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

애자일 (Agile) 팀 구성원의 정서적 웰빙에 대한 연구가 증가하고 있지만, 팀 역학에 결정적인 영향을 미치는 Scrum Master 및 회의 주최자의 감정 모니터링 연구에는 여전히 상당한 격차가 존재합니다. 본 논문은 이러한 핵심 역할의 무의식적으로 표현되는 감정을 모니터링하기 위해 신중하게 선택되고 권장된 4가지 AI 모델을 통합하는 새로운 애플리케이션을 제안합니다. 이는 다음과 같은 방식을 통해 이루어집니다: 음성-텍스트 변환 (Speech-to-Text) 모델을 사용한 실시간 전사 (Transcription); 운율 (Prosody) 내의 감정 신호를 탐지하기 위한 억양 분석 임계값 설정 (Thresholding); 발화 내용의 감성을 식별하기 위한 감정 기반 어휘 매칭 (Emotion-based vocabulary matching) 적용; 그리고 오픈 소스 멀티 모듈 AI API를 사용하여 감정 키워드가 포함된 문맥 인식 제안 (Context-aware suggestions) 제공. 이 시스템은 시뮬레이션된 회의 환경에서 10%의 ASR 단어 오류율 (WER)을 달성했습니다. 우리의 평가 결과에 따르면, 실시간 피드백은 시뮬레이션된 애자일 회의 중 감정 인식을 유의미하게 향상시키며, Scrum Master와 회의 주최자에게 실시간적이고 실용적인 제안을 제공하여 부정적인 감정 표현을 빠르게 식별하고 최소화하도록 도움으로써 더욱 긍정적이고 효과적인 팀 상호작용을 촉진합니다.