프로젝트 소개
본 과제는 아동의 인지 상태와 성향을 기반으로 맞춤형 육아 방식을 추천하는 알고리즘을 활용하여 아이돌봄 서비스 시스템을 개발하는 연구임. 이는 아이에게 더 잘 맞는 교사를 선별하고 돌봄의 질을 높여 부모의 만족도를 향상시키는 것을 목표로 함.
연구 목표는 아이의 성향과 발달 정도를 사전 진단하여 적합한 교사를 매칭함으로써 돌봄의 질적 수준을 높이고 부모의 육아 부담을 감소시키는 데 있음. 정량적으로는 아동과 교사 간 적합성을 20% 향상시키고, 고객 불만족 비중을 8%에서 3%로 감소시키며, 돌봄 서비스 만족도를 10% 향상시키는 것을 목표로 함. 핵심 연구 내용은 인지 모델 기반의 아동 인지 상태 진단 기술 개발 및 인지 상태 분석 결과 대시보드 개발임. 특히, 인지신경학 기반 인지모델 아키텍처와 사용자 행동 정보 기반 모델링을 개발하고, 4개의 미니게임을 통해 5가지 인지 요소를 정량화하며, 감성공학 기반의 정성적 진단 시스템을 구축함. 또한, 과거 추적, 현재 분석, 미래 상태 예측 정보를 제공하는 직관적인 대시보드를 설계함. 기대 효과는 아동 인지 상태 진단에 대한 객관적이고 일관된 지표를 제공하고, 디지털 기술을 통한 맞춤형 교육 및 최적의 보육교사 매칭으로 효율적인 보육·교육이 가능해짐. 이를 통해 데이터와 알고리즘에 근거한 매칭 성공률 향상에 크게 기여할 것으로 전망됨.