조용한 퇴사(Quiet Quitting) 신호와 번아웃: 떠나기 전에 멈춘 사람들
책상은 그대로인데 마음이 먼저 나간 상태. 조직이 가장 늦게 알아차리는 신호입니다.
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Voice AI, 디지털 멘탈헬스 그리고 우리가 발견한 마음에 관한 이야기를 전합니다.
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진단은 아니지만, 내가 어디쯤 와 있는지 돌아보는 출발점은 될 수 있습니다.
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책상은 그대로인데 마음이 먼저 나간 상태. 조직이 가장 늦게 알아차리는 신호입니다.
번아웃 관리는 '근태관리'가 아닙니다. 접근 방식에 따라 보는 것과 놓치는 것이 다릅니다.
'심리상담'을 정신건강전문요원 공통업무로 추가하려는 시행령 개정안을 둘러싼 쟁점을 정리했습니다.
직원 정신건강은 복지에서 조직 지속가능성의 문제로, 그리고 음성·행동 데이터를 활용하는 방향으로 이동하고 있습니다.
음성으로 마음을 읽는다는 아이디어는 오래됐습니다. 무엇이 유망하고 무엇이 아직 풀리지 않았는지, 과장 없이 정리합니다.
번아웃은 어느 날 갑자기 나타나지 않습니다. 문제는 조직이 언제 그 변화를 알아차리느냐입니다.
말의 내용이 아니라, 말하는 방식. 음성에는 사람의 상태와 연결될 수 있는 여러 신호가 담겨 있습니다.
무너진 뒤가 아니라 무너지기 전에 변화를 알아차리는 기술을 만들기 위해 SYMPLE은 시작됐습니다.
SYMPLE은 음성 AI와 디지털 정신건강 기술로 사람의 작은 변화를 더 일찍 발견하는 회사입니다.
정확도 숫자 하나로는 모델을 믿을 수 없습니다. 데이터 분할, 화자 일반화, 누수 방지, 오탐, 공정성, 실환경 강건성까지 검증의 핵심을 정리합니다.
짧은 음성 체크인으로 개인은 자기 상태를 돌아보고, 조직은 개인을 특정할 수 없는 신호만 봅니다.
음성은 민감정보입니다. 어떻게 동의를 받고, 어떻게 비식별하고, 누가 접근하게 할 것인가. 연구윤리와 데이터 보안의 기본 원칙을 정리합니다.
복지 이벤트가 아니라 조직의 지속가능성 문제로 웰빙을 바라보기 시작한 이유.
원음이 의미 있는 신호가 되기까지는 여러 단계를 거칩니다. 캡처부터 전처리, 특징 추출, 모델링까지 각 단계의 역할과 트레이드오프를 정리합니다.
개인을 특정하지 않고도, 집단 수준의 흐름은 많은 것을 말해줍니다. 단, 그것을 어떻게 읽느냐가 전부입니다.
한 번의 짧은 음성 체크인이 어떻게 개인의 자기 이해와 조직 수준의 신호로 이어지는가. 데이터가 흐르는 전체 경로를 원리 수준에서 정리합니다.
음성과 스트레스·우울 사이의 연구는 축적돼 왔지만, '음성으로 번아웃을 직접 진단한다'는 아직 확립되지 않았습니다.