과기정통부, 인공지능 R&D 챌린지 본선 대회 개최
[보안뉴스 박미영 기자] 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 지난 5일 경기창조경제혁신센터에서 ‘합성사진 찾기’를 위한 ‘인공지능 R&D 챌린지’에 참여한 참가팀(이하 챌린저)들의 사전 연구 결과물을 평가해 최종 우수팀을 선발하기 위한 본선 대회를 개최했다.
이날 열린 본선 대회에서는 치열한 예선 대회를 거쳐 선발·진출한 40개 팀(128명)이 ‘테스트 데이터(이미지)’ 5,000건 중에서 진짜/가짜(합성) 사진을 선별하는 기술력을 겨뤘다. ‘합성 사진’ 판별을 위한 2가지 세부 기능(① AI로 생성된 가짜 사진 검출, ② 인위적으로 합성한 사진 검출)을 가장 우수하게 구현한 연구팀을 선발(공개대회)하는 것이다.
이번 챌린지 대회 주제인 ‘합성사진 찾기’는 향후 전 세계적으로 사회 문제가 심각하게 될 수 있는 상황을 반영해 기획된 것이다.
AI가 만든 진짜보다 더 진짜같은 합성 사진‧영상의 무분별한 유포로 여러 사회 문제가 발생할 수 있는 상황에 대응해 사진의 진위 여부를 AI가 판별할 수 있는 기술을 선제적으로 개발해 AI로 인한 부작용을 최소화하는 한편, AI 기술이 사회 문제 해결에 보다 근원적으로 기여하도록 하기 위함이다.
전 세계적으로 합성 사진과 영상을 식별하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 미국 방위고등연구계획국(DARPA)도 사진·영상 조작 탐지를 위한 기술 콘테스트를 개최할 예정이다. DARPA는 미디어 수사(Media Forensics) 목적의 프로그램 일환으로 이미지 및 동영상 조작을 탐지하는 기술을 개발하고 있으며, 이를 위해 가장 뛰어난 조작 영상을 제작하는 콘테스트를 진행(2018년 하반기 예정)한다.
과기정통부는 본선 대회가 공고(2.28~)를 시작으로 5개월간의 사전연구 대장정을 마치고 평가하는 자리인 만큼, 올해 챌린지 대회에서는 사전 연구 기간 동안 좋은 알고리즘 개발에만 집중할 수 있도록 다양한 지원을 했다.
AI 알고리즘을 개발하기 위해서는 ‘모델(안) 마련 → 데이터 입력 → 데이터 학습(컴퓨팅 자원 필요) → 모델 수정’이라는 일련의 과정을 끊임없이 반복해야 하므로, ‘AI 학습용 데이터’와 대량의 데이터를 처리를 위한 ‘컴퓨팅 자원’이 꼭 필요하다.
본 대회를 위해 정부는 우수한 성능의 인공지능 알고리즘 모델 마련에 필수적이나 많은 시간‧비용이 소요돼 자체 구축이 어려운 데이터를 학습용으로 약 14.4만장(얼굴 이미지 데이터(K-FACE) 제공), 임무별 샘플용으로 1만2,000장 제공했다.
또한 컴퓨팅 환경이 열악한 챌린저들에게 딥러닝 분야에 효과적인 GPU 기반의 고성능 클라우드 컴퓨팅 자원을 네이버 후원을 통해 무상으로 지원했다.
사전 연구를 통해 참가팀(114개 팀 498명)은 합성 사진을 찾기 위한 효과적인 알고리즘을 개발했다. 5,000장의 새로운 테스트 데이터(이미지)를 대상으로 6월 27일 예선을 치렀으며, 지난 5일 본선에 진출하게 된 40개 팀(128명 참가) 중 상위 그룹을 차지한 참가팀은 AI로 생성된 이미지에서 나타나는 독특한 특징을 추출(임무①)하고, 정상 사진과 인위적으로 합성한 사진을 대량 학습해 확률로 구분(임무②)하는 등의 방법 등을 제시했다. AI로 생성된 이미지에서 나타나는 독특한 특징은 부적정한 영상 샘플링의 결과로 컴퓨터에서 만들어지는 화상의 결함으로, 조명·그림자·배경 등의 변형된 특징을 판단해 오류를 파악한다.
부대 행사로 전년도 챌린지 우승자가 올해의 챌린저들을 응원하는 영상 상영과 진짜/가짜(합성) 사진을 각각 육안과 AI SW로 판별하는 이벤트가 진행됐다.
