스마트폰으로 ‘우울증 판별’…KAIST “사생활 침해 없는 조기진단”

스마트폰으로 우울증을 판별할 수 있는 기술이 개발됐다. 사용자의 언어 패턴을 분석해 우울감을 측정하는 방식으로, 사생활 침해 없이 조기진단이 가능한 것이 강점으로 꼽힌다.

KAIST는 전기 및 전자공학부 이성주 교수 연구팀이 사용자가 스마트폰을 소지하고, 일상적으로 사용하기만 해도 정신건강 상태 분석과 진단이 가능한 인공지능 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.

연구팀은 정신질환 진단이 통상적으로 환자와의 상담에서 언어 사용을 분석하는 방식으로 이뤄진다는 점에 착안해 연구를 시작했다.

실제 개발한 기술은 이러한 특성을 반영해 사용자가 직접 작성한 문자 메시지 등의 키보드 입력 내용과 스마트폰 위 마이크에서 실시간으로 수집되는 음성 데이터를 기반으로 심적 건강상태를 진단하는 것에 주안점을 둔다.

그간 언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담고 있어 활용에 제약이 따랐다. 사생활 침해 우려가 언어 데이터 활용에 발목을 잡은 것이다.

이에 연구팀은 연합학습 인공지능 기술을 적용, 개인 사용자의 기기에서 외부로 데이터를 유출하지 않고도 인공지능 모델을 학습해 진단이 이뤄질 수 있게 함으로써 사생활 침해 우려를 해소했다.

연구팀이 개발한 인공지능 모델은 일상 대화 내용과 화자의 정신건강을 바탕으로 축적된 데이터셋을 기반으로 학습되는 특징을 가졌다. 스마트폰에서 입력해 주고받는 대화를 실시간으로 분석하고, 학습된 내용을 바탕으로 사용자의 정신건강 척도를 예측하는 방식이다.

나아가 연구팀은 사용자 언어 데이터를 토대로 정신건강 진단을 수행할 방법론도 개발했다.

사용자가 실생활에서 사용하는 언어 패턴이 상황에 따라 다르다는 것에 착안해 현재의 상황 단서를 기반으로, 인공지능 모델이 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계한 것이 핵심이다.

예컨대 인공지능이 사용자의 정신건강을 모니터링하는 과정에서 업무 시간보다는 저녁 시간, 가족 또는 친구와 나누는 대화에서 진단을 위해 찾을 수 있는 단서가 많다고 판단되면 같은 조건에 맞춰 모니터링을 집중·분석하는 방식이다.

연구팀의 개발성과(논문)는 이달 6일~10일 싱가폴에서 열린 EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에서도 발표됐다. EMNLP는 자연어 처리 분야 최고 권위 학회로 손꼽힌다.

이성주 교수는 "연구팀의 연구 결과가 우울감 등으로 힘겨워하는 이들에게 개인정보 유출과 사생활 침해 염려 없이 정신건강을 진단·대응하는 기회를 제공할 것으로 기대한다“며 ”이번 연구 성과물이 실제 서비스화돼 사회에 실질적인 도움이 되면 좋겠다“고 말했다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr