CHI 2026서 상위 5% ‘아너러블 멘션’… 감정 인식 AI 활용성 확대 기대
광주과학기술원(GIST·총장 임기철) AI융합학과 김경중 교수 연구팀이 사용자의 핵심 감정 기록만으로 전체 감정 변화 과정을 정교하게 복원하는 인공지능(AI) 기술을 개발해 국제 학계의 주목을 받았다.
GIST는 김경중 교수가 이끄는 국제 공동 연구팀이 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 최고 권위 학술대회인 CHI 2026에서 관련 연구 성과를 발표해, 상위 5% 우수 논문에 수여되는 ‘아너러블 멘션(Honorable Mention)’을 수상했다고 밝혔다.
AI융합학과 김경중 교수가 이끈 국제 공동 연구팀.(뒷줄 왼쪽부터) 문재영 박사과정생(제1저자), 김경중 교수(교신저자), (앞줄 왼쪽부터) 최유진 박사후연구원, 박유천 석박통합과정생, (우측 상단 왼쪽부터) 몰타대학교 조르지오스 야나카키스(Georgios N. Yannakakis) 교수, 남덴마크대학교 데이비드 멜하트(David Melhart) 교수
이번 연구는 감정 데이터가 많을수록 정확도가 높아진다는 기존 통념에서 벗어나, 사용자가 감정을 강하게 느끼는 핵심 순간만 기록해도 전체 감정 흐름을 복원할 수 있다는 점을 제시했다는 데 의미가 있다.
AI 기반 맞춤형 서비스를 고도화하기 위해서는 클릭, 시청 시간, 스크롤 등 행동 데이터뿐 아니라 사용자의 감정 데이터까지 파악하는 것이 중요하다. 다만 기존 방식은 사용자가 모든 순간의 감정을 직접 기록해야 해 피로감과 번거로움이 크다는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 감정이 급격히 바뀌는 핵심 지점인 ‘변곡점’만 기록해도 전체 감정 흐름을 복원할 수 있는 모델링 기술 PREFAB을 제안했다.
이 기술은 AI가 사용자의 행동 데이터를 바탕으로 감정 변화를 예측한 뒤, 감정이 크게 변하는 지점을 스스로 찾아 사용자에게 질문하는 방식으로 작동한다.
사용자는 AI가 제시한 핵심 시점에서만 감정을 확인하면 되고, AI는 이 정보를 바탕으로 전체 감정 곡선을 재구성한다. 사용자 편의성과 AI 성능을 함께 끌어올린 접근이라는 평가가 나온다.
연구팀은 또 감정의 절대값보다 변화의 흐름을 학습하는 선호도 기반 학습(Preference Learning)방식을 적용했다.
이는 사람이 “행복 지수 85점”처럼 수치로 표현하기보다 “아까보다 지금이 더 기분 좋다”와 같이 비교 방식으로 감정을 판단하는 데 익숙하다는 점에 착안한 것이다.
AI 모델은 이러한 인간의 판단 방식을 반영해 서로 다른 순간의 감정을 비교함으로써 감정 곡선의 상승과 하락을 보다 정밀하게 추정했다.
연구팀은 성인 25명을 대상으로 한 사용자 실험을 통해 기술의 효과를 검증했다.
그 결과, 모든 구간을 기록하는 기존 방식보다 변곡점 기반 기록 방식이 인지적 부담을 크게 줄이면서도 감정 데이터 복원 품질은 오히려 향상된 것으로 나타났다.
특히 연구팀이 제안한 모델은 전체 감정 흐름을 상관계수 .69 수준으로 복원해 약 70% 수준의 정밀도를 보였으며, 이는 기존의 단순 점수 기반 방식보다 우수한 성능이라고 GIST는 설명했다.
김경중 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”며 “향후 감정 인식 AI를 비롯해 게임 사용자 경험 분석, 교육, 헬스케어 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.
이번 연구는 김경중 교수의 지도 아래 문재영 박사과정생이 제1저자로 참여했으며, 최유진 박사후연구원과 박유천 석박통합과정생이 공동 연구자로 이름을 올렸다. 또한 몰타대학교 게오르기오스 N. 야나카키스 교수와 남덴마크대학교 데이비드 멜하트 교수가 공동저자로 참여했다.
연구는 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP) 인공지능대학원 지원사업, 한국연구재단 해외우수연구기관 협력허브 구축사업, GIST SCENT의 지원을 받아 수행됐다.
연구 결과는 지난 1월 21일 arXiv에 공개됐으며, CHI 2026은 4월 13일부터 17일까지 스페인 바르셀로나에서 열렸다.
GIST는 이번 연구가 학술적 성과뿐 아니라 산업적 활용 가능성도 갖췄다며, 기술이전 관련 협의는 기술사업화센터를 통해 진행할 수 있다고 밝혔다.
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