[졸업 프로젝트] 감정 -1-

 

 

사람은 평생에 걸쳐 다양한 감정을 느끼며 살아 갑니다. 감정은 심리학 분야에서는 오랜 연구 대상이였으며 최근 컴퓨터 분야에 이런 감정의 변화를 인식하려는 연구가 진행중 입니다. 컴퓨터 분야의 기존 감정 인식 연구는 인간의 감정 상태를 통상적인 6가지 감정으로 분류하며, 이는 인위적인 것으로 정확한 감정의 상태를 표현하기에는 많이 부족 합니다.

 

 

최근 감정을 연속선에서 인식하기 위한 시도가 등장했으며 위 그림과 같이 감정을 다차원에서 연속적인 백터로 표현한 모델이 등장하였습니다. 어떤 감정의 성분이 어느 정도 내포되어 있는지를 파악하기 위해서는  V.A.D 차원에 감정영역을 설정하여 차원에 감정을 맵핑 합니다. Valence는 감정의 양수 또는 음수 정도를 나타내며 행복은 양수 감정이고, 슬픔은 음수 감정이다. Arousal는 감정의 강도를 나타내며 화남은 강한 감정이고, 불안은 약한 감정이다. Dominance는 감정에 대한 제어 권한을 나타내며 기쁨은 제어 권한이 높은 감정이고, 불안은 제어 권한이 낮은 감정입니다.

 

 

하지만 보통 사람들은 감정을 인식하는 경우 어떠한 한 가지 특징 정보만 가지고 감정을 인식하지 않습니다. 관련 연구로는 "박윤희, Itakura Shoji. "언어 정보와 얼굴 표정의 정서가 불일치할 때, 3세 아동은 어떤 정보에 주목하여 타인의 정서를 판단할까?: 점화 과제 연구." 정서·행동장애연구, 33.1 (2017): 51-70."  있으며. 위 연구에서는 사진속 등장 인물의 얼굴 정보의 감정과 언어 정보의 감정을 서로 다르게 제시하여 실험한 결과 등장인물의 감정을 맞추는데 어려움이 있다고 했습니다. 이런 문제점을 해결하기 위해서는 얼굴정보의 감정도 인식하여 보다 더 정확한 연속적인 감정을 인식 해야합니다.

 

만약 음성과 영상을 융합한 멀티모달 감정인식 시스템이 개발된다면 챗봇이나 AI가 사용자의 감정을 다양한 관점에서 인식하여 기계와 자연스러운 대화가 가능해지며 추천시스템에서도 사용이 가능할 것입니다. 따라서 VAD데이터를 학습한 언어모델과 얼굴 영상 데이터를 학습한 모델을 융합하여 감정인식 멀티모달을 구현하고자 합니다.