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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 안용민 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-11 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202200019214 |
과제고유번호 | 1345328205 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-03-21 |
키워드 | 목소리.우울증.자살 위험.기계 학습.객관적 진단표지자.voice.depression.suicide risk.machine learning.objective diagnostic marker. |
□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
인터뷰를 통해 획득한 목소리와 텍스트 데이터를 분석하고, 기계학습을 이용해 우울증과 자살 고위험군을 분류하는 알고리즘을 개발한다.
○ 전체 내용
연구의 목적
우울증과 자살은 심각한 사회적 문제이지만, 이를 진단하는데 활용되는 객관적 표지자가 부재함. 따라서 음성과 텍스트 데이터가 객관적 진단 마커로서 임상 활용이 가능한지를 확인해보고자 함.
연구 내용
- 정상군, 우울증군, 자살사고자군, 자살시도자군이 각 50명씩 구성된 코호트를 구축.
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