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1. 연구목적
본 연구에서는 국내 1등 챗봇 산업체(심심이), 공공의료기관(국립중앙의료원), 사회문제해결 전문가(단국대학교 천안캠퍼스 산학협력단)가 연계된 융복합 연구팀과 함께 고령자의 신경질환 (경도인지장애) 및 정신건강 (고독 및 우울증) 모니터링을 위한 인공지능 네트워크 기반 대화 엔진과 서비스 모델을 설계한다. 구현된 인공지능 네트워크를 대화용 스마트 기기(스마트 스피커)에 접목하고, 고령자 맞춤형 개인 건강관리 웰니스 기기 및 모니터링 의료기기를 개발한다.
2. 연구내용
가. 대규모 음성 데이터 및 환자 정보 등을 이용하여 우울증 진단 관련 CES-D(The Center for Epidemiologic Studies Depression scale) 점 수 추정 위한 인공지능 네트워크의 설계/구현 및 성능 검증
- 딥러닝 네트워크를 위한 음성 데이터셋의 전처리(pre-processing: 양방향 보간, 저주파 필터링, 정규화 방법 등) 루틴 개발
- 음성 데이터로부터 Mel 주파수 켑스트럼 계수(mel-frequency cepstral coefficient, MFCC) 추출
- 딥러닝기반 멀티 모달 프레임워크 상에서 MFCC 정보의 결합 방법 모색
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