재난심리회복지원플랫폼 기술 연구

Research on Disaster Psychological Recovery Support Platform Technology

저자
오승훈인공지능융합연구실
손동훈인공지능융합연구실
유홍연인공지능융합연구실
전은경인공지능융합연구실
윤심권인공지능융합연구실
양지원인공지능융합연구실
임권섭인공지능융합연구실
권호
37권 5호 (통권 198)
논문구분
ICT 융합기술
페이지
33-43
발행일자
2022.10.03
DOI
10.22648/ETRI.2022.J.370504
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초록
We evaluated the problems of the current disaster psychological recovery support system of the Ministry of Interior and Safety for periodic infectious disease disasters, including COVID-19 (coronavirus disease 2019). The current disaster psychological recovery support systems are challenging to preemptively respond to infectious disease disasters over a wide range and for a long period. These result from the workforce shortage according to the face-to-face consultation method and the limited real-time application of consultation contents. Additionally, due to the workforce shortage, it is difficult to track those who have experienced disasters in the long term. Furthermore, most disaster psychology evaluation tools are for adults, and there are few evaluation tools for children and adolescents. This paper presents an advanced disaster psychological recovery support platform technology that can actively assist people in psychological recovery from disasters while mitigating these issues.
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Ⅰ. 서론

4차 산업혁명과 같은 사회 전반의 변화와 더불어 코로나19의 장기화로 인해 기존 생활 방식의 많은 부분이 언택트 방식으로 변화됨에 따라 우울, 자살 등 시민의 정신건강 악화 신호가 사회 곳곳에 감지되고 있어, 시민 심리 건강을 선제적으로 대응할 수 있는 장치 및 기술의 연구개발이 시급히 요구되고 있다[1]. 이를 뒷받침하는 연구결과로서 건강보험 심사평가원에서는 2021년 우울증 환자와 불안장애 환자 수가 93만 3,481명과 86만 5,108명으로 2017년 대비 각각 35.1%, 32.3% 증가한 것으로 발표하였다[2]. 또한, 경기연구원에 따르면 코로나19 장기화로 인해 2020년 우리나라 국민 47.5%가 불안과 우울감을 경험하였고, 2021년에는 55.8%로 8.3% 증가하였다고 밝혔다[3]. 이러한 상황은 정부뿐만 아니라 지방자치단체에서도 고민하고 있으며, 한 예로 완도군에서는 코로나19 장기화로 인한 완도군민의 정신건강증진을 위해 우울증, 불안감, 외상 후 스트레스 장애(PTSD) 등 치료비 목적으로 연간 24만 원을 지원하고 있다[4].

정부는 다양한 재난(태풍, 지진, 화재, 붕괴, 폭발, 교통사고 등)으로 인해 심리적 충격을 받은 시민에게 심리회복을 지원하기 위한 전문 심리상담, 교육, 정보제공 등의 회복 지원 서비스를 제공하고 있다. 그러나 재난유형별로 한정된 지역과 단기간의 재난상황이 아닌 코로나19와 같은 팬데믹에 의한 전국적이고, 장기간 지속되는 재난에 의해 발생하는 모든 재난생존자를 지원할 수 있는 인력이 부족한 상황이며, 일반 국민 특히 IT 취약층, 아동 및 청소년의 서비스 정보 접근이 어려운 실정이다.

UN 등 세계적 재난관리 방식은 통합적 접근(Holistic Approach)으로 전환됨에 따라 국민의 재난심리회복지원에 대한 정부의 책임이 증가하고 있음을 강조하였다. 또한, 이들은 주기적으로 발생 가능성이 높은 감염병으로 국민이 사회 심리적으로 취약해질 것으로 전망하였으나, 대면상담의 한계로 전문가 및 인력 부족 등의 문제를 해결할 새로운 접근 전략이 절실한 상황이다.

