카이스트 연구진, 감정노동 근로자 정신건강 살피는 AI 개발

왼쪽부터 이의진 교수, 이두리 박사과정, 박은지 교수, 한윤조 석사 [사진=카이스트]

카이스트(KAIST) 연구진이 감정노동 근로자의 정신건강을 살피는 인공지능(AI)을 개발했다. 

이의진 카이스트 전산학부 교수 연구팀은 박은지 중앙대 교수팀과 미국 애크런 대학교의 감정노동 분야 세계적 석학 제임스 디펜도프 교수팀과 다학제 연구팀을 구성해 연구를 진행했다. 이들은 근로자의 감정적 작업 부하를 실시간으로 추정해 정신적, 신체적 질병을 예방할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 카이스트가 11일 밝혔다. 

연구팀은 이번 연구로 근로자가 감정적 작업 부하가 높은 상황과 그렇지 않은 상황을 87%의 정확도로 구분하는데 성공했다. 이 시스템은 기존과 달리 감정적 작업 부하를 실시간으로 평가해 근로자의 정신 건강 문제를 사전에 예방하고 관리할 수 있다는 장점이 있다. 

연구팀은 "이 시스템이 고객 응대가 필요한 다양한 직종에 적용될 수 있어 감정 노동자의 장기적 정신건강 보호에 크게 기여할 수 있을 것"이라고 기대했다. 

이들은 모델 개발을 위해 현업 종사 중인 감정 노동자를 대상으로 고객 상담 데이터셋을 구축했다. 일반적인 콜센터 고객 응대 시나리오를 개발해 31명의 상담사로부터 음성, 행동, 생체신호 등 다중 모달 센서 데이터를 수집했다.

연구팀은 총 176개의 음성 특징을 추출했다. 음성 신호 처리로 시간, 주파수, 음조 등 다양한 종류의 음성 특징을 추출했다. 대화 내용은 고객 개인정보를 위해 사용하지 않았다. 

피부의 전기적 특성을 나타내는 피부 전도도(EDA, Electrodermal activity) 13개 특징, 뇌의 전기적 활성도를 측정하는 뇌파(EEG, Electroencephalogram) 20개의 특징, 심전도(ECG, Electrocardiogram) 7개의 특징, 그 외 몸의 움직임, 체온 데이터로부터 12개의 특징을 추출했다. 총 228개 특징으로 9종의 인공지능 모델을 학습해 성능 비교 평가를 수행했다. 

그 결과 본인의 감정을 억눌러야 하는 감정노동의 경우 목소리가 포함될 때 오히려 모델의 성능이 떨어지는 현상이 보였다. 

이 교수는 "감정적 작업 부하를 실시간으로 측정할 수 있는 기술을 통해 감정노동의 직무 환경 개선과 정신건강을 보호할 수 있다"며 "개발된 기술을 감정 노동자의 정신건강을 관리할 수 있는 모바일 앱과 연계해 실증할 예정이다"라고 말했다.