인공지능을 활용한 이모티콘 개인화
그동안 대부분의 이모티콘은 개별 온라인･모바일 플랫폼이나 앱, 스마트 기기 등에서 기본적으로 제공되는 것들이었습니다. 사용할 때 자칫 지루해질 수 있는 대화에 흥미와 재미를 더한다는 장점을 가졌습니다. 하지만 이용자 개개인의 특징을 살리기엔 부족한 감이 있었습니다. 이에 여러 소셜 앱들이 기계학습, 심층신경망, 안면인식 등의 AI 기술을 통해, 이용자로 하여금 각자 개성에 맞는 이모티콘을 직접 만들 수 있도록 하고 있습니다.
나(me)와 이모티콘(emoticon)의 합성어인 ‘미모티콘(MEmoticon)’이 대표사례입니다. 애플 iOS13부터 지원하는 미모티콘의 경우, 카메라를 통해 이용자 자신을 닮은 미모티콘을 꾸며 메시지 앱, 메일, 서드파티 앱 등에서 사용할 수 있습니다.
스탠퍼드 CS 프로젝트(Stanford CS Project)도 주목할 만합니다. 이모티콘과 AI에 관심 많던 몇몇 스탠퍼드 대학생들이 CS224n(자연어 처리 및 딥러닝) 기술을 기반으로 스티커 생성 시스템을 개발했습니다. 이들은 40만 개가 넘는 ‘이미지+단어’ 스타일의 스티커를 AI 학습을 위해 사용했다고 밝혔습니다.
미국의 AI 스타트업 미러 AI(Mirror AI)는 이미지 처리도구로 얼굴 형상을 캡처해 셀카(selfie)를 개인의 애니메이션 이모티콘으로 변환할 수 있는 앱을 개발했습니다. 메이크업, 헤어스타일, 얼굴표정, 의상, 배경 등을 다양하게 설정할 수 있으며 친구들과 이모티콘을 함께 제작할 수도 있습니다.
소프트웨어 개발･공급 스타트업 플랫팜의 ‘모히톡(mojitok)’과 같은 국내사례도 존재 합니다. 모히톡은 AI 기술을 활용해 메시지 내용을 분석하고 상황에 맞는 이모티콘을 추천 해주는 서비스입니다. 문자나 채팅 앱에서 텍스트를 입력하면 상단에 이모티콘 추천 리스 트가 뜨고 원하는 이모티콘을 선택, 발송하면 됩니다. 이를테면 ‘배고프다’, ‘예뻐’라는 단 어를 앱에서 입력했을 때 ‘배고픔’이나 ‘예쁨’과 관련된 이모티콘 묶음을 추천해주는 식입니다.
뿐만 아니라 모히톡은 이모티콘 크리에이터와 서비스 제공자를 연결하는 콘텐츠 관리 시스템인 스티커팜(Sticker Farm) 서비스도 함께 제공합니다. 크리에이터들이 업로드한 이모티콘 디자인은 전 세계에 판매가 가능하고, 유통, 모니터링, 수익 정산까지 진행할 수 있습니다.
이러한 이모티콘 개인화 서비스들은 이용자 개인의 독특한 감성을 반영해 이용자 간 소통을 좀 더 재미있고 편리하며 풍성하게 만듭니다. 앞으로는 온라인･모바일 플랫폼, 소셜 앱, 스마트 기기만이 아니라, 영화, TV 프로그램, 기타 디지털 마케팅과 같이 보다 다양한 영역에서 활용될 것으로 기대됩니다. 물론 중요한 과제들도 남아있습니다. 안면 기능분석 시스 템의 보안 입증문제로 인한 프라이버시 침해, 사람 간 소통맥락에 대한 AI의 이해문제 등이 해결돼야 합니다.
인공지능 기기와 캐릭터의 결합
AI를 직접 캐릭터나 캐릭터가 등장하는 영상콘텐츠에 접목한 것은 아니지만, AI 기기 에 캐릭터를 결합하는 경우도 특기할 만합니다. AI 스피커인 네이버 클로바(Clova)는 AI와 캐릭터 컬래버레이션의 대표적인 사례입니다.
클로바는 라인프렌즈의 브라운과 샐리를 형상화한 AI 스피커를 출시하였습니다. 2017년 카카오의 AI와 카카오프렌즈를 결합해 출시한 카카오 미니의 경우, 약 40여분 만에 3,000대의 물량에 대한 예약 판매가 종료되기도 했습니다.
나스미디어에 따르면 국내 AI 스피커 보급대수는 2017년 100만 대, 2018년 300만 대 수준입니다. 전체 가구 수가 약 2,000만 정도임을 감안하면, 2018년 기준 전체 가구의 약 15%가 AI 스피커를 보유하고 있는 셈입니다. 앞으로 이 비중은 더욱 크게 늘어날 전망입니다. AI 스피커 판매 증가세가 캐릭터라는 요인에서 비롯된 것이라고만은 할 수 없습니다. 모든 AI 스피커가 캐릭터를 내세우고 있지도 않습니다. IPTV 상품과의 연계, 부가상품으로의 활용 등의 요인을 무시하기 어렵습니다. 이동통신사의 AI 스피커 점유율이 높다는 점 이 이를 증명합니다. 2018년 상반기 기준 점유율은 KT 39%, SKT 26%, 네이버 16%, 카카오 12%, 기타 7% 순이다.