Ⅰ장에 이어 Ⅱ장에서는 재난심리회복서비스와 관련된 기술에 대한 동향을 소개하고, Ⅲ장에서는 국내 행정안전부에서 제공하고 있는 재난심리회복지원서비스의 현황과 문제점을 분석한다. Ⅳ장에서 이를 해결할 수 있는 재난심리회복지원플랫폼 기술을 제안하고, Ⅴ장에서 결론을 맺는다.

Ⅱ. 재난심리회복 관련 기술 동향

1. 재난심리 평가 기술 동향

기존의 PTSD 연구는 다양한 종류의 트라우마 증상과 반응 양상을 포괄적으로 반영하지 못한다는 비판으로 인해 PTSD로 설명되지 않는 다양한 심리적 장애와 증상에 대한 학문적 관심(예를 들어, 복합 외상 후 스트레스 장애(Complex PTSD)와 Subthreshold PTSD)이 증가하고 있다[5].

설문지형식의 질문형 심리평가 척도지를 웹서버에 적용한 사례는 많다. 예를 들어, 국가트라우마센터 등을 중심으로 대국민 재난심리 관련 정보 및 중재법 등에 대한 웹 사이트는 제공되고 있다. 그러나 재난생존자에 알맞은 진단과 최적의 중재가 가능한 AI가 적용된 심리회복지원 기술은 부재한 상황이다. 또한, 현재 사용되고 있는 재난심리 평가도구는 대부분 성인용으로 표준화되어 있지만, 아동과 청소년을 대상으로 하는 재난심리 평가도구는 부재한 상태이다.

2. 심리, 상담 기술 동향

코로나19의 장기화로 인해 비대면으로 서비스를 제공할 수 있는 기술과 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 대표적으로 메타버스 공간을 활용한 다양한 서비스도 개발되고 있다.

국내 스타트업 업체인 마인드브릿지는 메타버스를 활용하여 심리상담하는 플랫폼을 개발하였으며, 상담자 연결 및 치료를 위한 콘텐츠를 제공하고 있다. 국민권익위원회와 과학기술정보통신부가 주최한 ‘2021년 국민생활 문제 해결을 위한 솔직 챌린지’에서 ‘메타버스 심리상담 솔루션’이 대상으로 선정될 정도로 정신건강 관련 분야의 관심과 필요성이 커지고 있다[6].

이외에도 자연 재난과 테러, 전쟁으로 군인이나 재난피해자들에 대한 치료적 개입이 사회적 이슈로 대두되면서, 인터넷과 가상현실을 접목한 인지행동 치료 기반의 PTSD 치료와 관련한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 현재는 연구단계 수준이며 이를 적용한 인공지능형 원격 심리진단시스템 및 재난심리 회복지원플랫폼은 아직까지 없는 상황이다.

3. 인공지능기반 심리평가 기술 동향

미국 캘리포니아대학 ‘Young Adult and Family Center’에서는 사람이 주도하는 비동기 방식의 온라인 토론을 진행하면서 이와 동시에 동료지원 그룹을 가이드로 사용하여 ‘인지행동 치료 및 내러티브 치료’를 통해 재향군인의 트라우마의 증상 완화 정도를 자연어처리 AI 기술로 진단되는지를 연구하였다. IBM Watson Personality Insights, IBM Watson Tone Analyzer, Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC)와 질문 평가도구를 활용하여 전투 참전용사들과 피해자를 대상으로 진단하였으며, 트라우마 심리치료는 온라인 동료지원 치료법으로 참선 연습, 비디오 시청, 내러티브 글쓰기, 동료들과 온라인 토론으로 이루어졌다[7].

