3. Emotion AI의 기술 표정, 목소리부터, 어떤 말을 하는지와 기타 생리적 신호를 통해 인간의 감정 표현을 해석할 수 있습니다. 얼굴의 미세표정, 근육 움직임 등을 감지합니다. 목소리에서 패턴, 톤, 리듬을 측정하고 감정 상태를 식별할 수 있죠. 어떤 말을 하는지도 뉘앙스와 맥락에 대한 힌트를 주죠. 더 나아가 스마트워치 등의 웨어러블 장치를 통해 성능 향상에 활용합니다. 4.시장 방향 Emotion AI는 인간을 더 잘 이해하고, 적절한 반응을 할 것입니다. 이는 점점 더 AI 고객센터, 챗봇 등의 사용에도 신뢰를 줄 수 있죠. (계속)

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2024-09-03 00:32

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幾秒內	빌더스소셜클럽 builderssocialclub	5. 대기업은 이미 움직였다. 대기업들은 Emotion AI 솔루션을 개발해 왔습니다. MS의 Emotion API, IBM의 Natural Language Understanding API, Google AI의 Cloud Vision API, Amazon의 Rekognition 서비스 등이 있죠. 6. 스타트업도 뜨겁다. Uniphore, MorphCast, VoiceSense, Superceed, Siena AI, audEERING, Opsis 등이 수 백억 원의 투자를 유치하고 있습니다. 7. 하지만 AI는 만능이 아니다. Emotion AI가 공감을 어느 정도 할 수 있더라도, 그 효과에 대한 의문이 남아 있습니다. 사람들은 자신의 감정을 드러내려 하지 않고, 숨기려 합니다. 즉, 신체적 반응으로 나오지 않는 숨겨진 감정을 분석하는 것도 꽤 중요한 숙제입니다. 게다가 감정이 정확히 무엇인지에 대한 기본적인, 합의된 정의가 없기도 합니다. (계속)