발명의 배경과 필요성

기술의 배경과 문제점

• 자연스러운 생각의 흐름과 시간적 역동성은 우울, 불안 등 개인의 정서 상태와 밀접한 관련이 있습니다.

• 기존에는 이러한 정서 상태를 정량적으로 측정하고 분석하는 기법이 부족했습니다.

• 마코브체인모델(Markov chain model)과 같은 기존 방식은 생각의 흐름을 이산적인 공간으로 나누어 분석하므로, 연속적인 생각의 흐름을 파악하는 데 한계가 있었습니다.

기술의 필요성

• 생각의 흐름과 역동성을 정량화할 수 있는 새로운 학습 모델 구축 방법이 필요합니다.

• 정량화된 데이터를 기반으로 사용자의 정서 상태를 객관적으로 예측하는 기술이 요구됩니다.

구현 방법

기술의 원리

• 본 기술은 사용자가 입력한 자유 연상 데이터를 기반으로 합니다.

• 자유 연상 데이터의 자기 관련성(Self-relevance), 정서가(Valence), 시간(Time) 요소 사이의 관계를 나타내는 3차원 밀도지도를 구성합니다.

• 구성된 3차원 밀도지도를 기계 학습 모델에 입력하여 사용자의 정서 상태 정보를 출력하도록 학습시킵니다.

구체적인 구현 방법

1. 사용자로부터 복수의 자유 연상 데이터를 입력받습니다.

2. 입력된 데이터를 기반으로 자기 관련성, 정서가, 시간 요소를 축으로 하는 3차원 밀도지도(좌표밀도지도, 벡터밀도지도)를 구성합니다.

3. 3차원 밀도지도를 여러 개의 2차원 이미지로 변환하여 학습 모델에 순차적으로 입력합니다.

4. 학습 모델이 사용자의 정서 상태 정보(긍정/부정 정서 점수 등)를 출력하도록 학습시킵니다.

기술의 장점

• 생각의 흐름과 역동성을 정량적으로 분석하여 객관적인 데이터 기반의 정서 예측이 가능합니다.

• 기존의 설문 기반 방식보다 더 연속적이고 동적인 정신 상태 변화를 파악할 수 있습니다.

• 비대면 방식의 디지털 멘탈 헬스케어 서비스에 적용하여 사용자의 정신 건강을 지속적으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다.

실험 및 결과

실험의 목적

본 발명은 사용자의 정서 상태를 정량적으로 측정하고 분석하는 기법이 부족하다는 기존의 문제점을 해결하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 사용자의 자유 연상 데이터를 기반으로 생각의 흐름과 변화를 나타내는 3차원 밀도지도를 구성하고, 이를 통해 정서 상태를 예측하는 학습 모델의 유효성을 검증하고자 합니다.

실험 방법 및 과정

1. 사용자에게 제시어를 보여주고 연상되는 단어를 순차적으로 입력받아 자유 연상 데이터를 수집합니다.

2. 수집된 데이터를 기반으로, 생각이 특정 공간에 머무는 정도를 나타내는 '좌표밀도지도'와 생각의 흐름 변화를 나타내는 '벡터밀도지도'를 포함하는 3차원 밀도지도를 생성합니다.

3. 생성된 3차원 밀도지도를 입력값으로, 사용자의 긍정/부정 정서성 점수를 출력값으로 설정하여 기계 학습 모델을 학습시킵니다.

실험 결과

정확한 실험 데이터가 명시되지는 않았으나, 인공지능 기반 감정/정서 예측 기술은 다양한 기관 및 기업에서 연구 및 적용되어 그 효과를 입증하고 있습니다. 주요 사례는 아래 표와 같습니다.

활용 방안 및 기대효과

활용 방안

• 디지털 멘탈 헬스케어: 모바일 앱이나 웹 플랫폼에 적용하여 개인의 정신 건강을 모니터링하고 관리하는 서비스를 제공할 수 있습니다.

• 비대면 정신 건강 진단: 시간과 공간의 제약 없이 사용자의 정신 상태를 진단하는 원격 진단 툴로 활용될 수 있습니다.

• 다양한 산업 분야 적용: 콜센터 고객 응대, 자동차 운전자 모니터링, 마케팅 전략 수립 등 감정 분석이 필요한 여러 분야에 응용 가능합니다.

기대효과

• 객관적 지표 제공: 생각의 흐름과 역동성을 정량화하여 정신 건강에 대한 객관적이고 신뢰도 높은 지표를 제공합니다.

• 예방적 건강 관리: 정서 상태의 미묘한 변화를 조기에 감지하여 정신 질환을 예방하고 조기 개입을 가능하게 합니다.

• 맞춤형 서비스: 개인의 정서 상태에 최적화된 맞춤형 치료 및 콘텐츠 추천을 통해 서비스 만족도와 효과를 높일 수 있습니다.

시장 동향

시장 규모 및 성장 전망

디지털 멘탈 헬스케어 시장은 정신 건강에 대한 관심 증대와 비대면 서비스 확산에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 특히 인공지능(AI) 기술이 접목되면서 시장은 더욱 가파른 성장세를 보일 것으로 전망됩니다.

• 글로벌 AI 멘탈 헬스 시장: 2023년 9.2억 달러에서 2033년 약 148.9억 달러로 성장할 것으로 전망됩니다. (출처)

• 글로벌 정신건강 앱 시장: 2022년 25억 달러에서 2028년까지 연평균 16.6% 성장하여 65억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. (출처)

• 국내 AI 헬스케어 시장: 2024년 3.77억 달러에서 2030년 66.72억 달러로 성장하며 연평균 50.8%의 높은 성장률을 기록할 것으로 보입니다. (출처)

주요 플레이어 및 경쟁 환경

글로벌 빅테크 기업부터 전문 스타트업, 국내 통신사에 이르기까지 다양한 기업들이 디지털 멘탈 헬스케어 시장에 진출하여 경쟁하고 있습니다.

산업 동인 및 기회 요인

1. 첨단 기술의 발전: 인공지능(AI), 빅데이터, 가상현실(VR) 등 첨단 기술의 발전이 시장 성장을 주도하고 있으며, 특히 멀티모달 AI와 생성 AI 기술이 새로운 기회를 창출하고 있습니다. (출처)

2. 웨어러블 기기 확산: 심박수, 호흡 패턴 등 생체 신호를 추적하는 웨어러블 기기가 보편화되면서, 일상 속에서 정신 건강을 지속적으로 모니터링하는 것이 가능해졌습니다. 가트너는 웨어러블과 감정 측정 AI 기능 결합 비율이 2022년 10%에 달할 것으로 전망했습니다. (출처)

3. 디지털 치료제(DTx)의 등장: 미국 FDA 승인을 받은 '리조인(Rejoyn)'이나 국내 식약처 허가를 받은 '솜즈(Somzz)'와 같은 소프트웨어 의료기기가 등장하며 정신건강 관리의 접근성을 높이고 개인 맞춤형 치료를 가능하게 하고 있습니다. (출처)