음성기반 감정인식을 진행할 때 보통 1개의 딥러닝 모델을 가지고 알고리즘을 구현하면 성능이 높지 않은 편으로 두 개 이상의 딥러닝 학습 모델을 이어 붙여 알고리즘을 만드는 경우가 대부분이다[8]. 예를 들어, 2021년에 연구개발특구진흥재단에서 발행한 보고서에서 CNN 모델과 LSTM 모델을 사용한 예시를 소개하고 있다[8]. 음성 신호를 입력으로 받아 원래의 신호에서 형상을 추출하는 데 CNN 모델이 사용되고, 그 위에 데이터 속의 문맥 정보를 고려하여 LSTM을 2단으로 쌓아 출력을 내보내는 형태이며, 정확도는 약 80%로 높은 정확성을 가지고 있다[8].

최대 콜센터 일본 기업인 TMJ는 엠파스와 공동으로 ‘감정분석 컨택센터 AI’를 개발했다. 상담과정 중에 사람(상담자)의 감정을 실시간 측정하고 판단하여 상담자 화면에 표출해주고 있다.

미국의 콜센터 전문기업인 Cogito사는 음성을 기반으로 사용자의 만족도를 분석하는 기술을 보유하고 있다. Cogito사는 미국 보훈부(U.S. Department of Veterans Affairs)와 협업을 통해 대화의 톤, 에너지, 말의 유동성 및 참여 수준을 분석하고, 스마트폰의 가속도 센서를 이용하여 PTSD를 측정하는 솔루션을 개발하였다[9].

Alison Darcy 박사가 개발한 워봇(Woebot)은 인지상담이론을 제공하기 위해 2000년에 개발되었으며, 세계 최초 텍스트 기반 상담용 AI 챗봇으로 주당 200만 대화 상담을 하고 있다. 워봇은 머신러닝, 음성인식, 자연어처리 기술을 기반으로 개발되었으며, 인간과 유사한 상호작용 기능을 통해 사용자에게 인지상담이론(CBT)의 기본원리와 관련된 치료적 개입을 제공함으로써 심리적 안정감을 주고 있다[10].

4. 자연어처리 기술 동향

인공지능 모델 개발에 있어 질 좋은 데이터를 충분히 확보하는 것은 중요하다. 국내에서는 이를 위해 ‘AI 학습용 데이터 구축사업’을 통한 각 분야의 빅데이터를 확보하고 있다. 그 결과 다양한 분야에서 테스트/음성/영상 기반의 데이터셋이 약 191종(’22년 2월 기준) 확보되었고, AI Hub를 통해 공개되었다[11]. 자연어처리 인공지능 모델을 위한 데이터셋으로 감정, 상담데이터 등이 공개되었으나[11] 트라우마 평가를 위한 학습 데이터셋은 전무한 상태이다.

최근에는 대규모 언어모델을 Task별로 Fine Tuning하는 전이학습모델이 좋은 성능을 보여주고 있다. 최근 언어모델들은 초거대언어모델로서 파라미터 수가 급하게 증가하고 있다. 예를 들어, GPT-3는 약 1,750억 개의 파라미터와 3,000억 개로 구성된 데이터셋으로 학습된 모델이다. 이런 초거대언어모델은 고용량 메모리와 수많은 GPU 연산량을 요구하기 때문에 실효성에 한계가 있다. 이런 고성능 초거대 언어모델 연구 외에도, 실용적 목적을 위해 크기를 줄인 경량화 모델들도 등장하고 있다. 그중 BERT 기반의 네트워크 압축에 관한 연구가 주목받고 있으며, 대표적인 연구는 ALBERT[12]와 DistilBERT[13]가 있다. DistilBERT는 성능의 97%를 유지하고, 모델 크기를 40%로 줄였다[13].

