[한국공공정책신문=김유리 기자]
◇ 강점인식의 개념
감정인식(Emotion recognition)이란 컴퓨터가 인간의 감정을 추측하는 방법은 여러 종류가 있다. 대표적인 것으로는 화상에 의한 것과 음성에 의한 것으로 상대의 표정을 읽는 방법, 목소리의 높낮이, 말하는 속도로 인식을 실시한다. 예컨대, 표정은 어려운 얼굴로, 높은 톤의 큰 목소리로 이야기하고 있으면 ‘화가 난다’고 판단하고, 가라앉은 얼굴로, 목소리 톤이 낮고 작은 목소리라면 ‘슬퍼한다’고 판단한다. 다만 이것은 표정과 발성 모두를 판단하는 방법이므로 고도의 처리가 필요하다.
◇ 화상에 의한 감정인식
우선 화상에 의한 감정인식이지만, 현재는 휴대전화의 카메라 등에도 사람의 얼굴을 검출하는 기능이 탑재되어 있다. 컴퓨터가 표정을 인식한다는 것은 매우 어려운 기술로 사람마다 다른 얼굴의 부품 위치나 크기, 입이나 눈꺼풀의 개폐와 같은 정보를 모두 분석할 필요가 있다. 이 때문에 높은 처리능력의 하드웨어가 필요하기 때문에 클라우드 기반 시스템이 많이 이용되고 있다.
또한 생물학적 견지에서도 동공의 개방 정도 등으로 어느 정도의 감정 추측이 가능하며, 어느 정도의 기간동안 통계를 취하고 있으면 동작 속도가 평소보다 빠른지, 느린지와 같은 데이터를 통해서도 감정 추측이 가능해진다. 재미있게도 웃는 얼굴인데 그 뒤에서는 웃고 있지 않는 등 경미한 특징으로도 판단할 수 있는 것 같기 때문에 그 정확도의 높이를 알 수 있다.
◇ 음성에 의한 감정인식
일반적으로 감정을 라벨링 한 샘플 음성으로부터 음성의 특징량을 추출하여, 기계학습 등을 이용해 감정 추정기를 구축하고, 일반적인 모델로 한다. 그리고 이 모델에 적용함으로써 새로운 음성으로 감정을 추정한다. 그러나 화상과 마찬가지로 감정 표현 방법이나 성질의 차이 등 개인차가 많기 때문에 추정의 정확도를 요구하면 시간이 걸려 버린다. 또 음성의 해석에는 언어적인 것과 음향적인 것이 있지만, 같은 단어의 의미라도 그 발음에 따라서는 여러가지 해석이 필요할 수도 있고, 언어적인 것으로는 판정이 어려운 경우도 많이 있기 때문에 음향적인 해석이 필요하다.
실제로 이용되는 용도로서는 담당자가 콜센터 등에서의 대응 중이라도 클레임이라고 판단하고, 그 대응이 불충분해 고객이 히트업(heat up)한 경우라도 담당자의 상사가 타이밍을 재서 그 완화로 나누어 들어가거나 하는 것이 가능하다. 그리고 실시간은 아니지만, 예컨대, 인사 면접 등에서의 면접 관측과 면접자와의 거래에서 갑질의 언행이 없었는지 등을 나중에 제3자가 검토하거나 하는 것도 가능해진다. 이 외에 맥박이나 땀의 양 등의 생체 정보도 감정을 알 때 이용할 수 있는 데이터이다.
단순히 맥박으로만, 땀의 양만을 보면 단순히 운동 후에 맥박도 빠르고, 땀의 양도 많아지고 있기 때문에 감정의 판단이라고는 할 수 없지만, 이것을 음성과 복합해서 이용하는 것을 생각하면, 이 타이밍에 맥박이 증가했다든가 땀의 양이 증가했다든가 하는 정보와도 종합해서 해석이 가능해진다. 물론 다양한 정보가 복잡하게 관련되어 가게 되기 때문에 이 경우의 감정인식에는 엄청난 비용이 든다.
어디까지 인간 대신에 컴퓨터를 할 수 있는가도 관련되지만, 얼마나 적은 정보로 정확한 판정이 가능한가 하는 점에서도 날마다 그 정밀도, 표현기법, 하드웨어, 소프트웨어라고 하는 다양한 요소가 나오고 있다. 실제로 도입한다고 해도 그 용도나 목적도 어느 정도는 분명하지 않으면 시스템 구축은 어렵다.
이규철 / 법학박사(상법)
∙ AI·GPT, SDGs&ESG 코치 및 강사
∙ 100세대학 크리에이터 및 칼럼니스트
∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,
글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,
100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권
∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)
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