정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이러한 배경에서 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화와 교류를 사람들의 행동변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 실체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 이후 차영상 기법을 이용하여 사람들의 동적 데이터를 추출, 보정하고 인공신경망 모형을 통해 학습시켰다. 제안 모형은 다수의 다양한 일반인들을 대상으로 평가되었으며, 제안한 관객 감정 예측 모형이 실제 산업에 감정판단모형을 구축 때 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대한다.