5. 디지털 휴먼 기술 동향

국내 디지털 휴먼으로 1998년 1월 ‘세상엔 없는 사랑’으로 데뷔한 국내 1호 사이버 가수 ‘아담’과 비슷한 시기에 ‘류시아’, ‘사이다’ 등이 등장하였다. 그러나 기술의 한계로 외모, 표정, 말투, 대화 수준이 어설펐기 때문에 한순간 관심을 보이고 사라졌다. 그 이후 음성합성(TTS) 기술 및 3D 그래픽, 인공지능 기술이 발전함에 따라서 삼성전자는 ‘네온(NEON)’이라는 디지털 휴먼을 ‘CES2020’에서 공개하였으며, 가상의 존재이지만 실제 사람과 같은 형태와 표정을 지니고 있다. 네온은 CJ그룹 IT계열사인 CJ올리브네트웍스와 함께 인공인간 사업 분야에서 협력을 논의하여, CJ콘텐츠를 활용한 디지털 인플루언서, 디지털 쇼호스트 등이 나올 것으로 전망되었다[14,15]. LG전자도 가상인간 ‘래아’가 ‘CES2021’에서 연사로 등장해 직접 LG전자의 혁신 기술을 소개하기도 하였으며, 최근에는 뮤지션으로 데뷔시키는 내용으로 업무협약을 체결하였다[14]. 신한은행은 금융권 최초로 ‘CES2022’에 참가해 AI뱅커를 활용한 혁신 금융서비스(고객방문 상담, 거래완료)를 시연하였고, AI뱅커에게 한국어, 영어, 중국어, 일본어를 학습하였다. AI전문기업 솔트룩스도 ‘CES2022’에서 메타휴먼 ‘에린’을 공개하였으며, 기존의 ‘디지털 휴먼’, ‘버츄얼 휴먼’, ‘AI아바타’와 차별화를 위해 메타버스에서 활동하는 인공지능을 가진 휴먼이라는 뜻으로 ‘메타휴먼’이라 명명하였다.

6. 디지털 트윈 기술 동향

디지털 트윈은 정확한 현실 문제 해결을 위해 현실 공간의 객체를 디지털 공간에 모사하여 현실 공간에서 센싱된 정보를 실시간 동기화하여, 현실의 ‘최적화된 의사결정을 지원’하는 기술로써, 대표적으로 Digital Twin Computing (DTC) Forum에서 사물과 휴먼을 디지털 트윈으로 사이버상에 정확하게 표현함으로써 현실 세상의 한계점을 뛰어넘기 위한 연구가 진행되고 있다[16]. DTC에서는 사물 및 인프라뿐만 아니라 휴먼을 대상으로 하고 있으며, 사물과 휴먼이 연동된 진정한 디지털소사이어티를 지향하는 디지털 트윈 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내의 디지털 트윈 연구는 대부분 인프라를 대상으로 하고 있으며, 일부 진행되고 있는 휴먼 대상의 디지털 트윈 연구조차 대부분 헬스케어 분야에 국한되어 있는 상황이다.

Ⅲ. 재난심리회복지원 현황

1. 재난심리 평가도구 분석

재난에 노출된 대상의 취약성을 낮추고, 회복탄력성을 증가시키기 위한 첫 단계는 재난으로 인한 외상에 대한 평가라고 할 수 있다. 그러나 최근까지도 재난 발생 시 외상 증상 평가에 사용하는 진단도구는 현장 상황이나 주요 담당 부처에 따라 차이가 있다.

2021년 행정안전부에서 발간한 「재난심리회복지원 업무 매뉴얼」과 보건복지부 산하 국가트라우마센터에서 발간한 「재난 정신건강 실무자를 위한 표준 매뉴얼」에서는 재난경험자 중 고위험군 선별을 위해 PTSD(PC-PTSD), 우울(PHQ-9), 불안(GAD7), 자살(P4) 척도를 제안하고 있다[17]. 이처럼 범부처에서 통합적으로 사용 가능한 진단도구의 마련은 부처 간 소통을 원활하게 하여 재난경험자들에 대한 개입 및 중재가 신속하고 유연하게 이루어질 수 있도록 한다. 그러나 국내에 표준화된 외상 평가도구는 다수가 성인을 대상으로 하고 있으며, 특히 아동을 대상으로 하는 외상 평가도구는 국내 타당화 연구가 미비한 상태이다. 재난 경험으로 인한 다양한 증상은 재난 유형 외에도 연령에 따라 다른 양상으로 나타날 수 있으며, 특히 소아 청소년 시기에 발생하는 심리적 외상 증상은 각 연령별 발달단계, 인지적 수준에 따라 다양한 형태로 나타난다.

