목적: 본 연구는 감각통합 평가 도구인 Sensory Profile 2 (SP-2)의 해석 복잡성, 주관성, 시각화 한계를 개선하기 위해 인공지능(artificial intelligence) 기반 챗봇(ChatBot) 시스템인 Sensory Profile 2 Summary and Interpretation (SPSI)를 개발하고 그 활용 가능성을 탐색하였다. 방법: SP-2의 평가 항목과 점수 산출 방식을 기반으로 자동화된 ChatBot 인터페이스를 구현하였으며, 자연어 기반의 문답 시스템을 통해 사용자가 직관적으로 평가에 참여할 수 있도록 설계하였다. ChatBot은 자동 점수 산출, quadrant grid/score별 해석, 중재 전략 제시, 시각적 요약 등의 기능을 포함하고 있으며, OpenAPI 연동을 통해 다양한 출력 형태를 지원한다. 결과: SPSI는 평가자의 주관 개입을 최소화하면서도 일관된 해석과 전략 제시가 가능하며, 시각화 자료(파이차트, 행동 예시 등)를 통해 보호자 및 비전공자에게도 직관적인 결과 전달이 가능하였다. 특히 설문 입력에서 결과 도출까지의 전 과정을 자동화함으로써 평가 소요 시간과 해석 부담을 줄이는 데 기여할 수 있다. 결론: SPSI는 작업치료 분야에서 기존 감각통합 평가 도구의 한계를 보완할 수 있는 사용자 중심의 디지털 평가 도구로서의 가능성을 보여주었다. 향후에는 임상적 유용성을 확보하기 위해 신뢰도 검증, 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence) 도입, 보안 체계 강화 등의 보완이 필요하다.
Objective: This study aimed to develop an AI-based chatbot system, the Sensory Profile 2 Summary and Interpretation (SPSI), to improve the interpretability, objectivity, and visualization of the Sensory Profile 2 (SP-2), a widely used sensory integration assessment tool in occupational therapy. Methods: The structure and scoring rules of the SP-2 were embedded into a chatbot framework using a GPT-based language model. The system provides automated scoring, quadrant-based interpretation, personalized strategy suggestions, and visual summaries (e.g., pie charts and keyword-based graphs) through natural language interaction. OpenAPI integration enabled seamless data input and output across platforms. Results: The SPSI reduced evaluation time and interpretation burden by automating the scoring and reporting processes. It improved assessment clarity and accessibility for nonspecialist users, including caregivers, by delivering results in intuitive visual and textual formats. The chatbot consistently provided standardized interpretations based on SP-2 guidelines, minimizing evaluator bias and enhancing result communication. Conclusion: The SPSI chatbot system demonstrates the potential of AI-driven tools to facilitate user-centered, efficient, and comprehensible sensory assessments. Future work should include clinical validation, incorporation of explainable AI for decision transparency, and implementation of robust data protection measures for practical deployment.
Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 연구 방법 Ⅲ. 연구 결과 Ⅳ. 고 찰 Ⅴ. 결 론 References
