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아이폰을 비롯한 모바일 기기에서 사람의 얼굴을 인식해 개인의 정보를 파악하는 얼굴 인식 기술의 적용이 늘어나고 있다.
얼굴 인식 기술은 사람의 눈에 보이지 않는 빛을 얼굴에 반사시켜 굴곡을 측정하고 고유 코드를 생성해 사용자를 구분한다. 특히 최근에는 모공 사이의 거리를 측정하는 기술까지 개발되어 더욱 정밀한 인식이 가능해졌다.
하지만 얼굴이 외부환경에 너무 쉽게 노출되어 있고 자신의 의지와 상관없이 카메라에 찍히는 점에서 대해 보안을 우려하는 의견도 있다.
다양한 분야에서 이슈가 되고 있는 얼굴 인식 기술의 원리와 문제점을 영상으로 확인해보자.
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얼굴 인식이란 무엇인가요? – 얼굴 분석 소프트웨어 및 기계 학습 …
얼굴 인식은 빠르고 효율적인 검증 시스템입니다. 지문이나 망막 스캔과 같은 다른 생체 인식 기술에 비해 빠르고 편리합니다. 또한 암호나 PIN을 입력하는 것에 비해 얼굴 …
Source: aws.amazon.com
Date Published: 3/13/2022
View: 3075
인공지능과 AI를 활용한 안면 인식기술 | SAS KOREA
안면 인식 시스템은 대부분 ‘협력 시스템’ 개념을 기반으로 구축됩니다. 미리 정해진 거리에서 적절한 조명과 함께 카메라를 똑바로 바라보고 찍은 이미지를 데이터베이스 …
Source: www.sas.com
Date Published: 1/25/2021
View: 5632
얼굴 인식이란?
안면 인식은 광학 입력을 사용하여 이미지를 분석하는 컴퓨터 비전 유형입니다. 이 경우 이 기술은 특히 이미지에 나타나는 얼굴을 봅니다. 얼굴 인식 기술은 얼굴 …
Source: azure.microsoft.com
Date Published: 2/30/2022
View: 5726
얼굴인식기술 | Visual-AI | Technology | 알체라 – Alchera
국내 1위, AI 얼굴인식 기술을 기반으로 다양한 솔루션을 제공합니다. … 글로벌 최대 안면인식 테스트 NIST FRVT 국내 1위의 기술력으로 높은 인식율과 속도를 자랑 …
Source: alchera.ai
Date Published: 2/16/2022
View: 3267
얼굴 인식 – 2022년에는 어떻게 사용됩니까?
요약하자면, 얼굴 인식은 얼굴의 벡터 및 특징을 식별하여 미리 등록된 개인과 맞춰보는 생체 기술입니다. 이 기술은 에지 컴퓨팅 인프라에 전반에서 가장 …
Source: kr.cyberlink.com
Date Published: 8/19/2021
View: 9904
[스페셜리포트]① 화장실에도 들어온 얼굴 인식 기술, 어디까지 …
시장조사기관 마켓앤마케츠에 따르면 글로벌 얼굴 인식 시장은 연평균 17.2% 성장해 2025년 85억7500만달러(한화 약 9조9000억원)에 달할 예정이다. 2020 …
Source: www.aitimes.com
Date Published: 11/19/2021
View: 7135
‘얼굴인식 기술’, 어떻게 쓰느냐가 관건 – 사이언스타임즈
얼굴인식 기술은 사람의 얼굴 골격을 분석한 후 3차원 측정과 열 적외선 촬영 등을 통해 얼굴 형태와 열상을 스캔하여 개인을 인식하고 식별할 수 있는 …
Source: www.sciencetimes.co.kr
Date Published: 3/14/2022
View: 7779
해외 주요국의 안면인식 기술 활용 동향 – 미국, 중국, 일본
안면 인식(Face Recognition) 기술이란 열적외선 촬영, 3차원 측정, 골격 분석 등을 통해. 얼굴 형태나 열상(Thermal Image)을 스캔·저장·인식하는 기술로, 카메라에 …
Source: www.privacy.go.kr
Date Published: 6/12/2021
View: 3716
카카오엔터프라이즈, AI 얼굴 인식 기술 글로벌 대회 1위
카카오엔터프라이즈(대표 백상엽)가 인공지능 얼굴 인식 분야의 글로벌 탑티어 기술 대회 1위라는 영예를 얻었다. 미국, 중국 등 얼굴 인식 기술을 …
Source: kakaoenterprise.com
Date Published: 2/14/2021
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주제에 대한 기사 평가 얼굴 인식 기술
- Author: CNET Korea
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- Date Published: 2019. 5. 29.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=gUoPJlMwGwQ
얼굴 인식이란 무엇입니까?
