EGI: Scrum Master의 실시간 자기 인식 강화를 위한 멀티모달 감성 AI 프레임워크

요약

본 논문은 Scrum Master와 회의 주최자의 정서적 자기 인식을 강화하기 위한 멀티모달 감성 AI 프레임워크인 EGI를 제안합니다. 음성 전사, 억양 분석, 어휘 매칭 및 문맥 인식 제안 기술을 통합하여 실시간으로 감정 상태를 모니터링하고 긍정적인 팀 상호작용을 유도합니다.

핵심 포인트

• 음성-텍스트 변환(STT), 억양 분석, 감정 기반 어휘 매칭을 결합한 멀티모달 접근 방식 채택
• 오픈 소스 멀티 모듈 AI API를 활용하여 감정 키워드에 기반한 실시간 문맥 인식 제안 제공
• 시뮬레이션 환경에서 10%의 ASR 단어 오류율(WER) 달성
• 실시간 피드백을 통해 Scrum Master의 감정 인식 능력을 향상시키고 부정적 감정 표현 최소화에 기여