딥러닝 학습데이터 설계 및 시계열 데이터 활용한 핵심 딥러닝 기술 분야 수행
필적감정을 위한 학습 데이터에서 자필-모사 데이터 구분 95% 이상 성능 확보
[보안뉴스 윤서정 기자] 비젼인(대표 김학일)은 2023년 2월 6일, 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 딥러닝 학습용 데이터 구축사업에 참여해 필적감정을 위한 시계열 학습용 데이터를 사업 기간 내에 성공리에 마무리했다고 밝혔다.
금천구청이 수요기관으로 참여하고 에스엠시스템즈, 뉴코리아정보통신, 호서대와 함께 수행한 본 데이터 구축 사업에서, 비젼인은 딥러닝 학습데이터 설계와 시계열 데이터를 활용한 핵심 딥러닝 기술 분야를 맡았다.
본 사업에서 구축한 데이터는 영상뿐만 아니라 필압, 글 쓰는 속도 등 데이터를 포함한 시계열 데이터로, 비젼인에서 개발한 시계열 기반의 딥러닝 기술을 적용하면 자필과 모사 필적 구분율이 95% 이상으로 기존의 영상기반 필적감정 기술보다 월등히 좋은 성능을 보였다.
아래의 그림과 같이 모사(Fake)하는 사람이 자필(Real)과 똑같이 모사하는 경우 영상기반의 필적감정은 같은 사람의 필적이라고 잘못 판단하지만, 이번 사업에서 개발한 시계열 기반의 딥러닝 기술을 적용하면 영상상으로는 유사한 데이터임에도 불구하고 다른 사람의 필적임을 정확하게 판단했다.
최학남 비젼인 연구소장은 “기술의 독창성을 바탕으로 SCI 논문 작업 등을 진행하고 있다”며, “참여 기업들과 긴밀히 협의해 인증과 조달등록, 공공기관, 금융, 지자체 등 고도의 필체 신뢰성과 보안성을 요구하는 기관 및 기업에 기술·솔루션 공급체계를 구축해 사업화할 예정”이라고 밝혔다.
[윤서정 기자(sw@boannews.com)]
필적감정을 위한 학습 데이터에서 자필-모사 데이터 구분 95% 이상 성능 확보
[보안뉴스 윤서정 기자] 비젼인(대표 김학일)은 2023년 2월 6일, 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 딥러닝 학습용 데이터 구축사업에 참여해 필적감정을 위한 시계열 학습용 데이터를 사업 기간 내에 성공리에 마무리했다고 밝혔다.
▲비젼인 로고[로고=비젼인]
금천구청이 수요기관으로 참여하고 에스엠시스템즈, 뉴코리아정보통신, 호서대와 함께 수행한 본 데이터 구축 사업에서, 비젼인은 딥러닝 학습데이터 설계와 시계열 데이터를 활용한 핵심 딥러닝 기술 분야를 맡았다.
본 사업에서 구축한 데이터는 영상뿐만 아니라 필압, 글 쓰는 속도 등 데이터를 포함한 시계열 데이터로, 비젼인에서 개발한 시계열 기반의 딥러닝 기술을 적용하면 자필과 모사 필적 구분율이 95% 이상으로 기존의 영상기반 필적감정 기술보다 월등히 좋은 성능을 보였다.
▲영상데이터와 시계열데이터의 필적감정 결과 비교-1[자료=비젼인]
아래의 그림과 같이 모사(Fake)하는 사람이 자필(Real)과 똑같이 모사하는 경우 영상기반의 필적감정은 같은 사람의 필적이라고 잘못 판단하지만, 이번 사업에서 개발한 시계열 기반의 딥러닝 기술을 적용하면 영상상으로는 유사한 데이터임에도 불구하고 다른 사람의 필적임을 정확하게 판단했다.
▲영상데이터와 시계열데이터의 필적감정 결과 비교-2[자료=비젼인]
최학남 비젼인 연구소장은 “기술의 독창성을 바탕으로 SCI 논문 작업 등을 진행하고 있다”며, “참여 기업들과 긴밀히 협의해 인증과 조달등록, 공공기관, 금융, 지자체 등 고도의 필체 신뢰성과 보안성을 요구하는 기관 및 기업에 기술·솔루션 공급체계를 구축해 사업화할 예정”이라고 밝혔다.
[윤서정 기자(sw@boannews.com)]
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[2024-09-26] 
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