연합뉴스에 따르면, 사용자가 느끼는 감정의 핵심 순간만 기록해도 전체 심리 변화를 정교하게 되살려내는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
광주과학기술원(GIST) 김경중 교수 연구실이 이끈 국제 공동 연구팀이 이 같은 성과를 거뒀다. 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 최고 권위 학술대회인 CHI 2026에서 상위 5% 논문에게만 주어지는 '아너러블 멘션' 수상의 영예를 안았다.
클릭 패턴이나 콘텐츠 시청 시간, 스크롤 속도 등 행동 데이터는 기존 인공지능이 정밀하게 분석해왔다. 그러나 즐거움이나 스트레스처럼 내면의 감정을 읽어내는 일은 여전히 난제로 남아 있었다. 매 순간 사용자가 직접 기분을 입력하는 방식이 대안으로 쓰였으나, 번거로움이 큰 한계였다.
이번에 발표된 'PREFAB' 모델링 기술은 이러한 문제를 돌파했다. 감정이 급격히 출렁이는 변곡점을 인공지능이 스스로 감지해 해당 시점에만 사용자에게 질문을 던지는 구조다. 행동 데이터를 토대로 감정 변화를 먼저 예측한 뒤, 결정적 순간을 골라내는 방식이 핵심이다.
연구팀은 인간이 기분을 표현할 때 절대 수치보다 다른 순간과의 비교에 의존한다는 심리적 특성에도 주목했다. 이를 알고리즘에 반영해 감정 곡선의 오르내림을 한층 섬세하게 추정하는 데 성공했다.
성인 25명이 참여한 실험에서 전체 감정 흐름의 약 70%(상관계수 0.69)가 복원됐다. 방대한 데이터를 수집해야 정확도가 올라간다는 기존 통념을 뒤집은 결과다.
김경중 교수가 교신저자를 맡았고, 제1 저자로 문재영 박사과정생이 연구를 수행했다. 최유진 박사후연구원과 박유천 석박통합과정생이 공저자로 이름을 올렸으며, 몰타대 조르지오스 야나카키스 교수와 남덴마크대 데이비드 멜하트 교수도 공동 연구에 참여했다.
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