필적감정 위한 딥러닝 학습데이터 구축·필적감정 인공지능 기술 확보
비젼인은 지난 6일 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 딥러닝 학습용 데이터 구축사업에 참여해 필적감정을 위한 시계열 학습용 데이터를 사업기간내에 성공리에 마무리했다고 7일 밝혔다.
본 데이터 구축 사업은 금천구청이 수요기관으로 참여했고 에스엠시스템즈, 뉴코리아정보통신, 호서대와 함께 수행했으며 비젼인은 딥러닝 학습데이터 설계와 시계열 데이터를 활용한 핵심 딥러닝 기술 분야를 맡아서 수행했다.
본 사업에서 구축한 데이터는 영상뿐 만 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 기술 보다 월등히 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
모사(Fake)하는 사람이 자필(Real)과 똑같이 모사하는 경우 영상기반의 필적감정은 같은 사람의 필적이라고 잘못 판단하지만 본 사업에서 개발한 시계열 기반의 딥러닝 기술을 적용하면 영상상으로는 유사한 데이터임에도 불구하고 다른 사람의 필적임을 정확하게 판단할 수 있다.
비젼인 연구소장 최학남 박사는 “기술의 독창성을 바탕으로 SCI논문 작업 등을 진행 중”이라며 “이를 사업화 하기 위해 참여 기업들과 긴밀히 협의하여 인증과 조달등록, 공공기관, 금융, 지자체 등 고도의 필체 신뢰성과 보안성을 요구하는 기관과 기업에 기술 및 솔루션을 공급할 체계를 갖출 예정”이라고 말했다.
전자신문인터넷 이상원기자 sllep@etnews.com