탐지는 이미지에서 얼굴을 찾는 프로세스입니다. 컴퓨터 비전을 통해 지원되는 얼굴 인식은 한 명 또는 많은 사람의 얼굴이 포함된 이미지에서 개인의 얼굴을 탐지하고 식별할 수 있습니다. 전면과 측면 얼굴 윤곽 모두에서 얼굴 데이터를 탐지할 수 있습니다.
기계는 컴퓨터 비전 을 사용하여 인간만큼, 또는 그보다 더 정확하게 이미지 속의 인물, 장소, 사물을 매우 빠르고 효율적으로 식별합니다. 컴퓨터 비전은 복잡한 인공 지능(AI) 기술을 사용하여, 이미지 데이터에서 유용한 정보를 추출, 분석, 분류 및 이해하는 프로세스를 자동화합니다. 이미지 데이터는 다음과 같은 다양한 형태를 취합니다.
그런 다음 얼굴 인식 시스템은 얼굴의 이미지를 분석합니다. 얼굴의 기하학적 구조와 얼굴 표정을 매핑하고 읽습니다. 얼굴을 다른 물체와 구분하는 데 핵심이 되는 얼굴 랜드마크를 식별합니다. 얼굴 인식 기술은 일반적으로 다음과 같은 특징을 찾습니다.
두 눈 사이의 거리
이마에서 턱까지의 거리
코와 입 사이의 거리
안와의 깊이
광대뼈의 모양
입술, 귀, 턱의 윤곽
그런 다음 시스템은 얼굴 인식 데이터를 페이스프린트라는 일련의 숫자 또는 점으로 변환합니다. 사람마다 지문과 비슷한 독특한 페이스프린트를 가지고 있습니다. 얼굴 인식에 사용되는 정보는 사람의 얼굴을 디지털로 재구성하기 위해 역으로 사용될 수도 있습니다.
인공지능과 AI를 활용한 안면 인식기술
이보다 더 흥미로운 개념은 바로 군중 속 특정 얼굴을 인식하는 ‘비협력 시스템(non-cooperative systems)’입니다. 조명과 얼굴 각도 모두가 제 각각인 상황에서 안경, 스카프, 모자를 착용했거나 심지어 움직이는 사람들을 인식해야 하죠! ‘이미저스 테크놀로지(Imagus Technology)’라는 호주 기업이 바로 이런 작업을 수행하는 군중 속 안면 인식 시스템을 개발했습니다.
안면 인식 시스템은 골격과 같은 저주파 질감(low-frequency textures)을 통해 얼굴의 통계 모델을 구성합니다. 피부의 점, 속눈썹, 주름, 눈가 잔주름과 같은 아주 높은 주파수의 특징을 이용하는 시스템도 있지만 매우 높은 품질의 이미지가 요구되죠. 사람들이 지나다니는 현실에서 움직임은 흐릿하고 카메라 각도도 변하기 때문에 저주파 정보가 훨씬 더 적합합니다!
▲ 비협력 시스템 기반의 안면 인식 기술은 조명, 카메라 각도, 움직임
모두가 제 각각인 상황에서 군중 속 특정 얼굴을 인식합니다.
Microsoft Azure
얼굴 인식 기술을 책임감 있게 사용
얼굴 인식 기술이 보편화됨에 따라 사용자와 개발자 모두 이 기술을 책임감 있고 윤리적으로 사용하도록 해야 합니다. 얼굴 인식 시스템은 단순한 기술이 아닙니다. 또한 얼굴 인식 기술에는 이를 사용할 사람, 적용 대상 및 배포 환경도 포함됩니다.
윤리적인 얼굴 인식 시스템을 만들려면 기술의 작동 방식, 기능 및 한계, 가장 정확한 결과를 얻는 방법에 대한 이해가 필요합니다. 그리고 얼굴 인식 솔루션을 구축할 때는 해당 솔루션이 반드시 신중하고 정중하게 설계 및 사용되어야 합니다.