본선 대회 결과를 통해 선정된 3개 우수 연구팀에게는 ‘합성사진 찾기’ 연구를 고도화하기 위한 후속 R&D 연구비(2018~2019, 2018년 총 12억원)가 지원된다. 이때 후속 R&D의 성과를 극대화할 수 있도록 1차년도(2018년)에는 3개 우수 연구팀에 연구비를 지원하고, 1차년도 중간 평가 결과에 따라 1개 우수 연구팀에게 2차년도(2019년) 연구비를 집중 지원하는 경쟁형 R&D 방식으로 추진된다. 후속 R&D 지원팀 수와 지원금 등은 과기정통부 심의·검토 결과 등에 따라 조정될 수 있다.
또한 엔비디아와 네이버(NBP)에서도 AI 알고리즘 개발을 지원하기 위해 특별상 시상 및 부상을 제공할 예정이다.
본선 대회 당일에는 입상 후보팀을 발표하며, 최종 우수팀은 심사위원회의 불공정 행위 사항을 분석하는 코드 리뷰를 거쳐 확정·발표할 예정(7.12경)이다. 아울러 이번 대회의 시상식은 ‘2018 인공지능 국제 컨퍼런스’에서 진행될 예정(11월 개최 예정)이다. 불공정 행위는 테스트 데이터(이미지)를 온라인으로 검색하는 행위, 결과를 사람이 조작하는 행위, 제출된 코드가 재현이 되지 않는 경우 등이다.
과기정통부 지능정보사회추진단 권용현 부단장은 “‘합성 사진 찾기’ 목표를 달성하기 위해 치열한 경쟁을 펼친 500여명의 챌린저들이 사전 연구 기간 동안 축적된 AI 기술력을 토대로 혁신을 주도하는 한편, 치열한 경쟁을 통해 선정된 우수 연구팀이 후속 R&D를 통해 보다 다양하고 복잡한 합성 사진 문제 상황을 효과적으로 차단할 수 있는 우수한 성과를 보일 것으로 기대한다“며, “영상 이해, 상황 판단 등 AI 핵심 기술을 개발해 응용·고도화하는 인공지능 대규모 프로젝트도 병행 추진하는 등 전략 분야 인공지능 기술 역량을 조기에 확보하기 위한 적극적이고 다각적인 지원을 아끼지 않을 예정”이라고 강조했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 지난 5일 경기창조경제혁신센터에서 ‘합성사진 찾기’를 위한 ‘인공지능 R&D 챌린지’에 참여한 참가팀(이하 챌린저)들의 사전 연구 결과물을 평가해 최종 우수팀을 선발하기 위한 본선 대회를 개최했다.
이날 열린 본선 대회에서는 치열한 예선 대회를 거쳐 선발·진출한 40개 팀(128명)이 ‘테스트 데이터(이미지)’ 5,000건 중에서 진짜/가짜(합성) 사진을 선별하는 기술력을 겨뤘다. ‘합성 사진’ 판별을 위한 2가지 세부 기능(① AI로 생성된 가짜 사진 검출, ② 인위적으로 합성한 사진 검출)을 가장 우수하게 구현한 연구팀을 선발(공개대회)하는 것이다.
이번 챌린지 대회 주제인 ‘합성사진 찾기’는 향후 전 세계적으로 사회 문제가 심각하게 될 수 있는 상황을 반영해 기획된 것이다.
AI가 만든 진짜보다 더 진짜같은 합성 사진‧영상의 무분별한 유포로 여러 사회 문제가 발생할 수 있는 상황에 대응해 사진의 진위 여부를 AI가 판별할 수 있는 기술을 선제적으로 개발해 AI로 인한 부작용을 최소화하는 한편, AI 기술이 사회 문제 해결에 보다 근원적으로 기여하도록 하기 위함이다.
전 세계적으로 합성 사진과 영상을 식별하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 미국 방위고등연구계획국(DARPA)도 사진·영상 조작 탐지를 위한 기술 콘테스트를 개최할 예정이다. DARPA는 미디어 수사(Media Forensics) 목적의 프로그램 일환으로 이미지 및 동영상 조작을 탐지하는 기술을 개발하고 있으며, 이를 위해 가장 뛰어난 조작 영상을 제작하는 콘테스트를 진행(2018년 하반기 예정)한다.
과기정통부는 본선 대회가 공고(2.28~)를 시작으로 5개월간의 사전연구 대장정을 마치고 평가하는 자리인 만큼, 올해 챌린지 대회에서는 사전 연구 기간 동안 좋은 알고리즘 개발에만 집중할 수 있도록 다양한 지원을 했다.
