자주 묻는 질문

 

ChatterBaby™는 아기의 울음소리를 특정 필요 혹은 욕구와 연결시켜 아기가 울고 있는 여부와 그 이유를 알아내는 알고리즘입니다. 부모님의 아이가 울 때 내는 특정 소리를 분석하여 아기 소리 데이터베이스에 있는 2,000개가 넘는 다른 소리들과 비교해서 알아내는 원리를 갖고 있습니다.
 

앱을 사용하기 시작한 후 “아기가 왜 울음을 그치지 않을까” 딜레마를 쉽고 빠르게 해결하거나 “아기 마법사”의 명성을 갖게 된다면 학창시절 “이걸 대체 왜 배워야하나요?”라고 물어봤던 수학 선생님에게 사과해주세요!

How It Works Infographic

 

저희의 알고리즘은 기계 학습과 인공지능을 사용해 아이의 울음 소리를 배고픔, 통증, 신경질, 이 3가지 필요 중 하나로 옮겨냅니다. 실화를 바탕으로 말씀드리자면, 만약 아이가 정말 레고 조각이 먹고 싶은데 부모님께서 막고 있기 때문에 울고 있는 것이라면 ChatterBaby는 이 울음소리를 해석할 수 없습니다. 이 3가지 필요 이외에도 배앓이, 가스가 찼을 때, 기저귀 갈아줘야 할 떄, 겁 먹었을 때, 무료할 때 등등 아이의 다른 상태들 역시 울음소리와 충분한 차이가 있다는 것을 밝혀낸 후 추가할 계획입니다. 아쉽게도 알고리즘은 대부분의 배앓이 울음소리를 통증과 관련된 울음소리로 해석됩니다.

 

ChatterBaby™는 아이의 울음소리를 웃음소리나 옹알이로부터 분간하여 90%의 정확도로 예측합니다. 더 나아가 아이가 예방접종이나 귀를 뚫으면서 겪는 통증 때문에 우는 경우에는 90% 이상의 정확도로 울음소리를 해석할 수 있습니다. 통증에 의한 울음소리들은 대부분 80% 이상의 높은 통증 지수를 갖고 있습니다. 알고리즘의 예측이 비슷할 때는 항상 두번째 예측도 고려해세요. 알고리즘을 사용하여 음성 파일을 분석할 때에는 잡음이 적은 녹음본과 판단력을 사용해주세요. 만약 우는 아이를 달래기 위해 노래를 부르는 소리가 같은 음성 파일에 녹음되어 있다면 ChatterBaby™는 제대로 파일을 분석하지 못할 것입니다. 혹은 강아지가 짖는 소리를 녹음하셔도 오작동할 것입니다. 데이터 기증

통증 때문에 우는 경우에는 ChatterBaby™가 90% 정도의 정확도로 울음소리를 해석한다고 믿으셔도 됩니다. 통증에 의한 울음소리들은 대부분 80% 이상의 높은 통증 지수를 갖고 있습니다. 하지만 부모님의 본능과 직감은 저희가 갖고 있는 가장 복잡한 공식보다도 훨씬 강합니다. ChatterBaby™의 울음소리 해석과 부모님의 상식이 내린 결론이 다르다면 항상 부모님의 판단을 따르세요.

Acoustic Pain by Cry Type

ChatterBaby™는 아이가 통증 때문에 울고 있는지 알려드릴 수 있지만, 아이가 건강한지, 응급 상황인지, 혹은 새벽 3시에 의사에게 전화를 해야할지에 대해 아무런 정보도 제공할 수 없습니다. 저희의 알고리즘은 의대에 진학하지 못했지만 다행히 부모님의 주치의는 졸업까지 하셨죠! 그러니 만약 아이가 아프다고 생각하신다면 항상 주치의에게 전화하세요 (새벽 3시라도 말이죠)! ChatterBaby™는 적절한 의료급여를 대체하는 용도로 개발되지 않았습니다.

ChatterBaby™ 알고리즘은 특별이 부모님의 아이에게 맞춰질 수 있습니다. 앱에서 “Teach ChatterBaby™ about Your Baby”를 선택하여 아이의 울음소리를 분류해주세요 - 직감적으로 아이가 우는 이유가 무엇이라고 생각하시나요? 아이의 울음소리를 담은 음성 혹은 영상 파일과 울음소리의 이유를 보내주시면 (예시: 배고픔 vs. 예방접종을 맞음 vs. 광대 가면을 쓴 형이 놀래킴), 알고리즘에게 부모님의 아이의 울음소리에서 찾을 수 있는 미묘한 차이를 가르쳐 예측 정확도를 최적화시킬 수 있습니다.

부모님의 아이에게 최적화된 ChatterBaby™에 관심이 있으시다면, ChatterBaby 온라인기부 양식을 통해 부모님 아이의 영상이나 음성 파일을 기부하실 수 있습니다. 더 많은 음성 데이터를 보내주실수록 더 많은 미세 조정을 할 수 있다는 것을 기억해주세요!
기부 양식

저희에게 데이터를 보내주시면 저희 동의 양식개인 정보 보호 정책에 묘사된 연구 참여에 동의하시는 것으로 간주됩니다. ChatterBaby 최적화 후, 저희 데이터베이스에 분류된 음성 파일들을 기부해주세요. 저희가 부모님의 사생활을 매우 진지하게 생각한다는 것을 장담합니다 – 모든 샘플들은 식별 정보 없이 익명으로 처리됩니다.

ChatterBaby™를 사용해 울음소리의 이유를 예측하실 때마다 부모님께서는 UCLA에 음성 데이터를 비롯해 허용하신 다른 정보 (아이의 나이 등)를 보내주시고, 저희 연구의 일부가 되는데 동의하시는 것입니다. 이렇게 모아진 데이터는 HIPAA 규정에 맞는 서버에 연구를 목적으로 저장됩니다. 이렇게 저장되는 데이터들은 출처가 밝혀지지 않도록 익명화됩니다. 저희는 아기 울음 소리의 패턴 속 비정상적 음향이 자폐증과 같은 신경 발달 장애에 대한 위험 인자를 알아 낼 수 있는지 알아내려 하고 있습니다. 연구를 위해 저희는 여러 아기들의 울음소리와 발달 이력을 모으고 있습니다. 이 연구를 진행하기 위해 저희는 수천명의 아이의 음성 샘플들을 수학적으로 분석합니다. 더 많은 정보는 앱 설치 후 사용 시작 전 동의하신 저희 동의 양식개인 정보 보호 정책을 확인해주세요.

아니요. 위의 “ChatterBaby™ 알고리즘이 통증을 예측하는 것으로 믿어도 되나요?” 또한 참고해주세요.

ChatterBaby™는 2013년에 네 아이의 어머니이자 수학과 행동 과학에 고급 학위를 갖고 계신 UCLA 교수, 박사님의 손에 탄생하였습니다. 박사님의 이메일은 아리아나 앤더슨 박사님의 손에 탄생하였습니다. 박사님의 이메일은 arianaanderson@mednet.ucla.edu. 입니다. 이 프로젝트는 UCLA, the Burroughs Wellcome Fund, 그리고 다른 협력자분들의 도움없이는 실현이 불가능 했을 것입니다. ChatterBaby™에 기여해주신 모든 분들과 프로젝트 업데이트, 문의 정보 등은 소개 페이지에서 확인해주세요!