감염병
해결계획
코로나-19로 인해 증가한 우울증 판단을 위한 데일리 드로잉 애플리케이션
김성모
코로나-19가 시작된 2020년, 우울증으로 치료받은 인원이 최초로 100만 명을 넘어갔다. 이러한 추세로 보았을 때 코로나가 지속하는 한 우울증과 같은 정신질환은 더욱 증가할 것이다. 대부분 사람들이 자신이 우울증이라는 것을 인지하지 못하거나 정신과를 피하는 경우가 많다. 그래서 사용자가 좀 더 편하게 접근할 수 있는 그림 그리기를 통해 사용자의 우울증 정도를 판단하는 기준을 만들려고 한다. 기존의 판단 기준으로는 자화상, 인물화, 집-나무-사람으로 매우 한정적이었지만 머신러닝을 통해 더 많고 다양한 그림으로 우울증을 판단할 수 있는 애플리케이션에 개발할 예정이다. 더 나아가 우울증으로 판단이 되는 사용자에게 솔루션을 제공할 수 있다.
코로나블루로인한 정서적 우울감을 겪는 현대인에게 도움을 준다
머신러닝을 통해 다양한 그림으로 우울증을 판단하는 데일리 드로잉 애플리케이션에 개발할 예정이다. 초기 단계에서 학습 데이터가 많지 않아 다소 신뢰성이 떨어지는 부분은 PHQ-9이라는 공신력 있는 테스트를 통해 보완하도록 하고 최종적인 목표는 학습시킨 모델이 사용자가 그린 그림만으로 사용자의 우울증을 진단하는 새로운 기준을 만들고자 한다. 학습데이터는 사용자가 주기적으로 그리는 그림을 학습용 데이터로 만들고 이를 머신러닝에게 학습을 시키는 방식으로 머신러닝을 학습해 나갈 예정이다. 우리는 학습 데이터를 사용자에게 의존해서 받는 입장이기 때문에 애플리케이션에 재미 요소를 추가해 매일매일 키워드 기반 혹은 자율 주제로 그림을 그릴 수 있게 유도할 것이다. 플랫폼은 안드로이드를 사용할 것이며 매일 사용자가 지정한 시간에 알림을 띄우는 기능 또한 포함할 예정이다, 사용자의 그림을 저장하고 학습을 시키는 건 Django Framework (python) 기반의 웹 서버에서 진행할 예정이다. 만일 웹서버가 모델을 학습시키는 것에 성능상 이슈가 있으면 따로 서버를 분리할 계획을 세우고 있다.
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한국정신분석학회
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