[논문]딥러닝 기반의 주의환기 보상전략 시스템이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 생산성에 미치는 효과분석

하용만; 장종욱

doi:10.7236/jiibc.2024.24.1.175

초록
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본 논문에서는 딥러닝 기반의 주의환기 보상전략 시스템이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 생산성에 미치는 효과를 분석하였다. 연구 결과, 중재가 적용된 후 연구대상자 모두 자율작업 대비 작업 생산성에서 유의미한 향상이 관찰되었다. 특히 인공지능 기반의 중재가 적용되었을 때, 직무지도원 중재에 비해 상당한 향상을 보였다. 이러한 결과는 인공지능 기술이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 생산성 향상에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 본 연구는 발달장애인의 데이터 라벨링 작업에 인공지능 기술을 접목한 최초의 연구이며, 발달장애인의 직업훈련과 작업 생산성 증진을 위한 딥러닝 기술의 적용 가능성을 탐색하는 데 중요한 시사점을 제공하리라 본다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper investigates the effect of a deep learning-based system on data labeling task productivity by individuals with developmental disabilities. It was found that interventions, particularly those using AI, significantly improved productivity compared to self-serving task. AI interventions were...

This paper investigates the effect of a deep learning-based system on data labeling task productivity by individuals with developmental disabilities. It was found that interventions, particularly those using AI, significantly improved productivity compared to self-serving task. AI interventions were notably more effective than job coach-led approaches. This research underscores the positive role of AI in enhancing task efficiency for those with developmental disabilities. This study is the first to apply AI technology to the data labeling tasks of individuals with developmental disabilities and highlighting deep learning's potential in vocational training and productivity enhancement for this group.

주제어

표/그림 (4)

그림 그림 1. 연구대상자 A의 바운딩 박스작업에서 자율작업, 직무지도원 중재, 인공지능 중재 효과 비교 Fig. 1. Comparison of the effects of bounding box task, self-serving task, and job coaches and artificial intelligence interventions of the study subject A.
그림 그림 2. 연구대상자 B의 바운딩 박스작업에서 자율작업, 직무지도원 중재, 인공지능 중재 효과 비교 Fig. 2. Comparison of the effects of bounding box task, self-serving task, and job coaches and artificial intelligence interventions of the study subject B.
그림 그림 3. 연구대상자 A의 폴리곤작업에서 자율작업, 직무지도원 중재, 인공지능 중재 효과 비교 Fig. 3. Comparison of the effects of polygon task, self-serving task, and job coaches and artificial intelligence interventions of the study subject A.
그림 그림 4. 연구대상자 B의 폴리곤작업에서 자율작업, 직무지도원 중재, 인공지능 중재 효과 비교 Fig. 4. Comparison of the effects of polygon task, self-serving task, and job coaches and artificial intelligence interventions of the study subject B.

AI 본문요약
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제안 방법

본 논문에서는 인공지능 기술이 발달장애인의 데이터라벨링 작업 생산성에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지 알아보기 위해, 발달장애인이 수행한 데이터 라벨링 작업 중 자율작업(기초선)과 두 가지 중재 방식, 즉 직무지도원 중재와 딥러닝 기반 주의환기 보상전략 시스템 중재에 따른 작업 생산성 개선 효과를 PND 값을 사용하여 각각 비교 분석하였으며 연구 결과는 다음과 같다.
본 연구에서는 발달장애인이 수행한 자율작업(기초선)과 두 가지 중재 방식, 즉 직무지도원의 중재와 딥러닝 기반 주의환기 보상전략 시스템의 중재에 따른 작업 생산성 효과 크기를 PND 값을 사용하여 각각 비교 분석하였다. 작업 생산성의 판단 근거는 각 회기에서 완료된 작업의 개수를 기준으로 판단하였다.

데이터처리

작업 생산성의 판단 근거는 각 회기에서 완료된 작업의 개수를 기준으로 판단하였다. 중재 효과에 따른 작업 생산성 변화를 분석하기 위해, 2명의 연구대상자가 수행한 바운딩박스 작업과 폴리곤 작업에 대하여 자율작업 대비 두 가지 중재 방식의 효과를 PND 값을 사용하여 분석하였다. 추가로 각 그룹의 작업량 평균과 표준편차를 통해 각 작업에 대한 변동성과 안정성을 살펴보았다.
중재 효과에 따른 작업 생산성 변화를 분석하기 위해, 2명의 연구대상자가 수행한 바운딩박스 작업과 폴리곤 작업에 대하여 자율작업 대비 두 가지 중재 방식의 효과를 PND 값을 사용하여 분석하였다. 추가로 각 그룹의 작업량 평균과 표준편차를 통해 각 작업에 대한 변동성과 안정성을 살펴보았다.

