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면역 신호, 뇌 감정 회로 직접 조절..불안 행동 유발 기전 최초 규명
우리 대학 뇌인지과학과 권정태 교수가 MIT, 하버드 의과대학과의 공동연구를 통해, 면역 반응에서 분비되는 사이토카인이 뇌 감정 회로에 직접 작용하여 불안 행동을 조절한다는 사실을 세계 최초로 규명했다.
염증성 사이토카인 IL-17A와 IL-17C가 정서를 조절하는 것으로 알려진 편도체의 특정 뉴런에 작용해 흥분성을 증가시킴으로써 불안을 유발하며, 반대로 항염증성 사이토카인 IL-10은 같은 뉴런에서 흥분성을 억제해 불안 완화에 기여하는 양방향 조절 메커니즘을 실험적으로 입증했다.
연구팀은 쥐 모델에서 피부 염증을 유발한 후, 면역치료제 (IL-17RA 항체)를 투여해 피부 증상은 완화되었으나 불안 수준이 높아진 현상을 관찰하였다. 이는 IL-17 계열 사이토카인의 순환 농도가 높아지며 편도체 뉴런이 과활성화된 데 따른 결과로 분석됐다.
연구진은 또한, 항염증 사이토카인 IL-10이 같은 편도체 뉴런의 흥분성을 낮추는 작용을 하며 불안 반응을 완화할 수 있음을 밝혀냈다.
이번 연구는 감염이나 염증과 같은 면역 반응이 단순한 신체 반응을 넘어서, 뇌 회로 수준의 정서 조절 기능에 직접적으로 영향을 미친다는 사실을 최초로 입증한 사례다. 정서와 면역이 뇌 속 동일한 뉴런을 통해 연결되어 작동할 수 있다는 점에서, 면역-정서-행동을 연결하는 생물학적 메커니즘을 제시한 매우 중요한 성과다.
이번 연구 결과는 올해 4월 17일 국제학술지 Cell에 게재됐다.
논문 정보
- 논문명: Inflammatory and anti-inflammatory cytokines bidirectionally modulate amygdala circuits regulating anxiety
- 게재지: Cell (188권, 2190–2202), 2025년 4월 17일
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.03.005
- 교신저자: 글로리아 최 교수 (MIT), 허준 교수 (Harvard Medical School),
2025.07.24
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감정노동 근로자 정신건강 살피는 AI 나왔다
감정노동이 필수적인 직무를 수행하는 상담원, 은행원 근로자들은 실제로 느끼는 감정과는 다른 감정을 표현해야 하는 상황에 자주 놓이게 된다. 이런 감정적 작업 부하에 장시간 노출되면 심각한 정신적, 심리적 문제뿐만 아니라 심혈관계 및 소화기계 질환 등 신체적 질병으로도 이어질 수 있어 이는 심각한 사회 문제로 여겨지고 있다. 한미 공동 연구진은 인공지능을 활용해서 근로자의 감정적 작업 부하를 자동으로 측정하고 실시간으로 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제시했다.
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀은 중앙대학교 박은지 교수팀, 미국 애크런 대학교의 감정노동 분야 세계적인 석학인 제임스 디펜도프 교수팀과 다학제 연구팀을 구성해 근로자들의 감정적 작업 부하를 실시간으로 추정해 심각한 정신적, 신체적 질병을 예방할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.
연구팀은 이번 연구를 통해 근로자가 감정적 작업 부하가 높은 상황과 그렇지 않은 상황을 87%의 정확도로 구분해 내는데 성공했다. 이 시스템은 기존의 설문이나 인터뷰 같은 주관적인 자기 보고 방식에 의존하지 않고도 감정적 작업 부하를 실시간으로 평가할 수 있어 근로자들의 정신건강 문제를 사전에 예방하고 효과적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 이 시스템은 콜센터뿐만 아니라 고객 응대가 필요한 다양한 직종에 적용될 수 있어 감정 노동자들의 장기적인 정신건강 보호에 크게 기여할 것으로 기대된다.
