📌 먼치 POINT

1. 정신 건강을 위한 인터렉티브 기술

• 카이스트 이의진 교수 연구팀은 스마트 스피커와 AI를 활용해 사용자가 자신의 심리 상태를 스스로 기록할 수 있도록 돕는 시스템을 개발했다.

• 센서를 통해 최적의 질문 시점을 포착해 스트레스를 최소화하고, 터치와 음성 입력을 지원해 자가 추적의 효율성을 높였다.

2. 실증 연구를 통한 성과와 가능성

• 1인 가구 대상 실증 결과 높은 응답률과 긍정적인 사용 경험이 확인되었고, 향후 AI 기반 라이프 패턴 예측까지 기대되고 있다.

• 스마트 스피커는 ‘정신 건강을 알려주는 친구’로 자리매김하며, 조기 감지와 예방에 기여할 수 있다.

3. 감정노동자를 위한 AI 감지 모델

• 감정노동자의 스트레스를 실시간으로 측정하는 AI 모델은 87%의 정확도로 감정 부하를 판별했다.

• 고객의 목소리와 신체 반응 데이터가 핵심이며, 이는 주관적 보고를 넘어선 새로운 정신건강 관리 방식으로 주목받고 있다.

인터렉티브 컴퓨팅으로 정신 건강을 지키다

카이스트 전산학부 이의진 교수는 인간 컴퓨터 상호작용과 유비쿼터스 컴퓨팅 분야를 연구하고 있습니다. 최근에는 모바일 웨어러블 IoT 기기와 인공지능을 활용한 디지털 헬스케어 기술에 관한 연구를 대학원생들과 함께 진행하고 있습니다. 인터렉티브 컴퓨팅 연구실에서는 컴퓨팅 기술을 긍정적으로 활용하여 사람들의 건강과 웰빙을 증진하는 긍정 컴퓨팅, 즉 positive 컴퓨팅에 대한 기술 개발과 실증을 주로 연구하고 있습니다.

1인 가구 시대, 새로운 도전과 문제들

최근 1인 가구의 비중이 급격히 증가하고 있습니다. 다양한 이유가 있겠지만 청년층은 진학과 취업을 위한 독립, 장년층은 이혼과 기러기 부부, 노년층은 사별 등 가족 구성원의 탈락을 1인 가구 증가의 이유로 꼽을 수 있습니다. 바야흐로 1인 가구 시대가 열렸다고도 할 수 있지만, 이에 따라 발생하는 문제도 외면할 수 없습니다.

서울시가 실시한 1인 가구 실태조사에 따르면 1인 가구 60% 이상이 고독을 느끼고 있으며, 특히 사회적 고립과 함께 심리적인 외로움을 겪는 비율이 상당히 높은 것으로 나타났습니다. 아프거나 위급할 때 혼자서 대처하기 어려울뿐더러 정서적 불안 등 일상 속 난관을 홀로 마주할 수밖에 없습니다.

스마트 스피커로 마음 상태 추적하기

이러한 문제를 해결하기 위해 인터렉티브 컴퓨팅 연구실에서는 사용자 스스로가 자신의 심리 상태를 기록할 수 있도록 돕는 상황 인식 기반 멀티모델 스마트 스피커 시스템을 개발했습니다. 적극적인 정신 건강 관리를 위해서는 사용자 스스로가 자신의 심리 상태를 매일매일 자가 추적하는 것이 중요합니다. 집 안에 있는 스마트 스피커를 활용하여 정신 건강 자가 추적을 적극적으로 지원하는 것이 가능해졌습니다.

자가 추적을 효과적으로 하기 위해서 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해서 최적의 시점에 마음 상태에 관한 질문을 던지는 시스템을 구축했습니다. 기존 스마트 스피커를 활용해 무작위 시점에 정신 건강 설문을 요청하면 사용자가 그 자체로 스트레스나 짜증을 느껴 부정적인 감정으로 답변을 하고 결국 정확한 마음 상태 파악이 어려운 경우가 많았습니다.

연구진은 스마트 스피커에 멀티 모델 센서를 장착해서 실내의 움직임, 조명, 소음, 이산화탄소 등 다양한 센서를 종합적으로 분석했습니다. 그리고 사용자의 존재와 활동을 감지하고 응답하기 적합한 시점에 질문을 요청해 효율성을 높였습니다. 최근에 출시된 제품은 터치 스크린도 지원하기 때문에 사용자가 음성이나 터치 중에서 편한 방법으로 응답할 수 있도록 하였습니다.

