비젼인, NIA 필적감정 학습 데이터 구축 사업 완료
2023-02-08 09:00
자필과 모사 데이터 구분 95% 이상 성능 확보
딥러닝 학습데이터 구축·필적감정 인공지능 기술 확보
딥러닝 학습데이터 구축·필적감정 인공지능 기술 확보
비젼인이 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 딥러닝 학습용 데이터 구축 사업에 참여해 필적감정을 위한 시계열 학습용 데이터를 사업 기간 내 성공리에 마쳤다고 8일 밝혔다.
이번 데이터 구축 사업엔 금천구청이 수요기관으로 참여했으며, 에스엠시스템즈, 뉴코리아정보통신, 호서대와 함께 수행했다.
비젼인은 딥러닝 학습데이터 설계와 시계열 데이터를 활용한 핵심 딥러닝 기술 분야를 맡아 수행했다.
이번 사업에서 구축한 데이터는 영상을 비롯해 필압, 글 쓰는 속도 등의 데이터를 포함한 시계열 데이터다. 비젼인에 따르면 자사가 개발한 시계열 기반의 딥러닝 기술을 적용할 경우 자필과 모사 필적 구분율이 95%이상인 것으로 조사됐다.
이번 데이터 구축 사업엔 금천구청이 수요기관으로 참여했으며, 에스엠시스템즈, 뉴코리아정보통신, 호서대와 함께 수행했다.
비젼인은 딥러닝 학습데이터 설계와 시계열 데이터를 활용한 핵심 딥러닝 기술 분야를 맡아 수행했다.
이번 사업에서 구축한 데이터는 영상을 비롯해 필압, 글 쓰는 속도 등의 데이터를 포함한 시계열 데이터다. 비젼인에 따르면 자사가 개발한 시계열 기반의 딥러닝 기술을 적용할 경우 자필과 모사 필적 구분율이 95%이상인 것으로 조사됐다.
영상데이터와 시계열데이터의 필적감정 결과 비교 [사진=비젼인]
비젼인은 "모사(Fake)하는 사람이 자필과 똑같이 모사할 경우 영상 기반 필적 감정은 동일한 사람의 필적이라고 잘못 판단한다. 하지만 이번 사업에서 개발한 시계열 기반 딥러닝 기술을 적용하면 다른 사람의 필적이라는 사실을 정확하게 판단한다"고 강조했다.
영상데이터와 시계열데이터의 필적감정 결과 비교 [사진=비젼인]