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인공지능시대(40): 인공지능 감정인식 기술
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2021년 09월 10일(금) 16:49 [(주)문경사랑] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
감정 인식
최근 화제가 되고 있는 소셜 로봇은 기계적 움직임을 통해 인간의 육체적 노동을 대신하는 기존 로봇과 달리 인간과 커뮤니케이션할 수 있는 능력을 갖추고 자율적으로 동작하여 사회적 행동을 하는 감성중심의 로봇을 말한다. 소셜 로봇의 주요 기능은 사람과의 자연스러운 대화를 통해 사람의 감정 상태를 파악하고 로봇 자신의 감정을 전달하는 정서적인 상호작용이다.
센싱과 기계학습 기술의 발달로 영상, 음성, 생체신호를 통해 인간의 내면상태의 감정파악이 가능하게 되었으며, 일부는 현실화되고 있다. 특히, 영상센스 기반 감정인식 기술은 영상센서 정보를 이용한 얼굴 인식과 개인 ID 식별 등의 연구가 진행되어 왔으며, 각종 스마트 기기 및 SNS 등에서 기능들이 구현되고 있다.
동작과 감정 인식
또한 최근에는 얼굴의 특징점을 이용하여 인간의 감정을 판단하는 기술이 개발되고, 인간의 동작인식을 통한 행동 분류기술이 연구되고 있다. 이와 같은 컴퓨터 비전 기술을 이용한 사용자 식별, 인간감정 및 행동인식에 대한 기술은 소셜 로봇이 인간의 내면을 인식하는데 필수적인 기술이다.
한편 음성정보 기반 감정인식은 인간의 목소리 패턴분석을 통해 감정상태를 파악하는 기술들이 개발되고 있다. 즉, 음성인식 기술을 이용하여 실시간으로 속기록을 생성하고 고객의 감정상태에 대응하고 있으며, 자폐증과 같이 감정이 드러나지 않는 질환에서는 소셜 로봇과의 대화에서 환자의 음성정보를 이용하여 내면상태를 파악할 수 있다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
동영상 기반 감정인식
동영상 기반 감정인식은 단일 영상에서 얼굴의 특징을 분석하는 것에서부터 시작한다. 초기에는 고전적인 기계학습 및 컴퓨터 비전을 사용하여 얼굴의 특징을 분류하는 연구가 진행되었다. 그러나 감정인식 연구는 갈수록 판단하기 힘든 상황에서의 인물감정 인식기술로 연구가 확장되고 있다.
한편 딥러닝의 발전으로 영상 내 얼굴의 이차원적 특징을 추출하고 분석하기 위해 CNN과 같은 딥 네트워크가 사용되고 있다. 그리고 사람의 감정을 화남, 역겨움, 두려움, 행복함, 중립, 슬픔, 놀라움 등과 보다 세밀한 감정분석을 위해 연속적인 각성 벨런스(AV) 영역의 감정인식 연구가 활발해지고 있다.
음성 기반 감정인식
음성은 영상과 함께 감정을 인식하기 위한 중요한 실마리이다. 그러나 음성만으로 감정을 인식하는 응용 사례는 흔하지 않으며, 이는 동영상에서 음성정보가 산발적으로 존재하기 때문이다. 한동안 음성 기반 감정인식은 작은 시간 영역 단위의 실시간 감정인식에 집중되어 있었다.
따라서 실시간 감정인식은 새로운 특징을 추출하거나 분류 방법론을 달리하여 정확도를 개선하고 있다. 특징추출은 개인별 발성의 특징을 찾는 것을 목표로 하며, 계층적 분류는 여러 개의 분류기를 사용하여 음성에서 비슷한 감정인자를 찾아 분류하는 방식이다. 최근 딥러닝을 이용한 음성 기반 감정인식 기술들이 주를 이루고 있다.
생체신호 기반 감정인식
한편 맥박이나 EEG(ElectroEncephaloGraphy, 腦電圖) 같은 생체신호를 이용한 감정인식 연구도 진행되고 있으며, 여러 바이오 센서에서 얻은 다중신호로 감정을 인식하도록 컴퓨터를 학습시키는 방법이다. 최근 생체신호를 이용한 감정인식과 응용연구들은 생체신호를 기반으로 감정을 판별하여 음악을 추천하는 시스템이 출시되고 있다.
감정인식은 진정한 인간-컴퓨터(로봇)의 상호작용이 핵심기술이며, 감정인식은 그 재료가 되는 얼굴표정(영상), 목소리(음성), EEG나 맥박(생체신호) 등을 함께 이용되는 것이 바람직하다. 이를 위해서는 멀티모달 센싱 및 딥러닝 기술이 지속적으로 발전되어야 하며, 감정인식 기술은 자폐 장애인과 정상인에게도 매우 유용하게 사용될 것이다.
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