- ‘감정추정기술’을 활용한 개별최적화 움직임 활발 -

- 시장은 급속한 성장 경향, 다양한 분야에서의 활용 기대 -

카메라와 센서로 사람의 표정과 생체데이터, 행동 등을 파악해 그 데이터를 분석해서 인간의 감정을 유추하는 감정추정기술. 일본에서 이 기술을 활용해서 이용자의 감정에 따라 개별 최적화하는 제품과 서비스를 개발하려는 움직임이 활발하다. 현재 다양한 기업과 연구기관이 인간에게 행복을 가져다 주는 감정추정기술의 개발에 몰두하고 있다.

확대되는 감정추정시장

감정추정기술은 현재 카메라와 여러 센서 정보 분석을 통해 감정을 추정할 수 있게 된 단계이나 앞으로의 기술진화로 조만간 일상생활의 다양한 공간에서 제품과 서비스 이용자의 감정을 읽어내서 적절한 피드백을 실시간으로 보낼 수 있을 것으로 보인다.

감정추정 SW시장 예측

(단위: 백만 달러)

자료: Tractica, 닛케이Xtech

실제로 감정추정기술에 관한 제품과 서비스 시장은 급속히 성장할 것으로 기대되고 있다. 미국의 조사회사 Tractica에 따르면 감정인식, 감정분석 소프트웨어 시장은 2025년에 38억 달러 규모에 달할 것으로 추정하는 등 급격하게 성장할 것으로 예상된다. 2020년 5억 달러 규모이던 시장이 향후 5년간 약 8배나 확대된다는 것이다.

감정추정의 응용 분야로는 고객경험(Customer Experience), 제품·시장조사, 자동차, 교육 등을 큰 시장으로 보고 있다. 이 조사는 소프트웨어 제품이 중심이기 때문에 하드웨어 제품도 포함하면 시장 규모는 더 커지게 된다.

사람의 행복을 수치화

히타치제작소는 감정추정기술의 사회실현을 위해 사업화에 나섰다. 히타치는 새 회사인 해피니스 플래닛을 설립(2020년 7월), 스마트폰 등에 탑재된 가속도 센서로 이용자 개인의 행동 데이터를 수집해서 개인과 조직의 행복도를 추측한다. 인간이 행복과 긴장 등을 느낄 때에 발생하는 근육의 움직임을 모니터링하고 그 움직임을 측정함으로써 행복도를 수치화한다.

해피니스 플래닛의 앱 화면(개인의 수치를 표현)

자료: 해피니스 플래닛

이들이 개발한 스마트폰 앱 ‘Happiness Planet’에서는 개인과 조직, 각각의 행복도를 토대로 득점을 표시한다. 이 데이터를 토대로 앱을 통해 이용자가 어떻게 행동하면 개인과 집단이 보다 행복을 느낄 수 있는지를 알려준다. 이들은 행복에 관한 데이터를 ‘해피니스 플랫폼’에 축적해나갈 계획이며, 그 데이터를 이용해서 스마트시티와 금융 등 다양한 분야에의 적용을 검토하고 있다.

파나소닉에서 제품의 해석평가 등을 맡고 있는 프로덕트 분석 센터는 감정추정기술을 스포츠 경기장에 적용하는 실험을 실시했다. 실험에서는 실제 프로 스포츠 시합에서 관객의 모습을 카메라로 촬영해 표정을 분석한 뒤 경기 내용, 팬서비스 등에 대해 어떤 장면에서 관객이 흥분하는지를 가시화했다. 아직 사업화 단계는 아니나 분석데이터를 토대로 스포츠 팀에서 더 관객을 기쁘게 할 팬서비스를 기획하거나 굿즈 판매의 타이밍을 꾀할 수 있게 될 것으로 보고 있다.

오감을 자극하는 자동차

교세라는 자동차 제조사가 아님에도 불구하고 자율주행과 MaaS의 보급으로 차 실내 공간의 중요성에 착목한 기업 중 하나이다. 콘셉트카 ‘Moeye’는 이들이 생각하는 미래 조종석의 모습을 자사 디바이스를 다용해서 실현한 것이다. 타고 있는 사람의 오감을 자극하는 구조가 특징으로, 예를 들면 후각에 적용되는 아로마 방향제가 있다. 이는 타사와 공동개발한 것으로, 타고 있는 사람의 기분에 맞춰 조종석에서 5종류의 향기를 분사해 쾌적한 공간을 연출한다.

교세라의 콘셉트카 ‘Moeye’

자료: 교세라

Moneye는 현시점에서는 감정추정기술을 탑재하고 있지는 않다. 하지만 오감에 초점을 맞췄기 때문에 타고 있는 사람이 편안함을 느끼고 있는지에 대한 피드백이 개개인의 이용자에 대해 최적의 차 실내공간을 만들기 위해 중요해질 것으로 보인다.

‘곤란한 표정’으로 지원 여부를 판정

전철역의 발권기와 매장 단말기 등 공공시스템을 개발하는 오키전기공업(OKI)은 ‘곤란함 추정 기술’이라는 시스템을 개발하고 있다.

