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연구요약
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● 예비 결과: 본 연구 일부 연구진은 15년간 연세대학교 기독병원에서 진행 중인 코호트 데이터 및 라이프로그 데이터 구축 연구에 참여하여 병리학과 정신보건학적 연구를 진행하였다. 해당 라이프로그 데이터 구축 연구는 지역사회의 실시간 생체신호 빅데이터 플랫폼을 마련하고 임상심리평가를 병행하여, 장기관찰연구의 틀을 마련한함. 현재 코호트 대상자 중 55세~85세 장년·노년층의 1,000명을 모집하고 웨어러블 시계를 통해 수면, 심박수, 활동량, 스트레스 데이터를 구축하고 있음.
● 본 연구는 위의 예비 결과 및 연구 대상자들을 baseline으로 삼아 추가로 심리 데이터와 사회연결망 데이터 수집을 통해 우울증의 통합적인 빅데이터 모델 구축, 요인들의 인과성 분석, 우울증의 예측 알고리즘 개발, 지역사회의 개입/활용방안에 관한 연구를 수행함.
● 이를 위해 3개의 연구팀과 1개의 조사팀을 구성하여 연구 활동을 진행하고자 함. 융합연구팀은 연구진의 전문분야와 역할을 고려하여 "정신보건연구팀", "사회제도연구팀", "알고리즘개발연구팀"으로 상호 간 협력과 학습연계를 기반으로 연구를 진행함.
● 본 연구는 우울증의 다차원적 요인 모델로 학계에서 인정되는 생물·심리·사회학적 모형을 기반으로 1단계로 통합적인 데이터를 ICT기술과 설문조사를 기반으로 구축하고, 2단계로 예측모델을 개발하며 상호 관계성을 연구하고, 3단계로 지역사회개입 모델을 제시하는 것으로 구성되었음. 그에 따라 1차년도는 지표개발 및 데이터 구축을 융합적으로 진행하며, 2차년도에는 우울증 예측 알고리즘 개발과 상호연계성 연구를, 3차년도에는 알고리즘의 검증 및 지역사회의 해소방안 제시가 이루어질 것임. 연차별 연구의 주제는 다음과 같음.
(1) 연구주제
○ 1차년도: 지표개발 및 데이터 구축
- 우울증의 다면적인 원인을 예측하기 위한 생물학적, 심리학적, 사회학적 측정지표를 도출함.
- 우울증의 생물학적, 심리학적, 사회학적 데이터를 수집하고 데이터 관리 모델을 연구함.
- 실시간으로 수집된 라이프 로그 데이터를 전처리하고 심리조사와 사회연결망 조사 데이터를 통합하여 우울증을 예측할 수 있는 모델을 연구함.
● 연구 방법:
- 문헌 조사와 전문가집단의 델파이분석
- 심층 설문조사, 앱개반 심리조사, 사회연결망 조사
- 선형/비선형 신호처리 기법
- 통계학적 기법과 데이터 마이닝 기법
○ 2차년도: 우울증 예측 알고리즘 개발 및 상호인과성 연구
- 2차 데이터를 구축하고 1차년도에 수집된 데이터와 통합, 분석하여 우울증 예측지표를 추출함.
- 우울증의 생물학적, 심리학적, 사회학적 측정지표들을 수치화하여 우울증의 다차원적인 인과성을 검증함.
- 각 지표들 간의 관계를 분석하여 종합적으로 우울증에 미치는 영향을 연구함으로써 예측 알고리즘을 개발함.
● 연구 방법:
- 심층 설문조사 기법, 앱개반 심리조사, 사회연결망 조사
- 선형/비선형 신호처리 기법
- 통계학적 기법과 데이터 마이닝 기법
- 양적 분석 및 문헌 조사 연구
○ 3차년도: 알고리즘의 검증 및 지역사회 해소방안 제시
- test 집단인 100명의 데이터를 활용하여 개발된 예측 알고리즘을 검증하고 보완함.
- 개발된 알고리즘과 ICT 디바이스를 활용하여 지역사회 적용방안을 연구함.
- 행동학습이론과 사회학습 이론에 따른 개인, 집단, 지역사회 수준의 우울증 해소관리 모델을 제시함.
● 연구 방법:
- 예측모형을 이용한 확률값 계산 및 심층 인터뷰 조사
- 메타러닝을 통한 우울증 위험 등급도출 및 DEA 분석
- 정책실행효과 분석을 위한 시스템 다이내믹스 및 문헌연구
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