한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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기계학습을 이용한 AUDIT-K 기반의 알코올 사용 장애 분류

Classification of alcohol use disorders based on AUDIT-K using machine learning

  • 김두언 (삼육대학교 상담심리학과) ;
  • 권기혁 (삼육대학교 인공지능융합학부) ;
  • 김남재 ((주)글로벌비즈텍) ;
  • 이동학 (삼육대학교 SW융합교육원) ;
  • 김종완 (삼육대학교 SW융합교육원)
  • Du-Eon Kim (Dept. of Counseling Psychology, Sahmyook University) ;
  • Ki-hyeok Kwon (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Sahmyook University) ;
  • Nam Jae Kim (Global Biz Tech Co., Ltd.) ;
  • Dong-Hak Lee (Software Convergence Education Center, Sahmyook University) ;
  • Jongwan Kim (Software Convergence Education Center, Sahmyook University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구는 알코올 사용 장애 식별 도구인 AUDIT-K를 기반으로 위험 음주자를 식별하는 인공지능 모델을 제안한다. 음주로 인한 사고는 점차 줄어들었지만, 재범의 수는 과거에 비해 큰 폭으로 증가했다. 위험 음주자가 자신의 음주 상태를 알 수 있게 해준다면, 음주 수준에 따라 대상자를 신속하게 분류하는 인공지능 모델을 통해 위험 음주자나 알코올 중독자에 대한 개입이나 치료를 더 신속히 하여 위험 음주로 인한 문제 발생을 예방하는 것에 도움이 된다. 이 모델은 사용자의 점수에 따라 위험 음주자를 분류하는 목적으로 제작되었다. 본 모델은 위험 음주자를 구분함으로써 자신의 음주 습관 위험성을 인지하고 알코올 중독 예방에 도움이 될 것이다.

키워드

과제정보

본 연구는 2021년 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업 지원을받아 수행되었음 (2021-0-01440).

참고문헌

  1. 이은숙,and 조혜정. "성인의 연령층별 음주 상태, 폭음 및 위험음주와 주관적 건강인지와의 연관성." 대한보건연구 45.2 (2019): 69-82.
  2. 서경현. "음주 동기, 문제음주 및 음주 가족력과 대학생의 데이트 폭력." 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 9.2 (2003): 61-78.
  3. Park, Byung-Sun, & Sun-young LEE. (2023). Validating the Factor Structure and Measurement Invariance of the AUDIT-K Scale: Focusing on the Use of the RMSEAD Index for Nested Model Comparison. Health and Social Welfare Review, 43(4), 211-226. https://doi.org/10.15709/HSWR.2023.43.4.211