기존 연구는 주로 사무실에서 컴퓨터를 사용해 서류 업무를 주로 다루는 직장인의 인지적 작업 부하(정보를 처리하고 의사결정을 내리는 데 필요한 정신적 노력)를 다뤘으며, 고객을 상대하는 감정 노동자들의 작업 부하를 추정하는 연구는 전무한 상황이었다.
감정 노동자들의 감정적 작업 부하는 고용주로부터 요구되는 정서 표현 규칙과 관련이 깊다. 특히 감정노동이 요구되는 상황에서는 자신의 실제 감정을 억제하고 친절한 응대를 해야 하기 때문에 대체적으로 근로자의 감정이나 심리적 상태가 표면적으로 드러나 있지 않다.
기존의 감정-탐지 인공지능 모델들은 주로 인간의 감정이 표정이나 목소리에 명백하게 드러나는 데이터를 활용해 모델을 학습해왔기 때문에 자신의 감정을 억제하고 친절한 응대를 강요받는 감정 노동자들의 내적인 감정적 작업 부하를 측정하는 것은 어려운 일로 여겨져 왔다.
모델 개발을 위해서는 현실을 충실히 반영한 고품질의 상담 시나리오 데이터셋 구축이 필수적어서 연구팀은 현업에 종사 중인 감정 노동자들을 대상으로 고객상담 데이터셋을 구축했다. 일반적인 콜센터 고객을 응대 시나리오를 개발하여 31명의 상담사로부터 음성, 행동, 생체신호 등 다중 모달 센서 데이터를 수집했다.
연구팀은 인공지능 모델 개발을 위해 고객과 상담사의 음성 데이터로부터 총 176개의 음성특징을 추출했다. 음성 신호 처리를 통해서 시간, 주파수, 음조 등 다양한 종류의 음성특징이 추출하며, 대화 내용은 고객의 개인정보 보호를 위하여 사용하지 않았다. 정서 표현 규칙으로 인한 상담사의 억제된 감정 상태를 추정하기 위하여 상담사로부터 수집된 생체신호로부터 추가적인 특징을 추출했다.
피부의 전기적 특성을 나타내는 피부 전도도(EDA, Electrodermal activity) 13개의 특징, 뇌의 전기적 활성도를 측정하는 뇌파(EEG, Electroencephalogram) 20개의 특징, 심전도(ECG, Electrocardiogram) 7개의 특징, 그 외 몸의 움직임, 체온 데이터로부터 12개의 특징을 추출했다. 총 228개의 특징을 추출해 9종의 인공지능 모델을 학습하여 성능 비교 평가를 수행했다.
결과적으로, 학습된 모델은 상담사가 감정적 작업 부하가 높은 상황과 그렇지 않은 상황을 87%의 정확도로 구분해 냈다. 흥미로운 점은 기존 감정-탐지 모델에서 대상의 목소리가 성능 향상에 기여하는 주요한 요인이었지만 본인의 감정을 억누르고 친절함을 유지해야 하는 감정노동의 상황에서는 상담사의 목소리가 포함될 경우 오히려 모델의 성능이 떨어지는 현상을 보였다는 것이다. 그 외에 고객의 목소리, 상담사의 피부 전도도 및 체온이 모델 성능 향상에 중요한 영향을 미치는 특징으로 밝혀졌다.
이의진 교수는 "감정적 작업 부하를 실시간으로 측정할 수 있는 기술을 통해 감정노동의 직무 환경 개선과 정신건강을 보호할 수 있다”며 "개발된 기술을 감정 노동자의 정신건강을 관리할 수 있는 모바일 앱과 연계하여 실증할 예정이다”고 말했다.
중앙대학교 박은지 교수(KAIST 전산학부 박사 졸업)가 제1 저자이며 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수 학술지인 「Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies」 2024년 9월호에 게재됐다. 또한, 이 연구는 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 최우수 학술대회인 ACM UbiComp 2024에서 발표됐다. (논문제목: Hide-and-seek: Detecting Workers’ Emotional Workload in Emotional Labor Contexts Using Multimodal Sensing, https://doi.org/10.1145/3678593)
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 ICT융합산업혁신기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.11
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이병주 교수, 영화 속 남녀 캐릭터 묘사 편향성 분석
<이병주 교수>
KAIST(총장 신성철) 문화기술대학원 이병주 교수 연구팀이 컴퓨터 비전 기술을 통해 상업 영화에서 남성과 여성 성별 간 캐릭터 묘사의 편향성을 정량적으로 분석하는 데 성공했다.
