목소리로 스트레스 지수 측정… 분당서울대병원, AI 스트레스 탐지 모델 개발

분당서울대병원 정신건강의학과 김정현 교수 연구팀(분당서울대병원·서울대학교 뉴미디어통신공동연구소 공동연구)이 인공지능(AI) 음성 분석을 통해 스트레스 지수를 측정하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

연구팀은 국내 다기관 임상 연구를 통해 115명의 건강한 직장인을 대상으로 SECPT(Socially Evaluated Cold Pressor Test) 기법을 활용하여 스트레스를 유도했다.

참가자들은 차가운 물에 손을 담근 상태에서 사회적 평가를 받았으며, 연구진은 이 과정에서 스트레스 전후의 음성 데이터를 수집했다. 이후 주파수, 발화 속도, 음성 패턴 등의 변화를 정밀 분석해 스트레스 수준을 예측하는 AI 모델을 구축했다.

스트레스 탐지 모델의 정확도를 높이기 위해 연구팀은 고성능 딥러닝 모델 ECAPA-TDNN을 활용해 개별 목소리 차이를 정밀하게 분석했다. 또한, AI 분석 결과와 생리학적 스트레스 지표인 코르티솔 수치를 비교하는 교차 검증을 수행해 연구 신뢰성을 높였다.

한국인 데이터를 이용한 유효성 검증 결과, 연구팀이 개발한 모델은 스트레스 상태를 70%의 높은 정확도로 구별할 수 있는 것으로 나타났다. 

또한, 기존의 스트레스 측정 방법은 주관적인 설문조사나 호르몬 검사에 의존했지만, 이번 연구에서 개발한 AI 모델은 음성의 비언어적 요소만을 분석하여 교육 수준, 문화적 배경 등의 영향을 최소화할 수 있다. 또한, 데이터 처리는 개별 기기에서 이루어지며 외부 서버로 전송되지 않아 개인정보 보호 측면에서도 안전성이 높다.

이번 연구 결과는 대한신경정신의학회 학술지 ‘Psychiatry Investigation’ 최신 호에 게재됐다.

김정현 교수는 “개인 모바일 기기에서 주기적으로 스트레스 수준을 확인할 수 있다면 높은 스트레스가 감지될 경우 심호흡, 명상, 운동 등의 완화 기법을 사용하거나 필요시 병원을 찾는 등 적절한 대처로 정신건강 관리에 도움이 될 것”이라며 “스트레스 탐지 모델의 정확도를 높이기 위해 다양한 음성 데이터와 심박 변이도, 피부 전기 활동 같은 생체신호와 결합하는 연구도 진행할 계획”이라고 말했다.