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ICT/정보통신 딥러닝이 실현하는 비즈니스의 가능성

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2019-10-29 22:25:00
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***  감정인식 AI는 먼 미래의 이야기인가?  ***

 

“AI가 사람의 감정을 인식한다”는 말을 들으면 당신은 어떤 생각이 드는가? 머나먼 미래의 이야기라고 생각할지도 모르고, 현실성이 없다고 생각할지도 모른다. 하지만 현재 감정인식 AI는 이미 실용화ㆍ상용화 단계에 있으며, 다양한 분야에서 활용되기 시작하였다. 결코 먼 미래의 이야기가 아니라, 지금 주목해야 하는 최신 테크놀로지인 것이다.

 

애초에 감정인식 AI란 어떤 것일까? 감정인식 AI란 말 그대로 인간의 감정을 인공지능이 읽어 들이는 시스템을 가리키는 것으로서, 영어로는 간단하게 ‘Emotion AI’라고 불린다. 한 마디로 ‘감정인식’이라 말하긴 하지만, 분석하는 대상은 타깃의 표정과 글, 목소리 등이다. ‘기쁨’과 ‘불쾌함’을 판별하는 간단한 시스템이 있는가 하면, 희로애락이나 스트레스의 정도를 읽어내는 시스템도 개발 중에 있다.

 

그럼 왜 인공지능이 감정을 읽도록 하는 것일까? AI에게 감정을 인식시키는 프로세스는, 주로 딥러닝에 의해 진행된다. 인간이 AI에게 질문과 답변을 가르치는 기계학습에서는, 감정을 읽어 들이는 데에 한계가 있다. 인간조차 타깃의 감정을 정확하게 판단할 수는 없기 때문이다.

 

주어진 데이터를 가지고 AI 스스로가 학습을 진행하는 딥러닝을 사용하면, 인공지능은 인간은 잡아내지 못하는 표정이나 목소리 변화를 인식할 수 있다. 어떤 감정을 가진 사람에게 공통적으로 나타나는 특징이 보통 사람은 인식할 수 없는 미묘한 것이라 해도, AI가 자기학습을 통해 자동으로 읽어 들일 수 있게 된다. AI가 사람의 감정인식 능력을 뛰어넘어 지금까지 이르지 못했던 영역까지 발을 들이게 되는 것이다.

 

***  다양한 활용 방법  ***

 

감정인식 AI의 덕을 보는 업계는 많이 있으며, 다양한 제품의 품질을 향상시킬 것으로 기대된다. 예를 들어, 자동차나 화기(火器)와 같은 제품에 탑재하면, 이용자가 화가 날 때나 불안함에 휩싸였을 때와 같이 정신적으로 불안정한 상태에 있을 때 사용을 제한하는 기능을 추가할 수도 있다. 따라서 인공지능에 의한 감정인식 시스템은 고객의 안전을 지키는 데 도움이 될 수 있다.

 

물론 감정인식 AI는 ‘제한’뿐만 아니라 인간을 지원하는 데에도 이용할 수 있다. 가정에서는 인터폰에 설치된 카메라를 통해 방문자의 감정이나 긴장 상태를 읽어 집주인에게 전달함으로써 손님을 접대하는 데 도움을 줄 수 있다. ATM에 설치된 카메라를 통해 감정을 인식하면, 방범에도 도움이 된다.

 

그렇지만 아직은 구체적인 이용 사례가 없는 데다 감정인식 AI에 대한 친숙한 이미지도 없다. 현실적인 사용 방법만 마련되면, 감정인식 AI가 가진 가능성과 그 현실성을 이해할 수 있을 것이다. 현재 개발과 실용화가 진행되고 있는 감정인식 AI의 몇 가지 사례를 소개하고자 한다.

 

***  감정인식 AI의 이용 사례  ***

 

① Affectiva의 다각적인 전략 - 자율주행차에서 활용

 

Affectiva사의 감정인식 AI는 FACS(Facial Action Coding System)라 불리는 얼굴 근육의 움직임을 감지하는 알고리즘을 채용하고 있다. 여기에 약 70억 건의 감정 데이터와 670만 건이 넘는 표정 데이터를 조합시킴으로써 대상의 감정을 읽어 들인다.

 

Affectiva는 2019년 4월에 차량탑재용 감정인식 AI를 개발하기 위해 2,600만 달러(약 28억 8,600만 엔)의 자금을 조달했다고 발표했다. 이 라운드에는 여러 벤처 캐피탈이 참가했는데, 리드 인베스터는 자동차 부품 회사인 Aptiv이다. Affectiva는 차 안에 있는 카메라에 감정인식 AI를 탑재함으로써 운전자의 안전을 확보하겠다는 목표를 세웠다. 예를 들어 운전자의 졸음을 감지했을 경우, AI가 합성 음성으로 운전자에게 말을 걸고, 음악을 틀고, 차내 온도를 조절하고, 자동차를 세워 휴식을 취하게 하는 등 졸음을 떨쳐내기 위한 제안을 해준다. 장기적으로는 동승자의 표정에서 감정을 읽어, 함께 타고 있는 운전자를 지원할 계획도 있다.