그럼에도 네이버와 카카오의 AI 스피커가 선전할 수 있었던 데에는 캐릭터 컬래버레이션의 영향을 무시하기 어렵습니다. 향후 IPTV 셋톱박스와 연계한 형태뿐 아니라 아파트, 호텔 등 다양한 분야에 AI 스피커가 접목될 것임을 감안하면, 비통신사의 AI 스피커가 가진 장점 또한 십분 발휘될 수 있을 전망입니다. 캐릭터 기반 AI 스피커는 생소한 기술에 친숙한 캐릭터를 결합함으로써 심적 진입장벽을 낮추는 효과를 지닙니다. 신기술에 대한 교육의 기 회비용을 캐릭터가 가진 친근함으로 절감시키는 것입니다. 다른 한편, 이는 고가 상품에 대한 소비의 일상화에도 캐릭터가 크게 기여할 수 있음을 시사합니다.
빅데이터와 만난 캐릭터
캐릭터산업과 관련해 빅데이터를 분석하는 경우는 종종 있지만, 빅데이터를 캐릭터산업에 직접 결합하려는 시도는 잘 발견되지 않습니다. 그런 중에 게임업계를 중심으로 빅데이터와의 접목시도가 이뤄지고 있습니다. 가령, 넥슨 인텔리전스랩스는 머신러닝과 딥러닝 기술로 게임 부가기능의 고도화를 연구 중입니다. 넷마블도 개인 맞춤형 게임 서비스를 위해 빅데이터, 클라우드 전문가를 영입한 바 있습니다.
게임에 있어 빅데이터가 갖는 가치는 다양성에 집중됩니다. RPG의 몬스터 AI를 떠올리면 간단합니다. 몬스터의 단조로운 공격패턴은 공략의 열쇠가 될 수 있지만, 반대로 플레이어의 지루함을 유발할 확률이 높습니다. 물론 너무 강력한 몬스터는 플레이어의 플레이 의지를 뺏을 가능성이 있습니다. 게임의 생명력과 플레이어 몰입도를 감안한다면 적정 수준의 AI가 요구됩니다.
빅데이터 기반의 머신러닝은 몬스터 패턴 다양화를 위해 사례 기반 학습을 수행합니다. 실제로 엔씨소프트가 ‘블레이드&소울 토너먼트 2018 월드 챔피언십’에서 공개했던 비무 AI는 1주간 약 35만 건의 경기를 소화했습니다. 비록 패했다고는 해도 프로게이머를 상대로 2대 1의 접전을 만들었습니다. 패턴을 분석해 콘텐츠로 활용한 사례도 있습니다. 넥슨과 왓스튜디오가 제작하고 넥슨이 배급한 <야생의땅: 듀랑고>는 알고리즘에 따라 섬이 생성되는 절차적 생성기법을 적용했습니다. 접속한 플레이어 수에 따라 생성된 섬은 서비스 시작 이후 100 만 여개에 달했으며, 배치된 자원에 따라 퀘스트를 분배하는 등 수작업으로 할 수 없는 유연한 대처가 가능했습니다.
보다 캐릭터 자체에 집중하는 빅데이터 사례로는, 2019년 7월 미국에서 개최된 세계 최대 컴퓨터그래픽 컨퍼런스 ‘시그라프 2019(SIGRAPH 2019)’에서 넷마블이 발표한 차 세대 그래픽 기술인 ‘다중작업 방식 음성 기반 얼굴 애니메이션(multi-task audiodriven facial animation)’ 기술을 꼽을 수 있습니다. 이 기술은 캐릭터의 음성과 얼굴을 학습해 더욱 자연스러운 애니메이션을 자동으로 생성하는 것을 주된 내용으로 삼습니다. 실험 데이터에서 제공하는 서로 다른 캐릭터 14명의 음성-얼굴 애니메이션을 동시에 학습하며, 이를 활용해 더 많은 캐릭터의 얼굴 애니메이션을 확장 생성할 수 있습니다. 개별 캐릭터를 따로 학습시켜야만 하는 기존방식은, AI에 충분한 데이터를 제공하지 못해 최종 생성된 애니메이션에서 떨림 현상이 발생하거나 새로운 언어에 대한 동기화가 맞지 않는 등의 문제점을 갖고 있었습니다. 넷마블은 이를 해결하고 진화시키는 데 초점을 맞췄습니다.
이처럼 빅데이터는 단순히 데이터를 분석하는 행위를 넘어 AI와 사물인터넷 등 제4차 산업 발전의 기반이 됩니다. 데이터량은 과거와 비교할 수 없을 만큼 늘고 있으며, 언제 진입하느냐에 따라 트렌드세터와 후발주자로서의 입지가 결정됩니다. 유행에 민감한 분야일 수록 빅데이터 활용에 초점을 맞추고 있는 이유입니다.
이 글은 한국콘텐츠진흥원 '2019 캐릭터 산업백서'에 게재된 글을 활용하였습니다.
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