해피펫(Happy Pets)은 AI를 이용한 표정 분석을 기반으로 애완동물 감정을 읽어줄 수 있는 애플리케이션이다.
매주 호주에서 개최되는 음악 축제(Splendour in the Grass)에선 기술 발표 등이 이뤄지지만 올해 개최는 코로나19로 인해 연기됐다. 해피펫은 이런 2020년 행사에서 발표하기 위해 개발을 진행한 것으로 AI를 이용해 애완동물 감정을 읽는 걸 목표로 하고 있다.
원래 표정은 인간의 의사소통에서 가장 중요한 측면 중 하나로 심리학자와 인류학자가 생각하는 것처럼 얼굴은 생각과 감정을 다른 사람에게 전달하는 중요한 부위다. 사실 행복과 두려움, 놀람 등 일부 감정은 민족과 사회, 커뮤니티 등 울타리를 넘어 한결같은 표정으로 확인할 수 있다. 다시 말해 인간의 표정을 기반으로 한 감정 표현은 문화적 학습 결과가 아니라 진화 과정에서 축적되어 온 것이며 자란 환경에 관계없이 일률적인 셈이다.
이런 표정과 감정 관계를 분석하는 시도를 동물에도 적용한 형태로 한 게 멜버른대학 연구팀이다. 그 결과로 탄생한 게 해피펫이다. 해피펫은 기술적 관점에서 볼 때 2가지 중요한 단계가 있었다고 한다. 첫째는 얼굴 인식에서 어떤 동물의 감정을 읽을 수 있냐는 것. 이번에는 인간에 지켜지는 애완동물을 대상으로 표정에서 감정을 읽을 수 있다. 2번째는 감정을 나타내는 주요 특징과 패턴을 식별하는 것이며 나머지는 합성곱 신경망(CNN. Convolutional neural network)을 활용한다.
신경망은 감독 학습이라는 구조를 이용해 어떤 라벨이 어떤 이미지에 대응하고 있는지 학습시킨다는 것. 신경망을 이용한 화상 인식은 사과와 배 차이를 자녀에게 가르치는 것처럼 알고리즘을 이용해 입출력으로 변환하는 함수 가중치와 매개변수를 조정한다. 학습 데이터에서 최적의 결과를 얻을 때까지 조정을 계속해 알고리즘이 사과 이미지를 제대로 인식할 수 있도록 조정하는 것이다.
신경망은 이미지 인식에 최적화된 것으로 일반 신경망처럼 기능하면서 회선 기술을 이용해 이미지에서 특징을 추출해 식별할 수 있게 된다. 해피펫은 이런 CNN을 이용하며 온라인 데이터세트를 써서 신경망이 애완동물 품종을 인식할 수 있도록 학습시킨다.
또 해피펫은 애완동물 감정을 읽는데 신경망 매개변수에 많은 조정을 다하고 있다. 구체적으론 해피펫에선 애완동물의 행복과 분노, 중립, 슬픔, 공포 5가지 감정 중 애완동물이 갖고 있을 가능성이 가장 높은 걸 나타내도록 조정되어 있다고 한다.
그 뿐 아니라 해피펫은 수천 개 이미지에서 감정과 특정 표정을 연결하는 학습이 이뤄지고 이를 바탕으로 애완동물 감정을 감지한다. 멜버른대학 연구팀은 해피펫에 대해 확고하고 앱을 광범위하게 테스트할 수 있다고 자부한다면서도 하지만 해피펫이 정확한지를 판단해야 하는 건 소비자 자신이라고 밝혔다.
해피펫이 현재 감정을 읽을 수 있는 애완동물 종류는 한정되어 있다. 따라서 해당 품종이 아닌 가장 가까운 품종으로 분류해 정확도는 낮아질 것으로 보인다. 또 고양이는 개보다 감정을 읽기 어려운 것으로 밝혀지고 있어 앞으로 얼굴 뿐 아니라 몸도 포함해 애완동물 감정을 분석해 정확도를 높여 나갈 예정이라고 한다.
연구팀은 전체적으로 애완동물 감정은 식별하기 어려운 것이지만 인간 감정을 파악하는 건 비교적 쉽다면서 따라서 인간의 감정을 애완동물 감정과 연관될 수 있는지 그리고 일반 특징을 갖고 있는지 여부는 앞으로 더 흥미로운 연구 분야가 될 가능성이 있다고 밝히고 있다. 해피펫은 iOS와 안드로이드 마켓을 통해 내려받을 수 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.