Microsoft는 윤리적 AI의 발전을 위해 최선을 다하고 있습니다. 당사의 사람을 최우선으로 하는 책임감 있는 접근 방식에 대해 자세히 알아보세요.
[스페셜리포트]① 화장실에도 들어온 얼굴 인식 기술, 어디까지 갈까?
[편집자주] 스마트폰이 없이 살았던 적이 있었을까, 하는 생각이 문득 들 때가 있다. 생각해보면, 세상에 나온 지 10년을 갓 넘었다. 기술이 세상을 바꿔왔듯, 인공지능으로 인한 변화는 여기저기서 많이 감지된다. 알파고나 GPT-3까지 가지 않아도 얼마든지 활용되고 있는 AI 기술들이 많다. 이번 기획에서는 사회적인 이슈로 주목받기도 하지만, 새로운 일상을 제시하는 우리 곁의 AI 기술을 함께 들여다보기로 하자.(사진=셔터스톡, 편집=임채린 기자)
21세기 가장 성공한 기술 사례를 꼽으라면 단연 스마트폰을 빼놓을 수 없다. 세대를 막론하고 이제 생활필수품 지위에 가까워진 스마트폰에 필수 탑재된 AI 기술이 있다. 얼굴 인식이 그 주인공이다.
스마트폰에서는 보안을 위해 잠금화면 서비스를 제공한다. 스마트폰을 열어 사용하려면 이 잠금화면을 푸는 비밀번호를 입력해야 한다. 최근 촉망받는 비밀번호는 바로 우리 얼굴이다.
애플의 ‘페이스 ID’를 대표적인 예시로 들 수 있겠다. 이외 대부분 안드로이드 폰에서도 얼굴 인식 기능을 기본 탑재하고 있다.
스마트폰 보안 이외에도 신원확인이 필요한 분야는 수두룩하다. 현재 신원확인이 필요한 거의 모든 분야에서 AI 얼굴 인식을 사용 중이거나 도입할 계획을 세우고 있다고 해도 과언이 아니다.
얼굴 인식 기술이 최근 급부상한 계기는 코로나19 유행이다. 감염 우려로 신체 접촉을 최소화하는 상황에서 얼굴 인식을 통한 신원인증은 비대면 시대 대안으로 떠올랐다.
다른 생체 인식 방식에 비해 여러 경쟁력을 갖춘 것 또한 비결로 꼽을 수 있다. 얼굴 인식 AI는 홍채 인식이나 정맥 인식에 비해 고가 기기가 아닌 기본 사양 카메라만으로 사용할 수 있다.
지문 인식은 얼굴 인식에 비해 인식 오류가 현저하게 높다. 지문 인식 오차율은 5만분의 1인데 비해 얼굴 인식 오차율은 100만분의 1 수준이다. 홍채 인식 기술은 안면 인식보다 속도가 느리다.
얼굴 인식 시장은 앞으로도 계속 성장세를 보일 전망이다. 시장조사기관 마켓앤마케츠에 따르면 글로벌 얼굴 인식 시장은 연평균 17.2% 성장해 2025년 85억7500만달러(한화 약 9조9000억원)에 달할 예정이다. 2020년 얼굴 인식 시장 규모는 38억7200만달러(약 4조5000억원)다.
◆은행, 공항은 물론 게임, 화장실까지…신원 인증 필요한 곳 어디든 적용
스마트폰 이외 근래 다양한 얼굴 인식 적용 사례들이 등장했다. 중국 최대 게임업체 텐센트는 지난 7월 미성년자가 야간에 게임하는 것을 막기 위한 얼굴 인식 기술을 중국 전역에 제공한다고 밝혔다.
텐센트는 2019년부터 해당 기술을 베이징과 선전에 보급했는데 지난달부터 이를 전국 범위로 확대하는 것이다.
중국에서도 한국과 마찬가지로 게임 분야에 청소년 셧다운제가 있다. 미성년자가 밤 10시부터 아침 8시까지 게임 접속을 하지 못하게 막아 게임 중독을 예방하기 위한 제도다. 얼굴 인식 기술을 사용할 시 성인 신분으로 로그인한 미성년자까지 알아낼 수 있다.
