1. 서비스 명칭
실시간 고객 얼굴 감정 분석을 통한 고객 만족도 평가 서비스 개발
2. 서비스 배경 및 목적
오프라인 매장을 이용하는 고객들의 실시간 얼굴 감정 분석을 통해 보다 나은 서비스를 제공
3. 인공지능 서비스 유사 사례 분석
얼굴 감정 인식 솔루션 https://www.able-ai.ai/product/prd6.html
MS 아주라 얼굴 인식 서비스 https://azure.microsoft.com/ko-kr/products/cognitive-services/face
4. 인공지능 모델의 입출력
- 입력: 얼굴 이미지 ( 파일형식: jpg)
- 출력: 현재 느끼는 감정에 해당하는 값 {'기쁨': 0, '당황': 1, '분노': 2, '불안': 3, '상처': 4, '슬픔': 5, '중립': 6}
5. 데이터셋 구축방안
- AIHub(https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=82)의 한국인 한국인 감정인식을 위한 복합 영상 데이터셋을 사용 및 후처리 코드 제공 (학습셋, 시험셋 - 랜덤시드 고정)
6. 데이터셋 구성
- 학습셋: 31,500장
- 검증셋: 3,500장
- 시험셋: 3,500장
- 학습셋 및 시험셋,검증셋의 감정별 샘플 비율: 1:1:1:1:1:1:1
7. 인공지능 모델 평가 방법
- 정확도 (accuracy) = 맞춘 샘플 개수 / 전체 샘플 개수
- 예시 기쁨 10명, 분노 5명, 슬픔 5명 중립 10명일 때, 기쁨 10명, 분노 10명 슬픔 10명이라고 추론할 경우 정확도는 75%
8. 인공지능 모델 성능 목표
인공지능 모델 성능 목표를 기재합니다. )
- 정확도 (accuracy) 80.0%
9. 서비스 구축계획 및 사용 시나리오
- 서버에 인공지능 모델 설치
- 종업원들 몸에 바디캠 장착
- 고객들의 실시간 얼굴 감정을 분석하여 고객 만족도 하락 시 대응 인이어 장비로 알림
10. 서비스 기대효과
- 실시간으로 고객들의 감정을 파악하여 보다 더 질 좋은 서비스를 제공할 수 있음.
- 감정 분석을 통해 고객의 불만을 만드는 요소를 파악하여 개선할 수 있음