한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

우울증 검진 보조를 위한 텍스트 감정 분류 모델 개발

Development of an Text Emotion Classification Model for Assisting Depression Screening

  • 정창현 (조선대학교 컴퓨터통계학과) ;
  • 설성중 (조선대학교 컴퓨터통계학과) ;
  • 이재혁 (조선대학교 컴퓨터통계학과) ;
  • 임지후 (조선대학교 컴퓨터통계학과) ;
  • 곽근창 (조선대학교 전자공학부)
  • Chang-Hyun Jung (Dept. of Computer Science, Chosun University) ;
  • Sung-Joong Seol (Dept. of Computer Science, Chosun University) ;
  • Jae-Hyuk Lee (Dept. of Computer Science, Chosun University) ;
  • Ji-Hoo Lim (Dept. of Computer Science, Chosun University) ;
  • Keun-Chang Kwak (Dept. of Computer Engineering, Chosun University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구는 감정 분류에 중점을 둔 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. KoBERT(Korean Bidirectional Encoder Representations from Transformer) 모델을 활용하여 사용자가 입력한 텍스트를 분석하고 감정 상태를 분류한다. 특히 우울증과 같은 특정 감정을 분류하며, 필요 시 관련 정보를 제공하는 데 중점을 두고 있다. 테스트 결과, Test Accuracy는 0.67, F1-Score는 0.69로 기존 연구보다 향상된 성능을 보였다. 이 모델은 내담자의 감정 분석을 통해 정신건강의학과 전문의의 우울증 진단을 보조하는데 기여한다.

키워드

과제정보

이 논문은 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 지원을 받아 수행된 AI 헬스케어 융합대학 사업 연구임.

참고문헌

  1. 김준우, 장안성, 채지원, 장철종, 손동현.(2024). 우울증 환자 대상 AI 채팅기록 시스템의 치료적 활용. 한국정보기술학회, 985-989
  2. 신다은 and 오하영. (2023). 우울증 진단 및 치료를 위한 챗봇 연구 동향 분석. 한국정보통신학회논문지, 27(3), 337-347.
  3. 정인철, 이헌수, 강위창. (2015). 우울증 변증도구의 신뢰도, 타당도 평가. 동의신경정신과학회지, 26(4), 407-416. 
  4. [4]이민수. (2013). 최근 우울증의 현황 및 진단. 병원약사회지, 30(6), 505-511.
  5. 김지영, 이대국, 전수영. (2023). KoBert를 이용한 문학 감정분류. 한국학연구, 87, 5-31. https://doi.org/10.17790/kors.2023.12.87.5