한·미 연구팀, 감정노동자 정신건강 살피는 AI 개발

▲감정노동자 업무부하 측정 인공지능(AI) 모델을 개발한 연구팀 모습. 왼쪽부터 카이스트 이의진 교수, 이두리 박사과정, 중앙대 박은지 교수, 카이스트 한윤조 석사과정. 오른쪽 위 는 공동연구자인 미국 애크런 대학교 제임스 디펜도프 교수. 사진=카이스트

유통 매장, 기업고객상담센터 등에서 고객 대면서비스 업무를 수행하는 감정노동 종사자들이 고객 응대로 받는 감정적 작업 부하(심리적 스트레스)를 자동 측정하고 실시간 모니터링할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 한국과 미국 공동연구진이 개발했다.

카이스트(KAIST, 총장 이광형)는 전산학부 이의진 교수 연구팀이 중앙대학교 박은지 교수(KAIST 전산학부 박사 졸업)팀, 미국 애크런 대학교의 감정노동 분야 세계 석학인 제임스 디펜도프 교수팀과 함께 감정근로자들의 감정적 작업 부하를 실시간으로 추정해 심각한 정신 및 신체의 질병을 예방할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

한·미 공동연구팀은 이번 연구에서 근로자가 감정적 작업 부하가 높은 상황과 그렇지 않은 상황을 87%의 정확도로 구분해 내는데 성공했다고 카이스트는 설명했다.

더욱이 기존의 설문·인터뷰 같은 주관적 자기보고 방식에 의존하지 않고도 감정적 작업 부하를 실시간 평가할 수 있어 감정노동자들의 정신건강 문제를 사전에 예방하고 효과적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다고 덧붙여 말했다.

연구팀에 따르면, 감정노동자는 감정노동이 요구되는 상황에서는 자신의 실제 감정을 억제하고 친절한 응대를 해야 하기 때문에 대체로 근로자의 감정이나 심리적 상태가 겉으로 드러나지 않아 내적인 감정적 작업 부하를 측정하는데 어려움을 겪어왔다.

모델 개발을 위해서는 현실을 충실히 반영한 고품질의 상담 시나리오 데이터셋 구축이 필수적어서 연구팀은 현업에 종사 중인 감정 노동자들을 대상으로 고객상담 데이터셋을 구축했다. 일반적인 콜센터 고객을 응대 시나리오를 개발해 31명의 상담사로부터 음성, 행동, 생체신호 등 다중 모달센서 데이터를 수집했다.

세부적으로 고객과 상담사들의 음성특징 176개, 피부·뇌파·심전도·몸짓·체온 같은 전기적 특징 52개 등 총 228개 데이터를 추출해 9종의 AI 모델을 학습해 성능을 비교 평가하는 실험을 거쳤다.

이의진 카이스트 교수는 “감정적 작업 부하를 실시간으로 측정할 수 있는 기술을 통해 감정노동의 직무환경 개선과 정신건강을 보호할 수 있다"며 "개발된 기술을 감정 노동자의 정신건강을 관리할 수 있는 모바일 앱과 연계하여 실증할 예정이다"고 말했다.

이번 연구 논문(제1 저자 박은지 교수)은 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수 학술지 'Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies'에 게재됐고, 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최우수 학술대회 'ACM UbiComp 2024'에서 발표됐다.

김철훈 기자 kch0054@ekn.kr