음성감정인식활용 감정 노동자 보호시스템의 구현

초록

산업안전보건법 41조 시행에도 불구하고, 근로자의 보호조치는 사용자의 주관적인 기준을 따르고 있어 현실적인 시행에 어려움을 겪고 있다. 따라서 근로자의 감정을 정량적이고 객관적으로 인식하는 것은 적절한 보호 조치 시행 기준에 필수적이다. 따라서 본 논문은 대표적인 인간의 의사소통 수단인 음성을 기반으로 감정을 인식하는 모델을 개발했다. RMS, ZCR, MFCC 등의 시간 및 주파수 영역의 특징을 추출하고 시계열 데이터 분석에 효과적인 LSTM을 기반으로 딥러닝 모델을 설계 및 학습하여 98.96%의 정확도를 달성했다. 또한 실내 자율 주행 로봇 플랫폼과 연동하여 전화 상담원의 업무 공간에서 향상된 인간-컴퓨터 상호작용이 탑재된 로봇의 활용 가능성을 검증했다. 이를 통해 향후 근로자 보호 조치의 시행 기준 수립 및 인간 친화적 로봇 개발에 기여할 것으로 기대된다.