음성기반 인간-인공지능 인터랙션에서 표정 정보를 활용한 사용자 감성 디코딩 기법의 적용 및 한계
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2021
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Korean
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학술저널
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75-76(2쪽)
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Objective: 본 연구에서는 음성 기반 인간-인공지능 인터랙션(Human-AI Interaction, 이하 HAII) 환경에서 표정 정보를 활용하여 사용자의 감성을 디코딩하는 기존 방법론을 적용하고 그 결과를 분석하여 한계점을 도출하고 향후 연구 방향에 대하여 제안하고자 한다. Background: 사용자와 디바이스의 인터랙션에 대한 만족도를 평가할 수 있는 유용한 지표 중 하나는 사용자의 감성 만족도라고 할 수 있다. 하지만 HAII에서의 사용자 감성 평가에 대한 연구는 여전히 부족한 상황이며, 특히 음성 기반 인터랙션에서 사용자가 느끼는 감성을 평가하기 위한 체계나 도구들이 명확하게 제시된 바 없다. 최근, 다양한 모달리티(표정, 뇌파, 음성 등)를 이용한 사용자 감성 평가에 대한 연구가 많이 이루어지고 있지만 음성 기반 인터랙션에서의 사용자 개인에 적용 가능한 적응형 감성 평가 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 가장 기본적인 모달리티인 표정 데이터를 이용해서 VUI(Voice User Interface)기반 HAII에서 사용자 감성 평가 연구를 진행하고자 한다. Method: 실험을 위하여 사용자와 인공지능 스피커 간의 질의 응답 시나리오를 수행하는 HAII 실험을 진행하였다. 실험 과정에서 사용자는 서로 다른 설계변수를 바탕으로 대답을 제공하는 AI 에이전트와 상호작용을 수행하고 해당 인터랙션에 대한 감성 만족도를 평가한다. 본 연구에서는 이러한 HAII 과정에서 촬영한 사용자 얼굴 이미지 세트를 대상으로, VGGFace2를 이용해서 획득한 CNN feature와 FaceReader 8.0을 이용해서 획득한 얼굴 landmark 데이터를 이용하여 feature visualization 및 clustering을 진행하고 기존 표정 인식 데이터 세트인 CK+, Oulu-CASIA와의 비교 분석을 수행하였다. 추가적으로, 한국인/서양인만으로 구성된 데이터셋을 바탕으로 CNN 모델을 학습한 후 각 데이터셋에 대한 감정 분류를 진행하여 race bias에 의한 효과를 살펴보고자 하였다. Results: 실험 결과, HAII 과정에서 수집된 표정 데이터의 VA 점수는 대부분 지루함, 슬픔, 중립을 의미하는 영역대에 집중되었다. 기존의 CK+, Oulu-CASIA 데이터셋의 경우 각 감성 별 과장된 표정에 의하여 CNN feature가 표정에 따라 군집화 되는 모습을 보였으나, HAII 데이터셋의 경우 사용자의 감성 만족도에는 차이가 있더라도 표정에서는 명확히 드러나지 않아, CNN feature 또한 군집화 되지 않는 모습을 보였다. 또한, 서양인 기반 분류 모델은 한국인의 표정을 대부분 중립/슬픔으로 분류하는 것을 확인했으며, 한국인 기반 분류 모델은 특정 감성을 제외하고 서양인의 표정을 제대로 분류하지 못하는 결과를 확인할 수 있었다. Conclusion: 본 연구에서는 다양한 HAII 중 AI 비서, 스피커와 같은 VUI와의 상호작용에서 사용자가 느낄 수 있는 감성을 평가하기 위한 표정 기반 방법론의 적용과 한계점에 대하여 논하였다. 실험 결과를 통하여 음성 기반 HAII에서 사용자 표정을 이용한 감성 만족도 예측의 결과와 시사점들을 도출하였다. 향후 보다 자연스러운 HAII를 위해 음성, 표정, 뇌파 등을 함께 사용하는 멀티모달 인터랙션 기반의 감성 만족도 평가 프레임워크로 확장할 예정이며, 일반 VUI 디바이스의 컴퓨팅 파워를 고려해 경량 딥러닝 기반 감성평가 프로토콜 개발을 진행할 계획이다. Application: 본 연구 내용을 기반으로 자연스러운 음성기반 인터랙션 상황에서 표정 기반 감성 분석을 통한 사용자 맞춤형 서비스 제공이 가능하다. 표정 데이터 뿐만 아니라 음성, 뇌파와 결합해서 더욱 강인한 인터랙션 피드백을 제공할 수 있으며, 사용자 만족도에 큰 이바지를 할 것으로 기대한다.
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