KAIST, 스마트폰 언어 사용 패턴으로 우울증 진단한다

이성주 교수팀, 정신건강 모니터링 인공지능 개발
스마트폰 외부로 데이터 유출없어 사생활 침해 無

[대전=뉴시스] KAIST가 공동연구를 통해 개발한 스마트폰 사용자 음성 및 키보드 입력에 기반한 연합학습 활용 정신건강 진단 기술 모식도.(사진= KAIST 제공) *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 스마트폰에서 이뤄지는 일상 대화나 문자로 우울증을 진단할 수 있는 기술이 개발됐다.

KAIST는 전기및전자공학부 이성주 교수팀이 사용자의 언어사용 패턴을 개인정보 유출 없이 스마트폰에서 자동분석해 정신건강 상태를 모니터링하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.

사용자가 스마트폰을 소지하고 일상적으로 사용하기만 해도 스마트폰이 사용자의 정신건강 상태를 분석 및 진단할 수 있는 기술이다.

연구팀은 임상적으로 이뤄지는 정신질환 진단이 환자와의 상담을 통한 언어 사용 분석에서 이뤄진다는 점에 착안했다.

이번 기술에서는 ▲사용자가 직접 작성한 문자메시지 등의 키보드 입력 내용과 ▲스마트폰 마이크에서 실시간으로 수집되는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 진단을 수행한다.

언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담고 있을 수 있어 기존에는 활용이 어려웠다. 이번 기술에는 사용자 기기 외부로의 데이터 유출 없이 인공지능 모델을 학습해 사생활 침해의 우려가 없도록 연합학습 인공지능 기술이 적용됐다.

인공지능 모델은 일상 대화내용과 화자의 정신건강을 바탕으로 한 데이터셋을 기반으로 학습됐다. 이 모델은 스마트폰에서 입력으로 주어지는 대화를 실시간으로 분석해 학습된 내용을 바탕으로 사용자의 정신건강 척도를 예측한다.

또 연구팀은 스마트폰 내 대량의 사용자 언어 데이터로부터 효과적인 정신건강 진단을 수행하는 방법론을 개발했다.

연구팀은 사용자들이 언어를 사용하는 패턴이 실생활 속 다양한 상황에 따라 다르다는 것에 착안해 스마트폰 위에서 주어지는 현재 상황에 대한 단서를 기반으로 인공지능 모델이 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중토록 설계했다.

연구팀 관계자는 "예를 들어 업무 시간보다는 저녁 시간에 가족 또는 친구들과 나누는 대화에 정신건강을 모니터링 할 수 있는 단서가 많다고 인공지능 모델이 판단해 중점을 두고 분석하는 식이다"고 설명했다.

연구 결과를 담은 논문은 지난 6일부터 10일까지 싱가폴에서 열린 자연어 처리 분야 최고 권위 학회인 EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에서 발표됐다.(논문명(FedTherapist: Mental Health Monitoring with User-Generated Linguistic Expressions on Smartphones via Federated Learning)

논문에는 KAIST 전산학부 신재민 박사과정, 전기및전자공학부 윤형준 박사과정, 이승주 석사과정, 이성주 교수와 박성준 SoftlyAI 대표(KAIST 졸업생), 중국 칭화대학교 윤신 리우(Yunxin Liu) 교수, 미국 에모리(Emory)대학교 최진호 교수가 참여했다.

이성주 교수는 "이번 연구는 모바일 센싱, 자연어 처리, 인공지능, 심리학 전문가들의 협력으로 이뤄져 의미가 깊다"며 "개인정보 유출이나 사생활 침범의 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기진단 할 수 있게 됐다. 이 연구가 서비스화돼 사회에 도움이 되면 좋겠다"고 말했다.

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