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초록·키워드
생성형 인공지능 기반 디지털 정신건강 코파일럿은 사용자의 정서적 어려움에 반응하고 상담적 상호작용을 보조하는 도구로 주목받는다. 그러나 정신건강 영역에서는 사용자의 발화가 지지 요청인지, 안전 관련 고위험 신호를 포함하는지 구분하는 것이 중요하며, 잘못된 판단은 전문가 개입 지연으로 이어질 수 있다. 본 연구에서는 디지털 정신건강 코파일럿의 안전성 강화를 위해 상담 발화와 구조화 상태 신호를 결합하여 사용자의 지원 필요도를 분류하는 MindGuard-DL을 제안한다. 제안 모델은 KLUE-RoBERTa 기반 텍스트 인코더와 구조화 신호 인코더를 결합하고, 게이트 기반 융합 구조를 통해 두 정보원의 반영 비중을 조절한다. AI-Hub 심리상담 데이터에서 내담자 발화만 추출한 뒤 low, moderate, high, safety-alert 네 개 클래스로 균형화하여 실험한 결과, 제안 모델은 accuracy 0.855, macro-F1 0.856, safety-alert F1 0.849를 기록하였다. 또한 위험 키워드 마스킹과 safety signal 제거 조건에서도 safety-alert F1 0.832를 기록하였다. 이는 제안 모델이 디지털 정신건강 코파일럿의 안전성 감사와 전문가 검토 필요성 탐지를 보조할 수 있음을 보여준다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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