초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
“버튼형 챗봇 기반 실시간 간병 신청 접수 서비스”,“Collaborative Filtering 기반 하이브리드 환자 맞춤형 간병인 추천 서비스”, 그 외 “간병 업무 관리 기능 고도화”를 통하여 간병인력 관리의 효율성을 높이고, “검색 모델 기반 심리 상담 챗봇”, “텍스트, 음성 데이터 통합 Multimodal 감정 분석 AI 모델” 및 “감정 분석 결과에 따른 맞춤 상담사 및 셀프 심리 케어 동영상 콘텐츠 추천 서비스”를 개발하여 고령 환자·보호자 및 간병인의 정신건강을 케어

□ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
“버튼형 챗봇 기반 실시간 간병 신청 접수 서비스”,“Collaborative Filtering 기반 하이브리드 환자 맞춤형 간병인 추천 서비스”, 그 외 “간병 업무 관리 기능 고도화”를 통하여 간병인력 관리의 효율성을 높이고, “검색 모델 기반 심리 상담 챗봇”, “텍스트, 음성 데이터 통합 Multimodal 감정 분석 AI 모델” 및 “감정 분석 결과에 따른 맞춤 상담사 및 셀프 심리 케어 동영상 콘텐츠 추천 서비스”를 개발하여 고령 환자·보호자 및 간병인의 정신건강을 케어할 수 있는 비대면 맞춤형 심리 케어 솔루션을 제공하는 종합적인 플랫폼을 구축하며, 이에 대한 실증 사업을 수행
○ 빅데이터 구축
○ 심리 상담을 위한 검색 모델 기반 챗봇 엔진 개발
○ 텍스트 및 음성 데이터 통합 Multimodal 감정 분석 AI 모델 개발
○ 실시간 간병 신청 접수를 위한 버튼형 챗봇 엔진 개발
○ Collaborative Filtering 기반 하이브리드 환자 맞춤형 간병인 추천 알고리즘 개발
○ 간병 업무 관리 기능 고도화
○ 셀프 심리 케어 동영상 콘텐츠 제공 시스템 개발
○ 시스템 통합 구축
○ 현장 실증 사업

○ End Product
- 심리상담 관련 빅데이터 1건 구축(DB)
- 대화형 심리상담 챗봇(서버탑재형 SW)
- Multimodal 감정분석 알고리즘(서버탑재형 SW)
- 간병 신청 접수 상담 챗봇(서버탑재형 SW)
- 환자 맞춤형 간병인 추천 알고리즘(서버탑재형 SW)
- 간병인력 자동관리 시스템(서버탑재형 SW)
- 간병업무 자동처리 시스템(서버탑재형 SW)
- 간병 다이어리 시스템(서버탑재형 SW)
- 4차 서비스형 비대면 실버 헬스케어 플랫폼

◎ 전체 내용
○ 주요 기능(또는 규격)
- 검색 모델 기반 심리 상담 챗봇 기능
- 텍스트 또는 음성 기반 감정 분석 챗봇 기능
- 실시간 버튼형 간병 신청 접수 챗봇 기능
- 빅데이터 기반 환자 맞춤형 간병인 추천, 매칭 기능
- 간병인력 서류 자동 접수 기능
- 온라인 간병인 인·적성, 직무교육 콘텐츠 제공 기능
- 간병인 근무 일정 및 현황 실시간 조회 기능
- 간병 신청, 접수, 매칭, 파견, 종료, 정산 업무 자동 처리 기능
- 간병 업무 현황 통계 대시보드 화면
- 감정 분석 결과 기반 맞춤형 심리케어 기법 및 상담사 추천 기능
- 심리 분석 결과에 따른 맞춤 셀프 심리 케어 동영상 콘텐츠 추천 기능