 

또한 2018년 3월에 Affectiva는 자율주행 소프트웨어를 개발하는 Renovo와 함께 자율주행차에 표정 감지 시스템을 설치한 실증실험 동영상을 공개했다. 이 동영상에서는 자율주행차에 탄 운전자의 표정을 통해 전방을 주시하고 있는지 감지하고, 운전자가 한눈을 팔면 경고음을 울려 주의를 환기시키는 모습 등이 찍혀 있다.

 

‘자율주행차에서는 운전자가 졸거나 한눈을 팔아 긴급상황에 대처할 수 없다’는 염려에 대해, 답을 해주는 것이라 할 수 있다. 감정인식 AI는 자동화가 이루어지고 있는 현대에 필수 불가결한 기술이다.

 

② 자폐증 아동의 학습을 지원

 

원래 Affectiva는 매사추세츠 공과대학 MIT 미디어 랩에서 탄생한 기업이다. MIT 미디어 랩에서는 자폐증을 가진 사람들을 지원하기 위한 연구개발을 하고 있으며, Affectiva의 감정인식 AI도 자폐증을 가진 아동과의 의사소통을 촉진시킨다는 목적으로 개발을 진행 중이다. Affectiva는 신경 테크놀로지를 다루는 Brain Power사와 함께 자폐증을 가진 아동의 감정인식 학습을 지원하는 AR(증강현실) 스마트 글래스 시스템을 개발하였다. ‘브레인 파워 시스템’이라는 이름의 이 웨어러블 디바이스는 고글에 비친 상대방의 표정을 통해 감정을 읽어낸다.

 

브레인 파워 시스템을 착용한 아이들은 고글에 비친 상대방의 감정을 ‘화가 나 있다’, ‘웃고 있다’와 같은 두 가지 선택지 중에서 정답이라고 생각되는 것을 선택한다. (이 작업은 모두 고글에 비친 AR상에서 이루어진다) 아이가 감정을 잘 읽어내면 점수가 주어지는 시스템으로서, 게임을 하는 것처럼 상대방의 표정을 읽어내는 훈련을 할 수 있다.

 

감정인식 AI는 고객의 감정을 인식하여 그에 맞는 서비스를 제공할 뿐만 아니라 감정을 먼저 읽어내어 답을 제시하는 형태로 인간의 학습을 지원하는 역할을 할 수도 있다. 비즈니스 세계에서도 최근에는 지능 지수를 나타내는 IQ보다는 감정 지수를 나타내는 EQ(Emotional Intelligence Quotient)를 중시하는 경향이 강해지고 있다. 상대방의 감정을 읽는 능력은 전자화 시대를 맞이한 현대 사회에서 인간관계가 약해질 수 있으므로 더욱 요구되는 스킬이다. 감정인식 AI는 감정인식에 대한 판단을 AI에게 ‘맡길’ 뿐만 아니라 인간의 감정인식 능력을 ‘기르는’ 데에도 도움을 준다.

 

③ 마케팅에서의 활용

 

Affectiva의 감정인식 AI는 이미 상용화되기 시작하였다. 광고대리점 도큐에이전시는 2018년 6월에 동영상 평가 웹 조사 서비스 Emotion Capture를 판매하기 시작하였다. Emotion Capture는 Affectiva의 시장 조사용 감정 분석 서비스 Affdex Market Research를 채용하고 있다. 감정인식 AI인 Affdex를 탑재한 이 서비스는 동영상이나 광고를 시청하고 있는 시청자의 표정에서 그 감정 변화를 정확하게 읽어 들인다. Emotion Capture에서는 21가지 표정, 7가지 감정, 2가지 표정 지표를 분석하고, 동영상 제작자는 그 추이를 그래프와 점수로 수치화된 정보로서 받아본다.

 

이러한 데이터를 바탕으로 영화나 광고의 어떤 장면에서 시청자가 감동하는지, 어떤 배우가 등장했을 때 좋아하는지, 어떤 전개에 대해 지루함을 느끼는지 등등 더욱 세밀한 분석을 할 수 있다. 이러한 데이터에 답변자의 성별이나 연령대와 같은 속성을 추가하면, 마케팅의 정밀도를 높일 수 있다.