이에 한국형 아동 및 청소년용 재난 심리 진단도구의 표준화가 이루어질 필요가 있으며, 이를 통해 고위험군 아동 및 청소년의 상태를 지속적으로 모니터링하면서 적절한 중재와 치료로 연결할 것을 기대할 수 있다.

2. 재난심리회복지원 상담일지 분석

재난 발생 직후에서 1주일 이내에 해당하는 기간에는 정신건강 진단도구의 민감도와 특이도가 낮아 정신건강 증상에 대한 임상적 평가보다는 심리적 응급지원을 통한 안정화와 정상화를 목적으로 하는 것이 중요하다. 재난 발생 직후 심리적 응급처치 단계(재난 발생 후 72시간 이내)에서 재난경험자를 파악하고 재난의 영향을 신속하게 평가하며 정신건강 고위험군 여부를 확인하는 것은 이후 재난경험자의 필요에 맞는 서비스를 제공하기 위해 필수적인 과정이다. 이러한 정보를 파악하기 위해 기존에 사용되고 있는 도구로 ‘재난심리회복지원 상담일지’[17]가 있으며, 재난 유형, 재난 전 건강상태, 심리적 고통 정도, 과거 외상 경험 여부, 재난 후 발생한 변화 등을 측정하고 있다.

이런 상담일지 평가는 재난심리지원 전문가가 현장에 투입되어 면대면 방식으로 재난경험자를 평가하는 것으로, 최근 코로나19 감염병을 비롯하여 대형 재난이 지속적으로 발생하는 상황에서 수많은 재난경험자에게 포괄적인 서비스를 제공하는 데에 어려움이 있다. 또한, 평가 항목이 재난유형이나 연령 등으로 구분되어 있지 않아 특정 재난에서 발생할 수 있는 특수 반응이나 연령별 특수성을 충분히 고려하지 못할 수 있다. 더 나아가 임상군(고위험군)과 비임상군을 변별할 수 있는 핵심 지표에 대한 경험적 연구는 미비한 상황이다.

3. 재난 발생 후 부처 간 연계

재난 상황에서는 재난경험자의 정신건강 위험 수준 및 개별 재난경험자 수요에 따른 심리지원 연계 과정이 필요하다. 이를 위해 재난 정신건강 고위험군을 선별하고 필요에 따라 적절한 심리지원과 자원을 연계하는 것이 중요하다.

재난 발생과 피해 복잡성이 가지는 특성상 그 대응과 복구의 전 과정에는 다양한 부처들이 관여할 수밖에 없다. 현재는 각 부처의 역할과 개입의 경계가 모호하여서 재난 현장에서의 혼란과 갈등, 지원의 공백이 발생하기 쉬운 구조이다. 2021 재난심리회복지원 업무매뉴얼에 따르면 고위험군은 행정안전부에서 보건복지부로 연계하는 것으로 명시되어 있으나 실제 재난현장에서 각 부처의 재난심리지원 역할이 중복되는 경우가 많다. 재난심리지원 관련 부처 간 심리자원 연계 효율성을 증대하기 위해 부처 간 협업 및 지원 대상자 정보공유를 돕는 플랫폼이 요구된다.

4. 대상 확대와 심리회복지원 인력

코로나19로 인해 재난심리지원대상자가 점차 확대되고 있는 상황에서 인력이 부족해짐에 따라 중·장기적 심리지원 체계의 효율성 감소가 우려된다. 행정안전부 재난심리회복센터의 센터장 및 행정요원은 대한적십자 직원이 겸임하며, 전담인력은 1명을 별도 채용하여 운영되고 있다.

