이 경험들을 통해 저는 콘텐츠 AI 연구에서 중요한 것은 단순한 예측 정확도가 아니라"사람의 감정맥락을 해석하고 표현하는 능력"이라는 결론에 이르렀습니다.
단순히 추천하는 기술이 아니라, 사용자의 감정과 호흡하는 창작형 AI를 연구하는 것이 제 목표입니다.
저는 이곳에서 데이터를 감정으로 번역하고, 기술을 예술로 발전시키는 AI 연구자가 되고 싶습니다.
저는 이곳에서 감정서사의 패턴을 모델링하고, 그 데이터를 기반으로 AI가 새로운 이야기 구조를 만들어내는 연구를 수행하고 싶습니다.
Q1. 감정기반 AI 연구를 시작하게 된 계기가 무엇인가요?
Q2. 감정 데이터를 연구하면서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
저의 강점은 '데이터를 감정적으로 해석하는 시각'입니다.
입사 후에는 감정이 해형 콘텐츠 생성 모델을 고도화해 사람의 감정 흐름을 반영한 맞춤형 창작 AI를 개발하고 싶습니다.

또한 외부 산학 프로젝트로 참여한 '음악 취향 기반 플레이리스트 추천 AI' 연구는 제 커리어의 전환점이 되었습니다.
당시 스타트업과 협업하며, 사용자의 청취 이력을 기반으로 곡을 추천하는 모델을 개발했습니다.
결과적으로 사용자의 만족도가 18% 향상되었고, 개인화된 감정기반 추천의 가능성을 확인했습니다.
프로젝트 종료 후 데이터를 정리해 논문으로 투고했고, 학회 포스터 세션에서 "AI가 감정을 이해해 음악을 추천하는 과정은 단순 추천이 아니라 창작의 연장선"이라는 피드백을 들으며 연구 방향에 확신을 얻었습니다.
이 경험들을 통해 저는 콘텐츠 AI 연구에서 중요한 것은 단순한 예측 정확도가 아니라"사람의 감정맥락을 해석하고 표현하는 능력"이라는 결론에 이르렀습니다.
AI가 예술과 콘텐츠를 이해하려면 기술과 인간 사이의 경계를 허물어야 하며, 바로 그 교차점이 카카오엔터테인먼트가 추구하는 가치라고 생각합니다.
저는 멀티모달 학습, 감정인식, 생성모델 연구 경험을 살려 감정 표현 기반 콘텐츠 추천과 생성모델의 정교화를 실현하고 싶습니다.
이후에는 개인화 생성 모델 연구로 확장하여, 사용자의 과거 감정 패턴과 현재 상황을 반영해 콘텐츠를 능동 적으로 제안하는 AI 시스템을 구축하겠습니다.
단순히 추천하는 기술이 아니라, 사용자의 감정과 호흡하는 창작형 AI를 연구하는 것이 제 목표입니다.
단순한 분석을 넘어, 감정 구조를 생성모델에 반영할 수 있겠다는 가능성이 열렸습니다.
매주 한편씩 웹소설을 분석하고, 독자 반응을 감정범주별로 분류하는 블로그를 2년간 운영했습니다.
분석을 자동화하기 위해 감정 분류 모델을 자체 제작했으며, 데이터는 네이버 시리즈 연재작 50편의 댓글을 기반으로 구축했습니다.
저는 이곳에서 감정서사의 패턴을 모델링하고, 그 데이터를 기반으로 AI가 새로운 이야기 구조를 만들어내는 연구를 수행하고 싶습니다.
나아가 창작자가 감정 흐름을 설계할 때 AI가 조력자로 함께하는 시스템을 구축하는 것이 목표입니다.
단순히 기술적 정확도를 높이는 것보다 인간감정의 복잡성을 이해하는 방향으로 연구를 확장했습니다.
Q2. 감정 데이터를 연구하면서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
가장 어려웠던 점은 감정의 정의 자체가 사람마다 다르다는 것이었습니다.
Q3.연구 과정에서 주도적으로 문제를 해결한 경험을 말씀해 주세요.
Q5.카카오엔터테인먼트의 AI 연구 방향 중 가장 공감하는 부분은 무엇인가요?
카카오엔터테인먼트가 추구하는 '콘텐츠 중심 AI' 방향성에 가장 공감합니다.
제가 가장 중요하게 여기는 것은 '데이터의 정합성과 편향'입니다.
감정 AI가 신뢰를 얻 기위해선 공정성과 해석 가능성을 확보해야 한다는 철학을 가지고 있습니다.
저의 강점은 '데이터를 감정적으로 해석하는 시각'입니다.
두 모델을 동일한 데이터로 학습시켜 비교 분석했고, 결과적으로 해석 가능한 모델이 실제 응용환경에서 더 안정적이라는 결론을 얻었습니다.

[hwp/pdf]2025 카카오엔터테인먼트 Tech_AI Research Scientist 자기소개서와 면접자료