안녕하세요.

AI 개발 관련 요청드리려고 합니다.

저희는 딥러닝을 기반으로 HTP 심리검사를 자동으로 진행하는 AI를 개발하고자 합니다.

HTP는 집(House), 나무(Tree), 사람(Person)을 기반으로 현재 심리를 분석하는 기법으로 각각의 객체에 해당하는 데이터를 학습하고 AI가 객체의 사이즈, 색상 등을 인식하여 결과를 검출할 수 있도록 원하고 있습니다.

관련된 사항으로는 미팅을 통하여 자세한 내용을 진행하였으면 합니다.

연락 부탁드리겠습니다.

고객님 안녕하세요

업무자동화 쿠키 AI 전문가입니다. 

 
귀사의 AI 개발 요청에 깊은 관심을 갖게 되어 감사드립니다.

귀사에서 제안하신 HTP 심리검사의 자동화를 위한 AI 개발 프로젝트는 매우 흥미롭고 도전적인 과제입니다.

HTP(House-Tree-Person) 검사는 그림을 통해 피험자의 심리 상태를 분석하는 투사적 기법으로, 
이를 딥러닝 기반으로 자동화하려면 컴퓨터 비전과 자연어 처리(NLP) 기술의 융합이 필요할 수 있습니다. 

특히, 객체 탐지(Object Detection), 이미지 분할(Image Segmentation), 그리고 특성 추출(Feature Extraction) 등의 기법을 통해
집, 나무, 사람 각각의 사이즈, 색상, 위치, 형태 등의 속성을 정교하게 분석하는 것이 중요합니다.

이와 같은 AI 솔루션을 구축하기 위해서는 다음과 같은 주요 사항들이 논의되어야 할 것 같습니다.

1. 데이터셋 준비 및 전처리(Data Preparation and Preprocessing): HTP 그림의 고유한 특성을 반영한 학습 데이터셋 구축이 필수적입니다. 
이에 따라 데이터 레이블링 전략, 증강(Augmentation) 기법, 데이터 셋의 다양성과 양 등이 고려되어야 합니다.

2. 모델 아키텍처 설계(Model Architecture Design): 귀사의 요구사항에 따라 CNN(Convolutional Neural Networks), 
GAN(Generative Adversarial Networks), 또는 트랜스포머 기반 모델 등의 다양한 접근 방식을 고려할 수 있습니다. 
특히, 피험자의 심리적 특성을 분석하는 모델에서는 다중 모달 학습(Multi-modal Learning) 기법을 활용하여, 텍스트 분석과 
이미지 분석을 결합하는 방안도 논의될 수 있습니다.

3. 성능 평가 및 해석 가능성(Performance Evaluation and Interpretability): AI 모델의 정확도와 성능을 평가하기 위한 메트릭스를 정의하고,
더 나아가 모델의 예측 결과에 대한 해석 가능성(Explainability)을 확보하기 위한 전략도 중요합니다. 심리검사 결과는 임상적으로 민감한 정보를
담고 있으므로, AI가 어떻게 결론에 도달했는지를 명확히 설명할 수 있는 XAI(eXplainable AI) 기법이 고려되어야 합니다.

4. 모델 배포 및 유지보수(Deployment and Maintenance): 학습된 모델의 실제 배포 전략과 더불어, 실시간으로 새로운 데이터를 반영하고 모델을
지속적으로 개선할 수 있는 MLOps(Machine Learning Operations) 파이프라인 구축도 중요합니다.

이와 같은 논의를 통해 프로젝트의 성공적인 진행을 위한 세부 사항을 정리하고 싶습니다. 미팅을 통해 프로젝트 범위와 기술적 세부사항을
심도 있게 다루며 컨설팅을 진행할 수 있기를 기대합니다. 연락 가능한 경로를 공유해 주시면 추가 논의를 위해 빠르게 연락드리겠습니다.

감사합니다. 귀사의 성공적인 프로젝트 수행을 위해 최선을 다하겠습니다.

또 다른 문의사항이 있으시면 언제든지 문의 바랍니다.

감사합니다.


업무 자동화 파트너 쿠키 드림 ^^