CBT와 음성 기반 마음 체크
SYMPLE JOURNAL
마음의 변화를 읽고,
더 나은 돌봄을 만듭니다.
Voice AI, 디지털 멘탈헬스 그리고 우리가 발견한 마음에 관한 이야기를 전합니다.
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한국 음성 AI 멘탈헬스 지형: 왜 지금 이 분야가 커지는가
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직원 정신건강은 복지에서 조직 지속가능성의 문제로, 그리고 음성·행동 데이터를 활용하는 방향으로 이동하고 있습니다.
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Voice AI 멘탈헬스 연구, 지금 어디까지 왔나
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음성으로 마음을 읽는다는 아이디어는 오래됐습니다. 무엇이 유망하고 무엇이 아직 풀리지 않았는지, 과장 없이 정리합니다.
직원 번아웃 조기 발견: 신호, 방법, 그리고 한계
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번아웃은 어느 날 갑자기 나타나지 않습니다. 문제는 조직이 언제 그 변화를 알아차리느냐입니다.
음성 데이터 프라이버시와 온디바이스 처리
언론 속 SYMPLE
Voice Biomarker 완전 가이드: 목소리가 마음을 드러내는 방식
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말의 내용이 아니라, 말하는 방식. 음성에는 사람의 상태와 연결될 수 있는 여러 신호가 담겨 있습니다.
창업 배경: 연세대에서 Digital Mental Health로
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무너진 뒤가 아니라 무너지기 전에 변화를 알아차리는 기술을 만들기 위해 SYMPLE은 시작됐습니다.
음성 스트레스 분석, 한국에서 어떻게 쓰이나
SYMPLE 소개: 무너지기 전에 변화를 알아차리는 기술
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SYMPLE은 음성 AI와 디지털 정신건강 기술로 사람의 작은 변화를 더 일찍 발견하는 회사입니다.
상담사 없이 기업 멘탈케어를 확장하는 법
오리의 꿈(Duck's Dream): 스트레스 회복 루틴 앱
음성 AI 모델을 어떻게 평가하고 검증하는가
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정확도 숫자 하나로는 모델을 믿을 수 없습니다. 데이터 분할, 화자 일반화, 누수 방지, 오탐, 공정성, 실환경 강건성까지 검증의 핵심을 정리합니다.
KKEBI 소개: 직장 구성원을 위한 음성 마음 케어
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짧은 음성 체크인으로 개인은 자기 상태를 돌아보고, 조직은 개인을 특정할 수 없는 신호만 봅니다.
음성 데이터 보안과 IRB 준수
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음성은 민감정보입니다. 어떻게 동의를 받고, 어떻게 비식별하고, 누가 접근하게 할 것인가. 연구윤리와 데이터 보안의 기본 원칙을 정리합니다.
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복지 이벤트가 아니라 조직의 지속가능성 문제로 웰빙을 바라보기 시작한 이유.
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원음이 의미 있는 신호가 되기까지는 여러 단계를 거칩니다. 캡처부터 전처리, 특징 추출, 모델링까지 각 단계의 역할과 트레이드오프를 정리합니다.
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개인을 특정하지 않고도, 집단 수준의 흐름은 많은 것을 말해줍니다. 단, 그것을 어떻게 읽느냐가 전부입니다.
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한 번의 짧은 음성 체크인이 어떻게 개인의 자기 이해와 조직 수준의 신호로 이어지는가. 데이터가 흐르는 전체 경로를 원리 수준에서 정리합니다.
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