감성 ICT 융합산업과 더불어 성장 기대
KISTI 산업정보분석실 이윤희 (Tel: 02-3299-6045, e-mail: yunilee@kisti.re.kr)
| [ 요약 ] 1. 얼굴표정 인식 및 학습 소프트웨어는 감정 훈련을 위해 제품화된 응용 소프트웨어이다. 여기서 주요 핵심기술은 얼굴인식(face recognition) 기술 연구 분야 중 주로 얼굴에 나타나는 감정 표현의 특징과 패턴을 추출하고 자동으로 인식하는 얼굴표정 인식 기술이다. |
감정 훈련을 위해 제품화된 얼굴 표정인식 및 학습 소프트웨어
표정인식 기술을 기반으로 하는 얼굴 표정인식 및 학습 소프트웨어란, 소프트웨어를 통해서 사람의 대표적인 감정이 드러나는 표정의 패턴을 읽어내어 바른 표정을 짓도록 돕거나 또는 다른 사람들의 표정을 읽어 내는 훈련을 지원하는 교육용 응용 소프트웨어이다.
이 제품은 디지털 이미지나 영상으로부터 사람의 얼굴을 자동으로 구분하고 확인해 내는 얼굴인식(Face recognition) 기술 중 하나이다. 얼굴인식 기술은 최근 웹캠, 스마트폰 카메라, 웹서비스, SNS 등에서 다양한 분야에서 활용되고 있다. 얼굴표정 인식 기술은 얼굴인식 기술 연구 분야 중 하나로 주로 얼굴에 나타나는 감정 표현의 특징과 패턴을 추출하고 자동으로 인식하는 기술이다.
얼굴 표정인식 및 학습 소프트웨어는 감정 훈련을 위해 제품화된 응용 소프트웨어이다. 표정을 통해 의도하는 바를 읽어 내거나 바른 표정을 짓도록 돕는 등 다른 사람의 표정을 읽어 내는 훈련을 지원한다.
최근 국내에서 방영되어 인기를 끈 미국 TV 드라마, ‘라이 투 미(Lie to me)’와 일본의 TV 드라마 ‘라이어 게임(Liar game)’에서는 인물들의 미세표정(Micro expression)을 인식하여 상대방의 거짓말이나 감정 등을 읽어내는 기술들을 소개하고 있다. 미세표정이란 얼굴에 순식간에 드러나는 감정 표현이다. 특히 이마의 주름, 눈 깜빡임, 눈동자의 움직임, 입 꼬리, 코 등 얼굴의 미세한 움직임을 인식하고 읽어내서 그 사람의 감정과 생각을 알아낼 수 있다.
얼굴 표정 분야의 세계 최고의 권위자인 심리학자 폴 에크먼(Paul Ekman) 박사는 전 세계인에게서 일반적으로 나타나는 기쁨, 분노, 공포, 슬픔, 놀람, 경멸, 역겨움이라는 7가지 감정의 보편적인 표정이 있음을 밝혀내고 0.1~0.2초 내 나타났다가 사라지는 미세표정 또한 위 7가지 감정 표현을 통해 나타난다는 사실을 증명하였다. 이러한 실증적 검증을 바탕으로 폴 에크먼 박사가 이끄는 PEG(Paul Ekman Group)는 다음과 같이 미세표정 학습도구(METT, Micro expression tool)를 개발했는데 웹 기반의 소프트웨어로 제공하고 있어 웹사이트에서 누구나 무료로 학습해 볼 수 있다.
얼굴 표정인식 및 학습 소프트웨어는 게임이나 재활치료 분야에서도 활용될 수 있다. 특히, 감정인식 학습프로그램, 사회지능향상 프로그램, 에코지능(Ecological Intelligence) 측정 등과 같은 사회성이나 비즈니스 스킬을 향상시키는 데 필요한 교육용 소프트웨어와 결합된 제품으로 상용화 되고 있다.
이미 해외에서 상용화되어 시장을 형성하고 있는 얼굴 표정인식 및 학습 소프트웨어의 주적용 분야는 비즈니스 기술 교육, 광고, 마케팅, 고객서비스 등으로 다양하며, 주로 원활하고 효과적인 의사소통 기술을 습득하거나 훈련해야 하는 기업이나 일반인들에게 활용되고 있다. 그 외에도 수사기관 등에서도 특수 목적으로 이용되고 있다.