보건복지부 국가트라우마센터의 현원은 본부 파견 인력 4인을 포함하여 약 34명으로 운영되고 있다. 권역 트라우마센터의 경우, 각 기관의 상황에 따라 다르나 영남, 충청, 호남, 강원권의 트라우마센터 및 포항지진트라우마센터는 모두 10명 이하로 운영되고 있다. 그러나 재난 대비에 있어 발생빈도가 매우 낮은 대규모 재난을 기준 삼아 많은 인력을 상시로 확보한 조직을 운영하는 것이 어렵다. 따라서 제한된 대응인력들의 재난심리지원 업무 부담을 줄일 수 있는 체계가 필요하다.

5. 재난심리회복지원의 현황

현 재난심리회복지원서비스의 문제점을 정리하면 다음과 같다.

● 감염병 재난에 선제 대응할 인력 부족

● 현장 재난 대응 인력에 대한 관리 부재

● 아동/청소년 대상 재난심리 평가도구 필요

● 감염병 재난에 부적절한 상담일지

● 재난경험자에 대한 부처 간 연계 부족

● 인력 부족으로 재난경험자 장기적 추적 관리 어려움

● 재난경험자의 일상회복에 도움을 줄 수 있는 보조 평가척도 필요

Ⅳ. 재난심리회복지원플랫폼 기술

이 장에서는 분석된 재난심리회복지원 문제점들에 대응할 수 있는 기술요소를 제안한다. 그림 1은 현재 재난심리회복지원 현황에 대한 대응 기술 요소를 정리한 것이다.

그림 1

재난심리회복지원 현황 대응 기술 요소

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감염병 재난 대응을 위한 인력 부족 문제는 인공지능을 활용한 재난경험자 1차 스크리닝 자동화, 재난심리회복지원 효율의 극대화, 재난생존자 장기 추적의 자동화, 1:n 그룹 상담 방법, 원격대면상담시스템으로 해결할 수 있다.

재난경험자의 재난심리를 평가할 수 있는 AI 모델을 영상과 음성, 자연어 기반으로 멀티모달 방식으로 개발함으로써 예측정확도를 향상시키고 단순 텍스트 챗봇이 아닌, 어느 정도 인간의 감정을 표현할 수 있는 디지털휴먼과 연동하여서 재난경험자들에게 심리적 안정감을 주면서 심리를 평가하는 데 활용하려고 한다. 그림 2는 디지털휴먼의 구성도이다. 재난심리평가 AI 모델과 연동된 디지털휴먼을 통해서 재난경험자들을 자연스럽게 평가함으로써 재난심리회복지원의 대상자를 자동으로 스크리닝할 수 있다.

그림 2

디지털휴먼 구성도

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재난심리회복지원의 효율의 극대화는 재난경험자에 가장 적합한 심리전문가를 매칭하는 방법과 재난현장에서 고충을 겪는 심리전문가들을 관리함으로써 실현 가능하다. 재난경험자들의 재난심리평가 결과에 가장 적합한 전문가를 찾기 위해서는 전문가분들의 실질적인 전문성 평가가 선행되어야 한다. 이를 위해서 심리전문가분들의 재난심리회복지원 활동 데이터를 분석하여 경험을 자동으로 프로파일하는 Agent 기술이 필요하다. 자동 프로파일 정보를 기반으로 재난경험자에게 가장 적합한 상담자를 매칭함으로써 효율을 극대화할 수 있다(그림 3)[18,19].

그림 3

심리전문가 경험 프로파일링 개념

출처 게티이미지뱅크, 무단 전재 및 재배포금지 [18,19].

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더불어, 심리전문가들의 경험 유사성을 기반으로 심리전문가 소그룹 익명 소통 채널을 메타버스 공간에 연결해 줄 수 있다. 메타버스 공간이 주는 장점으로 전문가들 간의 고충들을 자연스럽게 나누고 실무에 필요한 정보 등의 교환을 더욱 원활하게 할 수 있다. 메타버스 공간에서의 소그룹 소통을 통해서 전문가분들의 실무 고충을 어느 정도 완화해줄 것으로 기대하고 있다(그림 4)[20,21].