○ 주요 성능치
- 데이터베이스 응답속도(Response Time): 사용자시스템이 서버에 서비스 요청 후 응답 소요 시간 3초 이하
- 처리량(TPS: Transactions Per Second): 시스템이 성공적으로 처리한 단위 시간당 요청(트랜잭션) 처리 건수 초당 100건 이상
- 버튼형 챗봇 정확도(Accuracy): 챗봇이 사용자의 답변을 상담폼에 맞추어 정확하게 입력하는 비율 90% 이상
- 추천 시스템의 응답시간(Response Time): 추천 요청 시점부터 추천 간병인 리스트가 출력될 때까지 소요되는 시간 3초 이하
- 추천 시스템의 정확도(Accuracy) : 추천 시스템에 의하여 최상위로 추천되는 간병인이 피실험자(환자 또는 보호자)에 의해 선호하는 간병인으로 채택되는 비율 70% 이상
- Multimodal 감정분석 분류 F1 점수 (F1 Score) : 학습에 사용되지 않은 데이터에 대한 multimodal 감정분석 모델의 재현율(Recall) 및 정밀도(Precision)의 조화평균(F1 Score) 0.7 이상
- 심리 상담 챗봇 서비스 사용자 만족도: 심리 상담 챗봇 서비스 사용자의 기존 심리 상담 콘텐츠 대비 만족도 평균 4점 이상
- 간병 매칭 서비스 사용자 만족도 : 간병 매칭 서비스 사용자의 기존 간병 매칭 서비스 대비 만족도 평균 4점 이상

○ 핵심 기술
- Collaborative Filtering 기반 하이브리드 추천 알고리즘
- Multimodal 감정 분석 AI 모델

○ 적용범위(또는 서비스)
- (심리상담 관련 빅데이터의 경우) 심리 상태 분석, 유형 분류, 케어 기법의 데이터를 기반으로 향후 심리상담 챗봇 AI의 성능 고도화 가능
- (간병 신청 접수 상담 챗봇의 경우) 간병인 신청 접수 상담 시, 전화, 메신저 외 접수 채널로 활용 가능하며, 상담콜 대기 시 사전 정보 수집 방법으로 활용 가능
- (환자 맞춤 간병인 추천 알고리즘의 경우) 간병인 신청 접수 후 매칭 가능성, 예상 만족도가 가장 높은 순으로 간병인을 추천하여 업무처리 속도와 서비스 만족도를 높일 수 있음
- (간병인력 자동관리 시스템의 경우) 문자, 전화를 통한 확인 업무와 수기 등록으로 인한 비효율적인 관리 방식을 개선하여 업무 효율성을 높일 수 있음
- (간병업무 자동처리 시스템의 경우) 업무처리 과정에서 상담 매니저에 대한 의존도를 낮추고 업무처리의 신속성과 효율성을 높일 수 있음
- (간병 다이어리 시스템의 경우) 간병 업무 현황을 실시간으로 확인할 수 있고 간병 업무의 품질과 사용자의 만족도를 높일 수 있음
- (간병업무 현황 통계 대시보드의 경우) 긴급상황에 대한 빠른 인지와 대처가 가능하며 전략적 서비스 운영을 위한 인사이트를 제공할 수 있음
- (텍스트, 음성 정보 통합 Multimodal 감정 분석 AI 모델 경우) 신체적 제약으로 인해 텍스트 입력이 어렵거나 발음, 문장이 부정확한 고령층·환자의 대화 속에 숨어있는 감정적 의미를 추출, 분석할 수 있음
- (검색 모델 심리 상담 챗봇 AI 경우) 텍스트, 음성 대화를 통해 내담자의 감정 유형을 분류하고 가장 적합한 심리상담 및 케어 기법에 특화된 상담사 및 셀프 심리 케어 동영상 콘텐츠를 추천할 수 있음

□ 연구개발성과
○ 1차년도
[주관연구개발기관 (동국대학교 산업AI연구센터)]
- Collaborative Filtering 모델 기반 환자 맞춤 간병인 추천 서비스 시스템 구축
- 텍스트 및 음성 정보 활용 Multimodal 감정 분석 모델 개발
- 검색 모델 기반 심리 상담 챗봇 서비스 시스템 구축

