위기 상황 발생 시 핫라인(신고센터)은 생명줄과 같은 역할을 합니다. 신고자는 핫라인을 통해 도움을 요청하고 상황을 보고하지만, 상황적 혼란, 부적절한 정보, 언어 장벽 등으로 인해 어려움을 겪기도 합니다. 특히 위기 상황에서는 전화량 급증으로 인해 문제가 더욱 악화됩니다. 핫라인 담당자는 과도한 전화량으로 인해 여러 보고를 동시에 처리하기 어려워지고, 이는 대응 지연으로 이어져 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 위기 상황에서 핫라인 대응의 효율성과 효과를 높이는 솔루션이 필요합니다. 인공지능 기반 솔루션은 신고 프로세스를 자동화하고 간소화하여 복잡한 상황에서도 신속하고 정확한 대응하게 하여 핫라인의 효율성을 높일 수 있습니다.
위기 상황 음성인식 및 대응을 위한 인공지능 솔루션
112 신고전화 데이터셋 수행기
고객사의 Problem 고객사는 112 신고 문자 내용을 기반으로 위기 상황 판단 시스템 개발하고자 하였고, 이를 위한 데이터셋 구축이 필요하였습니다. 위기 상황 속에서도 정확하게 신고자 음성을 인식하고 분석하여 신속한 대응이 가능하도록, 다양한 유형의 상황을 설계하고 정확한 정보 수집을 위해 다양한 유형의 발화를 포함하는 데이터가 필요하였습니다. 데이터메이커는 데이터 분석 및 활용성을 높이기 위해서 각 발화에 위기 유형, 긴급 수준, 사용된 언어 등을 태그하여 발화문 데이터셋을 구축하였습니다.
데이터메이커의 Solution
데이터 정제 112 신고문자 내용을 토대로 코드별로 인덱스를 매칭하여 메타데이터를 추출하였고, 신고 문자 분류별(접수번호/신고번호/신고내용/코드) 표준 질문 리스트를 매칭합니다.
112 신고전화 발화문 데이터셋 구축
신고 문자 코드 별로 index를 매칭하여 메타데이터로 저장하여, 신고문 분류별로 표준 질문 리스트를 매칭합니다.
- 작업자 발화문 작성 기준
- 라벨링 생성 상세 규칙
- 대화 자동 생성기
- 대표 발화문 선택
- LLM 모델 활용
프로젝트를 마치며
이번 프로젝트를 통하여 위기 상황 속 정보 수집과 대규모 발화문 데이터의 다양성 확보를 위한 여러 방법론을 데이터 구축에 활용할 수 있었습니다. 이와 같이 특정 상황을 반영하는 데이터 구축과 모델 학습에 실질적인 기여를 할 수 있는 ‘데이터 중심의 솔루션’ 개발 및 제공으로, 위기 상황에 신속한 대응을 가능하게 하고, 사회 안전 확보에 활용할 수 있는 기술 개발에 참여하겠습니다.
