산업 IT

“안철수 후보님 긴장하셨어요?“…AI가 분석한 대선주자 표정

문 후보, 가장 많이 웃고…안 후보, 무표정 길어

심 후보·유 후보는 '강경' 모습 많아

딥러닝 기술 적용…눈썹, 눈, 입 등 움직임 읽어

화난 표정, 웃는 표정 등 다양한 데이터 학습으로 감정 파악

대선 후보들의 토론회 표정을 분석하는 모습./사진제공=제네시스랩대선 후보들의 토론회 표정을 분석하는 모습./사진제공=제네시스랩




심상정 정의당 후보의 토론회 표정 분석 모습. 심 후보는 강경하거나 화난 표정을 지은 시간이 81.61%로 였다./사진제공=제네시스랩심상정 정의당 후보의 토론회 표정 분석 모습. 심 후보는 강경하거나 화난 표정을 지은 시간이 81.61%로 였다./사진제공=제네시스랩


◇대선후보 토론회 후보별 표정 비율




지난 달 13일부터 시작된 19대 대선후보 토론회에서 가장 오랜 시간 무표정으로 토론에 임한 주자는 안철수 후보였던 것으로 나타났다. 문재인 후보는 편한 웃음을 가장 많이 보여줬다. 홍준표 자유한국당 후보도 자주 웃음을 보였지만 주로 다른 후보들로부터 질책을 받았을 때였다. 유승민 바른정당 후보·심상정 정의당 후보는 강경한 표정이 많았다.

7일 인공지능(AI) 기술 스타트업 제네시스랩은 지난 달부터 열린 대선후보 토론회 중 3개(4월 13·19·23일)를 뽑아 분석한 결과 이같이 나타났다고 밝혔다.

문 후보가 웃고 있었던 시간은 전체 토론회의 12.32% 수준으로, 심 후보(7.05%)나 유 후보(6.95%), 안 후보(1.44%)보다 압도적으로 높았다.

안 후보가 무표정이었던 시간은 23.43%였다. 이어 홍 후보(17.12%), 문 후보(15.31%), 유 후보(12.97%), 심 후보(4.23%) 순으로 나타났다.


강경하거나 화난 표정이 가장 많이 드러난 후보는 심 후보(81.61%)였다. 문 후보(45.15%)와 홍 후보(44.11%)는 상대적으로 강경한 표정이 적었다.

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제네시스랩은 AI에 딥러닝(심층학습) 기술을 적용, 컴퓨터가 스스로 사람의 표정을 인식할 수 있도록 해 이같은 결과를 도출했다. ‘알파고’가 인간 바둑 기사의 기보 16만 개, 3,000만 수를 학습한 것처럼 사람의 화난 표정, 웃는 표정 등 학습한 다양한 데이터를 기반으로 인간의 감정을 파악할 수 있게끔 한 것이다.

이영복 제네시스랩 대표는 “AI는 사람 얼굴의 눈썹이나 눈, 입 등 미세한 움직임을 가지고 감정을 읽는다”면서 “지금까지 연구된 논문으로 볼 때 제네시스랩 분석 결과의 정확도는 80% 이상”이라고 설명했다.

이어 “대선토론에 대한 후보들 표정 분석에는 웃음, 놀람, 인상 찌푸리기, 화남, 언성올리는 표정 등 6가지 기본 표정이 사용됐다”면서 “향후에는 음성과 심박도 센서 등을 융합해 더 폭 넓은 감성분석을 할 수 있게될 것”이라고 덧붙였다.

제네시스랩은 감성인식 기술을 연구하고 제품화하는 스타트업으로, 다양한 분야에서 기술이 활용될 수 있도록 SDK(서비스개발툴킷)·API(인터페이스)를 제공하고 있다. 특정 매장에서의 고객 만족도를 파악하거나, 보안 인증 분야, 광고·동영상 등 시장에서도 활용될 수 있다. 최근 블루포인트파트너스로부터 기술력을 인정받아 투자를 유치하고, 중소기업청 TIPS프로그램 및 ICT R&D 정부과제에 선정돼 KAIST와 공동연구를 병행하며 기술력 확보에 주력하고 있다. 이번 대선후보에 대한 분석 영상은 유튜브(https://youtu.be/HsyZHwvEz6A)에서 확인할 수 있다.

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권용민 기자
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