카메라로 이용자를 촬영해 ‘곤란함 정도’를 분석해서 과제 해결을 목표로 한다. 예를 들어, 곤란함 정도가 높으면 사람이 직접 지원, 곤란함 정도가 낮으면 시스템 내에서 해결을 위한 힌트 등을 제공하도록 설정한다. 이용자의 문제해결뿐만 아니라 역 내 지원 요원의 감축 등에 공헌할 수 있다고 한다. 이미 역 발권기에 실험환경을 구축해 조작 중에 어려움을 겪는 이용자의 표정과 행동 영상 등을 수집하고 있다.

‘곤란함 추정 기술’은 학교에서도 활용될 가능성이 있다. 수업 중 학생의 표정으로 수업의 이해도를 가시화할 수 있기 때문이다. 학생들의 학습을 지원하거나 교사들의 교육방법 개선에 활용할 수 있을지도 모른다.

또한 OKI는 ‘긍정측정’의 개발도 진행하고 있다. 표정과 시선의 변화를 검출해서 무엇에 관심과 흥미를 가지고 있는지를 측정. 이 기술을 이용하면 관광안내소 등에 단말기를 설치해 관광으로 어디를 가고 싶은지, 어떤 음식점에 관심이 있을 것 같은지를 제안할 수 있게 된다. OKI는 관광업을 대상으로 긍정측정을 2021년도까지 실증실험할 계획으로, 결과가 좋으면 2022년에 제품화하겠다는 생각이다.

가상의 뇌로 음악 트렌드를 예측

가상의 뇌를 활용해서 인간의 감정과 행동을 추정하는 기술도 나왔다. NTT데이터와 NTT데이터 경영연구소가 공동개발한 NeuroAI이다. 이는 뇌 활동을 유사하게 모방한 시스템으로 데이터분석이 가능하다.

뇌 활동으로 감정·행동을 예측하는 시스템

자료: NTT데이터

NeuroAI의 활동사례 중 하나가 2020년 9월에 발표한 ‘미래에 유행할 음악 트렌드 예측’이다. NTT데이터와 NTT데이터 경영연구소가 음악 비즈니스 사업 등을 담당하는 한신 콘텐츠링크와 공동개발하며, 약 4개월 후의 음악 트렌드까지 예측할 수 있다. 구체적으로는 2016년 12월부터 2020년 5월까지의 곡(2185곡)을 NeuroAI에 준 뒤, 곡별로 뇌 정보에 포함된 인간이 느끼는 잠재적이면서 언어화가 불가능한 반응을 데이터로 수집했다. 또한 한신 콘텐츠링크가 보유한 과거 유행곡의 코드진행 데이터와 가사 데이터 등을 분석했다. 이를 통해 히트의 요인을 뇌 정보와 가사, 코드진행 등 곡 정보에서 파악할 수 있게 되면서 앞으로 어떠한 곡이 히트할 것인지를 예측할 수 있게 됐다고 한다.

지금까지 음악 트렌드의 예측은 음악 비즈니스에서 긴 경험을 쌓아온 사람이 해왔으나 뇌 정보를 활용한 음악 트렌드 예측은 이러한 경험과 감에 의지하지 않는 과학적인 접근이다. 가상 뇌를 통한 분석은 음악뿐만 아니라 향후 많은 업계에서 활용될 가능성이 있다.

시사점

인간의 감정을 읽어내서 그것을 제품과 서비스 개발에 기용하려는 시도는 이전부터 있었다. 앙케이트를 통해 감정 등 주관적 데이터를 수집해 그것을 사람 손으로 분석하는 식의 수법이다. 하지만 최근에는 CPU의 연산능력, IoT와 빅데이터 분석 등의 기술 진화로 스마트폰과 웨어러블 기기, 나아가 가전과 다양한 공간에 배치된 센서 등에서 인간에 관한 정보를 쉽게 취득해 자동으로 분석할 수 있게 됐다.

N데이터연구소의 I담당자는 데이터 분석 기술의 발전도 큰 성장요인이라고 말한다. “MRI 등의 데이터는 상세하게 측정할 수 있다. 그러나 예전에는 분석을 해내는데 시간이 걸렸다. 기계학습 등의 기술이 발전한 덕분에 단순한 데이터뿐만 아니라 복잡한 데이터 분석을 통해 인간과 뇌에 대한 이해가 진행되고 있다”고 견해를 밝혔다.

기술의 진화뿐만은 아니다. 최근엔 소비자가 까다로워지면서 기존의 다수를 위한 획일적인 제품과 서비스로는 좀처럼 만족할 수 없게 됐다. 감정추정기술을 활용하면 개개인에 맞춘 ‘퍼스널라이즈화’가 가능하기 때문에 자사의 제품, 서비스에 대한 충성도를 높이는 수단으로 많은 기업이 주목하고 있다.

또한 뇌 정보를 주고받는 것이 새로운 사회 인프라가 된다면 언어로 표현할 수 없는 정보의 전달을 지원할 수 있게 된다. 정보가 늘어난 만큼 공유하고 제공할 수 있는 것의 폭이 넓어져 다양한 산업의 성장을 견인할 것으로 보인다.

자료: 해피니스플래닛, 교세라, OKI 등 각 사 홈페이지, 닛케이 일렉트로닉, 닛케이신문, 닛케이Xtech 등 참조 KOTRA 도쿄 무역관 자료 종합