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'표정'통합검색 결과 입니다. (2건)

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"우리 주인님 웃는다~"…반려견도 사람 표정 읽는다

반려견이 사람 얼굴 표정만 보고도 웃는지 화났는지 구별할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 특히 웃는 얼굴을 볼 때는 반려견의 뇌에서 보상 처리와 관련된 영역까지 활성화되는 것으로 나타났다. 11일(현지시간) 오스트리아 빈대학교 연구진에 따르면 사람의 다양한 얼굴 표정을 보는 반려견의 뇌를 기능적 자기공명영상(fMRI)으로 촬영한 결과, 표정에 따라 서로 다른 뇌 활동 패턴이 나타났다. 연구 결과는 국제학술지 아이사이언스(iScience)에 게재됐다. 과학자들은 개가 사람의 웃음이나 찡그린 표정, 울음 등 사회적 신호를 잘 파악한다는 사실을 알고 있었지만, 사람의 서로 다른 감정 표현을 개의 뇌가 어떻게 처리하는지는 충분히 밝혀지지 않았다. 연구진은 먼저 반려견 8마리를 대상으로 낯선 사람의 행복한 표정과 무표정 사진을 보여주면서 뇌를 촬영했다. 그 결과 행복한 얼굴을 봤을 때 반려견의 측두피질에서 미상핵까지 이어지는 영역이 활성화됐다. 측두피질은 고차원적인 인지 처리에, 미상핵은 보상 처리 등에 관여하는 뇌 영역이다. 연구를 이끈 라우라 쿠아야 빈대 연구원은 “특히 미상핵의 활동이 흥미롭다”며 “사람의 행복한 얼굴이 개에게 정서적인 의미를 가질 가능성을 보여준다”고 설명했다. 연구진은 이어 실험 대상을 반려견 12마리로 확대하고 행복과 분노, 공포, 슬픔을 표현하는 사람의 얼굴 사진을 보여줬다. 이후 머신러닝을 활용해 각각의 표정을 볼 때 나타나는 뇌 활동을 분석했다. 분석 결과 앞서 발견한 측두피질-미상핵 네트워크는 행복한 표정에 특징적으로 반응했다. 이를 통해 사람의 웃는 얼굴과 분노·공포·슬픔 등 세 가지 부정적인 표정을 구별할 수 있었다. 더 흥미로운 결과는 부정적인 감정 사이에서도 나타났다. 뇌 전체의 활성 패턴을 분석한 결과 반려견이 공포와 분노, 슬픔을 표현하는 얼굴을 볼 때 서로 구별되는 뇌 활동 패턴이 나타났다. 개의 뇌가 사람의 표정을 단순히 '긍정적'과 '부정적'으로만 나누는 것이 아니라 서로 다른 부정적 표정도 구분해 처리할 가능성을 보여준 것이다. 연구 제1저자인 라울 에르난데스-페레스 빈대 연구원은 “사람은 얼굴의 작은 차이를 파악하는 데 매우 뛰어나며 개 역시 그렇다”며 “개의 뇌를 연구하면 인간을 이해하고 협력하는 능력을 뒷받침하기 위해 어떤 적응이 이뤄졌는지 이해할 수 있다”고 말했다. 연구진은 이러한 능력이 개와 인간이 오랜 기간 함께 살아온 가축화 과정과 관련 있을 가능성에 주목했다. 인간과 영장류가 비슷한 사회적 능력을 보인다면 공통 조상에서 물려받았을 가능성을 생각할 수 있지만, 개는 인간과 전혀 다른 진화 경로를 거쳤다. 그럼에도 인간과 함께 생활하고 협력하는 과정에서 사람의 사회적 신호를 읽는 능력이 발달했을 가능성이 있다는 설명이다. 다만 연구진은 이번 결과가 개가 인간과 똑같은 방식으로 감정을 경험하거나 사람의 마음을 완전히 이해한다는 의미는 아니라고 강조했다. 연구에 참여한 개가 모두 사람과 함께 생활하는 반려견이라는 점도 한계다. 길거리 등에서 자유롭게 생활하는 개는 사람과 맺는 관계가 다른 만큼 인간의 표정을 처리하는 방식에도 차이가 있을 수 있다. 또 실제 생활에서 개가 사람의 감정을 파악할 때는 얼굴만 보는 것이 아니다. 몸짓과 목소리의 높낮이, 냄새 등 다양한 정보를 동시에 이용한다. 연구진은 향후 개가 얼굴과 목소리, 냄새 등 여러 신호를 어떻게 통합해 사람의 감정을 파악하는지 연구할 계획이다. 사람과 개의 뇌가 동일한 감정 신호를 처리하는 방식도 비교할 예정이다.

