• 감정 인식을 위한 데이터는 크롤링이 불가능하기 때문에 직접 제작해야 하는 희소성 있는 데이터임. 60가지의 세부 감정에 대한 자연어 처리 말뭉치를 확보함으로써 다양한 AI 산업에 활용이 가능함

• 인공지능 학습용 감성대화 코퍼스 데이터 구축을 통해 감성대화 엔진을 개발, 감성 챗봇 또는 음성비서 서비스 출시
• 청소년, 청장년층, 노년층 등 세대별 감성대화 코퍼스를 분리 구축, 감성대화 서비스에서도 세대별로 특화된 대화 서비스를 제공

• 우울증 관련 언어 의미 구조화 및 대화 응답 시나리오 동반한 감성 텍스트 언어 수집
• 크라우드 소싱 수행으로 일반인 1,500명 대상으로한, 음성 10,000 문장 및 코퍼스 27만 문장 구축

• 음성 약 10,000 문장
• 코퍼스 27만 문장

• 코퍼스 데이터 수집 방법
• 데이터 수집 방법

  코퍼스 데이터 수집 방법 표

  항목		내용
  데이터 수집 방법	Quality methods	· 질적 방법은 관찰, 인터뷰, 사례 연구, 서면 문서 분석 등의 절차가 포함되고 일반적으로 이벤트와 프로세스에 대한 흐름도 및 서술 설명을 생성
  	Qunantity methods	· 양적 방법은 검사와 평가 척도 및 생리학적 측정에 의존하고 수치 결과를 산출
  질문법		· 표본의 모든 개인에 대해 동일한 질문을 하는 방법
  인터뷰		· 면접원의 구두 질문과 연구 참가자의 구두 응답으로 구성
  설문 조사		· 표본에서 의도한 모집단에게 결과를 일반화하기 위해 질문, 인터뷰를 사용하여 샘플의 참가자 특성, 경험 및 의견에 대한 데이터 수

• Qualitative (데이터 수집 품질 구분)

  데이터 수집 품질 구분 표

  방법	내용
  Observation	· 연구원은 주제를 연구하여 사람들이 자신이 하는 말을 하는지 여부를 이해하고 주제에 대한 암묵적 지식에 접근할 수 있도록 하기 위해 충분히 가까이 접근
  Interview	· 질문을 하거나 듣고 답변을 개인이나 그룹으로 구조화, 반 구조화 또는 비정형 형식으로 심층적인 방식으로 듣고 녹음하는 작업이 포함
  Focus 그룹 토론	· 모두가 대화의 기회를 가지고 의견의 다양성을 제공할 수 있을 정도로 충분히 작은 그룹과 집중적이고 상호작용하는 세션
  다른 방법들	· 신속한 평가 절차, 무료 목록, 말뚝 정력, 순위, 생활사 등

• 한국인 정신건강을 위한 감성대화 서비스 필요
  - 한국인은 정신건강 문제를 많이 안고 있으나, 전문가와 상담하는 건수는 매우 10명 중 1명도 되지 않음. 음성비서를 활용한 감성대화 서비스가 필요
  - 이에 따라 세대별로 감성대화 텍스트를 구축하여 딥러닝을 통해 감성대화 엔진을 개발 세대별 서비스를 제공함. 궁극적으로 한국인의 우울감을 낮추고, 자살률을 떨어뜨리는 데 기여할 것임
  - 세대별 감성대화 서비스를 통해, 우울증 예방과 자살 방지, 심리적 안정과 행복 증진이 목적
• 노년층 감성대화 서비스 가능성 높음
  - 실제로 노년층이 감성대화를 사용하는 비중이 높음
  - AI 기반의 우울증 및 노인 돌봄 서비스가 지속적으로 나오고 있음

• 데이터 정제

• 코퍼스 규칙

• 코퍼스 데이터
  - 자의 페르소나 및 감정 상태에 따른 상황 제시
  - 사용자 발화 코퍼스에 대한 시스템 응답 코퍼스 대응 수집
  - 대화형 구어체 코퍼스 수집 및 정제

수행기관(주관) : 미디어젠