광주과학기술원(GIST, 총장 임기철) AI융합학과 김경중 교수팀이 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 글로벌 학술대회 'CHI 2026'에서 '인간처럼 감정을 읽는 효율적인 AI 기술'로 아너러블 멘션(Honorable Mention)을 수상했다고 20일 밝혔다. 이는 상위 5% 우수 논문에 수여된다.
연구팀은 사람의 핵심적인 감정 기록만으로 전체 감정의 변화를 복원하는 감정 모델링 기술인 'PREFAB'를 제안했다. 사람의 행동 데이터를 기반으로 감정이 급격히 변화하는 핵심 순간인 '변곡점'만 기록해도 전체 감정 흐름을 읽어내는 것이 특징이다.
감정 변화의 흐름 기반 선호도 학습 방식으로 감정 변화를 미리 예측해 감정이 크게 요동치는 지점을 스스로 찾아내 사용자에게 질문을 던지는 방식이다.
사람이 자신의 감정을 표현할 때 "지금 행복 지수는 85점이야"라는 절대적 수치보다 "아까보다 지금이 더 기분 좋아"라고 시점을 비교해 판단하는 것이 훨씬 자연스럽다는 점에 착안했다.
연구팀은 성인 25명을 대상으로 실험한 결과, 이 기술이 전체 감정 흐름의 약 70% 까지 복원하며 사용자의 인지적 부담을 크게 줄이면서도 감정 데이터의 복원 품질을 향상한 것으로 나타났다고 밝혔다.
이번 연구는 데이터가 많을수록 정확하다는 통념을 깨고 사람이 강렬하게 느끼는 순간인 변곡점만 기록해도 충분하다는 관점으로 데이터 수집의 새로운 패러다임을 제시했다는 평가다.
김경중 GIST AI융합학과 교수는 “이번 연구는 사용자가 모든 구간을 기록해야 했던 기존 방식의 한계를 넘어 핵심 순간만으로도 전체 감정 흐름을 정확히 복원할 수 있음을 보여준 데 의미가 있다”라며 “향후 감정 인식 AI를 비롯해 게임 사용자 경험 분석, 교육, 헬스케어 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대된다”라고 말했다.
김해원 기자 hwkim@aitimes.com
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