개인정보 유출 걱정 없어
사용자 대화 내용 분석해 간편하게 정신건강 진단
(내외방송=정지원 기자) 스마트폰에 입력한 말과 글을 통해 우울증을 진단할 수 있는 기술이 개발됐다.
이 기술은 환자가 병원을 방문해 의사와 상담하면서 상태를 진단받는 것에 착안했으며 개인정보 유출 걱정 없이 사용할 수 있어 정신건강 관리에 큰 도움이 될 것으로 보인다.
21일 KAIST(한국과학기술원)에 따르면, 이성주 전기및전자공학부 교수 연구팀이 사용자의 언어 사용 패턴을 분석해 정신건강 상태를 모니터링하는 인공지능 기술을 개발했다.
사용자가 작성한 문자 메시지 등 키보드 입력 내용과 마이크를 통해 수집되는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 상태를 진단하는 프로그램이다.
언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 포함하고 있을 가능성이 높다는 우려로 기존 연구에서 활용이 어려웠는데, 이를 해결하기 위해 '연합학습 인공지능 기술'이 적용됐다.
연합학습은 수집한 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않기 때문에 개인정보 보호에 우수한 성능을 보이는 것으로 알려졌다.
인공지능 모델은 일상 대화 내용과 정신건강을 바탕으로 한 데이터를 기반으로 하며 스마트폰을 통해 입력되는 사용자의 대화 내용을 실시간으로 분석할 수 있다.
연구팀은 사용자의 언어 패턴이 상황에 따라 다르다는 것을 토대로 스마트폰을 통해 수집할 수 있는 현재 상황의 단서에 집중하도록 설계했다. 또, 업무 시간보다 저녁 시간에 가족이나 친구들과 나누는 대화로 정신건강을 모니터링할 수 있는 단서가 많다고 판단했다.
이를 통해 스마트폰을 소지하기만 해도 간편하게 정신건강 상태를 분석하고 진단할 수 있게 되는 것이다.
이 교수는 "이번 연구는 다양한 전문가들의 협력으로 이뤄졌으며 개인정보 유출이나 사생활 침범 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기진단할 수 있게 됐다"고 말했다.
신재민 전산학부 박사과정과 윤형준 전기및전자공학부 박사과정, 이승주 석사과정과 박성준 SoftlyAI 대표, 윤신 리우 중국 칭화대학교 교수와 최진호 미국 에모리 대학교 교수가 참여한 이번 연구는 과학기술정보통신부 등의 지원을 받아 수행됐다.
또, 국제 자연어 처리 학회인 'EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)'에 최근 발표됐다(논문명: FedTherapist: Mental Health Monitoring with User-Generated Linguistic Expressions on Smartphones via Federated Learning).
