AI, 현실 게임 데이터로 운동선수 감정 읽기 성공: 훈련 도움 가능, 윤리 문제 존재

소요 시간: 2 분
에 의해 Maria Lopez
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감정 지표를 활용하여 스포츠 데이터를 분석하는 인공지능.

Seoul칼스루에 공과대학교와 뒤스부르크-에센 대학교의 연구자들이 테니스 선수들의 감정을 이해하기 위해 컴퓨터 프로그램을 사용했습니다. 그들은 실제 경기 데이터를 AI에 학습시켰습니다. 이 연구는 Knowledge-Based Systems에 발표되었으며, AI가 인간만큼이나 몸짓 언어와 감정을 인식할 수 있음을 보여줍니다.

연구의 주요 내용은 다음과 같습니다. AI의 정확도는 최대 68.9%이며, 데이터는 시뮬레이션이 아닌 실제 테니스 경기에서 수집되었습니다. 또한, 특정 경기 상황에서 15명의 선수를 기록하였습니다.

연구자들은 테니스 선수들의 영상을 분석하기 위해 패턴 인식 프로그램을 사용했습니다. 이 영상들은 실제 경기 중에 촬영되었습니다. 그들은 점수를 얻거나 잃었을 때 드러나는 신체 언어에 초점을 맞췄습니다. 구체적인 단서를 찾기 위해 다음과 같은 요소들을 관찰했습니다:

  • 고개를 숙임
  • 팔을 높이 들어 올림
  • 라켓을 늘어뜨림
  • 걷는 속도의 변화

AI는 신체 언어의 신호를 다양한 감정에 연결하는 방법을 알아냈습니다. 그것은 어떤 상황이 긍정적인지(좋음) 또는 부정적인지(나쁨)를 판단할 수 있었습니다.

KIT 스포츠 및 스포츠 과학 연구소의 다르코 예카우츠 교수는 그들의 모델이 최대 68.9%의 정확도로 감정을 감지할 수 있다고 말했습니다. 이는 인간 관찰자나 기존 AI 기법보다 비슷하거나 더 나은 수준입니다.

이 연구는 실제 경기 상황을 이용하여 AI를 훈련시킵니다. 이를 통해 현실에서의 예측이 가능해집니다. 현실 환경에서의 훈련은 진정한 감정을 이해하는 데 있어 중요한 진전을 의미합니다.

연구에 따르면, 인간과 AI 모두 긍정적인 감정보다 부정적인 감정을 더 잘 인식한다고 합니다. 제카욱은 부정적인 감정이 더 명확하게 표현되기 때문이라고 설명했습니다. 심리학 이론에 따르면, 사람들은 본래 부정적인 표현을 더 잘 알아차린다고 합니다. 이는 사회적 조화를 위해 신속하게 갈등을 인식하고 해결하는 것이 중요하기 때문일 가능성이 큽니다.

이 연구는 감정 인식 기술이 스포츠 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지를 상상하고 있습니다. 이 기술은 훈련 방법을 개선하고, 팀의 역학을 향상시키며, 경기력을 높이고, 번아웃을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.

감정을 조기에 감지하는 것은 의료, 교육, 고객 서비스 및 차량 안전과 같은 여러 분야에서 도움이 될 수 있습니다.

기술을 널리 사용하기 전에 해결해야 할 윤리적 문제가 있습니다. 개인정보 보호 및 데이터 오용과 같은 잠재적 위험을 고려하는 것이 중요합니다. 이 연구는 윤리 규범과 데이터 보호 법규를 철저히 준수했습니다. 미래의 기술 사용을 위해서는 명확한 윤리적 및 법적 지침이 필요합니다.

연구는 여기에서 발표되었습니다:

http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111856

및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다

Darko Jekauc, Diana Burkart, Julian Fritsch, Marc Hesenius, Ole Meyer, Saquib Sarfraz, Rainer Stiefelhagen. Recognizing affective states from the expressive behavior of tennis players using convolutional neural networks. Knowledge-Based Systems, 2024; 295: 111856 DOI: 10.1016/j.knosys.2024.111856
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