💗 제1장: 감정 AI 소개

홍익인간 (弘益人間)

"널리 인간을 이롭게 하라"

WIA 감정 AI 표준은 인간의 감정을 이해하는 것이 진정으로 인류에 봉사하는 기술을 만드는 데 근본적이라는 철학에 기반합니다.

1.1 감정 AI(정서 컴퓨팅)란 무엇인가?

감정 AI(Emotion AI), 또는 정서 컴퓨팅(Affective Computing)은 인공지능, 컴퓨터 과학, 심리학, 인지과학을 결합하여 인간의 감정을 인식, 해석, 처리, 시뮬레이션할 수 있는 시스템을 개발하는 다학제적 분야입니다.

[i] 정의: 정서 컴퓨팅은 인간의 정서(감정, 기분, 태도)를 인식, 해석, 처리, 시뮬레이션할 수 있는 시스템과 장치의 연구 및 개발입니다.

1.1.1 기원: Rosalind Picard

정서 컴퓨팅 분야는 1995년 MIT 미디어랩의 Rosalind Picard 박사에 의해 설립되었습니다. 그녀의 선구적인 논문 "Affective Computing"은 수십억 달러 규모의 산업의 기반이 되었습니다.

창시자	Rosalind Picard, Sc.D.
기관	MIT 미디어랩
년도	1995
주요 출판물	"Affective Computing" (1997년 서적)
핵심 논지	감정은 인간 지능과 의사결정에 필수적

1.1.2 컴퓨팅에서 감정이 중요한 이유

Picard의 획기적인 통찰은 감정이 이성적 사고와 분리된 것이 아니라 그것에 필수적이라는 것이었습니다. 특히 Antonio Damasio의 신경과학 연구는 뇌의 감정 중추가 손상된 사람들이 간단한 결정을 내리는 데도 어려움을 겪는다는 것을 보여주었습니다.

핵심 통찰:

감정은 주의력과 기억을 유도
감정 반응은 인지 처리보다 빠름
인간-컴퓨터 상호작용은 본질적으로 감정적
감정을 이해하는 기계가 인간을 더 잘 서비스할 수 있음

1.2 시장 규모 및 성장

감정 AI 시장은 폭발적인 성장을 경험했으며 계속해서 빠르게 확장될 것으로 예상됩니다:

연도	시장 규모 (USD)	성장률
2020	216억 달러	-
2021	248억 달러	14.8%
2022	285억 달러	14.9%
2023	327억 달러	14.7%
2026 (예상)	371억 달러	CAGR 13.5%

1.2.1 시장 부문

감정 AI 시장은 여러 산업 분야에 걸쳐 있습니다:

헬스케어 (28%) - 정신건강 모니터링, 환자 케어
소매/마케팅 (24%) - 소비자 연구, 광고 효과
자동차 (18%) - 운전자 모니터링 시스템
미디어/엔터테인먼트 (15%) - 콘텐츠 최적화, 게임
교육 (10%) - 적응형 학습, 학생 참여
기타 (5%) - 보안, 접근성, 고객 서비스

1.3 감정 분류 모델

1.3.1 에크만의 이산 모델 (6가지 기본 감정)

Paul Ekman 박사의 1970년대 연구는 모든 인간 문화에서 인식되는 6가지 보편적 감정을 식별했습니다:

감정	설명	얼굴 특징	보편적 인식률
😊 행복 (Happiness)	기쁨의 긍정적 감정 상태	볼 올라감, 까마귀 발자국, 입꼬리 올라감	93%
😢 슬픔 (Sadness)	감정적 고통과 슬픔	안쪽 눈썹 올라감, 입꼬리 내려감	84%
😠 분노 (Anger)	강한 불쾌 반응	눈썹 내려감, 턱 긴장, 눈 좁아짐	90%
😨 공포 (Fear)	인지된 위협에 대한 반응	눈 크게 뜸, 눈썹 올라감, 입 벌어짐	85%
🤢 혐오 (Disgust)	역겨움 또는 강한 비난	코 주름, 윗입술 올라감	88%
😮 놀람 (Surprise)	예상치 못한 것에 대한 짧은 감정 반응	눈썹 올라감, 눈 크게 뜸, 턱 떨어짐	81%

[i] 참고: WIA 감정 AI 표준은 강한 감정 표현이 없음을 나타내는 중립(Neutral)도 7번째 카테고리로 포함합니다.

1.3.2 차원 모델 (Valence-Arousal)

James Russell이 개발한 차원 모델은 감정을 연속적인 2차원 공간에서 나타냅니다:

                    고각성 (High Arousal)
                         |
                   흥분   |  긴장
                         |
    부정 ────────+───────+───────+──── 긍정
    Valence     |       |       |     Valence
                   지루함  |  만족
                         |
                    저각성 (Low Arousal)

사분면 매핑:
  고 Valence + 고 Arousal = 흥분, 행복, 열광
  고 Valence + 저 Arousal = 평온, 편안, 고요
  저 Valence + 고 Arousal = 분노, 두려움, 스트레스
  저 Valence + 저 Arousal = 슬픔, 우울, 지루함

Valence: -1(부정)에서 +1(긍정) 범위, 감정의 유쾌함을 나타냅니다.

Arousal: -1(저각성)에서 +1(고각성) 범위, 강도 또는 에너지 수준을 나타냅니다.

1.4 FACS - 얼굴 행동 코딩 시스템

1.4.1 역사와 개발

얼굴 행동 코딩 시스템(FACS)은 1978년 Paul Ekman과 Wallace V. Friesen에 의해 개발되었습니다. 이는 액션 유닛(AU)을 통해 얼굴 움직임을 체계적으로 설명하는 방법을 제공합니다.

