플러스프로젝트 배경
1) 문제점
- 정신건강 상태를 진단하기 위해서는 설문과 대면 상담에 의존해야 했고, 조기 발견이 어려웠습니다.
2) 프로젝트 목표
- 생체 신호와 행동 데이터를 분석해 정신건강 상태를 사전에 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이 목표였습니다.
3) 주안점
- 다중 데이터 소스 통합, 머신러닝 기반 예측 모델, 위험도 등급화 기능을 구현했습니다.
- 정신건강 상태를 진단하기 위해서는 설문과 대면 상담에 의존해야 했고, 조기 발견이 어려웠습니다.
2) 프로젝트 목표
- 생체 신호와 행동 데이터를 분석해 정신건강 상태를 사전에 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이 목표였습니다.
3) 주안점
- 다중 데이터 소스 통합, 머신러닝 기반 예측 모델, 위험도 등급화 기능을 구현했습니다.
프로젝트 성과
예측 정확도 향상
스트레스 예측 정확도 90% 달성
핵심 기능
rPPG 측정, 분석
카메라 기반 심박수 추출
스트레스, 우울 판단
스트레스, 우울 판단
진행 단계
요구사항 분석
2021.10.
측정 지표·데이터셋 정의
시스템 설계
2021.11.
rPPG·HRV 분석 구조 설계
개발 단계
2021.12.
신호 처리·모델 학습
테스트 단계
2022.06.
임상 데이터 검증
배포 및 운영
2022.07.
병원 시범 적용
프로젝트 상세
얼굴 영상과 심박수 데이터를 기반으로 스트레스, 우울 위험을 예측하는 알고리즘을 개발했습니다. rPPG 신호 추출, HRV 분석, 머신러닝 모델 학습을 거쳐 개인 맞춤형 위험도를 산출합니다.
정신건강 예측 알고리즘
