[Tech] In-Cabin Emotion AI 캐빈AI

목차

1. In-Cabin Emotion AI 란?
2. In-Cabin Emotion AI 실현 가능해?
3. In-Cabin Emotion AI  예상 전개 시나리오는?

(가트너 하이프 사이클 내용 요약)

 

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1. In-Cabin Emotion AI  란?

[정의]

컴퓨터  비전,  적외선  카메라,  자연어  처리,  뇌파(EEG)  스캔  또는  심박수  측정과  같은  여러  센서를  통해  탑승자의  상태에  대한  정보를  수집하고  각  탑승자의  상태  평가를  통해  차량은  다양한  기능과  프로세스를  적용하여  온보드  경험을  개선하고  운전자의  주의력을  향상시키며  탑승자의  안전을 개선 가능한 기술을 의미

[왜 중요하지?]

탑승자의  상태를  평가하는  캐빈  센서의  수가  증가하면  캐빈 AI에  새로운  기회가  열릴  것.  예를  들어,  EU는  2022년부터  신차  모델에  카메라를  사용하여  운전자를  모니터링하는  운전자  모니터링  시스템을  장착하도록  의무화하고  있음.  즉,  OEM은  캐빈  AI  기능을  추가하기  위해  소프트웨어에만  투자하면  됨. 또한  음성  인식을  통해  캐빈  AI를  통합할  수  있는  AI  음성  비서를  사용하는  자동차도  증가하고  있음.

[비지니스 임팩트는?]

캐빈  AI의  개념이  완전히  적용될  경우  OEM은  탑승자의  기대에  훨씬  더  나은  경험을  제공하는  자동차를  개발할  수  있음.  또한  캐빈  AI는  운전자가  보다  복잡한  기능을  제어할  수  있도록  차량의  HMI(인간‑기계  인터페이스)를  개선하는  데  도움이  될  전망.  마지막으로  캐빈  AI는  안전,  건강  및  웰빙 등 탑승자 편의를  향상시킬  수  있으며 이를 통해  온보드  센서가  운전자의  졸음을  감지하고  탑승자의  건강  상태를  평가해 안전성을 향상 시킬 수 있음.

 

 

 

 

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2. In-Cabin Emotion AI 실현 가능해?

[실현이 될 수 있는 이유는?]

마케팅  및  콜  센터와  같은  응용  분야에서  이미 좋은 사례를 활용하고 있으며  이 기술을 발전시켜  자동차  관련  요구  사항에  더  잘  대응할  수  있도록  기술은 완성도가 높아지고 있음.

EU의  운전자  모니터링  시스템  규정에서  알  수  있듯이  실내  센서의  수가  증가하고  있으며 필요한  센서가  이미  존재하기  때문에  차량에  캐빈 AI를  구현하는  비용이  절감됨.

차량은  탑승자에게  다양한 탑승 경험을 제공하기 위해 기술이 진화될 전망. 대형  터치스크린을  기반으로  하는  기존  HMI는  사용자가  모든  복잡성을  처리하는데  충분하지  않음.  여기서  캐빈  AI가  탑승자의 요구를  더  잘  이해할  수  있게  되고 이를 기반으로  온보드  AI  비서 기능이  향상됨. 이러한  측면이  결합되어  캐빈 탑승 경험을  크게  향상시킬  수  있음.

메타버스는  기내에서  증강  및  가상  경험을  위한  새로운  기회를  제공할  것입니다.  캐빈 AI의  통합은  사용자의  감정적  반응을  고려할  때  이러한  경험이  더  매력적일  수  있으므로  차량-사람 상호  작용의  품질을  향상시킬 수 있음.

[실현이 어려워지는 이유는?]

소비자는  개인  정보  보호에  대한  우려가  커지고  있으며  기계가  자신의  감정을  읽고  해당  정보를  공유하고  있다는 부정적인 인식을 발생할 가능성 존재

지역별 다른  문화와  지역별  개인이  감정을  다르게  표현하기  때문에 생기는 컨텍스트 문제 해결이 필요. 캐빈  AI를  더  많이  사용할수록  감정  인식이  더  정확해야  하지만  문화적  차이로  이를  어렵게  만들수 있음.

일부  감정은  다른  감정보다  감지하기  어려움.  행복과  기쁨은  일반적으로  추론하기  쉽지만  아이러니 하다 당황하다 같은 상황은 탁월한  음성  분석이  필요하기  때문에  감지하기에 더  큰  어려움을 가짐. 여러  경우에  다양한  형태의  감지,  얼굴  감지  및  음성  분석을  결합해야  함.

이  기술을  널리  채택되기  위해서는 매력적인 사용 사례가 필요함.  자동차  제조업체는  캐빈  AI의  이점을  최대한  활용할  수  있는  수준의  실내  경험  조정  및  인텔리전스 발전이 필요함.

 

 

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3. In-Cabin Emotion AI  예상 전개 시나리오는?

[자동차 회사 입장]

차량  모델의  수명  주기는  약  6년으로,  차기 모델에서  상업적으로  실행  가능한  자동차  애플리케이션이  준비되는  데  걸리는  시간이 짧기 때문에 동시 다발적으로 진행될 가능성이 큼. 

 

공급가능한 기술  업체와  협력하여 컨셉을 기획 → 소비자가  자신의  자동차가  마음을  읽고  있다고  생각하는  문제를  해결할  수  있는  캐빈  AI에  대한  소비자  지향적인  가치  제안을  개발 → 보다  발전된  수준의  캐빈  경험  오케스트레이션  및  인텔리전스를  위한 개발 노력 지속

[서비스 회사 입장]

운전자  모니터링  시스템에  대한  규제  프레임워크를  캐빈  AI로  구현하고  이를  통해  솔루션의  기능을  확장할  수  있는  기회 발전 → 사용자  인터페이스의  가치를  강화하기  위한  방법으로  음성  비서에  캐빈  AI를  통합 하는 과정으로 진화

 

Affectiva, AWS, Eyeris 등의 기술 발전을 유심히 봐야할 것

 

 

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