인공지능 기반 심리상담에 활용되는 딥러닝 기법 고찰

Abstract

목적 본 연구는 첫째, 현재까지 발전해온 딥러닝 기법들에 대해서 고찰하여 정리해 보며, 둘째, 이러한 딥러닝 기법들이 실제로 인공지능 심리상담 로봇에 어떻게 활용될 수 있는지 논의하는데 주 목적이 있다. 방법 인공지능 심리상담에서 활용되고 있는 최신 딥러닝 기법을 고찰하기 위해 2022년까지 감정 분석 및 표정 생성, 텍스트 생성분야에서 딥러닝 기법을 활용한 국내외 논문과 이를 설명한 서적들을 모두 검색하였다. 국내 논문 검색은 RISS, KISS, 국외 논문검색은 ERIC(ProQuest), JSTOR, Google Scholar 등의 논문 검색 사이트를 활용하였다. 결과 인공지능을 심리상담에 활용할 때 주로 주목하는 기술은 상대방의 표정에서 감정을 인식하고 비슷한 표정을 생성해 내거나혹은 상대방이 말한 문장에서 감정을 인식하고 이에 응답하는 문장을 생성해 내는 것이다. 이에, 머신러닝과 딥러닝의 개념을 소개하고, 사람의 뇌에서 이루어지는 원리를 이용하여 인공지능을 만드는 방식인 딥러닝 기법들인 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory), Transformer, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT(Generative Pretrained Transformer), GAN(Generative Adversarial Network) 등이 작동하는 방식을 기술하였다. 특히, 지금까지 이미지 분석을 통한 감정 인식 프로그램은 주로 CNN을활용하고, 언어는 GPT-2, LSTM 등을 활용하여 연구가 진행되어 왔음이 확인되었다. 결론 현존하는 딥러닝 기법 중 인공지능을 심리상담에 활용할 때 주로 주목하는 기술인 상대방의 표정에서 감정을 인식하고 비슷한표정을 생성 혹은 상대방이 말한 문장에서 감정을 인식하고 이에 응답하는 문장을 생성하는 방식이나, 아직까지 규칙 기반 챗봇이주를 이룬다. 이러한 딥러닝 기법을 활용한 인공지능 기반 상담의 장단점을 다루었으며 향후 자연스러운 상호작용이 가능한 기술발전이 요구될 뿐 아니라 그에 대한 효과성 검증이 필요하다.