1.4.2 액션 유닛

액션 유닛은 특정 얼굴 근육의 수축 또는 이완을 나타냅니다. 각 AU에는 번호와 이름이 지정됩니다:

AU	FACS 이름	근육	설명
AU1	안쪽 눈썹 올림 (Inner Brow Raiser)	전두근 (내측부)	눈썹 안쪽 부분 올림
AU2	바깥쪽 눈썹 올림 (Outer Brow Raiser)	전두근 (외측부)	눈썹 바깥쪽 부분 올림
AU4	눈썹 내림 (Brow Lowerer)	추미근, 비근억제근	눈썹을 내리고 모음
AU6	볼 올림 (Cheek Raiser)	안륜근 (안와부)	볼을 올리고 까마귀발 생성
AU12	입꼬리 올림 (Lip Corner Puller)	대관골근	입꼬리를 위로 당김 (미소)
AU15	입꼬리 내림 (Lip Corner Depressor)	구각하제근	입꼬리를 아래로 당김 (찡그림)

1.4.3 감정-AU 매핑

각 기본 감정은 액션 유닛의 조합으로 설명될 수 있습니다:

감정	일반적인 AU 조합	설명
행복	AU6 + AU12	볼 올림 + 입꼬리 올림 (뒤셴 미소)
슬픔	AU1 + AU4 + AU15	안쪽 눈썹 올림 + 눈썹 내림 + 입꼬리 내림
분노	AU4 + AU5 + AU7 + AU23	눈썹 내림 + 위 눈꺼풀 올림 + 눈꺼풀 조임 + 입술 조임
공포	AU1 + AU2 + AU4 + AU5 + AU20 + AU26	눈썹 올림 + 눈썹 내림 + 위 눈꺼풀 올림 + 입술 펴기 + 턱 떨어뜨림

1.5 입력 모달리티

감정 AI 시스템은 여러 입력 채널을 통해 감정을 분석할 수 있습니다:

1.5.1 표정 분석

입력: 카메라/비디오 피드
기술: 컴퓨터 비전, CNN, 딥러닝
출력: 감정 레이블, AU 강도, V-A 좌표
정확도: 정면 얼굴에서 85-95%

1.5.2 음성/발화 분석

입력: 오디오 신호
기술: 음성 인식, 음향 특징 추출
특징: 피치, 강도, 발화 속도, 음질
정확도: 70-85%

1.5.3 텍스트 감성 분석

입력: 텍스트 (채팅, 소셜 미디어, 리뷰)
기술: NLP, 트랜스포머 모델, BERT
출력: 감성 극성, 감정 카테고리
정확도: 80-90%

1.5.4 생체신호 분석

입력: 생리학적 센서 (ECG, EDA, EEG)
신호:
- 심박 변이도 (HRV)
- 피부 전도 활동 (EDA/GSR)
- 뇌전도 (EEG)
- 호흡률
정확도: 75-85%

1.6 주요 활용 사례

1.6.1 헬스케어

정신건강 모니터링: 우울증, 불안, PTSD 증상 추적
원격의료: 화상 상담 중 환자 감정 상태 평가
자폐 연구: 감정 표현 패턴 분석
통증 평가: 비언어적 환자의 통증 감지

1.6.2 마케팅 및 소비자 연구

광고 테스트: 광고에 대한 감정 반응 측정
제품 디자인: 프로토타입에 대한 사용자 반응 평가
브랜드 인식: 소비자 감성 분석

1.6.3 교육

참여도 감지: 혼란스럽거나 지루한 학생 식별
적응형 학습: 감정 상태에 따라 콘텐츠 조정
온라인 감독: 시험 응시 스트레스 수준 모니터링

1.6.4 자동차

운전자 모니터링: 졸음, 주의 산만, 분노 감지
안전 경고: 경고 또는 개입 트리거
자율주행: 승객 편안함 이해

1.7 WIA 철학: 홍익인간

弘益人間 (홍익인간)

"널리 인간을 이롭게 하라"

이 고대 한국 철학이 WIA 감정 AI 표준을 안내합니다. 우리는 다음을 믿습니다:

감정 AI는 윤리적이고 프라이버시를 존중해야 함

표준은 모든 사람에게 개방적이고 접근 가능해야 함

기술은 인간 복지에 봉사해야 함

감정 표현의 문화적 다양성이 존중되어야 함

1.8 장 요약

[OK] 핵심 내용:

정의: 감정 AI(정서 컴퓨팅)는 기계가 인간의 감정을 인식하고 반응할 수 있게 함
기원: 1995년 MIT 미디어랩의 Rosalind Picard에 의해 창시
시장: 2026년까지 371억 달러 도달 예상
모델: 에크만의 이산 모델(6가지 감정)과 차원 모델(Valence-Arousal)
FACS: 액션 유닛을 사용한 표정의 체계적 코딩
모달리티: 얼굴, 음성, 텍스트, 생체신호
응용: 헬스케어, 마케팅, 교육, 자동차, 게임

1.9 복습 문제

정서 컴퓨팅 분야를 창시한 사람과 시기는?
Paul Ekman이 식별한 6가지 기본 감정을 나열하세요.
Valence-Arousal 모델의 두 차원은 무엇입니까?
FACS와 액션 유닛은 무엇입니까?
감정 인식을 위한 4가지 입력 모달리티를 나열하세요.
헬스케어에서 감정 AI의 3가지 활용 사례를 설명하세요.

1.10 다음 장 미리보기

제2장에서는 문화적 차이, 프라이버시 우려, 정확도 한계, WIA 감정 AI 표준이 해결하는 표준화의 필요성을 포함하여 감정 AI의 현재 과제를 탐구합니다.

다음: 제2장 - 현재 과제