주휴수당 체크리스트

결과적으로 실패했지만 24시간 자동으로 노동법률을 상담하게 하는 챗봇 개발은 시작하기 전부터 여러가지 변수가 있었다.

 

질문과 답변의 길이, 스마트폰 화면에서 대화의 구성, 답변의 범위 등이 우선적으로 해결해야 할 문제였다.

질문 한 문장에 답변 한 문장이 챗봇의 가장 보편적인 기준이라 생각을 했었는데 막상 데이터를 살펴보니 엄두가 나지 않았다,

 

필자가 그동안 모아두었거나 수집한 상담사례들은 상담일지에 수기로 기록된 것들이 많았는데, 이 일지에는 피상담자의 담당업무, 임금, 직종, 근무지역, 입사와 퇴사, 상시근로자수 등등 부수적인 자료들이 기본적으로 있었다.

 

그리고 피상담자의 상담내용들은 우선 6H 원칙에 맞춰 사건, 사고나 법위반이 발생하게 된 경위와 내용들을 기록한 것이 최소 A4용지 한 장을 차지했다.

상담 1회당 질문 내용이 A4용지 1장에 답변 내용도 한 장이었다.

이것은 결국 A4용지 한장 이상을 차지하는 질문 내용을 어떻게 단 한 문장으로 만들어야 하나가 중요한 문제였다.

 

답변은 조금 길어도 문제가 없지만 일단 챗봇용 데이터는 질문과 답변 이렇게 쌍으로 만들고 챗봇을 훈련시킬 훈련용과 결과를 검증할 테스트용 데이터를 구성해야 했다.

 

대부분의 질문이 입사배경, 근무내용, 근무여건, 사건발생 전후의 배경들, 사건발생 후 사용자와 근로자의 대응방법들을 포함하고 있어서 이러한 것들을 정제하는 일을 개발자가 해야 할 데이터 전처리 작업이었다.

 

아주 간단한 예을 살펴보면,

피상담인: [“지난주에 1년정도 다니던 직장에서 퇴사를 했습니다.”, “퇴사후 다른 직장을 알아보던 중에 친구가 월급 명세서를 보더니 제가 주휴수당을 못 받았다는 것 같다고 하더라구요”, “그래서 다음날 회사에 경리부서에 찾아가서 주휴수당을 못 받은 것 같은데 제대로 계산한 것이 맞느냐고 물어보니 경리는 자기는 잘 모르겠다고 하면서 과장님을 찾아가라고 해서 다음날 다시 회사로 가서 과장님께 문의를 했습니다.”, “ 과장님 제가 그동안 주휴수당을 못 받은 것 같아서 그러는데 확인해보시고 제 말이 맞으면 주휴수당을 달라고 하니까... 과장님이 제 근로계약서를 보더니 여기에 우리회사는 주휴수당은 안준다고 기재되어있고 자네도 여기에 도장을 찍었지 않았느냐 라고 합니다.”, “그래서 주휴수당을 못 받고 왔는데 이러면 저는 주휴수당을 못 받습니까?”]

 

여기서 키워드는 “주휴수당”이고 피상담자가 필자를 찾아온 이유는 주휴수당을 못 받았기 때문에 해결 방법을 찾으러 온 것이다.

 

그런데 이러한 질문 전체를 챗봇 훈련데이터에 넣으면 아래의 이유로 훈련이 잘 안될 것이 뻔했다.

 

챗봇은 피상담자의 퇴사에 집중해야 할지, 재취업에 포커스를 맞출지, 주휴수당 청구에 가중치를 더 줘야 할지, 아니면 과장의 대응에 문제를 제기해야 할지 등등을 모르기 때문에 순전히 챗봇을 개발하는 개발자의 의도와 데이터를 어디에 중점을 두고 어떻게 가공하는지에 그 결과가 결정되는 것이다.

 

결국 대중이 만족할 만한 양질의 답변은 챗봇 엔진이나 알고리즘의 성능보다 누가 챗봇을 개발 하더라도 어떻게 전처리를 잘 하느냐에 달린 것이라고 판단이 되었다.

 

전처리는 말 그래도 디지털 중노동이고 반복적인 작업이어서 문장을 요약하는 알고리즘을 이용해 보았다.

 

그런데 문장요약이 키워드 주변을 축약 시켜주는 것이어서 위에서 살펴본 퇴사, 재취업, 주휴수당 청구, 경리의 답변, 과장의 답변 등이 다 포함이 되어있어 어디에 중점을 두어야 할지 모르는 애매한 문장이 되었다.