2026.08.12 11:07안희정 기자

장한용 NC AI 피지컬AI랩장 "AI 립싱크 기술 완성, 음성만으로 표정 연출 제작"

"게임 그래픽과 바디 애니메이션 기술이 상향 평준화되면서 이제 이용자들은 캐릭터의 세밀한 '얼굴 표정'을 바라보고 있습니다." 장한용 NC AI 피지컬AI랩장은 17일 '2026 넥슨 개발자 컨퍼런스(NDC 26)'에서 이같이 말하며, 음성만으로 표정 애니메이션을 자동 생성하는 기술과 실무 적용 노하우를 공개했다. 기존 AI 솔루션의 한계…현장은 '안정성'과 '공정 자동화' 원했다 장 랩장에 따르면, 학계와 업계에서는 이미 디퓨전(Diffusion)과 트랜스포머(Transformer) 모델을 기반으로 오디오 기반 립싱크 기술 연구를 지속해 왔다. 엔비디아나 에픽게임즈 등 글로벌 기업들도 관련 기술을 대중에 공개한 바 있다. 그러나 장 랩장은 이 기술들을 실제 상용 게임 개발 파이프라인에 곧바로 투입하기에는 치명적인 단점들이 존재했다고 짚었다. 문제는 게임 캐릭터 음성의 다양성에서 비롯된다. 게임에서는 인간이 아닌 다른 종족을 흔히 볼 수 있다. 장 랩장은 "일반적인 사람의 음성은 다루기 쉽지만, 웅장하고 낮게 진동하는 음성의 경우에는 입술이 파르르 떨리는 오류가 발생하기도 한다"고 말했다. 이어 그는 "이를 해결하기 위해 음성을 조절하면 발음이 뭉개져 결국 후처리에 다시 인력이 투입되는 딜레마가 발생한다"라고 덧붙였다. 현장 실무진을 대상으로 한 조사 결과도 공유했다. 장 랩장은 "현장에서는 품질보다 오류가 없는 안정성과 후처리에 인력을 추가로 투입하지 않는 것을 중요시한다"라며 "NC AI는 이러한 니즈에 맞춰 품질 편차를 줄이고 안정적인 품질을 제공할 수 있는 기술을 개발했다"고 밝혔다. 한국어 '양순음'부터 '리깅 섞임'까지…NC AI가 찾은 해법 NC AI는 상용 게임 프로덕션 수준의 완성도를 확보하기 위해 개발 과정에서 마주한 기술적 난제들을 하나씩 풀어나갔다. 먼저 한국어에 많이 쓰이는 'ㅁ, ㅂ, ㅍ' 등의 양순음 발음은 입술을 완전히 닫았다가 열어야 자연스럽다. 기존 공개 데이터로는 입술 닫힘 표현이 부정확한 한계가 있었으나, NC AI는 고정밀 얼굴 모션 캡처 장비를 자체 개발해 고품질의 학습 데이터를 대량 확보함으로써 이 문제를 해결했다. 사람이 같은 발음을 하더라도 목소리의 크기나 피치에 따라 컴퓨터가 받아들이는 정보는 천차만별이다. 이로 인해 AI가 데이터를 평균값으로 수렴시켜 캐릭터가 웅얼거리게 만드는 문제가 발생한다. NC AI는 최신 디퓨전 트랜스포머 기술을 통해 원본 데이터 시퀀스가 가진 선명한 움직임을 최대한 복원해 내도록 모델을 개선한 이유였다. 이 외에도 입술 떨림 현상, 화자 섞임 현상, 감정 표현의 부정교함 등 여러 난제를 극복하는 데 집중해 왔다고 장 랩장은 설명했다. 후처리·QA '제로' 달성…글로벌 로컬라이제이션 비용 획기적 절감 자체 개발한 기술이 적용된 솔루션은 실전 프로덕션 환경에서 증명됐다. 음성 데이터만으로도 게임 엔진에서 사용할 수 있는 자동 애니메이션 시퀀스 에셋 출력 시스템을 구축해서다. 장 랩장은 "이제는 개발 단계에서 성우의 실제 녹음본이 없어도, 음성변환기술(TTS)로 음성을 자동 생성해 애니메이션을 찍어내는 것도 가능하다"고 말했다. NC AI 기술력의 가장 큰 장점에 대해서는 "품질검증(QA)이 필요 없을 만큼 완성도가 높은 결과물을 생산해 낸다는 점"을 꼽았다. 장 랩장은 특히 해외 수출 시 국가별 언어에 맞춰 음성이 바뀔 때도 별도의 추가 공정 없이 얼굴 애니메이션의 자동 생성이 가능해, 글로벌 로컬라이제이션 비용 부담을 획기적으로 줄일 수 있다며 자신감도 보였다. NC AI가 바라보는 얼굴 애니메이션 AI 기술의 차세대 확장 방향도 제시됐다. 장 랩장은 "궁극적으로 음성 하나만으로 입술, 표정, 제스처가 서로 조화를 이루며 원스톱으로 동시에 자동 생성되는 통합 멀티모달 기술 개발을 향해 나아갈 것"이라며 발표를 마쳤다.

2026.06.17 17:42진성우 기자

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