장지윤, 이상윤 석사과정이 주도한 이번 연구 결과는 소셜 컴퓨팅 분야 최고 권위 학회인 ‘컴퓨터 기반 협업 및 소셜 컴퓨팅 학회(CSCW, Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing)’ 11월 11일 자로 발표될 예정이다. (논문명: Quantification of Gender Representation Bias in Commercial Films based on Image Analysis)
최근 영화가 다루는 소재와 연출 방식이 사람들의 성 의식에 어떤 영향을 미치는지에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있다. 할리우드 역시 영화의 묘사가 관객에게 미치는 영향에 관한 연구를 진행해 적극적으로 제작에 반영하고 있다. 근래 개봉한 할리우드 영화에서도 다양한 젠더와 인종의 등장을 쉽게 발견할 수 있지만 우리나라는 관련 연구가 부족한 상황이다.
일반적으로 영화에서는 여성 캐릭터의 성별 묘사 편향성을 벡델 테스트(Bechdel Test)를 통해 평가하고 있다. 벡델 테스트는 미국의 여성 만화가 앨리슨 벡델(Alison Bechdel)이 고안한 개념으로 균형적인 성별 묘사를 위한 최소한의 요소가 영화에 반영돼 있는지를 판단하는 지표이다. 벡델 테스트에 통과하기 위해서는 ▲영화에 이름을 가진 여성 캐릭터가 두 명 이상 등장하며 ▲그 여성들이 서로 대화를 나누고 ▲여성 캐릭터들의 대화 주제가 남성 캐릭터와 관련이 없어야 한다는 조건을 갖춰야 한다.
그러나 벡델 테스트는 여성 캐릭터의 대사만으로 판별하기 때문에 캐릭터의 시각적인 묘사를 고려할 수 없으며 여성 캐릭터 혼자 극을 이끄는 영화들에 적용이 어렵다.
또한, 여성 캐릭터만을 평가하기 때문에 상대적으로 남성 캐릭터와 어느 정도 차이가 있는지를 알 수 없으며, 테스트에 통과하거나 하지 못하는 이분법적 잣대만을 제공하기 때문에 성별 묘사가 가질 수 있는 다양한 스펙트럼을 충분히 대변하기 어렵다. 그리고 평가자가 영화를 보고 주관적으로 판단하기 때문에 오류 발생 가능성이 있다.
이병주 교수 연구팀은 영화의 시간적, 시각적 특성을 반영해 성별 묘사 편향성을 측정하기 위해 이미지 분석 시스템을 도입했다. 효과적 분석을 위해 24프레임(fps) 영화를 3프레임으로 다운 샘플링한 뒤, 마이크로소프트(Microsoft)의 얼굴 감지 기술(Face API)로 영화 캐릭터의 젠더, 감정, 나이, 크기, 위치 등을 확인했다. 그리고 사물 감지 기술(YOLO 9000)로 영화 캐릭터와 함께 등장한 사물의 종류와 위치를 확인했다.
연구팀은 2017년과 2018년 개봉한 할리우드 영화와 우리나라 영화 40편을 대상으로 이미지 분석 시스템을 통해 여덟 가지 새로운 지표들을 제시하고 분석해 상업 영화 내에서의 성별 묘사의 편향성을 밝혀냈다.
여기서 여덟 가지 지표란 과거 다양한 매체들을 대상으로 이뤄진 성별 묘사 편향성에 관한 연구 결과에 기반해 영화 내 편향성을 판별할 수 있는 정량적 지표로 ▲감정적 다양성(Emotional Diversity) ▲공간적 역동성(Spatial Staticity) ▲공간적 점유도(Spatial Occupancy) ▲시간적 점유도(Temporal Occupancy) ▲평균 연령(Mean Age) ▲지적 이미지(Intellectual Image) ▲외양 강조도(Emphasis on Appearance) ▲주변 물체의 빈도와 종류(Type and Frequency of Surrounding Objects)를 연구팀은 제시했다.