 

기존에 스스로 작성하던 리뷰에서는 시청자가 제작자에 대해 배려하는 마음이 들어있을 수 있고, 시청자 본인조차 시청하는 도중의 감정을 잊어버릴 수도 있었다. 조사 협력자의 뇌파를 측정하는 고도의 조사 방법도 있었지만, 전용 기기가 필요하기 때문에 협력자가 기기가 있는 곳으로 직접 와야만 했다. 스마트폰이나 노트북에 내장된 카메라와 소프트웨어만으로 소비자의 감정 변화를 수치화할 수 있는 감정인식 AI를 이용하면, 조사 대상자는 자기 집에서 손쉽게 조사에 협력할 수 있다. 이후 이러한 시스템이 널리 이용되게 되면, 마케팅이 크게 변화할 것이다.

 

점포의 광고 미디어 등을 통해 ‘인스토어 미디어 솔루션’을 지동하는 MOOD MEDIA는 가게를 찾은 고객의 표정에서 ‘기쁨’이나 ‘불쾌함’과 같은 감정을 읽어 들이는 시스템을 개발했다. 이 시스템으로 인해 점포에서 상품이나 광고를 보는 고객의 표정에서 실시간 반응을 얻어낼 수 있다. 물론 데이터를 취득하려면 고객의 동의가 필요하지만, 이 시스템이 실용화되면 지금까지 실현할 수 없었던 마케팅이 가능해진다.

 

예를 들어, 슈퍼마켓을 찾은 고객이 패키지가 마음에 들어 선반에서 상품을 집어 들었다. 그런 다음 뒷면에 표기되어 있는 칼로리 수치를 보고 그 상품을 다시 선반으로 올려놓는다. 고객은 패키지는 마음에 들어 했지만, 칼로리를 보고는 불쾌함을 느꼈다. - 지금까지는 이와 같은 데이터를 취득하기까지 상당수의 인원이 필요했다. 따라서 인공지능에 의한 감정 분석은, 실제 점포에서도 힘을 발휘할 수 있을 것으로 보인다.

 

④ ‘글자’를 통해 감정을 읽어내는 유저 로컬

 

감정인식 AI가 읽어 들이는 대상은 표정뿐만이 아니다. 유저 로컬사가 제공하는 웹서비스 ‘유저 로컬 감정인식 AI’는 입력된 텍스트 정보를 통해 감정을 판단한다.

 

준비된 양식에 글을 입력하면 ‘기쁨’, ‘호감’, ‘슬픔’, ‘두려움’, ‘분노’와 같은 5가지 항목을 나타낸 레이더 차트가 표시된다. 딥러닝을 통해 수천만 건이 넘는 데이터를 AI에게 학습시킴으로써, 글 속의 미묘한 뉘앙스를 읽어낼 수 있게 되었다. 이러한 웹서비스는 무료로 공개되고 있어, 감정인식 AI를 접할 수 있는 기회를 널리 제공하고 있다.

 

또한 유저 로컬은 2019년 4월에 시즈오카현 키쿠가와시와 함께 AI를 이용한 서포트 챗봇의 실증실험을 실시하였다. 서포트 챗봇이란 채팅 자동응답 시스템으로서, 주민의 질문에 맞춰 챗봇이 자동으로 답장한다. 이용자의 질문 데이터를 축적하고, 딥러닝을 함으로써 답변의 정밀도를 향상시켰다. 이것이 실용화되면, 행정사무가 멈추는 주말이나 축일, 밤중에도 문의에 답할 수 있기 때문에, 이용자의 편리함이 향상되고 일손 부족도 해소될 것이다. 텍스트 정보를 통해 감정이나 의도를 읽어내는 기술은 생활에 더욱 친숙한 문제를 해결하는 데 도움이 된다.

 

⑤ 음성 감정 분석에 대한 가능성을 추구하는 Empath

 

도쿄發 스타트업 기업인 Empath는 음성을 통해 감정을 분석하는 AI를 개발하고 있다. 2017년 12월에는 후지츠의 ‘로봇 AI 플랫폼’에 참가하였다. 유니로봇사가 개발하고 있는 커뮤니케이션 로봇 unibo에 음성 감정인식 AI를 제공하였다. Empath의 감정인식 AI는 지진이 있은 후에 피해자를 돕기 위해 이용자의 정신 상태를 감지할 목적으로도 이용되고 있으며, 콜센터 등 고객의 얼굴을 볼 수 없는 비즈니스 현장에서도 활용되고 있다.

 

2019년 1월에 Empath는 콜센터 BPO(Business Process Outsourcing) 회사인 TMJ사와 사업 제휴를 맺었다. 콜센터에서는 ①품질 평준화 및 향상, ②이직률 절감이라는 두 가지 목적을 달성하기 위해 음성 감정인식 AI를 이용하고 있다. 전자는 오퍼레이터의 감정을 분석함으로써 종업원을 교육하는 데 활용하겠다는 목적과, 고객의 감정을 분석함으로써 성약률(成約率)을 향상시키겠다는 목적으로 이용된다.