성능/효과

이러한 일관성과 작업량 개선은 인공지능 중재가 안정적이고 효과적인 지도 및 지원 형태를 제공할 수 있음을 시사한다고 할 수 있다. 결론적으로 연구대상자 A, B 모두 바운딩 박스작업에서 직무지도원의 중재와 인공지능 중재가 매우 효과적이었으며, 인공지능 중재가 보다 안정적이고 효과적인 중재임을 알 수 있다.
다만 높은 수준에서 시작하여 일관성 있게 작업량이 개선되는 점은 인공지능 중재가 작업 생산성 개선에 효과적인 지도 및 지원 형태를 제공할 수 있음을 시사한다고 할 수 있다. 결론적으로 연구대상자 A는 폴리곤 작업에서 사람의 중재는 다소간 효과적인 반면, 인공지능 중재는 매우 효과적인 것으로 나타났으며, 연구 대상자 B는 폴리곤 작업에서 두 중재 모두 매우 효과적이었으며, 인공지능 중재가 사람의 중재에 비해 작업 생산성 개선 측면에서 더 효과적인 중재임을 알 수 있다.
결론적으로, 본 연구에서는 작업 현장에서 발달장애가 있는 개인을 지원하는 데 있어 인공지능 기술이 유용한 임무를 수행할 수 있음을 확인하였다. 이러한 맥락에서 사회적 공익을 위한 도구로서 인공지능 기술의 잠재력은 매우 크며, 발달장애인의 고용 유지를 위해 보다 포용적이고 실용적인 다양한 인공지능 기술이 연구되어야 함을 시사한다.
둘째, 기초선인 자율작업과 딥러닝 기반 주의환기 보상전략 시스템 중재에 따른 작업 생산성 향상의 PND 값은 작업 난이도에 상관없이 두 연구대상자 모두 100%로 나와서 중재 효과가 매우 효과적인 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과는 인공지능 기술이 발달장애인의 작업 생산성 향상을 위한 강력한 도구로서 역할을 할 수 있다는 점을 시사한다고 하겠다.
첫째, 기초선인 자율작업과 직무지도원 중재에 따른 작업 생산성의 PND 값은 비교적 난이도가 낮은 바운딩 박스 작업의 경우, 두 연구대상자 모두 100%로 나타나 중재 효과가 매우 효과적인 것으로 나타났다. 하지만 난이도가 높은 폴리곤 작업의 경우는 연구대상자 A는 PND 값이 60%이고 연구대상자 B의 경우는 100%로 나와서, 난이도가 높은 작업의 경우에 사람의 중재가 발달 장애인의 성향에 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.

후속연구

이러한 맥락에서 사회적 공익을 위한 도구로서 인공지능 기술의 잠재력은 매우 크며, 발달장애인의 고용 유지를 위해 보다 포용적이고 실용적인 다양한 인공지능 기술이 연구되어야 함을 시사한다. 본 연구 결과는 발달장애인의 작업 환경과 생산성 향상을 위한 실질적인 지침을 제시하며, 이 분야에서의 향후 연구 방향을 제시하는 데 기여할 것으로 기대된다.
결론적으로, 본 연구에서는 작업 현장에서 발달장애가 있는 개인을 지원하는 데 있어 인공지능 기술이 유용한 임무를 수행할 수 있음을 확인하였다. 이러한 맥락에서 사회적 공익을 위한 도구로서 인공지능 기술의 잠재력은 매우 크며, 발달장애인의 고용 유지를 위해 보다 포용적이고 실용적인 다양한 인공지능 기술이 연구되어야 함을 시사한다. 본 연구 결과는 발달장애인의 작업 환경과 생산성 향상을 위한 실질적인 지침을 제시하며, 이 분야에서의 향후 연구 방향을 제시하는 데 기여할 것으로 기대된다.

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