$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

표정 감지 시스템을 통한 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도 분석 로봇 설계 및 구현
Design and Implementation of a Robot Analyzing Mental Disorder Risks for a Single-person Household Worker through Facial Expression-Detecting System 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.6 no.1, 2020년, pp.489 - 494  

이성웅 (숭실대학교 글로벌미디어학부) ,  이강희 (숭실대학교 글로벌미디어학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 표정 감지 시스템을 통한 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도를 분석하는 로봇을 설계 및 구현한다. 복합적인 사회적 요인들로 인해 1인 가구의 수와 그 비율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한, 다인 가구 대비 1인 가구의 정신질환 유병률도 큰 차이를 보인다. 정신질병을 가진 환자는 대부분 스스로 질병을 인지하지 못하기 때문에 전문의와의 상담 및 치료를 하지 못하고 방치되는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 표정 감지 시스템 구축을 Thecorpora 사에서 제작한 소셜 로봇 Q.bo One에 구축하여 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도를 분석하도록 설계 및 구현한다. Q.bo One은 아두이노와 라즈베리파이 및 기타 센서들로 구성된 소셜 로봇으로 사용자가 구현하고자 하는 방향에 맞추어 센서를 감지하고 그에 반응 할 수 있도록 제작된 로봇이다. 미국 정신의학회에서 제공한 정신질환의 기준 DSM-5를 기반으로 정신질환 발병 위험도를 구체화하고, Q.bo One이 대상의 얼굴 표정을 1주~2주간 분석하여 정신질환 발병 위험도를 측정하고 위험도가 높을 경우 전문의와의 상담 및 치료를 유도하도록 설계한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We propose to designs and to implements a robot analyzing the risk of occurrence of mental disorder of single-person households' workers through the facial expression-detecting system. Due to complex social factors, the number and proportion of single-person households continues to increase. In addi...

주제어

#정신 질환   #1인 가구   #얼굴 검출 시스템   #정신 질환 발생 위험  

표/그림 (9)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 미국 정신의학회인 APA에서 출판한 정신질환 진단 및 통계 편람인 DSM-5의 진단 기준을 통해 정신질환 발병 위험도를 구축한다. 또한, 표정 감지 시스템을 통해 이를 분석할 수 있는 로봇을 설계 및 구현하여 1인가구가 스스로 본인의 위험도를 인지하여 전문의와의 상담 및 치료를 유도하는데 목적이 있다.
  • 본 연구에서는 직장생활을 하는 1인가구를 표정 감지 시스템을 이용하여 정신질환 발병 위험도를 측정하는데 그 목적이 있다. 실험은 시스템을 구현한 로봇 Q.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
다인 가구 대비 1인 가구의 정신질환 유병률이 높은 이유는? 8%p로 낮은 차이를 보이지만, 중노년층의 경우 1인 가구의 정신질환 유병률은 약 30~40%로 다인가구와 약 20%p까지 차이가 난다 [1]. 다인 가구 대비 1인 가구의 정신질환 유병률이 높은 이유는 정신적인 의료기관에서 치료를 받는 것이 기피되는 사회적 인식 때문에 정신질환이 발병하였음에도 전문의와 상담하기보다는 가족, 친지 등 비전문가와 상담을 통해 해결하려고 하는 경향에 있고 정신질환 환자 스스로가 자신이 정신질환을 앓고 있다는 것을 인지하지 못하는데 있다 [2].
Q.bo One이란 무엇인가? Q.bo One은 아두이노와 라즈베리파이 및 기타 센서들로 구성된 소셜 로봇으로 사용자가 구현하고자 하는 방향에 맞추어 센서를 감지하고 그에 반응 할 수 있도록 제작된 로봇이다. 미국 정신의학회에서 제공한 정신질환의 기준 DSM-5를 기반으로 정신질환 발병 위험도를 구체화하고, Q.
표정 감지 시스템을 정신질환 조기 진단에 활용하는 방안은? 미국 정신의학회에서 제공한 정신질환의 기준 DSM-5를 기반으로 정신질환 발병 위험도를 구체화하고, Q.bo One이 대상의 얼굴 표정을 1주~2주간 분석하여 정신질환 발병 위험도를 측정하고 위험도가 높을 경우 전문의와의 상담 및 치료를 유도하도록 설계한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. Birchwood, M., Todd, P. and Jackson, C., "Early intervention in psychoses. The critical period hypothesis", The British Journal of - 144 - Psychiatry, Supplement, Vol. 172, No. 33, pp53-59, 1998. 

  2. Freidl, M., Lang, T., and Scherer, M., "How psychiatric patients perceive the public's stereotype of mental illness", Social psychiatry and psychiatric epidemiology, Vol.38 No.5 pp269-275, 2003. 

    상세보기 crossref

  3. Minsuk Kim, "Status of major foreign countries in early intervention of mental illness" Mental Health Policy Forum, Vol.1, No.1, pp40-60, 2007. 

  4. Kusang Lee, Youngmi Seo, Eunkyung Nam, Donguk Kim, Jieun Kim, Myungsu Lee, "The Survey of suicide related events in community mental health facilities in Seoul", The Mental Health, Vol.1, pp19-26, 2010. 

  5. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders (DSM-5(R)). American Psychiatric Pub, 2013. 

  6. Friedman, M. J., Resick, P. A., Bryant, R. A., & Brewin, C. R., Considering PTSD for DSM­5. Depression and anxiety, Vol. 28, No. 9, pp. 750-769, 2011. 

    상세보기 crossref

  7. American Psychiatric Association Division of Research, Highlights of Changes from DSM-IV to DSM-5: Somatic Symptom and Related Disorders. Focus, Vol. 11, No. 4, pp. 525-527, 2013. 

    상세보기 crossref

  8. The corpora corporation: http://thecorpora.com/, March 18, 2018. 

  9. Young-Dae Lee, Soon-Im Kim, Young-Ho Seo, and Jeong-Jin Kang, A Study on the Robot Education Based on Scratch, The Journal of the Convergence Culture Technology (JCCT), Vol. 2, No. 2, pp. 29-35, 2016. https://doi.org/10.17703/JCCT.2016.2.2.29 

  10. Wonsuk Nam, A Preliminary Study of the Application of Prototyping Tools for Design Education Plans; Focusing on Open Source Microcontroller Boards. International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT), Vol. 6, No. 2, pp. 107-116, 2018. 

  11. OpenCV: https://opencv.org/, May 11, 2018. 

  12. Naver developer: https://developers.naver.com/products/clova/face/, August 1, 2017. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로