[진행중]차량 내 운전자 감성 서비스를 위한 복합감정인지 온디바이스 AI 기술 개발 및 실증

운전자의 심리적 상태와 감정은 차량의 안전성과 차량운행에 중요한 영향을 줌. 차량 내 탑재된 운전자 측정 센서를 통해 운전자의 다양한 감정 상태 정보를 정확하게 파악함으로써 운전 중 발생할 수 있는 위험 상황을 사전에 감지하고 안전 운행을 위한 개인화 운전을 지원하는 것이 필요함.

감정 인식 관련해서는 인간의 기본 6가지 정서에 대해 명확하고 직관적인 감정 분류 체계를 제공하는 에크만의 기본 정서 이론( Ekman, 1992), 이를 확장하여 다양한 복합 정서를 구체적으로 소개하고 있는 플러칙의 감정 휠 이론(Plutchik, 2017), valence와 arousal의 2차원적 모델로 설명하는 러셀의 감정 모델( Russell, 2005) 등이 있지만 복합 정서의 분류나 측정과 관련한 제한점이 보고되고 있음(Maithri et al., 2022). 또한 모두 서구에서 개발된 모델인만큼, 문화적 차이에 대한 고려가 부족하다는 비판이 있음(Pepa et al., 2021).
한국인은 서양인과 다르게 특정 표정이나 행동 패턴을 통해 감정을 표현하는 경향이 있음. 따라서 본 연구에서는 한국인에 특화된 한국형 감정 인식 모델을 개발하여 한국인 특유의 감정 표현을 반영한 감정 분류 체계를 마련하고자 함. 이를 통해 추후 다양한 산업에서 감정 인식의 정확도를 높이고 개인 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 기여할 수 있음.

운전 상황에서의 표정 및 행동 변화는 일상 생활과 다르게 나타날 수 있음. 운전 숙련도나 동승자 여부와 같이 운전 관련한 개인 요인, 날씨와 조도 등 환경적인 요인이 영향을 줄 수 있음. 따라서 이러한 요인들을 고려하여 운전자 특화 감정 인식 분류 체계를 구축하고 정확한 측정 방법을 개발하고자 함. 이를 토대로 탐지된 특정 정서에 대한 솔루션을 개발하고 적용하며 효과성을 검증하고자 함.

담당자: 이서이 ([email protected])