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[IT뉴스]목소리만 듣고 스트레스 감지하는 인공지능 모델

온카뱅크관리자

2025-03-06 11:47:28

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="927trOCnPi">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a41c23ceb66f3e80cc0457bd88756171f242927a6009fc248daa768fc06b70c2" dmcf-pid="2wNJ7BKGQJ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="목소리의 톤으로 스트레스 여부를 판단하는 기술이 개발됐다. 게티이미지뱅크 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/06/dongascience/20250306114017772vwjp.jpg" data-org-width="661" dmcf-mid="KJwN246F4n" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/06/dongascience/20250306114017772vwjp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            목소리의 톤으로 스트레스 여부를 판단하는 기술이 개발됐다. 게티이미지뱅크 제공.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="cfdd24b827f34d91ae0efb809d2f6af58818a39f0349c886138fb177737a028a" dmcf-pid="Vrjizb9HQd" dmcf-ptype="general">목소리의 특징을 분석해 스트레스 여부를 판별하는 음성 기반 스트레스 측정 모델이 개발됐다. 스마트폰 등 개인이 소지한 디지털 기기로 스트레스를 측정하고 관리할 수 있는 길이 열릴 것으로 보인다. </p>
          <p contents-hash="f28655fa61bf07beb8fed1000029bde7ed6b68893c97f33095a3101d88677997" dmcf-pid="fmAnqK2XQe" dmcf-ptype="general">분당서울대병원은 김정현 정신건강의학과 교수 연구팀이 서울대 뉴미디어통신공동연구소와 공동 연구를 통해 음성을 분석해 스트레스를 측정하는 기술을 개발하고 연구 결과를 대한신경정신의학회 학술지 ‘정신의학 연구’ 최신호에 발표했다고 6일 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="548c9cc0370c1d2218c1f9eb49bae874a47a3efc9758aa0b50ed75ae04eeeb66" dmcf-pid="4scLB9VZ8R" dmcf-ptype="general">적절한 스트레스는 에너지와 집중력을 높이는 긍정적인 효과가 있다. 하지만 장기적으로 이어지는 만성 스트레스는 정신질환, 심혈관질환, 암 등 건강 문제를 일으킬 수 있다. </p>
          <p contents-hash="1d260314f01388360983ca78fac192b243317e0893641be34c87a41fda6cab77" dmcf-pid="8Okob2f5xM" dmcf-ptype="general">스트레스를 지속적으로 받고 있는지 확인하려면 병원에서 호르몬 검사를 받거나 주관적인 설문조사를 받는다. 연구팀은 인공지능(AI) 딥러닝 기반 모델을 개발해 목소리만으로 스트레스를 감지할 수 있는 방법을 찾았다. </p>
          <p contents-hash="79f820f90e1b81226daeacfc5b4596641aa07863200fb28675ef5791d6dcf785" dmcf-pid="6IEgKV41Px" dmcf-ptype="general">연구팀은 근육 긴장과 호흡 변화가 목소리 톤에 미치는 영향을 분석하면 스트레스를 감지할 수 있다는 점에 주목해 비언어적 음성 바이오마커를 활용한 스트레스 탐지 모델을 만들었다. </p>
          <p contents-hash="a967a0786b4aaeca4a6f627154221bdb20017afb82d067a85b0bdda1803c463a" dmcf-pid="PCDa9f8tQQ" dmcf-ptype="general">한국인 대상으로 모델의 유효성도 검증했다. 연구팀은 국내 다기관 임상 연구를 통해 건강한 직장인 115명을 대상으로 스트레스를 유도했다. 차가운 물에 손을 담근 상태에서 사회적 평가를 받도록 하는 ‘SECPT(Socially Evaluated Cold Pressor Test)’ 기법을 통해 실험참여자들의 스트레스 상태를 유발했다.   </p>
          <p contents-hash="c74320097f46da6f36f8ca65557286150fee0bb4c5331dd381cc5f651e96c054" dmcf-pid="QhwN246F8P" dmcf-ptype="general">그 다음 실험참여자들의 스트레스 전후 음성 데이터를 수집하고 주파수, 발화 속도, 음성 패턴 등을 세밀히 비교·분석했다. 또 사람마다 각기 다른 목소리의 특징을 정확히 분석할 수 있는 고성능 딥러닝 모델 ‘ECAPA-TDNN’을 활용해 분석의 정확도를 높인 뒤 스트레스를 예측하는 AI 모델을 만들었다. </p>
          <p contents-hash="9c0717eef6b3aecdafb11848887137914e2e7fe26a2fe76cec1ad4e48f80e2d0" dmcf-pid="xvsc4Pxp86" dmcf-ptype="general">연구의 신뢰성을 높이기 위한 교차 검증도 수행됐다. 실험참여자들을 대상으로 스트레스 호르몬인 ‘코르티솔’ 수치를 검사했다. 이를 통해 연구팀은 개발한 모델이 70%의 정확도로 스트레스 상태를 구별할 수 있다는 점을 확인했다. 향후 대규모 데이터셋을 적용하면 성능이 더욱 개선될 것으로 기대된다. </p>
          <p contents-hash="1c48a42cbc5f258f7e15681c08fe37c562baad9b114d26d9de2b29c3dcabc0a5" dmcf-pid="yP9uhvyj88" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 스트레스 탐지 모델은 대화 내용 같은 언어적 정보를 배제하고 음성 톤과 같은 비언어적인 요소만 분석했다. 이는 연구팀의 모델이 교육 수준, 문화적 배경, 성장 환경 등의 영향을 받지 않는 보편적 모델로 기능할 수 있다는 점을 시사한다. 수집된 음성 데이터는 외부 서버로 전송되지 않아 개인정보 유출 위험 또한 최소화할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="b800b95446226c947e30bab7fc14f89f26632c6b9607df11f7d04763838d92f5" dmcf-pid="WQ27lTWA84" dmcf-ptype="general">김 교수는 “개인 모바일 기기에서 주기적으로 스트레스 수준을 확인할 수 있다면 높은 스트레스가 감지될 때 심호흡, 명상, 운동 등의 완화기법을 사용하거나 병원을 찾는 등 적절한 대처를 할 수 있을 것”이라며 “스트레스 탐지 모델의 정확도를 높이기 위해 다양한 음성 데이터와 심박변이도, 피부 전기활동 등 생체신호를 결합하는 연구도 진행할 계획”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="a9d69c221363dfee7ad9689e5660f1a11e6ee9c3e0efa77f0f51b075b97c4488" dmcf-pid="YxVzSyYcPf" dmcf-ptype="general">&lt;참고 자료&gt;<br> doi.org/10.30773/pi.2024.0131</p>
          <p contents-hash="745ec117b826f571fd3e7e5073e9ea207d90d07dc3d97ea7a71d8a996b59019a" dmcf-pid="GMfqvWGk8V" dmcf-ptype="general">[문세영 기자 moon09@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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