그림 4

메타버스기반 자조모임 서비스 개념

출처 게티이미지뱅크, 무단 전재 및 재배포금지 [20,21].

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재난심리회복지원 대상자는 플랫폼 등록 초기부터 할당된 디지털휴먼이 자연스럽게 대상자의 상황 정보를 간단하게 묻고 청취하는 역할을 수행한다. 이 데이터를 기반으로 재난심리회복지원플랫폼 AI모델은 대상자의 재난심리상태를 예측하고 이에 적합한 조치를 지원하게 된다. 무엇보다 대상자의 동의하에 지속적으로/주기적으로 상황정보를 청취할 수 있기 때문에 재난경험자를 지속적으로 관리하기 위한 별도의 인력이 필요 없게 된다.

재난심리회복지원 효율의 극대화를 위한 마지막 기술은 메타버스 기반 자조모임 서비스이다. 재난심리 평가도구의 결과에 따라 유사한 경험과 증상을 보이는 재난경험자들과 가장 적합한 심리전문가 한 사람과 함께 소그룹으로 묶어서 상용 메타버스플랫폼 안에 가상으로 구현된 방으로 초대하는 기술이다. 메타버스 공간이 주는 장점과 1:n 소그룹상담을 통해 심리회복지원 상담의 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 다수를 한꺼번에 상담함으로써 심리전문가의 업무 부담을 줄일 수 있다. 그림 4는 재난경험자들의 자조모임 서비스를 위한 재난심리회복지원플랫폼과 사용 메타버스플랫폼 간 연동 구조를 보여주고 있다.

감염병 재난은 다른 재난과 달리 특정 공간에 한정되지 않기 때문에 전국의 심리전문가들이 편하게 심리회복지원 업무를 수행할 수 있는 전문화된 원격대면상담시스템이 요구된다.

또한 재난심리회복지원플랫폼에는 재난유형별, 아동과 청소년을 대상으로 평가할 수 있는 재난심리 평가도구가 탑재되어야 한다. 부가적으로 재난회복탄력성척도와 재난후성장척도를 탑재함으로써 재난경험자가 재난 상황에서 회복할 수 있는 역량에 따라 적절하게 심리전문가가 대응할 수 있어야 한다. 재난심리회복이 진행되는 동안 재난경험자의 회복 정도와 성장 정도를 정확하게 파악하여야 가장 적합한 심리회복지원 자원들을 연결할 수 있다.

그림 5는 감염병 재난을 대응할 수 있는 기술요소들이 탑재된 인공지능기반의 재난심리회복지원플랫폼의 구성요소이다. 행정안전부 외 타 부처에서도 활용 가능하기 위해서는 재난경험자에 대한 정보가 제한적으로 접근할 수 있는 표준화된 Open API가 구현되어야 한다. 무엇보다 재난상황과 재난경험자 등의 정보를 기술하는 정보모델링을 반드시 표준시켜야 한다.

그림 5

재난심리회복지원플랫폼 구성요소

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재난심리회복지원플랫폼은 재난경험자의 정확한 진단을 지속적으로 수행할 수 있는 인공지능 모델이 매우 중요하다. 디지털휴먼과 원격대면상담시스템을 통해서 취득되는 재난경험자의 정보(영상, 음성, 자연어 정보)를 기반으로 대상자의 감정과 재난심리를 추론할 수 있어야 한다. 이미 우수한 성능을 검증한 ETRI KorBERT 언어모델을 기반으로 하는 전이학습 기법으로 재난심리회복 상태 평가모델을 fine tunning 하는 연구를 진행하고 있다(그림 6). 뿐만 아니라 정확한 AI 모델 개발에 필요한 양질의 많은 데이터를 확보하기 위해 디지털휴먼을 연구 개발하고 있다.

