우울증 진단 및 치료를 위한 챗봇 연구 동향 분석 (Analysis of Chatbot Research Trends for Diagnosis and Treatment of Depression)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 27권 / 3호 / 337 ~ 347페이지
· 저자명 : 신다은, 오하영

초록

대한민국은 우울증과 같은 정신적인 질환의 발병률이 OECD 국가 중 최고 수준이다. 신체적인 질환과 같이 정신적인 질환 역시 초기에 발병 유무를 파악하고, 증세가 더 심해지지 않도록 치료하는 것이 중요하다. 하지만 이와 반대로 아직 대한민국 내에서 정신적인 질환에 대한 인식은 다소 부정적인 편이다. 따라서, 시설에 방문하지 않더라도, 언제 어디에서든지 전자기기로 정신질환의 초기 증상을 진단하고 이를 치료할 수 있도록 하는 시스템을 구축하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 정신질환 중 특히 우울증과 관련하여 현재 우울증 진단 기준 및 우울증 관련 챗봇에 대한 동향 분석을 진행하였다. 추가로 초기 우울증을 앓거나 우울증 진단 기준에서 기준선 근처에 위치하는 한국인을 위해, 우울증 진단 및 치료를 위한 챗봇 구조를 멀티턴 대화 데이터셋과 강화학습을 기반으로 하여 제안한다.

영어초록

South Korea has the highest incidence of mental diseases such as depression among OECD countries. It is important to identify the presence of mental diseases in the early stages, and to treat them so that the symptoms do not get worse, such as physical diseases. However, on the contrary the perception of mental illness in Korea is still somewhat negative. Therefore, it is important to establish a system that allows people to diagnose and treat initial symptoms of mental illness with electronic devices anytime, anywhere, even if they do not visit any facility. Therefore, in this study, the current criteria for diagnosis of depression and trends in chatbots related to depression were analyzed in relation to mental illness, especially depression. Additionally, a chatbot structure for diagnosis and treatment of depression for Koreans suffering from early depression of locating near the baseline in the diagnostic criteria for depression is proposed based on multi-turn conversation dataset and reinforcement learning.

참고자료

· 없음