Development of classification system based on deep learning analysis for real-time prediction and control of risk group for gaming overdependence
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(도전형)
2026년
2710111436
과학기술정보통신부
한국연구재단
연세대학교
김화영
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
9,483만원
9,483만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
뇌과학 > 뇌의약 > 정신성 및 중독성 뇌질환
딥러닝 행동 분석과 의사결정 모델을 통해 도박성 게임 과의존 위험군의 행동 패턴을 객관적으로 식별하고, 이를 통해 위험 선택을 사전에 예측하며, 위험 선택 이전에 실시간으로 감지하고 제어할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 함
딥러닝 기반 행동 분석 도구로 도박성 게임 과의존 위험군의 특징적 행동 패턴을 객관적으로 분류하고, 의사결정 계산신경모델과 연계하여 위험 선택을 예측하며, 이를 실시간 감지·제어할 수 있는 폐쇄 루프 시스템을 구축하는 통합적 연구1단계: 도박성 게임 동물모델의 게임 과의존 위험군 행동의 패턴을 분석 (딥러닝 기반 행동 분석 도구를 이용)- 도박성 게임 동물...
... 개발: 약물 치료 옵션이 제한적인 행위중독 분야에서, 본 연구는 개인별 행동 패턴과 의사결정 특성에 기반한 맞춤형 중재 전략 개발의 과학적 근거를 제공할 수 있음 산업적 활용- 연구 소프트웨어 개발: 연구 과정에서 최적화된 행동 분석 알고리즘은 다른 행동신경과학 연구자들이 활용할 수 있는 오픈소스 소프트웨어로 개발·공유되어, 관련 연구 분야 발전에 기여할 수 있음- 자동화된 ...