AI 알고리즘을 개발하기 위해서는 ‘모델(안) 마련 → 데이터 입력 → 데이터 학습(컴퓨팅 자원 필요) → 모델 수정’이라는 일련의 과정을 끊임없이 반복해야 하므로, ‘AI 학습용 데이터’와 대량의 데이터를 처리를 위한 ‘컴퓨팅 자원’이 꼭 필요하다.
본 대회를 위해 정부는 우수한 성능의 인공지능 알고리즘 모델 마련에 필수적이나 많은 시간‧비용이 소요돼 자체 구축이 어려운 데이터를 학습용으로 약 14.4만장(얼굴 이미지 데이터(K-FACE) 제공), 임무별 샘플용으로 1만2,000장 제공했다.
또한 컴퓨팅 환경이 열악한 챌린저들에게 딥러닝 분야에 효과적인 GPU 기반의 고성능 클라우드 컴퓨팅 자원을 네이버 후원을 통해 무상으로 지원했다.
사전 연구를 통해 참가팀(114개 팀 498명)은 합성 사진을 찾기 위한 효과적인 알고리즘을 개발했다. 5,000장의 새로운 테스트 데이터(이미지)를 대상으로 6월 27일 예선을 치렀으며, 지난 5일 본선에 진출하게 된 40개 팀(128명 참가) 중 상위 그룹을 차지한 참가팀은 AI로 생성된 이미지에서 나타나는 독특한 특징을 추출(임무①)하고, 정상 사진과 인위적으로 합성한 사진을 대량 학습해 확률로 구분(임무②)하는 등의 방법 등을 제시했다. AI로 생성된 이미지에서 나타나는 독특한 특징은 부적정한 영상 샘플링의 결과로 컴퓨터에서 만들어지는 화상의 결함으로, 조명·그림자·배경 등의 변형된 특징을 판단해 오류를 파악한다.
부대 행사로 전년도 챌린지 우승자가 올해의 챌린저들을 응원하는 영상 상영과 진짜/가짜(합성) 사진을 각각 육안과 AI SW로 판별하는 이벤트가 진행됐다.
본선 대회 결과를 통해 선정된 3개 우수 연구팀에게는 ‘합성사진 찾기’ 연구를 고도화하기 위한 후속 R&D 연구비(2018~2019, 2018년 총 12억원)가 지원된다. 이때 후속 R&D의 성과를 극대화할 수 있도록 1차년도(2018년)에는 3개 우수 연구팀에 연구비를 지원하고, 1차년도 중간 평가 결과에 따라 1개 우수 연구팀에게 2차년도(2019년) 연구비를 집중 지원하는 경쟁형 R&D 방식으로 추진된다. 후속 R&D 지원팀 수와 지원금 등은 과기정통부 심의·검토 결과 등에 따라 조정될 수 있다.
또한 엔비디아와 네이버(NBP)에서도 AI 알고리즘 개발을 지원하기 위해 특별상 시상 및 부상을 제공할 예정이다.
본선 대회 당일에는 입상 후보팀을 발표하며, 최종 우수팀은 심사위원회의 불공정 행위 사항을 분석하는 코드 리뷰를 거쳐 확정·발표할 예정(7.12경)이다. 아울러 이번 대회의 시상식은 ‘2018 인공지능 국제 컨퍼런스’에서 진행될 예정(11월 개최 예정)이다. 불공정 행위는 테스트 데이터(이미지)를 온라인으로 검색하는 행위, 결과를 사람이 조작하는 행위, 제출된 코드가 재현이 되지 않는 경우 등이다.
과기정통부 지능정보사회추진단 권용현 부단장은 “‘합성 사진 찾기’ 목표를 달성하기 위해 치열한 경쟁을 펼친 500여명의 챌린저들이 사전 연구 기간 동안 축적된 AI 기술력을 토대로 혁신을 주도하는 한편, 치열한 경쟁을 통해 선정된 우수 연구팀이 후속 R&D를 통해 보다 다양하고 복잡한 합성 사진 문제 상황을 효과적으로 차단할 수 있는 우수한 성과를 보일 것으로 기대한다“며, “영상 이해, 상황 판단 등 AI 핵심 기술을 개발해 응용·고도화하는 인공지능 대규모 프로젝트도 병행 추진하는 등 전략 분야 인공지능 기술 역량을 조기에 확보하기 위한 적극적이고 다각적인 지원을 아끼지 않을 예정”이라고 강조했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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[2024-04-23] 
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