비교적 최근은 아니지만 기발한 사례로 얼굴 인식 기술이 탑재된 휴지 기계를 꼽을 수 있다. 2017년 베이징 공원에서는 휴지 절도와 남용을 막기 위해 화장실에 해당 기기를 도입했다.
베이징 공원에 설치된 얼굴 인식 휴지 기계 모습(사진=뉴욕타임스)
사용자가 바닥에 표시된 구역에 서서 기계의 카메라를 응시하면 얼굴을 인식해 3초 내에 휴지를 제공하는 식이다. 휴지는 1인당 1회, 절취선 6칸 정도 길이인 60cm씩만 제공된다. 추가로 휴지를 사용하려면 9분을 더 기다려야 한다.
코로나19 유행으로 급부상 중인 무인 매장에도 얼굴 인식 기술은 필수다. 특히 술, 담배와 같은 미성년자 판매 불가 상품 구입 시 신원 확인에 유용하다.
현금, 신용카드를 넘어 얼굴만 있어도 결제가 가능한 매장도 있다. 알리바바와 GS25의 무인 편의점 매장에서는 사전에 정보를 등록하면 상품 구매 시 얼굴 인식 결제가 가능하다. 신한카드에서도 작년 4월부터 얼굴인식 결제 서비스인 ‘신한 페이스 페이(Face Pay)’를 제공 중이다.
얼굴 인식 계산 서비스를 도입한 GS 을지스마트점 모습(사진=GS리테일)
은행 업무는 디지털 전환으로 서비스 이용이 대폭 편리해진 분야다. 간단한 잔고 확인이나 송금 작업으로 은행을 방문하는 사람은 이제 찾아보기 힘들다. 반면 보다 철저한 신원 확인이 필요한 계좌 개설이나 대출 업무를 위해서는 여전히 점심시간에 번호표를 뽑고 한참을 기다려야 했다.
이러한 고충도 곧 옛날 일이 될 것으로 보인다. BNK부산은행은 오는 10월 얼굴 인식 기술을 활용한 비대면 실명 확인 서비스를 도입하기로 했다. 대구은행은 내년 4월부터 은행 창구에서 얼굴 인식을 통해 신분증 없이 신원을 확인하는 시스템을 적용할 예정이다.
교육 분야, 정확히는 시험에서도 얼굴 인식을 통한 신원 확인이 이미 이뤄지고 있다. 2020년 6월부터 토익스피킹 시험장에서는 신분 확인 시 네이버 얼굴 인식 기술을 사용 중이다.
응시생은 시험 시작 전 각 컴퓨터에 설치된 웹캠으로 얼굴을 촬영하기만 하면 된다. 생년월일, 수험번호 등 별도의 인증 정보를 입력할 필요가 없어 신속한 시험 체크인이 가능하다.
신원 확인이 중요한 장소로 공항을 빼놓을 수 없다. 일본 나리타, 하네다 공항에서는 지난 7월부터 얼굴 인식으로 보안 검색대를 통과할 수 있다. 체크인 시 사진을 찍으면 이후 보안 검색대나 탑승구, 수하물 체크 등에서 여권이나 항공권 없이 얼굴로만 신원을 증명할 수 있다. 이 때 수집한 여행객 사진은 24시간 내 삭제한다.
일본항공이 국제선에 얼굴 인증 탑승 수속 시스템을 도입했다(사진=일본항공)
우리나라 인천공항에서는 출국 서비스에 얼굴 인식 기술을 도입하는 것을 검토 중이다. 출국 수속 시 승객의 신분증과 여권, 항공권을 확인하는 절차를 얼굴 인식 하나로 간소화하는 내용이다.
◆셀카 필수품 스노우도 얼굴 인식 없이 안 돼…스노우 전용 아이돌 등장
신원 확인과 같이 엄격하게 진행해야 하는 업무 이외 엔터테인먼트 분야에서도 얼굴 인식 기술을 사용하는 사례가 많다. 대표적인 서비스는 네이버 자회사 스노우 카메라 서비스다.
스노우에서는 AI로 눈, 코, 입 등 얼굴 구조를 인식한 후 여기에 맞춰 이미지를 덧씌우는 AR 셀카 서비스로 유명하다. 눈 크기를 키우고 얼굴형을 갸름하게 만드는 것과 같은 사진 보정 서비스까지 가능하다. 모 개그 그룹은 해당 기술로 자신들의 모습을 과도하게 보정해 웃음을 주는 콘텐츠를 만들어 인기를 끌고 있다.
