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정서적 컴퓨팅이 어떻게 기계에게 '공감'을 줄 수 있는지 알고 계셨나요?
감성 컴퓨팅은 인간의 감정을 인식, 해석, 처리 및 시뮬레이션할 수 있는 시스템과 장치를 연구하고 개발하는 분야입니다. 컴퓨터 과학, 심리학, 인지 과학을 포괄하는 학제간 분야입니다. 감정에 대한 초기 논의는 감정에 대한 인간의 철학적 사고로 거슬러 올라갈 수 있지만, 현대 컴퓨터 과학 분야는 1995년 Rosalind Pickard의 논문 "Affective Computing"과 1997년에 출판된 동명의 책에서 시작되었습니다. 이 분야의 주요 동기는 기계에 시뮬레이션된 공감을 포함한 감성 지능을 부여하여 기계가 인간의 감정 상태를 이해하고 이러한 감정에 따라 행동을 조정하여 적절한 감정 반응을 줄 수 있도록 하는 것입니다.
감정 컴퓨팅의 목표는 사람과 기계 간의 상호 작용을 개선하고 이를 더욱 인간적으로 만드는 것입니다.
감정정보 감지 및 식별
감정 정보 감지는 입력 데이터를 해석하지 않고 사용자의 신체 상태나 행동을 포착하는 수동 센서로 시작되는 경우가 많습니다. 이 데이터는 인간이 다른 사람의 감정을 감지하기 위해 사용하는 단서와 유사합니다. 예를 들어, 비디오 카메라는 얼굴 표정, 신체 자세, 몸짓을 포착하고 마이크는 음성을 녹음합니다. 다른 센서는 피부 온도, 전기 피부 반응과 같은 생리학적 데이터를 직접 측정하여 감정적 신호를 감지합니다.
기계 속의 감정
또 다른 중요한 영역은 본질적인 감정을 표시하거나 설득력 있게 감정을 시뮬레이션할 수 있는 컴퓨팅 장치의 설계에 있습니다. 오늘날의 기술은 특히 인간과 기계의 상호 작용을 향상하고 촉진하는 대화형 에이전트에서 감정을 시뮬레이션할 수 있습니다. The Emotional Machine에서 컴퓨터 과학의 선구자인 Marvin Minsky는 감정을 기계 지능의 더 넓은 질문과 연결하면서 감정이 "우리가 '사고'라고 부르는 과정에 특별히 이질적인 것은 아니다"라고 지적했습니다. 특정 정서적 자극에 대한 반응, 그에 상응하는 얼굴 표정 및 몸짓을 포함한 차원입니다.
기계의 감정은 컴퓨팅 시스템의 감정과 관련되는 경우가 많으며, 이로 인해 '감성 AI' 및 '감성 AI'라는 용어가 탄생했습니다.
감정인식 기술
심리학, 인지과학, 신경과학에는 인간이 감정을 인식하고 분류하는 방법을 설명하는 두 가지 주요 방법, 즉 연속적 접근 방식과 범주적 접근 방식이 있습니다. 감정 인식 과정에서는 다양한 머신러닝 회귀 및 분류 모델 기술을 활용하는 것도 중요합니다.
감성적인 목소리
자율신경계의 변화는 사람의 말을 간접적으로 변화시킬 수 있으며, 감정 기술은 이 정보를 사용하여 감정을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 두려움, 분노 또는 기쁨의 상태에서 말하는 것은 빠르고 크고 명확한 음조 범위를 갖는 경향이 있는 반면, 피곤함, 지루함 또는 슬픔은 종종 느리고 낮고 불분명한 말을 초래합니다. . 감정 음성 처리 기술은 음성 특징에 대한 전산 분석을 통해 사용자의 감정 상태를 파악할 수 있습니다.
알고리즘
음성/텍스트 감정 검출 과정에서는 빠르고 정확한 감정 인식을 달성하기 위해 신뢰할 수 있는 데이터베이스와 지식 기반의 구축, 효과적인 분류기의 선택이 필요합니다. 기술의 발전에 따라 다양한 알고리즘이 차례로 제안되었으며, 적절한 분류기를 사용하면 시스템의 전반적인 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
적절한 분류자를 선택하면 감정 인식의 정확성과 효율성이 크게 향상될 수 있습니다.
얼굴 감정 인식
얼굴 표정의 감지 및 처리는 일반적으로 광학 흐름, 은닉 마르코프 모델 및 신경망과 같은 방법을 통해 구현됩니다. 얼굴 표정 자체 외에도 음성 멜로디, 몸짓, 기타 정보를 결합하여 다중 모드 인식을 수행하여 대상의 감정 상태를 보다 정확하게 평가할 수 있습니다. 감정 데이터베이스를 구축하는 것은 시간과 노력이 필요한 작업이며, 대부분의 공개 감정 데이터베이스에는 제스처 표현만 포함되어 있어 얼굴 감정 인식이 어렵습니다.
신체 동작
제스처는 특히 음성 및 얼굴 표정 인식과 결합하여 사용자의 특정 감정 상태를 식별하는 방법으로 효과적으로 사용될 수 있습니다. 제스처 인식 방법은 주로 3D 모델과 모양을 기반으로 하는 두 가지 접근 방식으로 나누어집니다. 컴퓨터는 이러한 동작을 이해하고 적절한 응답을 할 수 있어야 인간과 컴퓨터의 상호 작용의 효율성을 높일 수 있습니다.
생리적 모니터링
이는 생리적 신호를 모니터링하고 분석하여 사용자의 감정 상태를 감지할 수 있습니다. 생리적 신호에는 심박수 변화, 피부 전도 반응, 안면 근육의 수축, 혈류 변화 등이 포함됩니다. 최근 이 분야가 더욱 주목을 받고 있으며, 이미 이러한 기술을 채택한 실제 제품도 보이고 있습니다.
기술이 발전함에 따라 감성 컴퓨팅은 일상 생활에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 미래의 기계는 진정한 공감을 할 수 있을까?
