본문 바로가기 대메뉴 바로가기
닫기

지금 당신의 마음 건강은 어떠한가요?​
조회수 : 1353 등록일 : 2024-09-24 작성자 : 홍보실

전산학부 이의진 교수 연구팀

< 전산학부 이의진 교수 연구팀 >

최근 빠른 고령화 및 출산율 감소 등으로 1인 가구가 급속하게 증가하면서, 1인 가구의 정신건강 문제에 대한 관심도 함께 높아지고 있다. 서울시가 실시한 1인 가구 실태조사에 따르면, 1인 가구의 60% 이상이 외로움을 느끼고 있으며, 특히 사회적 고립과 함께 외로움을 겪는 비율이 상당히 높은 것으로 나타났다. 

우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 1인 가구의 정신건강 관리를 위해, 사용자 스스로가 자신의 심리 상태를 기록할 수 있도록 지원하는 상황 인식 기반 멀티모달 스마트 스피커 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다. 

연구팀은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해 최적의 시점에 정신건강 관련 질문하도록 이 시스템을 설계했고 기존의 무작위 설문보다 높은 응답률을 달성하는 것을 확인했다. 

기존 스마트 스피커를 활용한 정신건강 자가 추적 연구에서 무작위 설문을 할 경우 사용자의 스트레스, 짜증 등 부정적인 감정이 유발시켜 설문 응답에 편향이 발생할 수 있어 각별한 주의가 필요했다. 

이러한 문제 해결을 위해 이의진 교수 연구팀은 스마트 스피커에 멀티 모달 센서를 장착해, 사용자의 주변 상황의 변화를 감지해 스피커가 말 걸기 좋은 시점이 검출되면 정신건강 자가 추적 설문을 능동적으로 요청하는 상황 인식 기반 자가 추적 기술을 개발했다. 

스피커는 실내 움직임, 조명, 소음, 이산화탄소 등 다양한 센서 데이터를 종합적으로 분석해 사용자의 존재 및 활동을 감지한 뒤, 사용자가 응답하기 적합한 시점에 자가 추적 설문을 능동적으로 요청함으로써, 설문 응답의 효율성을 극대화했다. 

또한, 설문 입력 방식의 경우 최근 출시된 스마트 스피커는 명령뿐만 아니라 터치스크린도 지원하므로 사용자들이 음성 또는 터치 입력 방식을 자유롭게 선택할 수 있도록 해 상호작용의 폭을 넓혔다. 이를 통해 사용자는 상황에 맞는 최적의 인터페이스를 선택해 자가 추적을 쉽게 수행할 수 있도록 했다.

그림 1. 선제적으로 사용자의 정신건강 관리를 돕는 스마트 스피커. 사용자에게 먼저 말을 걸어 정신건강 자가 추적을 돕는 스마트 스피커가 작동하는 방식이다. 사용자의 주변 상황을 파악하여 사용자가 대화가 가능하다고 예측되는 시점에“지금 당신의 마음 건강은 어떤가요?”와 같이 대화의 시작을 알리는 문장으로 말을 건다.

< 그림 1. 선제적으로 사용자의 정신건강 관리를 돕는 스마트 스피커. 사용자에게 먼저 말을 걸어 정신건강 자가 추적을 돕는 스마트 스피커가 작동하는 방식이다. 사용자의 주변 상황을 파악하여 사용자가 대화가 가능하다고 예측되는 시점에“지금 당신의 마음 건강은 어떤가요?”와 같이 대화의 시작을 알리는 문장으로 말을 건다. >

개발된 스피커의 사용자 경험을 평가하기 위해서 연구팀은 1인 가구 20세대에 자가 추적 스마트 스피커를 설치해, 한 달 동안 실증 연구를 수행해서 총 2,201개의 정신건강 설문 응답 데이터셋을 구축했다. 

데이터셋 분석을 통해 설문 응답 시간, 활동 맥락에 따른 설문 응답 패턴 및 어떤 상황에서 음성 입력(VUI) 또는 터치 입력(GUI)이 더 선호되는지 파악했다.

그림 2. 상황 인식 기반 멀티모달 스마트 스피커 시스템 개요도

< 그림 2. 상황 인식 기반 멀티모달 스마트 스피커 시스템 개요도 >

특히, 스마트 스피커가 말로 사용자에게 요청을 하다 보니 스피커 근처에서 사용자의 활동을 감지하는 것이 정신건강 설문 응답률에 큰 영향을 미쳤다. 음성 입력의 편의성에도 불구하고 전반적으로 참가자들은 음성 입력보다는 빠른 응답이 가능한 터치 입력을 선호했다. 

데이터 분석 결과, 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해 최적의 시점에 정신건강 관련 질문을 할 경우 응답률이 더 높으며, 어떤 상황에서 음성 또는 터치 인터페이스를 선호하는지도 파악했다.

그림 3. 상황 인식 기반 멀티모달 스마트 스피커 시스템 프로토타입

< 그림 3. 상황 인식 기반 멀티모달 스마트 스피커 시스템 프로토타입 >

연구를 주도한 이의진 교수는 “이번에 개발한 스마트 스피커를 앞으로 수용전념치료 기법을 활용한 인간상담사와 같은 기능의 정신건강 관리 지원 스마트 스피커로 발전시키고자 한다. 나아가 실내에서 수집된 일상생활 데이터를 AI 모델로 학습해 사용자 정신건강 상태에 따라 라이프 스타일 패턴을 예측하는 시스템도 개발하여 향후 정신질환 조기 발견과 효율적인 관리를 가능케 할 인공지능 에이전트의 혁신을 이끌 것으로 기대된다” 라고 말했다.

그림 4. 상황 인식 ESM 스케줄링 알고리즘

< 그림 4. 상황 인식 ESM 스케줄링 알고리즘 >

한편 이 연구는 LG전자-KAIST 디지털 헬스케어 연구센터의 지원을 받아 수행됐고 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 국제 최우수 국제학술대회인 미국컴퓨터협회(ACM) 소속 ‘Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI)’에서 지난 2024년 5월에 발표됐다.

논문명: Exploring Context-Aware Mental Health Self-Tracking Using Multimodal Smart Speakers in Home Environments

 그림 5. 정신건강 자가 추적을 위한 멀티모달 스마트 스피커 대화 시나리오

< 그림 5. 정신건강 자가 추적을 위한 멀티모달 스마트 스피커 대화 시나리오 >

정신건강스마트 스피커인공지능멀티모달CHI 이의진 공과대학 전산학부
목록
관련뉴스