노년층 우울감 예측을 위한 시맨틱 네트워크기반 도메인 지식과 그래프 컨볼루션 결합

Abstract

노년층의 우울감은 매해 3억명의 환자와 80만명의 자살자가 발생하는 전세계적인 문제로, 이동성과 밀접한 연관이 있는 생활패턴으로부터 조기 탐지하는 것이 중요하다. 센싱정보 기반의 그래프 컨볼루션 신경망이 유망하기는 하나, 복잡한 센싱정보 시퀀스로부터 표현되는 고수준 행동을 표현하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 추가적인 전문가 지식을 활용하여 노년층의 일상생활을 구조화하는 시맨틱 네트워크를 구축하고, 저수준 센싱 로그 그래프와 상호 보완적으로 이용하기 위한 그래프 컨볼루션 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 ㈜DNX가 제공한 69명의 독거노인에 대한 800시간의 실제 데이터로 교차실험한 결과, 최신의 딥러닝 모형 대비 최고의 우울감 예측 성능을 달성하였다. 특히 기존 모델 대비 28.86%의 성능 개선을 보임으로써 시맨틱 네트워크로의 추론과 그래프 컨볼루션 모델의 타당성을 검증하였다.