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