카카오브레인은 FATE 내 'PAD(Presentation Attack Detection)' 부문에서 1위를 달성했다. 회사 측은 △카메라 유형 △실리콘 얼굴 마스크 또는 출력용지 △손의 유무 등 외부 요인 분별에 강한 얼굴 분석 모델을 학습시키는 과정을 거쳐 글로벌 유수의 기업·학계 연구팀을 제치고 총 24개 분야 중 10개 분야에서 1위를 기록했다. 이번 성과를 거둔 카카오브레인 연구팀은 지난해 얼굴 이미지의 일치 여부를 다루는 FRVT(Face Recognition Vendor Test) 챌린지의 1:1과 1:N 부문에서 모두 1위를 거머쥐기도 했다.
PAD 부문은 종이나 디스플레이 등에 타인의 얼굴을 출력한 사칭, 얼굴 위⋅변조 시도를 탐지하는 기술을 평가하는 것이다. 위⋅변조 탐지에 실패해 정상 사용자로 오인식하는 비율과 정상 사용자를 공격자로 오인식하는 비율을 기준으로 평가한다.
회사 관계자는 "사칭 시도나 인식 회피 시도를 감지해야 하므로 일반적인 AI 얼굴인식 과제보다 더 높은 기술력이 요구된다"고 말했다. 향후 카카오브레인은 이 기술을 얼굴인식 기반 출입 통제 시스템 등 실제 사업에 접목할 예정이다.
이와 함께 카카오브레인 칼로 사업실 연구팀이 진행한 '지역성을 고려한 일반화 가능한 내재적 신경 표현(Locality-Aware Generalizable Implicit Neural Representation)' 연구 논문이 AI 분야 최고 권위 학회인 신경 정보 처리 시스템 학회 'NeurIPS 23'에 게재 승인됐다. 내재적 신경 표현은 오디오, 이미지, 비디오, 3D 공간·물체를 포함한 다양한 데이터를 인공신경망을 통해 표현하는 방법이다. 카카오브레인은 수많은 데이터를 구성하는 원소들의 지역적 관계를 고려한 새로운 방식의 내재적 신경 표현 방법을 개발했다.
이번 논문은 지난 6월 컴퓨터 비전·패턴 인식 분야의 세계 최고 AI 학회 'CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) 2023'에서 상위 2.5%로 선정된 '일반화 가능한 내재적 신경 표현을 위한 데이터 패턴 합성 방법(Generalizable Implicit Neural Representations with Instance Pattern Composers)'의 후속 논문이다. 회사 관계자는 "NeurIPS23에 게재 승인되면서 카카오브레인 자체 기술의 우수성을 검증받은 셈"이라고 말했다.
김일두 카카오브레인 각자 대표는 "AI 모델·서비스뿐만 아니라 인류의 편리한 삶을 위한 AI 기술을 지속적으로 연구개발할 것"이라고 말했다.
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