[전남인터넷신문]현대 사회에서 감정과 스트레스 상태를 정량적으로 측정하려는 시도는 점점 늘어나고 있다. 이러한 흐름 속에서 치유농업 분야에서 주목받는 기술 중 하나가 바로 바이브라이미지(Vibraimage)이다.

바이브라이미지는 사람의 얼굴이나 신체에서 발생하는 미세한 진동을 영상 분석 기술로 포착하고 이를 통해 정서적, 심리적 상태를 평가하는 혁신적인 시스템이다. 이 기술은 생체심리학, 신경생리학, 영상처리, 인공지능 등이 융합된 정서 분석 도구로, 다양한 분야에서 활용 가능성을 넓혀가고 있다.

바이브라이미지의 역사는 1990년대 후반으로 거슬러 올라간다. 러시아 과학자 빅토르 민킨( Viktor Minkin) 박사는 인간의 얼굴과 신체에서 발생하는 미세진동이 감정 상태와 밀접하게 연관되어 있다는 생체역학 이론을 바탕으로 이 기술을 개발했다.

초기에는 주로 생체역학 및 신경생리학 이론에 기반한 실험적 연구로 시작되었지만, 2000년대에 들어서며 보안 및 심리학 분야로의 실용적 확장이 이뤄졌다. 특히 러시아와 동유럽에서는 공항, 군사시설, 경호 분야 등에서 거짓말 탐지 및 위협 인식 도구로 사용되었으며, 얼굴 영상을 통해 비접촉 방식으로 심리 상태를 진단할 수 있는 기술로 주목받았다.

이후 2010년대 초반부터는 Vibraimage 7, VibraMI 등의 상용 소프트웨어가 개발되며 기업 심리검사, 스포츠 선수 정서 평가 등 민간 부문에도 도입되기 시작했다. 바이브라이미지의 작동 원리는 비교적 단순하면서도 정교하다. 이 기술은 고속 카메라를 사용하여 피검자의 얼굴이나 신체 일부를 촬영하고, 눈, 입, 이마 등의 특정 부위의 미세한 픽셀 변화를 분석하여 진동 데이터를 추출한다.

이러한 미세진동은 사람의 육안으로는 감지하기 어려운 수준이며, 이 데이터를 주파수 영역(FFT)으로 분석하면, 감정 변화에 따라 다른 진폭과 주기를 가진 진동 패턴이 나타나며 이를 통해 감정 상태를 유추할 수 있다.

측정 과정은 크게 네 단계로 구성된다. 첫 번째는 조명이 균일하고 안정된 촬영 환경을 조성하는 것이다. 두 번째는 고속 카메라를 통해 얼굴 중심의 영상을 촬영하고, 세 번째 단계에서는 소프트웨어가 각 부위의 픽셀 진동량을 분석한다.

마지막으로 분석 결과를 바탕으로 다양한 정서 지표가 산출된다. 대표적인 지표로는 감정 안정성 지수(Emotional Index), 스트레스 수준(Stress Index), 에너지 균형 지수(Energy Balance Index), 공격성 지수(Aggression Index) 등이 있으며, 이들은 수치와 그래프 형태로 시각화된다.

최근에는 바이브라이미지 기술이 의료 및 재활 분야로 확장되고 있다. 우울증, 불안장애, ADHD 등의 정신건강 평가에 활용되고 있으며, 특히 작업치료, 노인 인지재활, 주의력 평가 등에서 효과적인 보조 도구로 자리 잡고 있다. 코로나19 이후에는 비접촉식 정서 분석 기술에 대한 수요가 증가하면서, 딥러닝 기반 영상 인식 기술과 결합하여 실시간 스트레스 분석까지 가능해지고 있다.

바이브라이미지는 단순한 감정 측정 도구를 넘어, 사람의 마음 상태를 과학적으로 해석하고 기록할 수 있는 기술이다. 특히 언어로 감정을 표현하기 어려운 어린이, 고령자, 정신질환 환자에게 더욱 유용하다. 미래에는 개인 맞춤형 심리치료와 디지털 헬스케어의 핵심 기술로 발전할 것으로 기대되며, 치유농업과 같은 자연 기반 치유 영역에서도 그 활용도가 확대될 것으로 기대된다.

참고문헌

Minkin, V.A. and N.N. Nikolaenko. 2008. Application of vibraimage technology and system for analysis of motor activity and study of functional state of the human body. Biomedical Engineering 42(4):196-200.