스노우가 만든 아이돌 ‘매드몬스터’의 뮤직비디오(영상=빵송국)
코로나19로 오프라인 쇼핑이 어려워지면서 뷰티 업계에서는 온라인에서 화장품을 테스트할 수 있는 서비스를 마련했다.
에스티로더(Estee Lauder)는 올해 6월 가상으로 화장을 해보고 어울리는 화장품을 찾을 수 있는 AR 플랫폼 ‘버추얼 트라이 온(Virtual Try On, VTO)’을 공개했다. 제품 선택 후 라이브 카메라를 실행하거나 사용자 사진을 업로드하면 해당 제품으로 메이크업한 사용자 모습을 확인할 수 있다.
◆얼굴 인식 기술, 어떤 원리로 가능할까…마스크 낀 얼굴은 어떻게?
얼굴 인식 기술은 크게 ▲얼굴 찾기 ▲얼굴 특징 찾기라는 2가지 과정을 거친다. 얼굴 찾기는 영상이나 이미지 내에서 어떤 영역이 얼굴에 해당하는지 판별하는 것이다.
얼굴 영역 검출을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하려면 영상 내 서로 다른 크기의 얼굴, 조명 등의 영향을 고려하고 연산량을 줄이는 노력이 필요한데 딥러닝 기술이 발전하면서 이러한 한계들이 대폭 개선됐다.
먼저 카메라에 입력된 데이터를 컬러에서 흑백으로 변환한다. 사진의 명암 정보를 사용하기 위해서다. 컬러 사진의 경우 이미지는 RGB(빨강, 초록, 파랑)인 3개의 채널로 표시되지만, 흑백 이미지는 한 층의 채널로 표현 가능하다.
흑백 이미지 픽셀을 확대해보면 인접한 픽셀의 명암 차이로 층이 보인다. 밝은 픽셀에서 어두운 픽셀 방향으로 조합한 그래디언트 패턴(Gradient Pattern)을 이용하면 컴퓨터가 데이터에서 얼굴을 특정해 낼 수 있게 된다.
얼굴 찾기에 활용되는 딥러닝 기법은 MTCNN(Multi-task cascaded CNN), Mobilenet-SSD, YOLO-Face가 대표적이다.
얼굴 인식 기술 핵심은 얼굴 특징을 추출하는 과정에 달려있다고 볼 수 있다. 개개인의 고유한 얼굴 특징을 식별하기 위해 눈, 코, 입, 얼굴 선, 눈썹 등 사람의 얼굴 특징을 구분할 수 있는 기준점을 찾는다.
최근 널리 사용되는 2차원 얼굴인식은 입력된 영상에서 자동으로 얼굴 부위를 추출한 뒤 얼굴에 100여개의 점을 찍어 점들 사이의 거리, 위치, 크기 등 특징점을 분석한다.
반면 2차원 방식은 모자나 안경 등 액세서리를 착용하거나, 조명이 어둡거나, 정면이 아닌 옆모습이거나, 표정 변화가 심한 경우에는 같은 사람으로 인식하지 못한다는 한계가 있다.
적외선과 같은 3차원 센서를 활용하는 3차원 얼굴인식은 이러한 2차원 기술 단점을 보완한다. 특징점 간의 거리를 계산하는 것을 넘어 눈구멍, 코, 턱의 윤곽 등 얼굴 표면의 독특한 특징 자체를 그대로 인식하기 때문이다.
3차원 얼굴 인식 기법은 ▲입체구조광(Structured Light, SL) 기술 ▲비행시간측정(Time of Flight, ToF) 방식 크게 2가지다.
SL 방식은 직선이나 격자무늬와 같은 특정한 패턴의 레이저를 얼굴에 쏜 뒤, 얼굴 표면의 모양에 따라 패턴이 변형된 정도를 분석한다.
SL보다 한 단계 더 발전한 기술로 평가받는 ToF 방식은 레이저가 촬영 대상 표면에 닿았다가 반사돼 돌아오는 시간을 측정한 뒤, 이미지 센서가 찍은 사진과 합성해 결과를 도출해낸다. SL 방식과 달리 멀리 떨어져 있는 대상도 인식이 가능하다.
현재 애플 페이스ID가 사용 중인 기술은 SL이며, 향후 ToF을 탑재할 계획이다.
