구글, 얼굴인식률 99.96% SW...어디에 쓸까?

IT공룡 기술전쟁 점화...페이스북,알리바바까지

글로벌 IT기업들의 얼굴인식기술 전쟁이 가열되고 있다.

최근 알리바바가 얼굴인식 기술을 개발해 화제가 된데 이어 구글이 100%에 가까운 얼굴인식기술을 개발해 시장을 달구고 있다. 페이스북은 이미 지난 해 비슷한 수준의 얼굴인식기술을 개발해 놓은 것으로 알려졌다.

포춘,데일리메일 등은 20일 이같은 글로벌 IT공룡들이 인공지능 기반으로 높은 수준의 얼굴인식 기술을 확보해 적용을 앞두고 있다고 전했다.

이에 따르면 구글의 ‘페이스넷(Face Net)’은 99.96%, 페이스북의 ‘딥페이스(DeepFace)’는 97.25%의 얼굴인식률을 자랑하고 있다.

이같은 얼굴인식기술은 딥러닝(Deep learning)으로 불리는 인공지능(AI)기술활용을 바탕으로 하고 있으며 범죄자 식별은 물론 보안 감시용, 인증용 등으로 다양하게 활용될 전망이다.

구글과 페이스북은 얼굴인식기술을 자사 웹플랫폼에 통합시켜 사진태그, 사람검색 및 인증 자동화 등에 사용하게 될 전망이다. 더 나아가 사용자의 소셜네트워크망(SNS)을 분석하고 글로벌 트렌드를 훨씬 더 쉽게 평가하게 될 것으로 보인다. 알리바바는 전자상거래시 얼굴인식기술을 인증용으로 적용할 것으로 보인다. 페이팰같은 회사도 이 기술을 전자결제 인증을 위한 새로운 수단으로 적용할 수 있게 됐다.

■구글 페이스넷, 100% 가까운 얼굴인식률

보도는 구글의 페이스넷이 "지금까지 나온 얼굴인식시스템 가운데 가장 정확한 99.96%의 얼굴인식률을 실현했다”고 전했다.

구글연구원들은 ‘페이스넷: 얼굴인식 및 집합을 위한 통합임베딩’이란 논문에서 1만3천명의 데이터이미지를 사용한 결과 이처럼 100%에 이르는 얼굴인식률을 기록했다고 밝혔다. 이들은 인터넷에서 실험집단 데이터를 가져와 자사시스템으로 본인인식률을 측정했다.

이들은 “인공지능 신경망에 얼굴인식 능력을 갖게 하기 위해 온라인에서 데이터마이닝 방식으로 본인과 일치되거나 일치되지 않는 얼굴사진을 가져와 무작위로 배열해 놓고 훈련시켰다”고 밝혔다.

구글의 접근방식은 얼굴당 128바이트만 사용하고도 기존 방식에 비해 훨씬더 높은 얼굴인식 효율을 보인다. 또한 논문에서는 어느 정도 어두운 곳에서도 밝은 곳에서처럼 얼굴을 인식할 수 있었다고 밝혔다.

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구글의 얼굴인식 시스템이 두사람을 한사람으로 인식한 경우(위)와 같은 사람을 다른 사람으로 인식한 경우를 소개한 사진이다. 얼굴의 반 정도가 그늘질 정도로 빛이 약한 곳에서도 얼굴도 인식할 수 있었다. 얼굴인식률은 99.96%로 거의 100%에 이르렀다. 사진=구글

연구원들은 광범위하게 사용되는 레이블드페이스인더와일드(LFW) 사진데이터사이트에서 테스트한 결과 이 시스템의 인식률이 99.63%였음을 확인했다. 유튜브 동영상의 얼굴DB를 사용해 테스트한 얼굴인식률은 95.12%였다.

구글연구원은 페이스넷을 이용한 데이터테스트에서 얼굴인식 에러율을 30%까지 줄였다고 밝혔다. 페이스넷은 2억6천만명의 사진데이터세트를 가지고 인식기능 향상 훈련을 받았다. 이 때 인식률은 86% 이상이었다.

구글은 지난해 영국의 인공지능회사 딥마인드를 인수한 바 있다.

■페이스북의 딥페이스, 지난 2013년부터 얼굴인식 준비

페이스북이 딥페이스라는 얼굴인식기술을 가지고 있다는 사실이 알려진 것은 지난 해 6월 이 회사 연구원들의 논문에서였다.

이들 연구원은 논문에서 “97.25%의 얼굴인식률 정확성 밖에 보이지 못했다”고 밝혔다.

페이스북은 자사의 딥페이스를 사용해 자사사이트 회원들의 계정 사진을 자동으로 인식할 수 있도록 할 계획인 것으로 알려졌다.

보도에 따르면 이 사이트는 이제 막 사용자를 선택하기 위한 자동태깅을 시작했다.

딥페이스에 사용된 기술은 이스라엘 신생기업 페이스닷컴에 의해 설계됐다.

페이스북은 지난 2013년 페이스닷컴을 인수했고 이 회사 인공지능연구소 야니브 타이그먼의 지원을 받아 얼굴인식툴을 개발했다.

스페이스닷컴 연구원들은 SW를 이용, 비스듬하게 찍힌 인물사진도 카메라정면을 보고 찍은 것 같은 최적의 3D사진모델로 만들었고 이를 본인 알고리듬과 일치하는 사진과 비교할 수 있도록 했다.