[주관연구개발기관 (동국대학교 CML LAB)]
- 8개 감정 기반 개인별 감정 지도 제작
- 상담용 대화형 설문지 개발

[공동연구개발기관 (주식회사 유니메오)
- 빅데이터 구축
- 간병 신청 접수 상담 버튼형 챗봇 시스템 설계 및 데이터 구축
- 확장적 시스템 아키텍처 환경 구축
- 간병 업무 관리 고도화 기능 정의 및 설계

○ 2차년도
[주관연구개발기관 (동국대학교 산업AI연구센터)]
- 버튼형 방식 기반 실시간 대화형 간병 신청 접수 챗봇 서비스 시스템 구축
- 텍스트 및 음성 정보 활용 Multimodal 감정 분석 모델 개발
- 검색 모델 기반 심리상담 챗봇 서비스 시스템 구축

[주관연구개발기관 (동국대학교 CML LAB)]
- 감정 유형에 따른 심리 케어 콘텐츠 시스템 구축
- 상담사 추천 기능 시스템 설계
- 감정 유형에 따른 심리 케어 콘텐츠 전달 방식 고도화
- 셀프 심리케어 동영상 콘텐츠 추천 시스템 설계
- 설문조사 및 레이블링 작업

[공동연구개발기관 (주식회사 유니메오)
- 버튼형 업무처리 챗봇 시스템 기획 및 개발
- 간병 업무 관리 기능 고도화 기능 개발
- 간병인 신청 접수 상담 챗봇 UX/UI 설계 및 개발
- 간병인 추천 시스템 UX/UI 설계 및 개발
- 심리상담 AI 챗봇 UX/UI 설계 및 개발
- 간병 업무 관리 고도화 UX/UI 설계 및 개발

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
1. 연구개발성과의 활용계획
○ 챗봇을 통한 상담 서비스와 간병인 추천시스템 고도화
- 간병 신청 접수 상담 업무 챗봇 서비스 기능 추가

○ 간병인 매칭 플랫폼의 기능 고도화를 통한 서비스 차별화
- 고객 상담, 간병인 검색(근무 적합성 평가, 일정 확인 등), 근무 조건 안내 등 CS 인력을 통한 접수, 매칭 처리 소요 시간을 챗봇 및 추천 알고리즘을 통해 처리 소요 시간 단축
- 기존 온·오프라인 경쟁업체 대비 간병인 매칭 처리 신속성을 확보하여 경쟁우위를 점함
- 기존 서비스 이용 불편 사항 해소로 사용자 만족도 확보

○ 비대면 심리 상담 서비스 상용화
- 환자·보호자, 간병인의 주 연령층인 노령층에 맞춘 심리 상담 서비스

○ 비대면 심리 상담 플랫폼 서비스 영역 확대
- 서비스 런칭 초기 환자·보호자 및 간병인 맞춤형 심리상담 콘텐츠 제공
- 환자·보호자 및 간병인의 가족 또는 지인을 대상으로 아우르는 심리 상담 콘텐츠 제공
- 전염성 질병에 취약하거나 거동이 불편한 사용자를 대상으로 비대면 상담 서비스 제공

