코로나19 팬데믹 기간 동안 우울증과 같은 정신 건강 문제 증가에 대응하기 위해, 소셜 미디어 데이터를 활용한 우울증 감지 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 텍스트, 사용자별 정보, 이미지 분석을 결합하며, 트윗 내 URL을 활용한 외부 특징과 이미지 내 텍스트 추출을 통해 사용자 감정 상태에 대한 맥락을 제공합니다. 또한, 이미지 임베딩을 생성하는 Visual Neural Network (VNN) 딥러닝 모델을 도입하여 시각적 특징 벡터를 생성합니다. 연구 목적으로 코로나19 관련 우울증 환자 데이터셋을 구축했으며, 제안 모델은 기존 방법보다 우수한 성능을 보였습니다.