 

다음은 텍스트 요약 프로그램으로 나온 결과인데 위의 원본 문장과 비교하면 15줄을 6줄로 줄여버렸으니 30% 가까이 요약이 되었다.

 

[“지난주에 나는 약 1년 동안 다니던 직장을 그만뒀다. 친구가 내 급여 명세서를 보고 주휴수당을 받지 못한 것 같다고 말했습니다. 다음 날 회사 회계과에 가서 계산이 맞냐고 물었습니다. 과장은 우리 회사는 주휴수당을 제공하지 않으며 여기에 당신 날인도 있다고 말했습니다.”]

뭔가 많이 부족했다. 문장요약에 여러가지 기법들이 있지만 어떤 것을 하더라도 필자가 필요로 하는 결과는 찾아볼 수 없었다. 문장축약 알고리즘도 법률상담 데이터 전처리 작업에는 크게 도움이 안 되었고 결국은 혼자서 데이터를 가공 해야만 했다.

 

위의 상담내용을 다음과 같이 요약할 수 있다.

[“근로계약서에 주휴수당을 지급하지 않는다는 내용이 있으면 주휴수당 못 받나?”]

 

피상담인은 주휴수당을 받고 싶어 하는데, 사용자는 근로계약서에 주휴수당을 지급하지 않는다는 내용이 명시되어있다는 이유로 지급을 거절한 것이다.

 

위의 질문에 [“당사자 간의 합의로 근로계약서에 주휴수당을 지급하지 않는다는 내용이 있다 하더라도 근로기준법에 근거해서 이는 무효이므로 당연히 주휴수당이 지급이 되어야 한다.”]라는 답변을 만들 수 있었다.

 

챗봇에게 훈련시킨 데이터는 이렇게 만들어 졌다.

어쩌면 디지털 시대를 사는 지금 우리는 과정보다는 결과에 우선 눈이 먼저 돌아가는 것이 당연할 지도 모른다.

업무자동화와 AI 고도화 그리고 정보의 단순화는 우리생활에 많은 변화를 가져다주었고, 우리 주변의 일상생활들이 그렇게 되도록 요구를 받는 것 같았다.

 

그래서 피상담자가 기초적인 노동법률을 상담함에 있어 적용 사례나 법률적인 해석에 따라 그 적용이 크게 다르지 않은 경우(이런 경우는 당연히 전문가를 찾아 가야 함)라면 피상담자들은 가장 빠르고 단순하게 한눈에 바로 보거나 찾을 수 있는 답변을 얻고 싶어 할 것이다.

 

이 도서는 그러한 요구에 부응 하고자 제작된 것이다.

가능하면 피상담자의 입장에서 확률적으로 가장 효율적이도록 편집을 했다.

 

사례분석을 통해서 알바생들이, 소상공인들이, 그리고 실무자들이 가장 많이 경험하고 궁금해 하는 부분들에 집중했다.

 

그래서 시간을 얼마 안 들이고 답변을 도출할 수 있도록 질문과 사례 그리고 답변의 군더더기를 없앴다.

 

안드로이드 앱을 사용하면 1-2분 내로 답변을 볼 수 있고, 도서를 보더라도 5분 이내에 독자가 해결방법을 찾을 수 있도록 노력했다.

그러나 이렇게 분량이 적은 책자에 독자들이 필요로 하는 모든 것을 다 담을 수는 없다. 어떻게 보면 너무나 기초적인 내용들만 수록했다고 볼 수도 있다.

이미 경험이 있었던 이들에게는 쉬운 문제일지 모르지만, 경험자에게는 당연히 쉬운 일들도 처음 맞이하는 사람들에게는 어리둥절하고 혼란스럽기는 마찬가지다.

 

태어나서 처음으로 시작하는 아르바이트, 여러가지 이유로 인생 첫 개업을 하는 소상공인 그리고 인사부서의 실무자들이 최소한 상식적으로도 알아야 할 주휴수당의 액기스 같은 내용들만 담았다.

 

아르바이트로 취업을 앞두고 있다면, 소상공인으로 사업을 계획 중이라면, 인사관리 실무자로 직장을 구한다면, 슬기로운 알바생활 시리즈가 이들에게 필요한 안내서 또는 핸드북으로 사용되었으면 한다.

 

https://www.bookk.co.kr/book/view/134127

주휴수당 체크리스트

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