2. 연구개발성과의 기대효과
가) 기술적 측면
(1) 간병인 신청, 접수 및 상담 챗봇과 맞춤형 간병인 추천시스템
(가) 환자·보호자가 생각하는 간병 업무와 간병인이 현장에서 수행하는 업무에 대한 차이를 줄여 환자·보호자와 간병인의 입장 차이를 줄여갈 수 있음
(나) 챗봇을 통해 24시간 접수가 가능하여 간병인 매칭에 필요한 시간적 비용 감소
(2) 텍스트 및 음성을 통한 감정 분석 AI와 챗봇, 상담사 추천시스템
(가) 텍스트 형태의 심리 검사지와 내담자의 음성이 완벽하지 않아도 연령, 목소리 상태에 상관없이 심리 상태 파악이 가능한 멀티모달 인터페이스로 말하기 힘든 환자·고령층의 심리 상담을 비대면으로 진행 가능
(나) 분석된 심리 상태는 챗봇 AI를 통해 내담자에게 알맞은 심리 상담 기법에 특화된 상담사와 셀프 심리 케어 동영상 콘텐츠를 추천하여 내담자의 만족도 향상
나) 경제적, 산업적 측면
(1) 경제적 기대효과
본 연구개발과제 수행 결과물을 통해 2027년 연 매출 약 135억 원 예상
(2) 산업적 기대효과
(가) 한국 맞춤형 간병 서비스에 대한 방향성을 제시함으로 실제 간병 현장에 필요한 새로운 비즈니스 모델 개발 가능
(나) 간병 및 심리 상담에 대한 수요에 대해 데이터가 명확해지면서 보험회사의 간병 및 심리 케어 사업에 참여도 상승
다) 사회적 측면
(1) 간병 서비스 관련 공공 데이터 제공
- 일본과 달리 사적 간병비는 2010년 이후 실태를 조사하지 않아 약 10년 동안 데이터가 구축된 바 없어 한국의 간병 관련 빅데이터를 가공, 공공 목적의 통계분석정보 제공하여 간병 서비스 이용현황에 따라 성별, 연령별, 지역별, 기간별 질병 현황 공개하여 활용 가능
(2) 간병 관련 시장 신규 사업 및 사업개선 컨설팅 제안
- 간병 시장의 질을 높이기 위해 실버케어 관련 의료기관 및 유관 업종에 요구분석 맞춤 컨설팅 추진하고 복지용품, 건강식품 등 헬스케어 관련 신규 사업 개척에 활용
(3) 장애인·고령층 등 취약계층에게 심리 상담 서비스 제공 용이
- 정신관리 서비스 제공받기 어려운 취약계층의 경우 거동 및 이동이 어려운 경우도 많아 비대면으로 진행하는 심리 상담으로 서비스 불균형을 해소하고 심리 상담을 위해 들어가는 인적자원은 꼭 필요한 상황에만 사용할 수 있게 됨
(4) 맞춤형 간병인 및 심리 상담사 일자리 증가
- 간병 서비스 시장의 규모가 커지면서 간병인 수요에 알맞은 간병 인력 수급과 동시에 고령층에 접어들기 전 50~60대 나이의 피고용자에게 일자리 제공
- 상담사가 가지고 있는 전문 상담 기법에 따라 알맞은 내담자를 제공함으로 다양한 상담인력 수요 상승과 동시에 상담 인력 일자리 증진

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 3
• 목차 ... 8
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 9
• 가. 기술개발의 개요 ... 9
• 나. 기술개발의 내용 ... 11
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 15
• 가. 연구개발과제의 최종 목표 ... 15
• 나. 연구개발과제의 추진 방법 ... 20
• 다. 1차년도 수행 과정 및 수행 내용 ... 22
• 라. 2차년도 수행 과정 및 수행 내용 ... 145
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 346
• 1) 연구수행 결과 ... 346
• 2) 목표 달성 수준 ... 362
• 4. 목표 미달 또는 미흡한 사항에 대한 원인분석 ... 364
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 365
• 가. 비대면 심리상담 및 케어 솔루션 기술 개발 ... 365
• 나. AI 관련 기술 개발 ... 366
• 다. 한국적 특성에 근거한 감정 분류 및 기타 요인 분석을 통한 시니어 감정 연구 및 사업화에 기여 ... 366
• 라. 국내 최초 HCF 모델 기반 간병인 추천 시스템 개발 ... 367
• 마. 간병 업무 관리 고도화 및 효율 상승 ... 367
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 369
• 1) 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 371
• 2) 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 372
• 3) 성과활용·관리 추진체계 ... 372
• 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 373
• 가. 감정 분석 모델 후속 연구 ... 373
• 나. 심리 상담 챗봇 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 374
• 8. 연구개발비 사용실적 ... 375
• 1) 연구개발비 사용명세서 ... 375
• 2) 발생이자 사용명세서 ... 375
• 3) 반납액 명세서 ... 375
• 끝페이지 ... 376