‘메라비언의 법칙(The Law of Mehrabian)’이라는 것이 있다. 대화 중에 상대방으로부터 느끼는 이미지 가운데 시각적인 것이 55%, 청각적인 것이 38%에 달하고 언어적인 것은 7%에 불과하다는 이론이다.
미국 캘리포니아대 심리학과 명예교수인 앨버트 메라비언(Albert Mehrabian)이 1971년에 출간한 저서 ‘사일런트 메시지(Silent Messages)’에서 발표한 법칙으로 커뮤니케이션 이론에 널리 활용되고 있는 이론이다.
표정 손동작 등 보디랭귀지(body language)를 통해 상대방의 생각을 추정해낼 수 있다는 것이 언어심리학자들의 주장이다. 상대방이 어떤 생각을 하고 있는지, 더 나아가 어떤 느낌을 갖고 있는지 알 수 있다는 것.

대화자의 골격 움직임, 순식간에 정밀 분석 

14일 미국 경영전문지 ‘패스트 컴퍼니(Fast Company)’에 따르면 카네기 멜론대의 로봇공학 연구소(Robotics Institute)에서는 사람의 보디랭귀지를 보고 그 의미를 분석해낼 수 있는 모션 캡쳐 시스템을 개발했다.
‘사회적 모션캡쳐를 위한 초병렬 멀티뷰 시스템(massively multiview system for social motion capture)’란 긴 제목이 붙은 이 솔루션은 ‘정교한 코드를 통해 보디랭귀지를 해석할 수 있다’는 인류·언어학자 에드워드 사피어(Edward Sapir)의 이론을 따르고 있다.
보디랭귀지를 정교하게 해석하기 위해 사람의 모든 움직임을 한 번에 볼 수 있는 대형 스튜디오를 만들었다. 그 안에 음성이나 동영상 등을 실시간으로 재생할 수 있는 비디오 스트림스(video streams)를 480개 설치했다.
별도의 컨트롤러 없이 사람의 신체와 음성을 감지해 TV 화면 안에 그대로 반영하는 신 개념의 동작 인식게임인 마이크로소프트(MS)의 키넥트(Kinect)와 유사한 형태다. 다른 것이 있다면 키넥트와 달리 매우 크다는 점이다. 폭이 5.2m, 높이가 4.6m에 달한다.
사람이 그 안에 들어가 대화를 나누면 배열된 카메라들이 제각기 맡은 임무를 수행한다. 그리고 한 순식에 보디랭귀지와 관련된 정보를 대량 수집해낸다. 1초당 24.9 기가 바이트에 달하는 어마어마한 분량이다.
스튜디오에는 모든 대화 참여자들의 골격 움직임을 정밀 분석할 수 있는 동작 장치를 설치해놓고 있다. 이 시스템에서는 다양한 색상의 원자들이 벌떼처럼 움직이는 것 같은 영상이 만들어지고, 대화에 참여한 사람들 개개인의 보디랭귀지를 그때그때 분석해낸다.

해부학적인 특징들 3D 영상으로 재현 

연구팀은 최근 보디랭귀지 영상을 공개했는데 과거 인상파 화가들이 브러쉬를 사용해 수많은 점을 찍어내는 것 같은 모습을 보여주고 있다. 그러나 그 점들을 자세히 들여다보면 대화자의 골격 동작을 촬영한 것들이다.
로봇공학연구소에서는 3D 기술을 활용해 많은 사람의 동작을 동시에 수집·분석할 수 있는 이 거대한 동작 인식 시스템을 만들었다. 연구소 관계자는 “이 시스템이 다양한 형태의 동작들을 부호화할 수 있으며, 또한 인식이 가능하다는 이론을 증명해주고 있다”고 말했다.
그는 또 이 보디랭귀지 인식 시스템에 480개의 비디오 스티림스 외에도 개개인의 해부학적인 특징들을 순간순간에 따라 3D영상으로 재현할 수 있는 기술 등 이전에 볼 수 없었던 혁신적인 하드웨어·소프트웨어 기술들이 다수 적용됐다고 말했다.
로봇공학연구소는 이 초병렬 멀티뷰 시스템이 사람의 보디랭귀지를 정확히 분석해낼 수 있는 장치가 될 수 있을 것으로 보고 있다. 또 이 시스템을 통해 사람들의 커뮤니케이션 활동에 도움이 주어지기를 바라고 있다.
그동안 과학자들은 인지 능력을 갖추고 데이터를 분석하는 머신 러닝(Machine learning, 기계학습) 기술을 개발해왔다. 컴퓨터로 하여금 알고리즘을 기반으로 언어를 학습하게 해서 사람처럼 대화할 수 있는 장치를 말한다.
카네기 멜론대의 초병렬 멀티뷰 시스템은 최근 이 기계학습 지능이 순수한 언어 영역을 넘어 보디랭귀지 쪽으로 확대되고 있음을 말해주고 있다. 관계자들은 보디랭귀지 분석 기술이 상용화할 경우 사회적으로 큰 영향을 미칠 것으로 보고 있다.
개인은 물론 집단행동까지 미세한 움직임들을 분석할 수 있어 사회적으로 활용도가 매우 큰 것으로 예상되고 있다. 특히 다양한 보안 시설에 적용하거나 소비자 동향을 분석, 범죄 수사 등에 널리 활용될 수 있을 전망이다.