초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는 사용자가 작성하는 트윗으로부터 사용자의 감정상태 (mood state)를 지속적으로 모니터링하고 이를 기반으로 우울증을 자동으로 진단할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 1) crowdsourcing 기반의 영상 학습데이터 수집 및 학습 기반의 영상 감성인식기를 개발하고, 2) 텍스트와 영상의 harmonic analysis 개발을 통해 사용자의 트윗으로부터 무드를 보다 정확하게 예측 하도록 한다. 개발된 harmonic analysis를 통해 사용자의 long

□ 연구개요
본 연구에서는 사용자가 작성하는 트윗으로부터 사용자의 감정상태 (mood state)를 지속적으로 모니터링하고 이를 기반으로 우울증을 자동으로 진단할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 1) crowdsourcing 기반의 영상 학습데이터 수집 및 학습 기반의 영상 감성인식기를 개발하고, 2) 텍스트와 영상의 harmonic analysis 개발을 통해 사용자의 트윗으로부터 무드를 보다 정확하게 예측 하도록 한다. 개발된 harmonic analysis를 통해 사용자의 long-term 감성흐름 및 트렌드를 효율적으로 시각화하고 모니터링 하도록 하고, 3) 최종적으로 사용자의 콘텐츠 분석에서 얻어진 mood flow graph와 social activity 관련 속성을 이용하여 우울증이 있는 사용자를 자동 식별할 수 있는 진단 예측 시스템을 구현한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구에서는 사용자가 작성하는 트윗으로부터 사용자의 감정상태 (mood state)를 지속적으로 모니터링하고 이를 기반으로 우울증을 자동으로 진단할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 4년의 기간 동안 소셜이미지 기반 감성인 식 기술과 문맥기반의 텍스트 데이터 분석기술을 개발하고 영상과 텍스트의 harmonic analysis를 통해 SNS 사용자에 대한 우울증 진단 시스템을 구현하였다.
1) 감성기반 소셜이미지 인식기술 개발
- Pair-wise competition의 온라인 게임을 이용하여 crowdsourcing 기반의 대용량 학습데이터 수집
- Visual-link analysis 기반의 랭킹알고리즘을 통한 정확한 영상학습데이터를 생성
- 딥러닝 및 PLSA 학습을 통해 영상 감성 인식 및 추론기술을 개발
2) 영상인식과 텍스트 분석기술의 통합을 통해 harmonic analysis 기술 개발
- 문맥인식 기반의 텍스트 분석 기술 개발
- harmonic analysis 기술 개발 및 시각화 기술 개발
3) 기계학습 기반의 depressive user 진단 시스템 구현
- 영상 및 텍스트 기반의 콘텐트의 harmonic analysis와 사용자의 social activity를 모두 이용하여 학습 기반의 사용자 분류 기술 개발
- 우울증이 있는 사용자의 자동 검출 및 모니터링 시스템 구현

□ 연구개발결과의 중요성
본 연구에서는 SNS상의 사용자들의 무드를 지속적으로 모니터링하여 자동으로 우울증 질환을 진단할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이를 위해 사용자의 무드를 정확하게 예측하기 위해 영상분석 및 텍스트 분석과 같은 핵심 요소 기술을 개발하였으며, 이들을 통합한 harmonic analysis기술을 이용하여, 최종적으로 우울증이 있는 사용자를 식별하기 위한 분류기를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 시스템 및 세부핵심 기술은 healthcare, 빅 데이터 큐레이션에의 활용이 가능하며, 전통적인 데이터마이닝의 적용 분야 – 정치 및 경제, 비즈니스 모델 –에 활용이 가능하다. 또한 개발된 핵심기술은 영상인식 및 데이터마이닝 분야에 중요 기술로 활용이 된다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
• 2.1) 1차년도: Crowdsourcing 및 Visual-link analysis를 이용하여 정확한 대용량의 영상 학습데이터 수집과 학습을 통한 감성기반의 소셜이미지 인식 ... 4
• 2.2) 2차년도: 문맥인식 기반의 텍스트 분석기술 개발 및 영상 인식 기술과의 통합을 통해 harmonic analysis 기술 개발 ... 7
• 2.3) 3차년도: 기계학습 기반의 트위터 사용자 분류 기술 개발 ... 11
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 13
• 4. 참고문헌 ... 14
• 5. 연구성과 ... 14
• 끝페이지 ... 19