9일 전남대학교에 따르면, 전남대학교 인공지능융합학과(대학원) 양형정 교수, 김수형 교수, 김승원 교수와 심리학과 신지은 교수로 구성된 융합 연구팀이 온라인 상호작용 환경에서 공감 형성 정도를 정밀 분석할 수 있는 AI 기반 평가 모델을 제안했다.

연구팀은 기존 공감 인식 시스템이 특정 시점의 정적인 감정 상태를 감지하는 데 머물러, 실제 인간 대화에서 나타나는 역동적이고 양방향적인 상호작용 특성을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 지적했다.

이러한 문제를 극복하기 위해 연구팀은 ‘Bi-directional MLP-Mixer(Bi-Mixer)’와 동적 가중치 융합(Dynamic Weights Fusion) 모델을 결합한 새로운 신경망 아키텍처를 개발했다.

해당 기술은 시간의 순방향과 역방향 맥락 정보를 동시에 처리함으로써 대화 흐름 속 상호 반응성을 정밀하게 포착한다.

특히 영상, 음성, 텍스트뿐 아니라 심전도, 혈류, 체온, 대사량 등 생체신호를 포함한 4개 모달리티 데이터를 상황에 따라 적응적으로 통합 분석함으로써, 온라인 상호작용에서 나타나는 공감 수준을 실시간으로 정밀 측정할 수 있도록 설계됐다.

연구의 우수성을 인정받아 본 논문은 인공지능 분야 세계적 권위 학술지 Engineering Applications of Artificial Intelligence(JCR 상위 2.5%, IF 8)에 게재 승인됐다.

논문명은‘Multi-modal Adaptive Empathy Assessment in Online Dyadic Interaction using Bi-directional Multi-Layer Perceptron-Mixer and Dynamic Weights Fusion’이다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 ‘기초연구실(기초연구사업)’과 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP)의 ‘인공지능융합혁신인재양성사업’ 지원을 받아 수행됐다.

연구팀은 “이번 기술은 대화형 AI, 감정 컴퓨팅, 가상 헬스케어, 소셜 로보틱스 등 다양한 분야에 적용될 수 있다”며 “특히 정신건강 지원 시스템, 대인관계 훈련 플랫폼, 온라인 상담 서비스 등에서 사용자 간 공감적 연결을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

한편, 제1저자인 임은채 학생(인공지능융합학과 석·박사통합과정)은 본 연구를 통해 차세대 AI 융합 연구를 이끌 젊은 연구자로서의 성장 가능성을 입증하며, 전남대학교의 미래 연구 인재 경쟁력을 보여주었다는 평가를 받고있다.