KAIST, 언어사용패턴 기반 정신건강 모니터링
문자메시지, 음성데이터 분석..데이터 유출 없이

사용자의 언어 사용 패턴을 스마트폰이 자동 분석해 우울증을 진단할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 나왔다.

KAIST는 이성주 전기·전자공학부 교수 연구팀은 스마트폰에서 사용자의 언어 사용 패턴을 자동으로 분석해 정신건강 상태를 모니터링하는 AI 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.

이 기술은 사용자가 직접 작성한 문자메시지 등의 키보드 입력 내용과 스마트폰이 수집하는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강을 진단한다. 언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담아 활용이 어려웠는데, 연구팀은 연합학습 AI 기술을 적용했다. 이를 통해 사용자 기기 외부로 데이터 유출 없이 AI 모델을 학습해 사생활 침해 우려가 없다.

AI 모델은 일상 대화 내용과 화자의 정신건강을 바탕으로 한 데이터셋을 기반으로 학습됐다. 스마트폰에서 입력으로 주어지는 대화를 실시간 분석해 학습된 내용을 바탕으로 사용자의 정신건강 척도를 예측한다.

연구팀은 사용자들이 사용하는 언어패턴이 다양한 상황에 따라 다르다는 것에 착안해 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계했다. 가령, 업무 시간보다는 저녁시간에 가족 또는 친구들과 나누는 대화에서 정신건강을 모니터링할 수 있는 단서가 많다고 AI 모델이 판단하면 이 점에 중점을 둬 분석하는 방식이다.

이성주 KAIST 교수는 "사용자가 스마트폰을 일상 생활에서 사용하는 것만으로 정신건강 상태를 개인정보 유출 없이 분석, 진단할 수 있다"며 "앞으로 서비스화돼 많은 사람들이 보다 손쉽게 정신건강 상태를 모니터링하는 데 쓰였으면 한다"고 말했다.

이 연구결과는 최근 싱가포르에서 열린 자연어 처리 분야 최고 권위 학회인 'EMNLP 2023'에서 발표됐다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr

KAIST는 스마트폰을 통해 사용자 음성과 키보드 입력 기반 연합학습을 활용한 AI 모델을 통해 정신건강을 진단하는 기술을 개발했다.  KAIST 제공
KAIST는 스마트폰을 통해 사용자 음성과 키보드 입력 기반 연합학습을 활용한 AI 모델을 통해 정신건강을 진단하는 기술을 개발했다. KAIST 제공


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이준기

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