표 4. | Table 4. SVM 모델의 변수 중요도(AUC) | Variable importance(AUC) in SVM model
남성(평음 vs 격음) |
독립 변수 | 10대 | 20대 | 30대 | 40대 | 50대 | 60대 |
VOT | 0.570 | 0.505 | 0.548 | 0.663 | 0.882 | 0.814 |
F0 | 0.997 | 0.971 | 0.994 | 0.997 | 0.981 | 0.942 |
여성(평음 vs 격음) |
독립 변수 | 10대 | 20대 | 30대 | 40대 | 50대 | 60대 |
VOT | 0.504 | 0.507 | 0.525 | 0.601 | 0.687 | 0.656 |
F0 | 1.000 | 1.000 | 0.998 | 0.998 | 0.993 | 0.979 |
남성(평음 vs 경음) |
독립 변수 | 10대 | 20대 | 30대 | 40대 | 50대 | 60대 |
VOT | 0.996 | 0.999 | 0.993 | 0.957 | 0.971 | 0.973 |
F0 | 0.923 | 0.942 | 0.873 | 0.940 | 0.863 | 0.872 |
여성(평음 vs 경음) |
독립 변수 | 10대 | 20대 | 30대 | 40대 | 50대 | 60대 |
VOT | 0.988 | 0.977 | 0.992 | 0.969 | 0.998 | 0.995 |
F0 | 0.952 | 0.963 | 0.877 | 0.918 | 0.891 | 0.807 |
남성(경음 vs 격음) |
독립 변수 | 10대 | 20대 | 30대 | 40대 | 50대 | 60대 |
VOT | 1.000 | 0.998 | 0.995 | 0.963 | 1.000 | 1.000 |
F0 | 0.870 | 0.779 | 0.875 | 0.853 | 0.736 | 0.671 |
여성(경음vs 격음) |
독립 변수 | 10대 | 20대 | 30대 | 40대 | 50대 | 60대 |
VOT | 0.995 | 0.977 | 0.999 | 0.986 | 0.999 | 0.995 |
F0 | 0.825 | 0.874 | 0.871 | 0.777 | 0.906 | 0.851 |
SVM, support vector machine; AUC, area under the curve.