[한국기술뉴스] 숙명여자대학교 IT공학과 김병규 교수 연구팀은 CNN알고리즘을 기반으로 기존 감정인식 장치에서 빈번하게 발생하는 감정인식 오류를 개선하고 정확도 향상시킨 얼굴인식 장치를 개발했다. 개발된 기술은 숙명여자대학교 산학협력단을 통해 2018년 11월 6일 특허를 출원(출원번호 제1020180135303호)했다. 특허 명칭은 '감정을 식별하기 위한 얼굴 감정 인식 장치 및 그 방법’이다. 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다. 

[기자]

4차 산업혁명 시대를 맞이해 인공지능 기술이 발달하면서 인간의 음성과 언어를 바탕으로 로봇이 움직이는 상호작용이 증가하고 있습니다. 그러나 인간의 복잡한 감정을 이해하지 못해 긴밀한 상호작용을 하는 데 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 인간의 얼굴을 인식하고 감정을 예측하는 얼굴 인식 기술이 개발되고 있습니다. 하지만 종래의 얼굴 인식 시스템은 방대한 데이터가 필요하고 감정 레이블 등의 데이터가 부족해 표정을 인식하는 데 정확성이 떨어진다는 문제가 있습니다.

숙명여자대학교 김병규 교수 연구팀은 CNN 알고리즘을 기반으로 얼굴의 특징을 분석해 감정을 정확하게 식별할 수 있는 장치를 개발했습니다.

개발된 장치를 사용하기 위해 사용자는 표정이 없는 기본 얼굴 이미지를 등록합니다. 이후 장치는 카메라를 통해 사용자의 얼굴을 촬영합니다. 촬영되는 영상으로부터 얼굴의 특징을 추출하고 관련이 높은 6개의 감정을 추출합니다. 추출한 감정을 표정이 없는 기본 얼굴 이미지와 비교하며 CNN 알고리즘을 적용해 표정의 변화에 따른 얼굴의 좌표 차이를 산출하고 상위 2개의 감정을 산출합니다. 이후 2개의 감정에 대해 가중치를 계산하며 최종 감정을 결정합니다.

개발된 장치는 판매가 이루어지는 장소에서 고객들의 표정을 읽고 감정에 맞춰 맞춤형 서비스를 제공하는 데 활용할 수 있습니다. 또한 치료나 시술을 받는 환자들의 표정을 분석해 치료의 강도를 조절하며 맞춤케어를 진행하는데 활용할 수 있습니다.

사용자의 감정을 읽고 관심도 및 선호도를 파악해 상품 및 서비스의 만족도를 높이고 경제적 이익을 증진하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.