노인 정신건강 자동화 케어를 위한 엣지 컴퓨팅 로봇 인터페이스

초록

본 논문은 다국어 음성 인터페이스를 갖춘 엣지 컴퓨팅 기반 로봇을 개발하여, 전문가가 설계한 질문‑답변 흐름을 통해 노인의 정신건강 상태를 원격으로 평가하고 장기 데이터를 수집·분석할 수 있는 시스템을 제시한다. 로봇은 실시간 잡음 억제와 언어 자동 전환 기능을 제공하며, 웹 기반 관리 화면을 통해 전문가가 질문을 생성·수정하고 답변을 텍스트로 열람한다.

상세 분석

이 연구는 노인 정신건강 관리에 필요한 ‘전문가‑시스템‑사용자’ 삼각구조를 명확히 정의하고, 각 요소를 기술적으로 구현한 점이 가장 큰 강점이다. 첫째, 다국어 지원은 한국어·영어·중국어 등 주요 언어를 실시간 음성 인식(STT)과 합성(TTS) 파이프라인에 통합함으로써 언어 장벽을 최소화한다. 이를 위해 오픈소스 Kaldi와 Mozilla DeepSpeech를 경량화하여 ARM 기반 SoC에 탑재했으며, 언어별 사전 및 모델을 동적으로 로드한다. 둘째, 엣지 컴퓨팅을 활용한 잡음 억제(NR)와 음성 전처리는 로컬에서 수행돼 개인정보 유출 위험을 크게 낮춘다. 특히, 비선형 위상 보정 기반의 고성능 NR 알고리즘을 적용해 가정 내 배경소음(TV, 냉장고 등)을 20 dB 이상 감소시켰다. 셋째, 질문‑답변 흐름은 ‘전문가 정의형 스크립트’를 JSON 스키마로 저장하고, 로봇은 이를 순차적으로 호출한다. 답변은 음성 → 텍스트 변환 후 서버에 전송되지 않고 로컬 DB에 암호화 저장되며, 웹 UI에서 전문가가 실시간으로 검토·주석을 달 수 있다. 넷째, 시스템 아키텍처는 3계층(디바이스‑게이트웨이‑클라우드)으로 설계돼, 디바이스는 실시간 인터랙션, 게이트웨이는 데이터 집계·전송, 클라우드는 장기 분석·모델 업데이트를 담당한다. 마지막으로, 프로토타입은 1 kg 이하의 소형 로봇 본체와 5 W 이하 전력 소비를 목표로 설계돼, 가정 내 어느 위치에든 배치 가능하도록 했다. 이러한 설계는 기존 클라우드‑중심형 정신건강 챗봇과 달리 실시간 반응성, 데이터 보안, 다국어 접근성을 동시에 만족한다는 점에서 차별화된다. 다만, 현재는 질문‑답변이 일방향(전문가→사용자)이며, 감정 인식·비언어적 신호(표정·제스처) 분석이 미비한 점은 향후 연구 과제로 남는다.