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주름 필터링시스템이 수정돼 입력되면 5개의 레이어를 거치게 된다. 얼굴인식 네트워크는 1억2천개이상의 변수를 반영해 95%이상의 얼굴인식률을 보이게 된다. 페이스북 자회사 스페이스닷컴 연구원들은 SW를 이용, 비스듬하게 찍힌 인물사진도 카메라 정면을 향하는 것처럼 돌려서 최적의 가상 3D 모델로 만들고 이를 본인 알고리듬과 일치하는 사진과 비교해 인식할 수 있도록 했다. (a)가 비스듬한 원본사진이고 (g)가 비교할 수 있도록 SW로 수정해 모델링된 사진이다. 사진=페이스북

연구팀은 가상 3D모델을 만든 후 400만개 이상의 테스트DB속 얼굴과 일치시켜 보도록 신경망을 훈련시켰다.

툴개발자는 딥페이스가 97.25%의 정확성을 가진다고 말했다.

보도는 이를 이용한 사진 태그 옵션은 전세계 페이스북 프라이버시 설정기능으로 나오고 있지만 대부분의 사용자는 아직 이 기능을 사용할 수 없다고 전했다.

페이스북 연구팀이 아마존의 클라우드소싱사이트인 미캐니컬 투르크에서 이 시스템을 시험해 본 결과 얼굴인식 성공률은 97.5%였다.

보안연구원 리 먼슨은 “페이스북은 이 시스템은 페북사용자들이 새 사진으로 업로드할 때 이를 식별할 수 있도록 사용할 계획”이라고 말했다.

만일 페이스북을 사용하는 누군가가 매일 본인 사진을 하나씩 추가한다면 페이스북으로부터 경고메일을 받게 될 것으로 보인다.

이 기능을 무력화하고 싶은 경우 페이스북설정메뉴로 가서 프라이버시메뉴를 열어 조정할 수 있도록 돼 있다.

페이스북은 아직 이 얼굴인식기술이나 출시계획에 대해 공식적인 언급을 하지 않았다.

■구글,페이스북,알리바바뿐이 아니다

중국의 얼굴인식기술과 인공지능기술에 대한 기술개발 노력도 만만치 않다.

중국의 구글로 불리는 바이두와 중국의 아마존 격인 알리바바가 그 주인공이다.

바이두의 리옌홍회장은 이달 초 열린 중국 양회에서 “정부가 국가적으로 인공지능 기술 발전을 위한 두뇌 프로젝트를 준비해야 한다”고 제안한 것으로 알려졌다. 바이두는 지난해 실리콘밸리에 인공지능 센터를 건립하고, 구글의 인공지능 연구를 담당했던 스탠포드대 출신 앤드류 응 연구원을 총책임자로 임명해 인공지능 연구를 강화하고 있다.

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IBM,구글,페이스북,MS 등 수많은 글로벌 IT기업들이 딥러닝으로 불리는 인공지능 사용방식을 통해 더 나은 서비스방식을 찾고 있다. 사진은 IBM의 슈퍼컴퓨터 왓슨. 사진=위키피디아

알리바바는 얼굴인식기술을 개발해 자사의 인터넷 상거래 사이트에 적용하려 준비중인 것으로 알려졌다. 마윈 알리바바 회장은 지난 주 독일 하노버 세빗 전시장에서 메르켈 독일 총리에게 인식기술을 사용한 전자상거래로 우표를 구매해 선물하는 시연까지 했다.

■도처에서 딥러닝으로 불리는 인공지능이 사용되고 있다

구글의 얼굴인식기술은 상대적으로 새로운 기술처럼 여겨지지만 이 컴퓨팅시스템은 오늘날 우리주변 도처에서 발견된다. 이들 시스템은 딥러닝(Deep learning)으로 불리는 인공지능(AI)시스템을 통합해 음성이나 텍스트 인식 기능을 놀랄 만큼 효율적으로 수행한다.

마이크로소프트(MS),바이두, 야후 등이 이 분야에 엄청난 투자를 하고 있는 것으로 알려지고 있다.

IBM,트위터,핀터레스트,드롭박스,야후, 구글은 모두 최근부터 지난 몇 년새 딥러닝 신생기업을 사들였다. 이들의 알고리듬은 이미 스마트폰 음성인식제어,스카이프 트랜스레이트,문자메시지 문자예측 기능 등에 사용되고 있다. 스포티파이와 넷플릭스도 딥러닝을 이용해 더 스마트한 미디어추천을 하고 싶어한다. 페이팰이 이를 적용할 경우 사기에 대응할 수 있을 것으로 보인다.

딥러닝 신생기업들 가운데에는 클라우드서비스를 통해 의료사진 실시간 분석, 텍스트와 컴퓨터장면,음성인식기능 등을 제공하려는 업체들도 있다.

IBM은 최근 왓슨컴퓨터를 더 똑똑하게 만들고 자사 클라우드시스템인 블루믹스를 지원하기 위해 덴버 에 소재한 인공지능 신생기업 알케미API(AlchemyAPI)라는 회사를 인수했다. 이를 통해 개발자들이 손쉽게 모바일과 웹 기반 클라우드서비스에 접속하도록 해 더 똑똑한 애플리케이션을 만들 수 있도록 한다는 계획이다.

미고등국방기술연구소는 이미 딥러닝기술이 지능형네트워크를 넘나드는 통신을 하는데 도움을 줄 수 있는지에 대해 연구하고 있다.


전자신문인터넷 이재구국제과학전문기자 jklee@etnews.com


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