카메라로 얼굴을 촬영해요. 눈, 눈썹, 입, 입술 등의 얼굴 특징으로 표정

변화를 감지합니다.

특정한 표정을 짓거나 근육이 움직이는 게 감지되면, 이런 상황은 놀란 상황이다,

이런 상황은 기분 좋은 상황이다, 혹은 슬픈 상황이다 등 감정에 따라 발현되는

얼굴의 특징을 로직화합니다

   최근 인공지능이나 머신 러닝 기술이 발전하면서 많은 데이터를 학습하고

처리할 수 있는 능력이 비약적으로 높아졌어요.

미세한 얼굴의 변화를 인공지능 로직에 대입해서 감정을 규정하기가 쉬워진 거죠.

하루가 다르게 기술 발전 속도가 빨라지면서 감정인식이 최근 화두가

되고 있습니다.

   감정인식을 위해서는 ‘관련 데이터를 얼마나 많이 확보했느냐’가 정밀도를

높이는 데 핵심이 되고, ‘얼마나 빠르게 얼굴 이미지를 분석할 수 있느냐’가

기본 전제 조건입니다.

   감정인식 기술이 고도화됐다고 가정해볼 때, 운전자나 탑승자의 감정을 

분석한 데이터는 어떻게 활용될 수 있을까요?

   만약 운전자가 기분 나쁜 일이 있거나, 회사에서 스트레스를 심하게

받았다면 얼굴에 감정이 드러날 거고, 그걸 인식해서 주행 조건에 제약을

준다든지, 잠시 쉬었다 가라고 안내해준다든지, 밝은 음악을 틀어준다든지

등 다양한 조치를 취할 수 있습니다.

김한량