실증 연구 결과와 성과

개발한 스피커의 사용자 경험을 평가하기 위해 1인 가구 20세대에 자가 추적 스마트 스피커를 설치하고 한 달 동안 실증 연구를 진행했습니다. 그 결과 2,201개의 설문 데이터를 수집했습니다. 음성 입력이 더 편리했지만 전반적으로 참가자들은 직관적으로 빠르게 대답이 가능한 터치 입력을 선호했고, 실제로 최적 시점에 정신 건강 관련 질문을 할 때 더 높은 응답률을 달성했습니다.

앞으로 스마트 스피커는 흡사 인간 상담사와 같은 역할을 할 수 있을 만큼 발전할 것입니다. 더 나아가 실내에서 수집된 일상생활 데이터를 인공지능 모델로 학습해 사용자의 정신 건강 상태에 따라 라이프 패턴까지도 예측하는 시스템도 개발될 것입니다. 뿐만 아니라 스스로 인지하지 못했던 정신건강 문제를 조기에 발견하고 내 마음 건강을 알려주는 똑똑한 친구로 우리 곁에 자리할 것입니다.

감정노동자를 위한 AI 기반 스트레스 감지 모델

개인의 마음 건강에서 한 단계 더 나아가 생각해볼 수 있는 영역이 있습니다. 상담원이나 은행원처럼 고객을 대할 때 실제로 느끼는 감정과는 다르게 행동해야 되는 직업이 있습니다. 이때 감정적 작업 부하라고 하는, 실제 자신의 감정과는 무관하게 직무를 해야 할 때 상황에서 오는 정신적 심리적 스트레스가 생길 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 카이스트는 중앙대학교 박은지 교수, 미국 애크런대학교 제임스 디펜더프 교수와 함께 근로자의 정신적 신체적 질병을 예방할 수 있는 다중 모델 데이터 기반의 인공지능 모델을 개발했습니다. 

실제 감정노동 근로자들의 데이터를 통해 실용성과 확장성을 높였고, 콜센터 시나리오를 기반으로 새로운 멀티모달 데이터셋을 구축하였습니다. 상담사의 억제된 감정 상태를 추정하기 위해서는 어떤 데이터가 필요할까요? 피부 전도도, 뇌파, 심전도, 몸의 움직임, 체온 그리고 음성 등 총 228개의 특징을 추출하여 인공지능 모델을 학습하는 데 활용했습니다.

놀라운 연구 결과와 새로운 발견

결과적으로 개발한 인공지능 모델은 상담사가 스트레스를 받고 있는 상황과 그렇지 않은 평온한 상황을 무려 87%의 정확도로 구분할 수 있었습니다. 재미있는 점은 기존의 감정 탐지 모델에서는 사람의 목소리가 매우 중요한 역할을 했지만, 감정노동 상황에서는 상담사의 목소리가 모델의 성능을 오히려 낮췄다는 것입니다. 대신 고객의 목소리, 상담사의 피부 전도도와 체온 등이 모델 성능 높이는 데 큰 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었습니다.

이 연구는 근로자의 감정적 작업 부하를 자동으로 측정하고 실시간으로 측정하는 새로운 방법을 제시했다는 데 큰 의의가 있습니다. 설문이나 인터뷰와 같은 전통적인 방식, 주관적인 보고에 의존하지 않고 객관적으로 감정적 작업 부하를 측정할 수 있다는 점도 장점입니다.

기술이 만들어갈 더 나은 미래

사용자가 대답하기 좋은 환경을 알아채 스스로 심리 상태를 기록할 수 있게 하는 스마트 스피커와 감정노동자의 감정부화 상태를 신체 반응을 통해 측정하는 인공지능 모델. 바쁜 현대사회에서 가장 돌아보기 어려운 것은 바로 나 자신의 마음 읽기일 것입니다.

앞으로 근로자들의 정신건강 문제를 예방하고 관리하는 동시에 감정노동을 하는 사람들의 정신 건강을 보호하는 데 큰 기여를 할 것으로 기대하고 있습니다. 카이스트의 과학 기술을 통해 나 자신을 더 면밀히 돌아보고 마음 상태를 진단할 수 있도록 더욱 연구에 매진하겠습니다.

Created by KAIST
CC BY 라이선스 | 교정 SENTENCIFY | 에디터 이유진