보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1833호(2018. 2. 14. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

인도 연구팀, 딥러닝을 이용해 AI에 ‘풍자’를 이해시키는 연구 진행.pdf

ž 인도 파트나(Patna) 공과대학 학장인 Pushpak Bhattacharyya는 딥러닝을 통해 인터넷 상에서 반어적(아이러니) 표현의 의견과 악의적 발언을 검출하는 연구를 진행하고 있음

Ø 부정적 내용을 긍정적인 표현에 담아 우회적으로 전달하는 풍자(Sarcasm) 는 말 그대로의 의미와 속뜻이 다르기 때문에 말하는 사람의 감정이나 상황 맥락을 이해하지 못하는 컴퓨터는 이해할 수 없는 것으로 알려져 왔음

Ø 그러나 Bhattacharyya 교수팀은 대량의 텍스트 데이터를 딥러닝을 통해 분석하고, 말과 의미의 관계성에서 문장에 내포된 풍자를 컴퓨터가 파악하게 하는 연구를 진행 중이며, 자신의 연구팀 외에 언어학자, 심리학자와 공동으로 작업을 진행 중

Ø Bhattacharyya 교수는 풍자나 아이러니 분석 연구가 국가 원수, 정치인, 유명 연예인, 기업 등 세간의 평판을 신경 써야 하는 사람들에게 도움을 줄 수 있을 것이라 말하고 있음

Ø 이들은 주로 글 쓴 사람의 감정 분석을 통해 트위터와 같은 소셜 미디어에서 자신들의 평판을 체크하고 있는데, Bhattacharyya에 따르면 풍자야말로 사람의 감정의 움직임을 명확히 보여 줌에도 기존의 감정 분석 기법은 이를 제대로 이해하지 못하는 문제가 있음

ž Bhattacharyya 교수에 따르면 딥러닝을 이용해 새로 설계한 자신의 알고리즘이 기존 감정 분석 방식보다 3배 가량 정확하게 풍자를 감지해 낼 수 있었다고 함

Ø Bhattacharyya 교수의 조사에 따르면, ‘배터리가 2시간이나 버텼네, 멋지군’ 등과 같이 풍자나 아이러니를 담고 있는 트윗 중 약 20%는 숫자를 포함하고 있는데, 이런 문장들에서 일반적인 감정 분석 기법은 발화자의 원래 의도를 잘 캐치하지 못한다고 함

Ø 본래 비꼬는 말투를 알아차리려면 문맥을 이해할 수 있어야 하는데, Bhattacharyya 교수는 ‘모순된 표현이나 생경한 감정 표현이 풍자의 특징’이라며, 기존의 감정 분석 기법은 일반적 패턴과 다른 표현이 이어지는 것 때문에 본뜻을 이해하지 못하다고 설명

Ø 문제 해결을 위해 Bhattacharyya 교수는 말이나 표현의 불일치를 검출하는 알고리즘을 설계했으며, 딥러닝을 구성하고 학습시킬 수 있는 라이브러리인 CuDNN에 고속화된 텐서플로우(TensorFlow) 프레임워크를 도입하고, 엔비디어의 GPU를 이용한 신경망을 구축하였음

Ø 그 다음 대량의 트윗, 영화 평론, 1990년대 인기 시트콤 프렌즈의 대사 등 대량의 텍스트 데이터를 준비해 딥러닝을 이용한 데이터 분석을 실시하였음

Ø 분석 결과 Bhattacharyya 교수가 설계한 알고리즘은 기존 방식보다 정확하게 풍자나 아이러니를 감지 할 수 있었으며, 특히 숫자를 포함한 트윗에 대해서는 기존 감정 분석 기법보다 약 3배 가량 높은 80%의 정확도로 풍자를 이해할 수 있었다고 함