인공지능 객체검출모델 기반 집-나무-사람(HTP) 그림검사의 형식적 해석 연구

• 영문명: A Study on the Formal Analysis of House-Tree-Person(HTP) Test Based on AI Obejct Detection Model
• 발행기관: 한국미술치료학회
• 저자명: 이은정 황세진
• 간행물 정보: 『미술치료연구』제30권 제5호, 1241~1257쪽, 전체 17쪽
• 주제분류: 사회과학 > 심리학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.10.31

국문 초록

집-나무-사람(House-Tree- Person)그림검사는 오늘날의 대표적인 투사그림검사이지만, 표준화된 해석기준이 없고 평가 과정에서 평가자의 주관 개입성이 높아 신뢰도가 낮게 나타나는 문제점이 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 인공지능 객체검출모델을 기반으로 HTP 검사 결과에서 집, 나무, 사람 객체를 구분하고, 형식적 해석에 사용되는 위치와 크기 값을 받아 유의미한 해석을 내보내는 인공지능 시스템인 HTP 객체검출모델(HTP Object Detection Model)을 제안한다. 연구를 위해 2022년 9~10월 동안 집 98장, 나무 98장, 사람 196장의 이미지 데이터를 수집하였고. 시스템을 기계학습하였다. 정확도(Accuracy)가 90%, 정밀도와 재현율의 조화평균(F1-Score)이 95%인 높은 정확도의 모델이 개발되었으며, 모델은 객체의 위치와 크기 정보를 계산하여, 일치하는 값의 형식적 해석을 최종적으로 내보낸다. 이후 미술치료 전문가가 모델에 HTP 검사 이미지를 입력하였을 때 나온 형식적 해석 결과를 보고 해당 모델의 타당도를 측정하였다. 평균 타당도는 79%로 나타났다. 추후 다양한 학습 데이터를 추가하여 모델의 정확도를 높이고 더욱 세분된 해석을 추가한다면, 미술치료사들의 투사적 검사 신뢰도를 보완하는 HTP 검사의 형식적 해석 모델이 개발될 것으로 기대된다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구의 의의와 제한점에 대하여 논의하였다.

영문 초록

The HTP test is today‘s representative projective drawing test. However, it lacks standardized interpretation criteria, and there is a high level of subjective intervention by evaluators during the evaluation process, resulting in low reliability. In order to resolve these problems, the researchers proposed an AI system HTP Object Detection Model that classified house, tree, person objects in HTP test results based on AI object detection models and sent meaningful interpretations by receiving location and size values used for formal analysis. For the study, image data of 98 houses, 98 trees, and 196 people were collected between September and October 2022. The model was trained using machine learning. A high-accuracy model was developed with an Accuracy of 90% and F1-Score of 95%. The model calculated the location and size information of the objects and provided formal interpretations that matched the corresponding values. The validity of the model was measured by art therapy experts evaluating the formal interpretation derived from HTP test images inputted into the model. The average validity was 79%. By adding diverse training data and more detailed interpretations in the future, it was expected that an formal analysis model of HTP test would be developed to supplement the projective drawing test reliability of art therapists. Based on these research findings, the significance and limitations of this study were discussed.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 방법

Ⅲ. 연구 결과

Ⅳ. 논의

키워드

인공지능 객체검출모델 HTP 그림검사 형식적 해석 AI Object detection model HTP test Formal analysis