기계 학습 알고리즘 기반 음성 분석을 이용한 자살 고위험군 예측 기술 개발

2020교육부개인기초연구(교육부)(R&D)
프로젝트 소개
본 과제는 자살 위험성을 조기에 예측하기 위해 정신과 면담에서 얻는 음성의 변화를 분석하는 연구임. 연구 목표는 한국인의 음성 특징을 근거로 자살 위험성을 예측하고 음성을 자살의 생체표지자로 활용하는 데 있음. 연구 내용은 자살사고자 및 기도자를 코호트로 구축해 종적 추적 관찰하며, 기분 상태·스트레스·임상적 질환·나이 변화와 함께 면담 당시 음성을 수집하는 절차로 구성됨. R 프로그램 분석과 지도학습의 support vector machine으로 음성 특징을 학습해 위험도에 따른 모델을 만들고, 정확도·민감도·특이도 등 지표로 검증하며 추적에 따른 예측 정확도 증가를 확인함. 기대효과는 비침습적 표지자 기반의 조기 개입으로 자살 예방과 전문의 연계 의사결정 지원, 의료경제적 이득 및 사회적 인식 변화로 이어짐.
자살기계학습자살 위험도 예측음성suicide riskvoice analysismachine learningPredict risk of suicide
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(교육부)(R&D)
부처명
교육부
주관기관명
서울대학교
과제 수행연도
2020
과제 수행기간
2018.11.01 ~ 2021.10.31
과제 고유번호
1345328205
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
100,000,000
정부지원연구개발비
100,000,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관서울대학교대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL