[IITP] 심리상담용 RNN 기반 대화형 AI챗봇 개발 방안

[ 심리상담용 챗봇 대화 진행 플로차트 ]

 

 

- 출처 : [IITP] 심리상담용 RNN 기반 대화형 AI챗봇 개발 방안 - 김인석 (주)퓨텍인공지능언어교육연구소 대표

 

file7392488856501570819-202202.pdf

1.38MB

 

 

I. 서론

 

- 심리상담은 개인적, 심리적 영역까지 깊숙이 들어가서 하는 통합적, 정신적인 치료를 필요로 한다.

 

- 심리상담을 받는 과정에서 타인의 걱정이나 편견에 노출될 가능성에 부담을 느끼는 것이 사실이다.

 

- AI 챗봇 상담의 경우에는 PC나 스마트폰과 같은 기기를 사용하여 시간과 장소에 구애받지 않고 자유롭게 상담을 받을 수 있어서 상담 자체가 주는 심리적 부담감으로부터 자유롭게 해준다. (인간 상담사가 하는 대면 심리상담보다 인공지능 기술이 장착된 대화형 에이전트인 AI 챗봇이 효율적이라는 임상 결과가 많이 보고되고 있다.)

 

 

II. 심리상담용 대화형 AI 챗봇 시스템 개발 현황

 

- 주요 심리상담용 챗봇(로봇) 현황

 

 

 

1. 워봇(Woebot)

 

 

[ 워봇 모바일 채팅화면 ]

 

 

- 대화형 에이전트로, AI의 핵심을 이루고 있는 머신러닝(Machine Learning) 기술과 음성인식(Automatic Sound Recognition) 기술 및 자연어 처리(Natural Language Processing) 기술을 기반으로, 환경 적응적이고 인간과 유사한 상호작용을 제공하는 것을 목적으로 개발되었다.

 

- 세계 최초 텍스트 기반 상담용 AI 챗봇으로 주당 200만 대화 상담 서비스를 제공하고 있다.

 

- 페이스북 메신저나 트위터로 내담자와 대화를 통해 부정적인 생각, 우울감, 불안감 등의 마음적 걸림이 있는 기분에 대해 장애 상담을 할 수 있다.

 

- 사용자가 입력한 텍스트에만 국한하지 않고, 사전에 구축된 빅데이터 말뭉치DB와 연동하여 내담자의 텍스트로 표현된 고민을 이해하고 이에 적절한 응답을 송출시키는 방식으로 상담자 역할을 한다.

 

- 챗봇으로서의 특징은 이 챗봇이 제공하는 반응 속에 공감적 반응, 반영하기, 테일러링, 목표 설정하기, 책임감 촉진시키기, 동기부여, 관여 높이기와 같은 심리치료의 과정 지향적 특성을 반영했다는 점을 들 수 있는데, 이러한 특징은 다른 심리상담형 챗봇과 차별화된다.

 

- 단점으로는 “반복적 질문, 긴 영상, 짧은 대화” 등의 부정적인 의견도 있었지만, 이러한 반응들은 심리상담의 효과를 약화 시킬 수 있을 정도는 아니라고 평가했다.

 

- 2022년 상반기 중에 소셜 로봇(Social Robot)으로 개발할 예정

 

 

2. 유퍼챗봇(Youper Chatbot)

 

[ 유퍼챗팅 화면 ]

 

- 미국 Youper AI사의 심리학자인 해밀턴 연구팀이 2016년 AI 유퍼플랫폼(AI Youper Platform)을 개발한 것으로 우울증과 불안 증상 치료 서비스를 제공하고 있으며, 원격 의료 및 상담진과 연합하여 화상회의를 통해 진단 및 상담을 받을 수 있다는 점이 특징이다.

 

- 4단계로 구성

• 1단계에서는 내담자가 유퍼앱에 등록하고, 유퍼챗봇을 다운로드하여, 자유롭게 자신의 다양한 건강정보를 입력하고, 휴대폰에서 잠시 후에 전해주는 자신의 심리적 증상에 관해 확인한다.
• 2단계에서는 1단계에서 한 심리검사에 관한 결과를 바탕으로 진단과 내담자에 가장 적절한 치료방법을 논의하여 결정한다. 물론, 심한 경우가 아니라고 판단되는 경우에는 처방전을 발급 받지 않고 바로 3단계로 진입할 수 있다.
• 3단계에서는 2단계에서 처방전이 발급된 내담자의 경우 약품을 무료로 배송 받아서 복용한다.
• 4단계에서는 1, 2단계의 결과에 따라 내담자가 유퍼앱에 접속하여 상담자와 심리 상담을 받을 수 있다. 상담이 종료된 이후에는 원격 모니터링을 통해 내담자의 심리 건강 상태를 지속적으로 점검하고 필요시 추가 상담도 가능하도록 되어 있다.

- 기존의 정신과 의사, 심리치료 상담자, 심리상담 관련 의료진들이 모아놓은 임상 데이터를 기반으로 개발했기 때문에 빅데이터 기반의 머신러닝 기술이 적용되었을 것으로 짐작된다. 또한, 내담자들이 유퍼챗봇에 남긴 상담기록들이 수시로 업데이트되어, 이 데이터를 기준으로 내담자와 상담 대화를 진행하는 것으로 보아 데이터 기억과 문맥 파악이 가능한 딥러닝 기반의 3세대 챗봇 기술로 개발되었을 것으로 보인다.

 

 

3. 라얀소셜로봇(Ryan Social Robot)

 

[ 라얀로봇의 면대면 채팅화면 ]

 

- 치매환자들의 상담역을 할 수 있도록 인공지능 기술이 장착된 흉상형 로봇이다.

 

- 내담자 등의 얼굴을 보고 이들의 감정 상태를 파악하고 이에 적절한 얼굴 표정을 하면서 우울증, 불안장애 등을 겪고 있는 노인들이나 치매노인들과 자연스런 대화로 상담을 할 수 있다. 상담은 iCBT(Internet CBT) 방식으로 비대면으로 하거나 흉상 로봇과 면대면 상담을 할 수 있다.

 

- 라얀소셜로봇 시스템 구조도

 

 

 

III. 심리상담용 대화형 AI 챗봇 개발 방향

 

1. 심리상담용 대화형 AI 챗봇 설계 방안

 

- Rishabh & Anuradha(2018)는 상담용 챗봇 설계에 사용되는 설계 방식으로 규칙기반(Rule-based), 순환생성기반(Retrieval Based), 자동생성기반(Generative Based) 등의 세 가지를 제시했다. (자동생성기반 설계가 기술적으로 가장 발전된 형태의 설계기법이라고 평가했다.)

 

- 자동생성기반(Generative Based) 방식은 사전에 저장된 DB가 없이 내담자의 문장 요구를 이해하고, 그 이해를 바탕으로 자연언어처리기법을 이용하여 적절한 상담을 해주는 방식이어서 내담자들의 만족도가 높다고 했다.

 

 

2. RNN 기반 감정인식용 대화형 챗봇 알고리즘 구현 방안

 

- RNN과 LSTM 알고리즘 구조도

 

 

3. RNN과 LSTM 알고리즘 기반 감정인식용 대화형 AI 챗봇 콘텐츠 개발 방안

 

- 자동응답생성 기법 융합 알고리즘

 

 

- 심리상담 대화용 챗봇을 개발하는 데는 다음의 두 가지 요건을 충족시키는 것이 필요하다.

• 첫째, 심리상담은 상담이전에 내담자들의 심리 상태에 관한 정보를 모으는 작업이 필수적이다. 사전 정보를 수집하여 이것을 활용하여 상담을 해줌으로써 챗봇의 신뢰성과 상담을 효과성을 높일 수 있다.
• 둘째, 심리 상담은 다양한 개인적인 심리문제와 이 문제들을 유형화, 개인화시키는 작업 후에 상담 서비스를 제공함으로써 내담자들로부터 공감을 얻어낼 수 있으므로, 딥러닝 인공지능 알고리즘인 RNN과 LSTM과 같은 고성능 알고리즘을 적용하여 내담자들의 감성인식을 할 수 있는 챗봇을 개발하는 것이 필요하다.