ToF 탑재 이전 최근 페이스ID는 중요한 업데이트를 진행했다. 지난 5월부터 마스크를 쓴 상태에서도 얼굴 인식이 가능해진 것.
일본 기업 NEC도 올해 초 마스크를 착용한 상태에서 얼굴을 식별하는 얼굴 인식 시스템을 공개했다. 마스크에 가려지지 않는 눈 부위를 집중적으로 확인해 1초만에 99.9% 정확도로 얼굴 인식이 가능하다는 것이 업체 설명이다.
마스크를 낀 얼굴 인식이 가능한 것은 얼굴 복원 기술 덕분이다. 얼굴 복원 기술은 얼굴 부분에 훼손이나 왜곡이 생겼을 때 이를 복원하기 위해 사용하는 기술이다.
마스크 이외에도 안경이나 모자로 얼굴 일부가 가려지거나 어두운 장소, 먼 거리와 같은 환경에서 얼굴 인식을 가능하게 한다.
주로 오토인코더(Autoencoder), 변이형 오토인코더(VAE, Variational Autoencoder), 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)과 같은 딥러닝 기법이 여기에 사용된다.
AI타임스 박성은 기자 [email protected]
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‘얼굴인식 기술’, 어떻게 쓰느냐가 관건 – Sciencetimes
일상생활을 하면서 자신을 인증해야 하는 경우는 생각보다 많다. 사용자가 마주한 상황과 편의에 따라 다양한 플랫폼을 선택할 수 있지만, 신원을 확인하는 절차에는 반드시 본인의 얼굴 사진이 포함된 신분증과 증명서를 필요로 한다. 하지만 이제는 얼굴 촬영 한 번만으로 본인을 인증하고, 인증 이상의 것들을 가능하게 만드는 기술이 우리의 생활 깊숙이 들어왔다.
다양한 분야에서 활용이 기대되는 얼굴인식 기술
최근 ‘얼굴인식 기술(Facial recognition technology)’에 대한 사회적 관심이 뜨겁다. 코로나19로 언택트 기술이 각광받고 있는 요즘, 얼굴인식 기술은 기기와의 접촉 없이 본인 인증이 가능하다는 장점을 내세워 사회의 다양한 분야에서 활용되고 있기 때문.
얼굴인식 기술은 사람의 얼굴 골격을 분석한 후 3차원 측정과 열 적외선 촬영 등을 통해 얼굴 형태와 열상을 스캔하여 개인을 인식하고 식별할 수 있는 기술을 칭한다. 지문, 홍채를 비롯한 생체인식 기술 중에서 유독 얼굴인식 기술이 선호되는 이유는 인식 장비와 접촉하지 않아 위생적이면서도 편리하기 때문이다.
실제로 얼굴인식 기술은 정부와 기업에서 개인을 식별하기 위해 주로 사용된다. 공항의 출입국 간소화 시스템, 병원의 정확하고 신속한 환자 관리, 금융 및 지불 시스템과 범죄 용의자 색출 등 다양하게 활용되고 있다.
특히 최근의 기술은 오류율이 현격히 감소하고, 마스크를 쓴 얼굴까지 인식하며 99% 이상의 정확도를 보인다. 또한 얼굴 인식을 통해 개인의 감정을 읽어내는 AI 기술의 발전에 힘입어 활용 분야는 점차 확대될 전망이다.
다양한 사례에서 오남용이 우려되는 얼굴인식 기술
그러나 기술이 고도화되는 만큼 얼굴인식 기술을 둘러싼 우려의 목소리가 높아지고 있다. 기술 이슈와는 다른 온도차다.
일례로 최근 코로나19로 비대면 온라인 수업을 진행하면서 대학가를 중심으로 부정행위 사례들이 적발돼 논란이 됐다. 대면 수업을 하는 강의실에서는 시도조차 할 수 없었을 대범한 부정행위도 다수 등장하자, 일부 대학들은 온라인 수업과 시험에 안면인식 기술을 적용하려는 움직임을 보이고 있다. 이것이 현실화된다면 출석 확인뿐만 아니라 학습자의 집중도와 학습 수준의 모니터링, 그리고 부정행위를 방지할 수 있게 된다. 에듀테크의 촉매가 될 수 있다는 것. 그러나 이 같은 시도를 두고 과도한 개인정보 수집이라는 우려의 목소리도 나오고 있다.
