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자살시도 예측 딥/머신러닝 알고리즘 개발 및 앱/웹 플랫폼 연계를 통한 자살 고위험군 선별 시스템 개발
Development of suicide high-risk group screening system through developments of deep/machine-learning algorithms for suicide attempt prediction and App/Web platform alignment 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한림대학교
HalLym University
연구책임자 김도훈
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-09
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202200018805
과제고유번호 1711108036
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2023-02-28
키워드 자살예방.자살예측.자살위험평가.딥러닝.앱/웹 기반플랫폼.prevention of suicide.prediction of suicide.assessment of suicidal risk.deep learning.App/Web based platform Algorithm.

초록

□ 연구개요
● 본 연구자가 4년간 연구한 기존의 12,000 cases 자살 위험성 데이터를 활용하여 80-90% 이상의 정확도를 가진 딥/머신러닝 기반 자살 위험도 예측 알고리즘 개발 완료
● 개발된 알고리즘을 효과적으로 사용하기 위한 지역 기관 관리자 인터페이스를 개발
● 자살 위험도 예측 알고리즘을 인터페이스에 탑재하여 지역사회 자살 프로그램에 적용해봄
● 앱/웹기반 자살위험 예측 서비스 플랫폼을 구축 완료

□ 연구 목표대비 연구결과
● 자살 영향 요인 탐색
자살사고의 유무, 자살

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1-1. 연구개발의 목적 ... 4
  • 1-2. 연구개발의 필요성 ... 4
  • 1-3. 연구의 목표 ... 6
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
  • 2-1. 자살 시도 예측 알고리즘 구축 ... 6
  • 2-2. 자살 위험성 예측 알고리즘 활용성을 높이기 위한 앱/웹기반 플랫폼 개발 ... 7
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 7
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 7
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
  • 3) 목표 달성 수준 ... 11
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 11
  • 4-1. 연구결과의 의미 ... 11
  • 4-2. 연구개발 성과의 중요성 ... 12
  • 5. 연구개발 성과의 관리 및 활용 계획 ... 12
  • 6. 참고문헌 ... 13
  • 붙임1 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
  • 붙임2 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
  • 끝페이지 ... 18

표/그림 (10)

참고문헌 (25)

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