사람 몸에서 검출한 생체 신호와 행동을 기반으로 '감정'을 파악하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 이 기술을 상용화하면 헬스케어나 다양한 사용자 맞춤형 서비스 고도화가 가능해진다.
조성호 KAIST(총장 신성철) 전산학부 교수와 김병형 연구교수 팀은 생체 신호를 딥러닝 기술로 분석하는 감정 파악 시스템, 감정과 행동을 연계해서 사람 감정과의 인과관계를 나타내는 수식화 알고리즘을 개발했다고 27일 밝혔다.
감정 파악 시스템은 뇌 전두엽에서 발생하는 뇌전도(EEG)와 심장 박동 신호를 딥러닝으로 분석해서 현재 감정 상태를 나타낸다. 행복, 흥분, 기쁨, 슬픔, 지루함, 분노, 짜증 등 12가지 감정을 구분한다. 사람 감정 체계가 한 번에 여러 감정을 느낄 수 있다는 점을 고려, 신호상 가장 크게 발현하는 감정을 도출해 낸다.
연구팀은 이렇게 도출한 감정 상태를 실제 사용자 행동과 연관시켰다. 사용자 전방 카메라로 파악한 행동이 감정 변화에 어떻게 영향을 미치는지 분석했다. 피시험자가 공부, 게임, 친구와의 대화, 영화 관람 등 행동을 하게 한 결과 공부를 할 때 부정적인 감정 상태가 나타나고 나머지 행동은 반대 결과가 나오는 것을 확인했다. 이들 결과를 종합해서 감정과 행동을 연계해 인과관계를 수식화한 알고리즘을 개발했다.
연구팀은 알고리즘 기반으로 다양한 서비스를 도출할 수 있다고 설명했다. 심리 치료나 행동 발달 교정과 같은 헬스케어 분야에 주로 쓸 수 있다. 사용자의 긍정적 감정을 극대화하는 홈케어 서비스나 솔루션 개발에도 활용할 수 있다.
김병형 연구교수는 “기존에는 생체 신호로 사람 감정을 파악하는데 주력했지만 새롭게 사람 행동까지 함께 고려, 실제 감정 변화에 영향을 미치는 것에까지 연구 영역을 확대했다”면서 “사람을 둘러싼 온갖 영역에 적용할 수 있어 활용도가 높다”고 설명했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
