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[인공지능 in IT] 네가 내 마음을 알아?

권명관

지난 2018년 3월, 고용노동부는 10월부터 발효되는 '감정노동자 보호법 개정안'을 통과시켰다. 해당 개정안은 고객의 폭언이나 폭력으로부터 스트레스를 받는 감정노동자의 인권과 업무의 질을 개선시킬 사업주 조치를 의무화하는 내용을 담고 있다. 감정노동이란, 고객을 응대하며 자신의 본래 감정과는 상관없이, 업무상 정해진 감정 표현을 연기하는 것을 일상적으로 수행하는 노동을 말한다. 예로 콜센터, 백화점 안내, 텔레마케터 등이 있다.

감정노동자 보호를 위한 5개 금융업법 개정안 주요 내용, 출처: 동아닷컴
< 감정노동자 보호를 위한 5개 금융업법 개정안 주요 내용, 출처: 동아닷컴 >

이제 정부는 감정노동자의 '적응 장애'와 '우울증' 등을 업무상 질병으로 인정한다. 세계보건기구(WHO)에서 정의한 건강은 '육체적, 정신적, 사회적, 영적으로 안녕한 상태'다. 즉, 감정노동자들은 육체뿐만 아니라 정신적, 사회적으로 고통받을 수 있다는 것이다. 그들은 자동으로 저장된 말을 내뱉는 음성 안내기가 아니고, 일반 사람들처럼 똑같이 울고 웃는 사람이다. 그렇지만, 아직까지 국내에서 심리상담에 대한 정서적인 장벽은 높고, 상담 받을 수 있는 인프라도 잘 갖춰지지 않다. 감정노동자들이 실질적인 상담 도움을 받기는 어렵다는 의미다.

감정노동 소식 뒤, 국내 인공지능 기술 업체 중 한 곳이 심리상담 서비스를 출시했다는 기사를 접했다. 전문 심리 상담사들이 축적한 수많은 상담 시나리오 데이터를 수집하고 구축해, 개별적이고 정확한 서비스를 제공한다는 것이 취지다. 또한, 통화 목소리를 기반으로 이를 감정 데이터로 변환시켜 정신 건강에 대한 정보와 스트레스 관리 등을 위한 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것이 목적이다. 정확도는 알 수 없지만, 인공지능이 인간의 감정을 인지하고 생활에 도움을 줄 수 있다는 사실만으로도 큰 의미가 있다고 생각한다.

사실 필자는 몇 년 전까지 매 순간 변하는 복잡한 인간의 감정은, 인간 고유의 것이라고 생각했다. 인간은 자신의 감정을 알지 못할 때도 있고, 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 주체하지 못하기도 한다. 아직 우리 스스로 감정에 대해 확실하게 정의할 수 없고, 통제할 수 없다. 하지만, 그럼에도 불구하고, (앞서 언급한) 심리상담 서비스처럼 여러 분야에서 기계가 인간의 감정을 이해하고, 심지어 감정 표현을 돕는 연구는 거듭되고 있다.

기계와 감정의 접목은 2000년대 이전부터 시작되었다. 1995년 MIT의 피카드(Rosalind Picard) 박사가 처음으로 감성컴퓨팅이라는 용어를 사용하며, 인간의 감성을 분석하고 해석하는 기술 개발을 시작했다. 감성 컴퓨팅은 인간이 느끼는 바를 인지, 해석, 처리할 수 있는 시스템을 설계하기 위한 인공지능 기술을 연구하고 개발하는 분야다. 감정 인식은 상상 이상으로 복잡하고, 아직까지 정확하게 구현하기 힘든 어려운 기술이지만, 조금씩 그 영역을 확장하며 다양한 분야에서 사용되고 있다.

아무래도 사람의 감정을 드러내는 표면적인 수단 중 가장 눈에 띄는 것이 표정일 것이다. 얼굴에 드러나는 인간의 감정은 안면 근육의 움직임을 통해 여러 표정으로 나타나기 때문이다. 여기에 영상 처리 기술을 활용하면, 기계가 인간의 감정을 분류할 수 있다. 이를 기반으로 한 감정인식은 다음의 과정으로 이루어진다.

먼저 영상이나 이미지 안에서 얼굴 영역을 찾는다. 일반적으로 스마트폰 카메라 앱에서 많이 볼 수 있듯, 네모 박스 형태로 얼굴을 인식한다. 그리고 해당 박스 안에서 눈, 코, 입 등 랜드마크라고 불리는 특징점들을 찾는다. 이어서 각 특징점을 바탕으로 각각의 위치나 배치를 파악하는 프로세스를 거친다. 마지막으로 학습을 거쳐 사람의 표정을 인식할 수 있다.

일반적으로 감정 쪽을 연구하고 기술을 개발하는 업체 대다수는 이러한 딥러닝 방식을 적용한다. 그리고 미리 지정한 각각의 감정 메트릭에 사용자의 표정을 맵핑하는 식으로 결과값을 도출한다. 하나 주의해야 할 점은 표정과 비교하는 감정이라는 결과값을 '확률(%)'로 산출한다. 예를 들어, 눈썹을 찌푸리고 눈이 커지면서 입을 벌리고 있으면, 감정은 '화남 95%, 놀람 20%, 슬픔 5%...' 등으로 표현하는 방식이다.

EMOTION AI 사례
< EMOTION AI 사례 >

이외에도 톤, 크기, 템포 등 감정 변화에 따라 변하는 목소리를 분석하는 음성 인식 기술이나 몸의 특정 움직임을 분석해 감정 상태를 인지하는 동작 인식 기술 등이 있다. 특히, 음성 인식은 CS(고객 응대) 영역에서 빛을 발할 수 있다. 실시간으로 고객의 감정을 분석해 소통방식을 바꾸거나, 그들의 구매 패턴을 예측하는 데 도움을 준다.

최근에는 페퍼를 비롯한 가정용 휴머노이드 로봇이 여럿 출시되면서, 감정인식 기술의 적용사례를 쉽게 찾아볼 수 있다. 이들 로봇들은 인간과 대화할 때 억양이나 표정을 인식하며, 심지어 때로는 인간의 감정을 예측하고 묻기도 한다. 물론, 아직까지 우리의 머리 속에는 기계라는 생각 때문에 상호간 자연스러운 대화나 감정을 전달하기 어렵다. 하지만 문자, 음성, 시각 등 현재도 여러 영역에서 인공지능 기술은 발전을 거듭하고 있다.

핸슨로보틱스(hansonrobotics)의 휴머노이드 로봇 소피아(Sopjia), 출처: 핸슨로보틱스
< 핸슨로보틱스(hansonrobotics)의 휴머노이드 로봇 소피아(Sopjia), 출처: 핸슨로보틱스 >

인간의 감정이라는 것은 하나의 영적인 매개체가 아닌, 복합적인 것이다. 결국 각 영역별 인공지능 기술이 고도화될수록 감정 인식에 적용할 수 있는 기술 또한 정교해진다는 것을 의미한다. 언젠가는 기계가 인간의 말상대가 되어주고, 함께 어려운 문제에 대해 의논할 수 있는 단계까지 이르지 않을까? 감정 노동자의 마음을 어르고 달래는 로봇이 등장할지도 모를 일이다.

이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저

조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다

*본 칼럼은 IT동아의 편집 방향과 다를 수 있습니다.

글 / 스켈터랩스 이호진 마케팅매니저
편집 / IT동아 권명관(tornadosn@itdonga.com)

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