앞으로 주목해야 할 주요 시장은 얼굴 표정으로 사회적 관계와 의사소통 역량 강화를 위한 감성지능(EQ, Emotional Quotient)이나 사회지능(SQ, Social Quotient), 또는 에코지능 교육(Ecological Intelligence Education) 서비스 시장으로 광범위하게 적용 가능하다. 초·중·고등학교를 포함한 정규 교육 기관과 취업상담 및 직업 교육, 기업 직원 교육 등을 필요로 하는 공공 또는 사설 교육 기관 등이 이에 포함된다. 더욱이 고객의 요구가 더욱 복잡해지고 다양해질수록 서비스 제공 기업이나 서비스 담당 직원들의 의사소통 능력 향상을 위한 훈련과 교육은 더욱 요구되며 기업의 마케팅, 영업 부서의 직원들은 얼굴표정 인식 및 학습 소프트웨어의 주요 고객이 된다.
현재 해외에서는 얼굴 표정인식 및 학습 소프트웨어는 교육 목적으로도 상용화되어 주로 서비스 제공 기업과 일반인을 대상으로 감정표현 인식과 학습을 웹 기반의 온라인 교육 서비스를 제공하고 있다.
얼굴 표정인식 및 학습 소프트웨어가 웹 기반의 온라인 교육 서비스 시장에서 사회성이나 비즈니스 기술 훈련의 특수 목적으로 서비스를 제공하여 시장 점유를 하는 경우, 2013년까지 연 평균 20% 이상의 성장률을 보이고 있는 중국 온라인 교육 시장에서는 2015년에 571백만 위안에서 2019년 5,917백만 위안으로 연평균 79.42%의 급성장률을 보일 것으로 기대된다. 반면, 국내에서는 학령기 인구의 감소로 초·중·고등학교와 대학교육 기관의 감소가 예상되어 전체 교육 시장의 성장률은 둔화되거나 감소할 것으로 예상된다.
따라서 얼굴 표정인식 및 학습 소프트웨어의 시장 규모는 정규교육 기관보다는 기업이나 직업 및 취업 교육을 위한 공공, 사설 교육기관 중심으로 연평균 66.76%로 성장하여 2016년 593백만 원에서 2019년 2,750백만 원에 이를 것으로 전망된다.
앞서 언급한 심리학자 폴 에크만이 설립한 PEG는 해외 시장에서 얼굴 표정인식 및 학습 프로그램 기술을 보유한 대표적인 기업이다. 이곳에서는 미세표정 학습(micro expression learning)을 통해 감정지능을 향상시킬 수 있고, 감정이입 능력이 발달되며, 타인을 보다 더 잘 이해할 수 있으며 인간관계가 향상된다고 주장한다.
그리고 이를 통해 최종적으로 사회성 향상을 목표로 기업이나 일반 이용자를 대상으로 다양한 학습 프로그램을 상용화하여 제공 중이다. 독일 CBL(Center for Body Language)에서는 사회성 학습 프로그램을, 그리고 Humintell 사는 감정 학습프로그램을 위한 얼굴 표정인식 및 학습 프로그램을 제공하고 있다.
CBL의 제품인 METV(Micro Expressions Training Videos)에서는 일련의 영상을 통해 감정의 변화를 인지하는 것을 목표로 학습 프로그램을 제공하고 있는데, 감정 학습(Emotion training)은 특정 감정만을 학습하는 것이 아니라 전반적인 감정의 변화를 학습할 수 있도록 일련의 영상 연속(video sequence)을 제공한다.
그리고 감정인지 수준에 맞게 학습할 수 있도록 3단계로 나눠 학습 프로그램을 제공한다. 또한 감정뿐만 아니라 다양한 행동이나 음성에서 상대방의 상태를 파악하는 다양한 훈련을 제공하여 비즈니스 기술을 향상시키는 데 목적을 두고 있다. CBL은 현재 감정인식을 포함하여 다양한 보디랭귀지 학습으로 영역을 확장하였고 비즈니스기술 향상을 위한 감정학습센터로 그 규모가 확대되고 있다.
