온라인 상호 작용에서 나타나는 공감 수준을 실시간으로 정밀 측정하고, 이를 대화형 인공지능(AI)이나 소셜로보틱스 등에 적용할 수 있는 기술이 전남대 연구팀에 의해 개발됐다.

9일 전남대학교에 따르면 인공지능융합학과(대학원) 융합 연구팀이 온라인 대화 등에서 공감 형성 정도를 정밀 분석할 수 있는 AI 기반 공감 인식 시스템 개발에 성공했다.

기존 시스템은 특정 시점의 정적인 감정 상태를 감지하는 데 머물러, 실제 인간 대화에서 나타나는 역동적이고 양방향적인 상호작용 특성을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 지녔다.

연구팀은 이를 극복하기 위해 기존 모델을 결합한 새로운 신경망을 구축했다.

이 기술은 시간의 순방향과 역방향 맥락 정보를 동시에 처리해 대화 흐름 속 상호 반응성을 자세히 포착한다.

특히 영상·음성·텍스트뿐 아니라 심전도·혈류·체온·대사량 등 생체신호와 데이터까지 상황에 따라 적용하고 통합 분석함으로써, 온라인상의 공감 수준을 인간의 현실 대화처럼 정밀 측정할 수 있도록 설계됐다.

개발된 기술은 대화형 AI, 감정 컴퓨팅, 가상 헬스케어, 소셜로보틱스 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

연구팀 관계자는 "정신건강 지원 시스템, 대인관계 훈련 플랫폼, 온라인 상담 서비스 등에서 사용자 간 공감적 연결을 향상하는 데 기여할 수 있다"고 말했다.

양형정·김수형·김승원 교수, 임은채 석박사통합과정, 심리학과 신지은 교수로 구성된 연구팀의 이번 논문은 인공지능 분야 세계적 권위 학술지 'Engineering Applications of Artificial Intelligence'(JCR 상위 2.5%, IF 8)에 게재 승인됐다.