2분반-마음의소리

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : LLM 기반 감정 분석 및 대화형 상호작용 일기 웹서비스

영문 : LLM-based Interactive Diary Web Service with Sentiment Analysis

과제 팀명

마음의 소리

지도교수

황혜수 교수님

개발기간

2025년 3월 ~ 2025년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2019920015 김세윤 (팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2019920016 김원빈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2019920042 이한솔

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2019920045 장규민

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2020920006 김동하

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2020920011 김영진

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2021920068 판티하

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

◇ 일기 기록 서비스를 제공하는 웹 사이트 개발
◇ 일기 데이터의 다중 감정 분석을 통한 감정 분류
◇ AI 챗봇을 활용하여 분류된 감정에 맞는 사용자 맞춤형 공감 대화, 추천 서비스 제공
◇ 궁극적으로 대화 및 감정 히스토리 시각화를 통한 사용자 정서적 안정 제공

개발 과제의 배경

◇ 일기를 기록하는 것은 기억력, 자제력 증진, 자존감 향상, 자신에 대한 이해 증가의 효과가 있다.
◇ 현행 일기 서비스들은 사용자의 입력에만 반응하는 단방향적 서비스만을 제공하므로 상호작용형 일기 서비스를 개발하고자 한다.
◇ 챗봇 기능과 Knowledge base system 개념을 활용하여 사용자에게 보다 적절하고 구체화 된 감정 공감 메시지를 제공함으로써 사용자가 심리 패턴을 인식하고 정서적 안정을 취할 수 있도록 보조한다.

개발 과제의 목표 및 내용

◇ 웹 사이트 설계 : 사용자가 웹을 통해 간편하게 일기를 작성하고 관리할 수 있는 인터페이스 제공
- 직관적이고 간편한 일기 작성/수정/삭제 기능 구현
- 사용자가 일기 데이터를 안전하게 저장하고 조회할 수 있는 시스템 구축
◇ 감정 히스토리 관리 및 피드백 제공: 분류되어 저장된 감정을 바탕으로 AI 챗봇이 사용자에게 조언 메시지를 제공
- 일기 작성 시점에 감정 상태를 기록하고, 날짜별 감정 추이를 히스토리 형태로 제공
- 긍정적 감정 유지 및 부정적 감정 완화 전략 추천
- Knowledge base system을 활용해 당일 기록된 일기 데이터뿐만 아니라 사용자가 이전에 기록한 일기 데이터도 함께 분석하여 개인화된 추천 메시지를 제공

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

전 세계적인 기술현황

◇ chat gpt, claude, deepseek 등 많은 ai chat assistant가 사용자와 감정 교류가 가능한 환경을 제공한다.

특허조사 및 특허 전략 분석

◇ 감정 분석 기반의 음악 추천 시스템

  출원인: 주식회사 더에임
  출원번호/일자: 1020220152685 (2022.11.15.)

- 복수의 음악을 인공지능을 통해 사용자에게 음악을 추천하기 위한 감정 분석 기반의 음악 추천 시스템 - 기저장 되어있는 복수 개의 음악에 따른 사용자의 감성을 나타내는 점수인 감성 데이터를 수집하는 감성 인식부 - 감성 인식부에서 수집한 감성 데이터를 기저장된 기법을 적용하여 각각의 음악의 특성 데이터를 추출하는 특성 추출부 (음악의 Sweet, Warm, Enthusiastic, Modern 및 Sorrow의 감성에 대한 감성 형용사를 지수로 하여 특성 데이터를 추출, 각각의 음악은 Sweet에 대한 점수, Warm에 대한 점수, Enthusiastic에 대한 점수, Modern에 대한 점수 및 Sorrow에 대한 점수를 수치화) - 특성 추출부에서 추출한 특성 데이터를 수치화하여 각 음악에 대해 속성을 수치화하여 음악별로 분류하는 데이터 분류부 및 사용자가 검색하는 음악 또는 듣고자 하는 음악의 특성 데이터를 추출하고, 추출된 음악의 특성 데이터와 동일하게 분류된 음악들을 리스트로 제공하는 음악 매칭부

◇ 딥러닝 기반의 감정 분석을 통한 맞춤 답글 자동 생성 방법 및 장치
   출원인: 이번영
   출원번호/일자: 1020220143424 (2022.11.01)
   공개번호/일자: 1020240061734 (2024.06.08)

- 후기를 대상으로 한 감정분석 및 답글 자동 생성 - 딥러닝 기반의 감정 분석을 통한 맞춤 답글 자동 생성 방법 - 데이터 수집부가 리뷰데이터를 수집하는 단계 - 감성 분석부가 딥러닝 기반의 텍스트 분류 알고리즘을 통해 리뷰데이터의 감성을 분석하는 단계 - 답글 생성부가 분석된 리뷰데이터를 바탕으로 맞춤 답글을 생성하는 단계

기술 로드맵

◇ Google OAuth를 활용해 로그인 기능을 구현한다.
◇ 해당 서비스의 Frontend는 React로 구성되었다. 
◇ Back-end는 PostgreSQL(Database)을 이용하여 사용자 관련 정보를 관리 및 조회한다.
◇ gemini api를 활용하되 few-shot learning 등을 적용하여 해당 프로젝트에 적합한 서비스를 구현한다.

시장상황에 대한 분석

경쟁제품 조사 비교

내용

마케팅 전략 제시

내용

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

◇ Memory layer로서 knowledge base system을 통해 일기의 분석 및 상호작용 대화에서 사용자의 정보를 기억하고 맞춤형 반응이 가능케 함.
◇ Add knowledge: 사용자가 일기 작성 및 저장 시 새로운 지식을 생성한다.
◇ Search knowledge: AI assistant가 사용자와 메시지를 주고받거나 사용자에게 콘텐츠를 제공할 때, 참고하는 기억을 가져온다.

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

◇ 사용자 스스로 일기 작성과 감정 기록을 통해 정서 관리 습관을 형성
◇ 감정 분석 및 공감형 AI 피드백을 통해 정서적 안정감을 제공함으로써 경미한 우울감, 스트레스 등 초기 정신 건강 문제를 조기 예방
◇ 외부 상담이 어려운 사람들도 AI와의 상호작용을 통해 사회적 고립감 완화

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용