미술 심리 치료 분야의 의사결정 지원을 위한 비지도학습 기반의 AI 모델 적용에 관한 연구

A study on the application of an unsupervised learning-based AI model to support decision-making in the field of art psychotherapy

초록

본 논문에서는 미술 심리 치료의 그림검사(Drawing Test) 과정에서 심리 치료사의 의사 결정 도움을 위해 소규모 데이터셋을 활용한 비지도 학습 기반의 모델 개발 가능성에 대해 살펴본다. 비지도학습 기반의 VQViT(Vector Quantized-Vision Transformer)와 BEiT(Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) 모델을 지도학습 기반의 ViT(Vision Transformer)와 Resnet-101 모델과 성능 비교 실험을 진행하였다. 그 결과 비지도학습 기반의 BEiT 가 가장 높은 정확도를 보였다. 비지도학습 기반 모델을 활용해 웹 페이지를 제작하였으며, 미술 심리 치료에서의 이미지 분류 모델 활용을 통한 전문가의 의사결정 지원 가능성을 확인하였다. 마지막으로, 본 논문에서는 미술 심리치료 분야에서 딥러닝 기반 이미지 분류 모델 의사결정 지원 방향성을 논의한다.

키워드

미술치료인간과 컴퓨터 상호작용비지도학습딥러닝이미지 분류트랜스포머
제목
미술 심리 치료 분야의 의사결정 지원을 위한 비지도학습 기반의 AI 모델 적용에 관한 연구
제목 (타언어)
A study on the application of an unsupervised learning-based AI model to support decision-making in the field of art psychotherapy
저자
최호영진승완한경식
발행일
2022-02
유형
Proceeding
저널명
HCI Korea 2022
페이지
633 ~ 637