지난 5월, 미국 경찰의 과잉 진압으로 발생한 ‘조지 플로이드’ 사망 사건은 얼굴인식 기술이 인종차별 도구가 될 수 있다는 심각한 이슈를 전 세계에 던졌다. 해당 사건의 진원지인 미국 미네소타주 경찰은 ‘클리어뷰 AI(Clearview AI)’라는 기술을 사용했는데, 현지 언론에 따르면 ‘클리어뷰 AI’는 글로벌 SNS 플랫폼에서 불특정 다수의 얼굴 이미지를 무작위로 수집해 논란을 일으켰다. 그리고 얼굴인식 기술이 백인 남성을 기준으로만 식별 능력이 양호하고, 그 외의 인종·성별에 대해서는 판별 능력이 떨어져 무고한 시민을 범죄자로 인식할 수 있는 심각한 오류가 있다는 것이다.
얼굴인식 기술이 내재하는 개인 인권에 대한 공격성을 감지한 주요 IT 기업은 기술 개발 중단 및 유예 등 다소 강경한 입장을 발표했다. IBM은 얼굴인식 기술 사업 중단을 선언했고, 아마존은 1년 동안 정부와 경찰에 얼굴인식 소프트웨어 제공을 중단한다고 밝혔다. 마이크로소프트사 역시 적절한 규제를 마련할 때까지 경찰에 얼굴인식 기술 판매 중단을 결정했다.
얼굴인식 기술, ‘빅 브라더’ 탄생의 서곡인가, 새로운 사회 패러다임의 등장인가.
단언하면 얼굴인식 기술에서 개개인의 ‘얼굴’은 데이터이다. 이 같은 중립적 의미가 사회 혹은 산업에서 어떤 지향성을 내비치는가는 새로운 패러다임을 예고하는 어젠다가 된다. 여타의 데이터 산업의 딜레마가 데이터에 대한 인식의 충돌에서 기인했듯이 말이다.
따라서 얼굴인식 기술이 가져온 가장 큰 이슈는 기술이 개인의 프라이버시를 침해할 수 있다는 것과 개인정보의 보호 및 활용의 딜레마에서 기인한다. 이미 개인정보 이슈에 대해 부정적 선행 경험이 있는 현대인들은 과도한 개인정보 수집, 그리고 가용 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나 오남용의 가능성이 커지고 있는 데에 우려를 표하고 있는 것.
이미 유럽과 미국은 사회적 편익과 기술 이면의 폐해 사이에서 이슈를 공론화해 단계적 성장을 밟아가고 있다. 특히 개인의 정보를 보호해야 할 책임이 있는 국가가 감시와 통제로 역습하게 될 것을 대비하는 모양새다.
그에 비해 우리나라는 아직까지 얼굴인식 기술 활용의 범위와 정보 관리에 관한 논의가 미미하다. 그러나 이미 이 기술이 넓은 범위에서 활용되고 있는 만큼 더 늦춰서는 안 된다. 이를 두고 과도한 기술 포비아를 조성할 필요는 없다. 하지만 얼굴인식 기술은 정보의 독점으로 사회를 통제하는 관리 권력을 뜻하는 ‘빅 브라더’ 탄생의 서곡과 새로운 사회 패러다임의 등장, 그 중간에서 기회를 노리고 있다는 것은 분명하다.
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카카오엔터프라이즈, AI 얼굴 인식 기술 글로벌 대회 1위
– AI 얼굴 인식 분야에서 가장 까다로운 키오스크 부문 1위 랭킹
– 출입국 심사 부문 2위, 비자 출입국 심사 부문 4위, 상반신 부문 4위 달성…
4개 부문 Top 5 휩쓸며 한국 AI 기술력 입증
– 한국 AI 기술 독립 넘어서 국가 기술 경쟁력 높여…AI로 더 나은 세상 만들기 위한 발판
[2022-6-23] 카카오엔터프라이즈(대표 백상엽)가 인공지능 얼굴 인식 분야의 글로벌 탑티어 기술 대회 1위라는 영예를 얻었다. 미국, 중국 등 얼굴 인식 기술을 선도하는 전 세계의 유명 AI 업체들이 맞붙는 글로벌 컴퓨터 비전 기술 대회에서 국내 기업인 카카오엔터프라이즈가 1위를 차지하며 글로벌 AI 업계의 주목을 받았다.전 세계 기술 표준을 선도하는 미국 국립표준기술연구소(NIST, National Institute of Standards and Technology)가 주관하는 ‘얼굴 인식 기술 대회(FRVT, Face Recognition Vendor Test)’의 1:1 검증(verification) ‘키오스크(kiosk)’ 부문에서 카카오엔터프라이즈가 전 세계 1위를 차지했다. 얼굴 인식 분야의 글로벌 탑티어 대회인 FRVT는 얼굴 정보 대조를 통한 출입국심사, 여권 불법 복제 탐지 등 민간∙사법∙국가 보안 영역에서 활용되는 자동 얼굴 인식 알고리즘의 성능을 측정하는 대회다.
