[NDC21-데이터분석] FGT 얼굴 분석 프레임워크 개발 사례
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AI 핵심 요약
포커스 그룹 테스트(FGT)는 참가자 모집과 진행에 비용이 많이 들고, 설문과 관찰만으로는 게임 플레이 반응을 정량적으로 분석하기 어렵다는 문제에서 출발했다. 이를 보완하기 위해 WebRTC로 참가자의 얼굴·게임 화면을 실시간 전송하고, 얼굴 검출·표정 감정 분석·헤드 포즈 추정을 결합한 테스트 프레임워크를 만들었다. 속도를 우선해 얼굴 검출 모델을 고르고, 모델별 인터페이스를 분리했으며, 녹화 영상에 사람이 라벨을 붙여 AI 결과와 비교해 검증했다. 이 프레임워크는 FGT에 객관적인 반응 데이터를 더하는 기반이 되었고, 향후 게임 로그와 오디오·비디오를 결합한 정량 분석 및 보고서 자동화를 목표로 한다.
- 실시간 얼굴 분석에서는 정확도뿐 아니라 처리 속도와 테스트 환경을 함께 고려해 모델을 선택해야 한다.
- 얼굴 감정 분류는 데이터셋의 라벨 체계에 영향을 받으므로, 기존 분류 기준을 따를지 먼저 검토한다.
- 분석 모델을 인터페이스로 감싸면 모델을 교체해도 시스템의 입력·출력 구조를 유지할 수 있다.
- 영상처럼 시간에 따라 이어지는 데이터는 구간 단위로 라벨링하고, 사람의 판정과 AI 결과를 비교해 검증한다.
소개
● 설문조사: https://forms.gle/QNQci2bn4x4agCLF8 ↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 데이터분석 ● 발표자: 넥슨코리아 권승진 ● 권장 대상: AI 엔지니어 ● 키워드: #딥러닝 본 NDC 발표 동영상(이하 “저작물”이라 합니다)에 대한 저작권 (2차적저작물작성권 및 편집저작물작성권 포함)은 해당 저작물의 저작자(발표자 포함) 또는 (주)넥슨코리아 (이하 “권리자”라 합니다)에게 귀속되며, 권리자의 허락 없이 이를 상업적으로 이용하거나 무단으로 도용, 편집, 2차적저작물을 작성, 공중송신, 배포할 수 없습니다.
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