연구팀은 벡델 테스트(Bechdel Test) 통과 여부를 막론하고 여덟 가지 지표를 통해 영화 대부분이 여성을 편향적으로 묘사하고 있음을 정량적으로 밝혀냈다.
감정적 다양성(Emotional Diversity) 지표에 따르면 여성 캐릭터는 남성 캐릭터에 비해 더 획일화된 감정표현을 보였다. 특히 여성 캐릭터는 슬픔, 공포, 놀람 등의 수동적인 감정을 더 표현하는 반면, 남성 캐릭터는 분노, 싫음 등의 능동적인 감정을 더 표현했다.
주변 물체의 빈도와 종류(Type and Frequency of Surrounding Objects) 지표에 따르면 여성 캐릭터가 자동차와 함께 나오는 비율은 남성 캐릭터 대비 55.7%밖에 되지 않았던 반면, 가구와 함께 나오는 비율은 123.9%를 보였다.
여성 캐릭터의 시간적 점유도(Temporal Occupancy)는 남성 캐릭터 대비 56% 정도로 낮았으며, 평균 연령(Mean Age)은 79.1% 정도로 어리게 나왔다. 특히 앞서 언급한 두 지표는 우리나라 영화에서 두드러지게 관찰됐다.
이병주 교수는 “우리나라에선 1인당 연간 평균 영화관람 횟수가 4.25회에 이를 정도로 많은 사람이 영화를 즐겨보는데, 이는 영화라는 매체가 우리나라 대중들의 잠재의식에 큰 영향력을 행사할 수 있음을 뜻한다”라며 “따라서 영화 내 묘사가 관객들의 생각에 미치는 영향에 관한 연구가 보다 활발하게 진행돼야 하며, 이를 바탕으로 영화는 더욱 신중하게 제작돼야 한다”라고 말했다.
이 연구는 KAIST 인문사회융합과학대학에서 추진한 석박사모험연구과제의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 이미지 분석 시스템
그림 2. 연구진이 분석 영화 40편
그림 3. 캐릭터 성별에 따른 안경 착용률 및 연관 물체의 종류
2019.10.14
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유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다.
유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다.
모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다.
스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26
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웨어러블 컴퓨터 경진대회 개최
우리학교가 제4회 “2008 웨어러블 컴퓨터(Emotional Wearable Computer) 경진대회”를 개최한다.
“오감(五感)을 뛰어넘는 감성 중심 웨어러블 컴퓨터(Emotional Wearable Computer)”라는 주제로 열리는 이번 대회는 지정공모와 자유공모로 나누어 진행되며, 국내외 대학에 재학 중인 학부생 또는 대학원생이면 누구나 참가할 수 있다. 또한, 자유공모의 경우에는 일반인도 참가할 수 있으며, 주제의 제한은 없다.
대회의 공동 위원장인 한국차세대컴퓨팅학회의 홍성제 회장(포스텍 교수)은 “올해 대회에서 참가팀들은 인간을 위한 디자인으로 오감(시각, 청각, 후각, 미각, 촉각) 정보를 뛰어넘어, 사람의 ’감정‘까지 표현할 수 있는 입는 컴퓨터를 제안할 것이며, 인간과 함께 공존하는 입는 컴퓨터를 통해 가슴 따뜻해지는 미래상을 보여줄 것이다.” 라고 말했다.
한편, 이번 행사는 오는 30일까지 대회 홈페이지((http://www.ufcom.org)를 통해 참가신청서를 접수받고 있다.
<용어설명>- 웨어러블 컴퓨터(Wearable Computer)사용자가 이동 환경에서 자유자재로 컴퓨터를 사용하기 위해 소형화, 경량화 하여 신체 또는 의복에 착용할 수 있도록 제작된 컴퓨터를 말한다. 더욱이 IT 기술과 패션(Fashion)을 융합, 컴퓨터 기술 향상과 패션 창조를 동시에 추구하는 새로운 분야이다.
2008.06.03
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