특히, 1위를 차지한 키오스크 부문은 얼굴이 아래쪽을 향해 왜곡 및 소실이 잘 발생하는 이미지를 다뤄 다른 부문에 비해 난이도가 높은 분야이다. 고도의 AI 얼굴 인식 기술력을 요하는 부문에서 카카오엔터프라이즈가 이룬 이번 성과는 글로벌 AI 업계에서 괄목할 만한 매우 값진 결과다.
2위를 한 ‘출입국 심사(border)’ 부문에서는 선두 기업과 불과 0.0001 차이를 보였고, ‘비자 출입국 심사(VISA border)’ 부문 4위, ‘상반신(mugshot)’ 부문 4위에 오르는 등 네 개 부문에서 Top 5에 들며 정상권의 실력을 입증했다.
국내 반도체 기술 발전이 모바일, TV, 디스플레이 등 여러 산업의 성장을 이끌었던 것처럼, 독자적 AI 기술 확보는 다양한 분야의 국가 기술 경쟁력을 제고하고 4차 산업혁명 시대에 한국이 디지털 산업에서 리더십을 확보하는 데에도 크게 기여할 것으로 기대된다.
이번 FRVT 1:1 검증에서 사용된 카카오엔터프라이즈 기술은 실제 카카오엔터프라이즈 본사의 얼굴 인식 기반 출입 시스템인 ‘워크스루(walk-through)’에 적용되어 있다. 카카오엔터프라이즈는 이번 결과를 바탕으로 얼굴 인식 모델을 더욱 고도화하여 기존 대비 정확도를 높이고, 이를 기반으로 스마트 시티, 지능형 CCTV, 지능형 관제 등의 서비스를 순차적으로 제공할 예정이다.
백상엽 카카오엔터프라이즈 대표는 “이번 성과는 카카오의 기술력을 널리 알린 것을 넘어서 AI 원천기술 분야에서 국가 기술 경쟁력을 한 단계 끌어올린 매우 뜻깊은 결과”라며, “카카오엔터프라이즈는 국내 대표 IT 플랫폼 기업으로서 얼굴 인식 기술 뿐만 아니라 음성 인식, 대화, 자연어 처리, 검색, 추천, 예측, 최적화 등 여러 AI 분야의 기술 리더십을 높이고 이를 다양한 산업의 서비스로 연결시켜 국가 산업 경쟁력 제고에 이바지할 계획”이라고 밝혔다.
실제 카카오엔터프라이즈는 기술로 더 나은 세상을 만들겠다는 비전을 바탕으로 학계, 연구소, 스타트업 등 기술 생태계 활성화를 위한 무료 API, 클라우드 크레딧 제공 등 다양한 상생 프로그램도 운영하고 있다.
한편, 카카오엔터프라이즈는 FRVT 1:1 검증 외에도 지난 해 말 얼굴 인식 관련 글로벌 최고 권위를 가진 ICCV-MFR(Masked Face Recognition)에서 2위를 차지했다. 대회 수상과 더불어 글로벌 탑티어 학회에서 지난 2년간 AI 얼굴 인식 기술 관련 16건을 포함해 50건이 넘는 논문을 발표하며 글로벌 AI 강자로서 입지를 다졌다. [끝]
FRVT 1:1 검증 키오스크 부문 순위는 링크에서 KIOSK Photos로 정렬 클릭 하시면 확인하실 수 있습니다. (아래 이미지 참조)
<카카오엔터프라이즈 얼굴 인식 기반 출입 시스템 ‘워크스루’>
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