 

후자인 이직률의 절감과 관련해서는, 오퍼레이터의 정신 상태를 인식ㆍ파악함으로써 컨디션이 좋지 않은 오퍼레이터를 휴식하게 하는 등 오퍼레이터를 ‘지키기 위한’ 목적으로 이용된다. 사람을 상대하는 일에서 오는 스트레스를 적절하게 관리할 수 있는 이 시스템은 서비스업에서의 일하는 방식을 크게 개선할 것으로 기대된다.

 

야구를 예로 들자면, 최근 일본 야구계에서는 메이저리그에서 활용되던 탄도 분석 시스템 “트랙맨”을 도입하였다. 트랙맨은 미군에서 만들어진 탄도 데이터 분석 기술을 응용한 시스템으로서, 일본에서는 IT 기업이 오너로 있는 도호쿠 라쿠텐 이글즈와 후쿠오카 소프트뱅크 호크스가 가장 빨리 도입하였다.

 

트랙맨은 투수가 던진 공의 회전수를 측정할 수 있으며, 그 데이터를 통해 그 선수의 컨디션 및 피로도와 같은 상태를 더욱 정확하게 파악할 수 있게 되었다. 음성 감정인식 AI의 등장은 오퍼레이터와 같은 감정 노동을 하는 사람들에게 “트랙맨”과 같은 가능성을 부여한다. 관리직에 있는 사람이 이를 잘 활용하면, 서비스업에 종사하는 사람들을 제대로 케어할 수 있을 것이다.

 

Empath는 이러한 음성 감정인식 AI를 이용하여 운동선수의 컨디셔닝 서포트를 실시하고 있다. 2018년 1월에는 A급 운동선수들의 컨디션을 관리하는 클라우드 서비스, ONE TAP SPORTS를 제공하고 있는 유포리아사와 업무 제휴를 맺었다. 해당 클라우드에 음성 감정인식 AI를 조합함으로써, 운동선수의 멘탈 서포트에도 힘을 싣고 있다.

 

스포츠에서는 정신 상태가 플레이에 미치는 영향은 지대하다. “트랙맨”과 같이 동작을 통해 선수의 컨디션을 측정하는 것이 아니기 때문에 음성 감정인식 AI는 모든 경기에서 응용할 수 있다. 멘탈 헬스 케어는 모든 업계에서 필요한 것이기 때문에, 앞으로도 그 이용 영역은 확대될 것으로 보인다.

 

⑥ 의료 분야에서도 이용

 

또한 음성 감정인식 AI는 의료 분야에 변혁을 가져오는 테크놀로지로서 큰 주목을 받고 있다. 2019년 4월에는 음성 감정인식 AI가 PTSD(외상후 스트레스장애)를 발견하는 데 이용할 수 있다는 논문이 발표되었다. PTSD를 진단하는 것은, 인간도 판단을 내리기 어렵다. 이 연구 결과를 발표한 것은 의료 교육에 VR을 도입하는 등 선구적인 시도를 하는 것으로 알려진 뉴욕대학 랑곤 메디컬 센터의 찰스 매르마 박사가 인솔하는 연구팀이다.

 

129명의 남성 퇴역 군인을 대상으로 실시한 실험에서, 기계학습 알고리즘 “랜덤 포레스트”를 이용한 음성 감정인식 AI가 89%의 정확도로 PTSD를 앓고 있는 환자를 식별해냈다. 해당 연구팀은 인공지능을 통해 PTSD를 진단할 수 있게 되면, 환자가 스마트폰 등을 사용하여 더욱 저렴한 가격으로 손쉽게 진단을 받을 수 있게 된다고 말했다.

 

이처럼 감정인식 AI는 다양한 영역에서 이용되고 있다. 앞으로는 블록체인이나 IoT를 사용한 자동화가 전제가 되는 프로덕트나 프로젝트에서도 활용될 것으로 예상된다. 사람이 개입하지 않아 무기질적이라거나 감정이 전달되지 않는다는 답답함 같은 것은 이제 과거의 것이 되었다. 오히려 전화나 텍스트를 주고받는 등 우리가 지금까지 해왔던 커뮤니케이션을 더욱 고도화하고 긴밀한 것으로 만들어줄 것이다. 얼마 안 있으면 감정인식 AI가 사람들의 생활을 지원하는 미래가 도래할 것이다.

 

[자동차ㆍ로봇 분야 인공지능(AI)의 국내외 핵심기술 개발동향과 비즈니스 분석] 보고서 상세 보기

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