Research on Mental Health Diagnosis Platform Using Natural Language Processing and ChatGPT

본 논문에서는 정신 건강 문제의 조기 발견과 관리 효율성을 높이기 위해 자연어 처리(NLP)와 챗GPT API를 활용한 정신건강 진단 플랫폼을 제안한다. 기존의 정신 건강 진단은 주로 대면 상담과 설문지 방식에 의존하였으나, 이러한 방식은 일회성 평가에 머물러 사용자의 감정 변화를 지속적으로 추적하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 자연어 처리 기술을 적용하여 사용자의 일기, 대화 기록과 같은 비정형 텍스트 데이터를 분석하고, 실시간으로 감정 상태를 진단하는 시스템을 개발하였다. 특히 제안된 플랫폼은 텍스트 데이터의 감정 변화를 시각화하고 맞춤형 피드백과 보고서를 자동 생성하여 사용자에게 지속적이고 개인화된 심리 지원을 제공한다. 본 시스템은 기존 진단 방식의 주관성을 보완하고 데이터 기반의 신뢰성 높은 진단 결과를 제공함으로써, 학교, 직장 및 다양한 커뮤니티에서 정신 건강관리의 새로운 가능성을 열 수 있을 것으로 기대된다.

Authors

Publication Details

Journal
The Journal of the Korea Contents Association
Published
2025-05-31
DOI
https://doi.org/10.5392/jkca.2025.25.05.042
Primary Topic
Mental Health via Writing
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
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ALL TIME
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AUG
SEP
OCT
article

Research on Mental Health Diagnosis Platform Using Natural Language Processing and ChatGPT

Hun-min Kim, Jun‐Ki Choi, Jae‐Chul Lee, Hoe-Kyung Jung
The Journal of the Korea Contents Association
Mental Health via Writing
article

Research on Mental Health Diagnosis Platform Using Natural Language Processing and ChatGPT

Hun-min Kim, Jun‐Ki Choi, Jae‐Chul Lee, Hoe-Kyung Jung
article en

Abstract

본 논문에서는 정신 건강 문제의 조기 발견과 관리 효율성을 높이기 위해 자연어 처리(NLP)와 챗GPT API를 활용한 정신건강 진단 플랫폼을 제안한다. 기존의 정신 건강 진단은 주로 대면 상담과 설문지 방식에 의존하였으나, 이러한 방식은 일회성 평가에 머물러 사용자의 감정 변화를 지속적으로 추적하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 자연어 처리 기술을 적용하여 사용자의 일기, 대화 기록과 같은 비정형 텍스트 데이터를 분석하고, 실시간으로 감정 상태를 진단하는 시스템을 개발하였다. 특히 제안된 플랫폼은 텍스트 데이터의 감정 변화를 시각화하고 맞춤형 피드백과 보고서를 자동 생성하여 사용자에게 지속적이고 개인화된 심리 지원을 제공한다. 본 시스템은 기존 진단 방식의 주관성을 보완하고 데이터 기반의 신뢰성 높은 진단 결과를 제공함으로써, 학교, 직장 및 다양한 커뮤니티에서 정신 건강관리의 새로운 가능성을 열 수 있을 것으로 기대된다.

The Journal of the Korea Contents AssociationVol. 25(5)
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