이들과 유사한 연구를 진행 중인 미국의 Humintell 사는 감정학습 솔루션 제공 기업으로 미세한 감정 표현에 초점을 맞추고 상대방의 감정의 변화를 얼굴 표정을 통해 파악하는 훈련을 제공한다. 얼굴의 전체적인 영역을 이용해 감정을 파악하는 학습방법과 얼굴의 영역 중 일부만을 통해 감정을 파악하는 두 가지의 훈련방식을 제공한다. 감정의 학습뿐만 아니라 화상회의 시에 사용되는 각종 몸짓에 대한 학습 프로그램도 제공되고 있다.
해외 시장은 얼굴 표정인식 및 학습 프로그램의 영역이 다양한 훈련방식으로 제공되어 그 규모가 점차 확대되고 있다. 국내 시장은 초기 시장 형성 단계인데 한국인만의 얼굴 표정 인식이 가능하도록 데이터베이스를 구현하여 해외 제품에 비해 정교하고 정확하다.
이들 상용화된 얼굴표정 인식 소프트웨어 가격은 제조사에 따라 차이가 있지만 대부분 감정학습용 교육프로그램과 결합하여 제공되어 $60~$100 사이의 가격대를 형성하고 있다. 일반적으로 웹 기반으로 구현되어 제공되고 있는데 기본적인 학습 프로그램부터 전문가용 학습 프로그램까지 차별화된 프로그램을 제공하고 있다.
국내에서 미세표정 연구와 얼굴 표정인식 기술에 기반하는 학습용 응용 소프트웨어는 초기 시장 형성 단계이며 국내에서 유일하게 상명대학교 감성공학과(황민철 교수) 연구팀이 “사회지능 향상을 위한 얼굴표정 훈련 기술”을 연구개발 하여 상용화 준비 중에 있다.
국내 시장을 선도하게 될 이 제품의 특징은 우선, 한국 일반인의 표준 영상 이미지를 기반으로 하여 타인종 효과를 배제한 한국인만의 얼굴 표정 인식이 가능하도록 데이터베이스를 구현하였다는 데 있다. 그 결과 한국인 대상의 얼굴 표정 인식이 해외 제품에 비해 정교하고 정확하다. 해외 제품과 차별화되는 또 다른 특징은 트롬소의 사회지능 지수 측정(Tromso social intelligent scale, TSIS)의 주관적인 지수 측정 방식에 얼굴 표정인식 정확률이라는 객관적인 측정 방법을 보완하여 사회지능 역량을 정량적으로 평가하고 제시함과 동시에 향상하도록 하는 점이다. 그럼으로써 단순히 감정표현 인식과 정확률만 제시해온 기존의 해외 제품들과 차별화된다.
앞으로 사람의 감정과 감성을 기반으로 신체 정보를 수집하고 분별하고 분석하여 여러 산업에 걸쳐서 활용할 수 있는 감성 기반 기술과 제품들은 보다 정교해지고 다양해질 것이다. 그래서 얼굴 표정인식 및 학습 소프트웨어는 이러한 감성 ICT 융합 산업의 성장과 더불어 교육, 의료, 게임, 보안, 로봇 산업 등에서 광범위하게 활용될 수 있다. 특히, 사회적 관계와 의사소통 능력을 중요시 하는 서비스 업종 종사자들이나 기업, 기관에서 얼굴표정 인식 및 학습 소프트웨어를 교육 도구로 이용하거나 취업, 직업 교육 과정에서 단기간 교육 도구로 활용할 경우 시각적인 교정 훈련과 객관적이고 정량적인 평가가 가능하여 사회적 관계 교육에 있어 보다 효율적인 교육 성과가 기대된다.
얼굴표정 인식 및 학습 소프트웨어가 사회적 유대 관계를 중요시 하는 감성 ICT 융합 산업을 주도적으로 이끌기 위한 전략으로는 다양한 사람들의 얼굴 특징을 인식하고 추출해낼 수 있도록 정교한 영상 특징추출 기술이 요구되며, 감정과 얼굴 특징을 담을 수 있는 방대한 데이터베이스의 구축과 데이터 축적이 필요하다.
특히, 이미 미주, 유럽 중심의 시장이 형성되어 있는 이 시점에서 타인종 효과를 고려하여 동양인 얼굴 표정에 대한 특징과 감정 표현 인식 기술과 데이터베이스가 개발되어 제품 상용화가 이루어진다면 일본과 중국시장을 비롯한 아시아 시장을 주도할 것으로 기대한다.