NeuroTruth: 멀티모달 생체-언어 불일치 기반 알코올 사용장애 갈망 실시간 탐지 및 능동 개입
웨어러블 갈망 추정과 규칙 기반 위험 판정을 앱 알림 및 대화 지원에 연결했다.
01 / RESEARCH DETAIL웨어러블 갈망 추정과 앱 알림
- 난제
- 웨어러블 분류 결과를 상태 확인과 알림으로 연결하고 위험 판정과 LLM 대화의 역할을 구분해야 한다.
- 해결
- 백엔드 규칙으로 위험 단계와 알림 시점을 결정했다. 앱에서 상태 확인, 설문, 음성 대화를 지원한다.
- 기여
- 기술 리드와 PM을 맡아 위험 판정과 백엔드를 구현하고 앱 알림, 한국어 STT, TTS를 통합했다.
| 현재 기능 | 구현 범위 |
|---|---|
| 생체 입력 | PPG, EDA 기반 4단계 갈망 추정 |
| 대화 지원 | AWS Bedrock LLM, STT, Android TTS |
| 기록 | AUQ 설문, 상태 및 알림 이력 |
평가 조건 및 연구 범위PPG와 EDA 기반 4단계 갈망 추정 시제품. MBID 및 임상 개입 평가는 후속 연구.
02 / RESEARCH DETAIL갈망 분류와 시스템 통합 평가 / 알림 전달 지연 측정
- 통합 결과
- 분류, 위험 판정, 알림, 대화의 연결을 확인했다. 동일 시나리오의 반복 통합 시험에서 21회 모두 성공했다.
- 추가 확인
- 별도의 카메라 시험에서 정적 영상 10개를 모두 처리했다. 20초 영상의 평균 처리시간은 14.8초였다.
- 다음 단계
- MBID 불일치 점수와 개입 전후 효과를 검증할 예정이다. 2개 병원에서 약 80명을 대상으로 임상평가를 계획하고 있다.
원본 그림 확대
| 측정 범위 | 해석 |
|---|---|
| 통합 시험 | MBID를 제외한 반복 기능 시험 |
| 지연 | 알림 전달시간, LLM 응답시간 제외 |
평가 조건 및 연구 범위알림 지연은 LLM 응답시간을 제외한다. 카메라 시험은 처리 성공률과 소요시간을 측정했다.