그림 6

재난심리평가를 위한 멀티모달 NLP 전이학습 개념도

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그림 7은 인공지능기반 재난심리회복지원플랫폼을 운영할 때 재난심리회복지원 서비스 시나리오를 도식한 것이다. 재난이 발생했을 때 누구나 쉽게 플랫폼에 등록되고, 디지털휴먼을 통해서 비교적 편안하게 심리진단을 받고, 그 결과에 따라서 가장 최적의 심리전문가가 연결되고, 또 상황에 따라서 심리회복에 필요한 자원들을 연결시킨다. 부가적으로 측정된 회복탄력성척도와 재난후성장척도를 기반으로 심리전문가들은 더욱 적극적으로 재난경험자의 회복을 도울 수 있다. 이를 위해서 플랫폼의 인공지능 모델은 지속적으로 청취한 재난경험자의 스토리 데이터를 분석하게 된다.

그림 7

재난심리회복지원 서비스 시나리오

출처 게티이미지뱅크, 무단 전재 및 재배포금지 [18,19].

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Ⅴ. 결론

코로나 19와 같이 위급한 국가적 재난 상황에 대비하여 현재 행정안전부가 제공하는 재난심리회복지원의 문제점을 분석하고 이를 극복하여 국민의 심리회복을 적극적으로 도울 수 있는 선진화된 재난심리회복지원플랫폼 기술 요소를 제안했다. 현 재난심리회복지원시스템을 분석한 결과, 감염병 재난에 선제적으로 대응할 인력이 부족하고 대면 방식의 상담일지를 바로 적용하는 데 한계가 있다. 특히, 상시적인 인력 부족 문제로 인해 재난경험자를 장기적으로 추적하는 것이 불가능하며, 아동과 청소년을 대상으로 하는 재난심리 평가도구가 부재한 실정이다. 본고에서는 이런 문제를 완화할 수 있는 재난심리회복지원플랫폼 기술을 제안했다. 특히, 재난심리회복서비스의 효율을 극대화할 수 있는 기술을 이용하여 재난심리지원 인력 부족 문제를 완화하도록 설계하였다. 그러기 위해서는 재난경험자들의 상태를 정확히 평가할 수 있는 인공지능모델 개발이 중요함을 알 수 있다.

본 기술은 현재 행정안전부의 ‘재난피해 복구 역량 강화 기술 개발사업’의 일환으로 연구·개발 중이다. 향후 재난생존자들의 데이터를 지속적으로 확보하여 AI 모델의 성능을 향상시키고 개발된 재난심리회복지원플랫폼을 실제 환경에 적용하여 그 실효성을 검증할 계획이다. 제안된 플랫폼을 활용하여 재난경험자들이 신속하게 일상생활에 복귀할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

약어 정리

CBT

Cognitive-Behavioral Therapy

CNN

Convolutional Neural Networks

GAD

Generalized Anxiety Disorder

LSTM

Long Short-Term Memory

PC-PTSD

Primary Care PTSD

PHQ

Patient Health Questionnaire

PTSD

Post-Traumatic Stress Disorder

TTS

Text To Sound

참고문헌

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[17] 

행정안전부, "재난심리회복지원 업무매뉴얼," 2021. 7.

그림 1

재난심리회복지원 현황 대응 기술 요소

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그림 2

디지털휴먼 구성도

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그림 3

심리전문가 경험 프로파일링 개념

출처 게티이미지뱅크, 무단 전재 및 재배포금지 [18,19].

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그림 4

메타버스기반 자조모임 서비스 개념

출처 게티이미지뱅크, 무단 전재 및 재배포금지 [20,21].

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그림 5

재난심리회복지원플랫폼 구성요소

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그림 6

재난심리평가를 위한 멀티모달 NLP 전이학습 개념도

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그림 7

재난심리회복지원 서비스 시나리오

출처 게티이미지뱅크, 무단 전재 및 재배포금지 [18,19].

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