2017-02-12
MIT의 컴퓨터과학인공지능연구소와 의료공과대가 공동으로 연구를 수행하여 대화 톤을 탐지할 수 있는 스마트워치를 개발한 것으로 나타나 관련 내용을 상세히 조사해보기로 한다.
이번 착용가능한 기기는 대화내용이 행복한지 슬픈지 중성적인지를 사람의 대화패턴과 기타 심박수를 토대로 판별할 수 있는 기능이 탑재되었다고 한다. 연구진들은 이러한 기기들을 통해 일명 아스퍼거증후군 (만성 신경질환으로서 언어장애와 사회적응의 발달이 지연되는 병으로 알려짐)을 앓고 있는 환자들이 온전히 대화를 이해할 수 있도록 지원해주는 기능을 제공해줄 수 있을 것으로 기대하고 있다고 밝혔다.
상기 시스템은 음성과 텍스트, 생체신호 등을 분석하여 전반적인 대화내용의 톤을 분석할 수 있으며 약 83퍼센트의 정확도를 구현하였다고 알려지고 있다. 특히 딥러닝 기술을 접목시켜 대화 내 약 5초 간의 인터벌을 두고도 감정적인 점수를 제공할 수 있는 기능도 포함되어있다고 한다.
연구과정에 참여한 박사과정자인 Mohammad Ghassemi씨는 물리적 데이터와 음성데이터를 수동적인 방식으로 수집하지만 온전한 형태로 수집한 최초의 실험사례로 생각하고 있으며 수집하는 데이터들이 자연스럽고 비정형화된 상호작용과 연계되어있다는 점에서 그 의미가 크다는 점을 밝혔다고 한다.
뿐만 아니라 상기 개발을 통해 실시간으로 주고받는 대화들의 감정적인 톤 까지도 구분할 수 있느 가능성이 연구 결과를 통해 밝혀진 것이 의미가 크다고 한다. 이는 만일 대화에 참여하고 있는 다수의 사람들이 동시에 해당 기기를 사용하였을 경우 시스템 수행능력은 보다 증진될 수 있다는 뜻으로 해석해볼 수 있겠다.
상기 시스템의 시제품은 Samsung社의 Simband를 기반으로 제작되었으며 착용자의 동작, 심박수, 혈압, 혈류, 피부온도 등을 캡쳐할 수 있으며, 추가로 음성데이터와 문자 스크립트를 사용자의 목소리 톤이나 에너지, 단어선택 등과 같은 다양한 데이터를 분석하여 저장할 수 있다고 한다.
31가지 각기 다른 대화내용을 수 분 간 캡쳐한 이후 연구팀은 데이터를 2가지 알고리즘으로 분류하였는데, 하나는 행복한지 슬픈지를 두고 대화의 전반적인 상황을 분류하게 만들었고, 나머지 하나는 각각의 대화를 긍정적인지 부정적인지 중성적인지를 약 5초 단위로 분류하는 작업을 진행하였다고 한다. 머지 않은 미래에 보다 세부적인 분석을 제공할 수 있도록 해당 기기에 추가적인 기능도 반영될 수 있을 것으로 보인다.
인공지능에 대한 각기 다른 접근방식을 활용한 MIT 연구팀은 전통적인 신경네트워크 방식으로 모든 데이터로부터 도출되는 특징들을 네트워크 기반의 알고리즘에 대입시켰고, 네트워크의 다양한 계층에 대한 각기 다른 특징들을 정리하여 수행능력을 증가시킬 수 있는 성과를 거두게 되었다고 밝혔다.
이번 개발을 통해 기계가 얼마나 정확한 수준으로 인간의 인지능력과 유사한 상화작용들을 인지하게 될 수 있는지를 발견할 수 있었으며, 연구진들이 직접 정확한 데이터를 입력하는 수고도 덜어낼 수 있게 된 것으로 나타났다.
다음 단계로는 알고리즘의 감정적인 입상도를 증진시키는 것으로서 이를 통해 보다 정확한 감정적 데이터에 대한 분석이 가능해지게 되는 것이라고 한다. 인간의 감정을 정확히 파악할 수 있는 기술개발을 통해 보다 인간과 상호작용이 가능한 기기의 개발이 가시화될 수 있는 길이 열리게 될 수 있을 것으로 전망되는 시점이라 하겠다.
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