배경
FRIMO는 Friend for Modern People의 약자로, 사용자가 AI 친구와 대화하고 하루가 끝난 뒤 그 대화가 자동으로 요약되어 간단한 일기 형태로 저장되는 애플리케이션으로 기획되었습니다. 전체 서비스는 대화, 감정 이해, 일기 요약을 결합해 가벼운 정서적 지원 경험을 제공하는 것을 목표로 했습니다.
문제
머신러닝 관점에서 핵심 과제는 사용자 대화 속 감정을 해석하고, 그 결과가 이후 일기 생성 흐름에 활용될 수 있도록 만드는 것이었습니다. 즉, 개별 모델 성능만이 아니라 실제 애플리케이션 안에서 작동할 수 있는 형태의 감정 인식 및 한국어 NLP 파이프라인이 필요했습니다.
구현
저는 프로젝트에서 머신러닝 파트를 맡았고, 특히 감정 인식 모델 구현에 집중했습니다. KoBERT 기반 분류 파이프라인을 중심으로 학습 및 추론 코드를 다루고, 말뭉치 기반 데이터 처리와 반복 실험을 통해 모델을 다듬었습니다. 또한 감정 인식 모듈이 KoGPT2 기반 챗봇, KoBART 기반 요약 흐름과 함께 동작할 수 있도록 전체 AI 파이프라인 관점에서 연동을 지원했습니다.
결과
프로젝트는 감정 인식 기반 상호작용과 일기 생성 흐름을 포함한 MVP 단계까지 구현되었습니다. 개인적으로는 한국어 NLP 모델을 실제 사용자 흐름 안에 연결해보면서, 감정 인식 모델 구현과 서비스형 AI 파이프라인 통합 경험을 쌓은 프로젝트였습니다.