 수 있을 것이다. 게다가 본 연구에서 살펴본 변수들은 지금까지 목소리에 대한 연구들에서 주로 다뤄온 중요 변수였다는[5] 점, 그 분석과정에서 매우 세심한 주의를 기울인 점 등을 고려할 때, 본 연구는 사상체질의학에서 진단한 세 가지 체질을 사람의 목소리만으로 구분한다는 것은 매우 어려운 일이 아닐까 하는 조심스러운 결론을 내려본다.

-연구결과-
본 연구에서 살펴본 11가지의 변수는 F2 bandwidth 한 가지를 제외하고는 어느 것도 사상체질에 의한 세 체질간의 차이를 통계적으로 유의미하게 구별할 수 없었다. 분산분석에서 유의미한 차이를 보인 F2 bandwidth의 경우도, 그 결과로부터 곧바로 F2 band ...

-연구결과-
본 연구에서 살펴본 11가지의 변수는 F2 bandwidth 한 가지를 제외하고는 어느 것도 사상체질에 의한 세 체질간의 차이를 통계적으로 유의미하게 구별할 수 없었다. 분산분석에서 유의미한 차이를 보인 F2 bandwidth의 경우도, 그 결과로부터 곧바로 F2 bandwidth가 사상체질을 나눌 수 있는 변수라고 결론을 내리기에는 매우 조심스러운 면이 있다. 한 사람의 bandwidth라면 F1, F2, F3의 bandwidth간에 어느 정도 관계가 있는 것이 자연스러울 것인데, 다른 포만트는 전혀 bandwidth에서 차이를 보이지 않는 반면 유독 F2의 bandwidth만 보인다면, 이것을 과연 필연적인 결과로 보아야 할 것인가를 신중하게 검토해야 할 것이다. 즉, F2의 bandwidth만이 다르게 나타날 이유를 납득할 수 없는 상태이기 때문에 성급한 결론을 내릴 수 없다고 본다. 이에 대한 확정적인 결론을 얻으려면 더 많은 자료에 대한 분석이 필요할 것이다.
그렇다면, 이 결과를 어떤 의미로 해석해야 할 것인가 두 가지의 해석이 가능할 것이다.
첫째는 사상체질의학의 네 가지 체질은 음성학적으로는 구별할 수 없는 것이라는 해석이고, 다른 하나는 구별은 가능하되, 본 연구를 포함하여 지금까지 살펴본 변수로는 안 되므로 새로운 변수를 찾아야 한다는 해석이다.
이 중 어느 것이 타당한 결론인지에 대해서는 더 많은 자료와 분석이 필요할 것이다. 특히 앞서 언급한 것처럼 사상체질의학상의 판단이 전제되는 연구인만큼, 사상의학계와의 밀접한 연관이 전제된다면, 더 많은 자료를 가지고 연구하는 것이 가능할 것이다.
그러나 사람들의 목소리로부터, 그 사람들을 사상체질의학에서 구분하는 네 가지 체질, 그 중에서도 현실적으로 관찰이 가능한 세 가지 체질로 구분할 수 있는 공통분모를 찾는다는 대명제는, 얼핏 보면 쉬운 것 같지만, 오히려 십여가지의 체질로 나누는 것보다 더 어려운 일일 수 있을 것이다. 게다가 본 연구에서 살펴본 변수들은 지금까지 목소리에 대한 연구들에서 주로 다뤄온 중요 변수였다는 점, 그 분석과정에서 매우 세심한 주의를 기울인 점 등을 고려할 때, 본 연구는 사상체질의학에서 진단한 세 가지 체질을 사람의 목소리만으로 구분한다는 것은 매우 어려운 일이 아닐까 하는 조심스러운 결론을 내려본다.

-활용방안-
본 연구는 사람의 목소리에 대한 연구를 통하여 source에 대한 관심을 더하였고, 앞으로 이를 위한 연구가 더욱 활발해지는 계기를 마련했다고 생각한다. 또한 11가지나 되는 음성학적 변수를 분석하는 과정에서 음성학 석사 인원을 2명 교육할 수 있었다. 음성학적 변수를 이용하여 목소리로부터 사상체질을 판별하는 기기를 개발해서 사상체질의학에 실용적인 도움을 주고자 했던 본래 의도는 좌절되었으나, 한의학과 음성학이 공동으로 협력해야하는 필요성을 보여주었다.