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 > <a href="https://gurumet.co.kr/stussy7/" target=_blank" rel="noopener dofollow" title="스투시맨투맨" id="goodLink" class="seo-link">스투시맨투맨</a>인공지능(AI)으로 감정 노동 근로자의 건강을 보살피는 기술이 개발됐다.
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> 한국과학기술원(KAIST, 이하 카이스트)은 중앙대·미국 애크런대와 공동으로 근로자들의 감정적 작업 부하를 실시간으로 추정할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.
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> <a href="https://gurumet.co.kr/stussy7/" target=_blank" rel="noopener dofollow" title="스투시가디건" id="goodLink" class="seo-link">스투시가디건</a>감정노동이 필수적인 직무를 수행하는 상담원, 은행원 등 근로자들은 자신이 실제로 느끼는 감정과는 다른 감정을 표현해야 하는 상황에 자주 놓이게 된다. 이런 감정적 작업 부하에 장시간 노출되면 심각한 정신적, 심리적 문제뿐만 아니라 심혈관계 및 소화기계 질환 등 신체적 질병으로도 이어질 수 있다.
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> 이와 관련, 연구팀은 AI를 활용해 근로자의 감정적 작업 부하를 자동으로 측정하고 실시간으로 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제시했다. 연구팀은 현업(상담업)에 종사하는 감정 노동자 31명의 음성, 행동, 생체신호 등 다양한 데이터를 사전에 수집했다.
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> 항목별로 보면 음성 176개, 피부의 전기적 특성 13개, 뇌의 전기적 활성도 20개, 심전도 7개, 신체 움직임·체온 데이터 12개 등 총 228개의 특징을 추출했다. 연구팀에 따르면 해당 특징 데이터를 학습한 AI 모델은 근로자의 감정적 작업 부하가 높은 상황과 그렇지 않은 상황을 87%의 정확도로 구분해 내는데 성공했다.
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> 기존에 감정 노동자의 작업 부하 상태를 평가하는 데는 설문조사나 인터뷰 등의 주관적인 자기 보고 방식을 사용해왔는데, 보다 객관적인 지표를 사용하면서도 실시간 모니터링이 가능해졌다는 것이 연구팀의 설명이다.
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> <a href="https://gurumet.co.kr/stussy7/" target=_blank" rel="noopener dofollow" title="스투시바시티" id="goodLink" class="seo-link">스투시바시티</a>이번 연구에서 흥미로운 점은 분석 데이터에 상담사의 목소리가 포함되면 예측 모델의 성능이 오히려 떨어졌다는 것이다. 기존에 감정을 탐지하는 AI 모델이 주요하게 판단했던 지표는 음성 데이터였는데, 본인의 감정을 억누르고 친절함을 유지해야 하는 감정노동자에게는 반대의 결과가 나타난 셈이다.
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