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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유혜원 (성균관대학교) 오하영 (성균관대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제5호
발행연도
2023.5
수록면
603 - 610 (8page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.5.603

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본 연구는 화자의 텍스트 신호와 음성 신호를 입력 값으로 하여 두 개의 모달리티를 융합하고, 우울증 여부를 탐지하는 모델을 제안한다. DAIC-WOZ 데이터셋을 바탕으로 CNN을 활용하여 음성 특징을, 트랜스포머를 활용하여 텍스트 특징을 추출한 후 텐서 퓨전 네트워크를 통해 두 개의 모달리티를 융합하였다. 또한 최종 레이어에서 LSTM을 사용하여 화자의 우울증 여부를 탐지하는 모델을 구축하였다. 본 연구는 일상 대화에서 환자 스스로 우울증 탐지를 가능하게 하여 정신 질환 진단에 대한 접근성을 높일 수 있다는 가능성을 제시한다. 본 연구에서 제안된 모델을 발전시켜 음성 대화 시스템을 연결한다면 주기적으로 병원을 방문할 수 없는 환자나 병원 방문에 대한 거부감이 있는 환자들이 보다 쉽게 자신의 상태를 점검하며 회복을 도모할 수 있을 것이다. 나아가 다양한 정신질환에 대한 멀티레이블 분류로 확장하여 간편한 자가 정신 질환 진단 도구로 활용될 수 있을 것이다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 데이터셋
Ⅳ. 모델
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

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