눈의 움직임으로 거짓말을 탐지하다: AI 기반 거짓말 탐지기의 새로운 지평

눈 움직임 분석을 통해 거짓말 탐지를 향상시키는 AI 모델 연구 결과가 발표되었습니다. XGBoost 알고리즘을 활용하여 높은 정확도를 달성하였으며, 사카드와 동공 크기 등이 중요한 지표임을 확인했습니다. 향후 연구를 통해 더욱 정교한 거짓말 탐지 시스템 개발이 기대됩니다.

최근 발표된 논문 "Eye Movements as Indicators of Deception: A Machine Learning Approach"는 놀라운 결과를 제시합니다. Valentin Foucher, Santiago de Leon-Martinez, Robert Moro 세 연구자는 인공지능을 활용하여 눈의 움직임을 분석, 거짓말을 탐지하는 새로운 방법을 제시했는데요. 단순히 말하는 내용만 분석하는 기존 거짓말 탐지기의 한계를 넘어, 눈의 움직임(고정, 사카드, 깜빡임, 동공 크기)에 주목한 것입니다.

연구팀은 두 개의 데이터 세트를 사용했습니다. 첫 번째는 Eyelink 1000을 사용하여 수집된 자료로, 87명의 참가자가 카드 선택 게임에서 정보를 드러내거나, 감추거나, 또는 속이는 행위를 하는 동안의 시선 데이터를 포함합니다. 두 번째는 Pupil Neon을 사용하여 수집되었으며, 36명의 참가자들이 실험자와 마주 보는 유사한 실험을 수행한 데이터입니다.

가장 흥미로운 부분은, 연구팀이 XGBoost 알고리즘을 사용하여 놀라운 성과를 거두었다는 점입니다. 이진 분류 작업(정보 드러냄 vs. 정보 감춤)에서 최대 74%의 정확도를 달성했습니다. 더욱 어려운 세 가지 분류 작업(정보 드러냄 vs. 정보 감춤 vs. 속임)에서는 49%의 정확도를 기록했는데요. 이는 기존 거짓말 탐지기의 정확도를 크게 뛰어넘는 수치입니다.

뿐만 아니라, 어떤 눈 움직임이 거짓말 탐지에 가장 중요한지를 분석하여 사카드의 수, 지속 시간, 진폭 그리고 최대 동공 크기가 중요한 요소임을 밝혀냈습니다.

이 연구는 눈의 움직임과 AI를 결합하여 거짓말 탐지기를 향상시킬 수 있는 가능성을 보여줍니다. 하지만 아직은 초기 단계이며, 향후 연구를 통해 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 거짓말 탐지 시스템을 개발해야 할 것입니다. 이 연구는 거짓말 탐지 분야에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있으며, 앞으로의 발전이 기대됩니다. 🕵️‍♂️👀🤖