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TrustNet팀 - 인공지능 기반의 조작 영상 검출 솔루션

  • 2020-08-07 14:31
  • |
  • SW마에스트로
TrustNet팀 - 인공지능 기반의 조작 영상 검출 솔루션


 


Q: 팀 소개 부탁드립니다.

A: 저희는 “TrustNet”팀의 김민상, 송혜령, 하현수입니다. “TrustNet”은 딥러닝에 대한 신뢰를 담아서 “Trust”와 “Net”을 합쳐서 만든 이름입니다. 하현수 팀원과 송혜령 팀원은 

같은 학교 과 선후배로 먼저 알고 있었고, 송혜령 팀원과 김민상 팀원은 같은 동아리에서 활동하면서 만났습니다. 각 팀원들이 가고자 하는 방향이나 SW마에스트로 

연수과정을 이수하면서 얻고 싶은 것이 같았기 때문에 자연스럽게 한 팀으로 뭉치게 되었습니다.

Q: TrustNet 팀에서 각 팀원의 역할은 어떻게 분배되었나요?

A: 저희는 가급적이면 특정 역할을 한 팀원이 전담하기보다는 같이 AI 모델 개발을 하는 방향으로 역할을 분배하기로 했습니다. 김민상 팀장은 AI 모델 개발 및 영상 프레임 

추출을 담당하고, 송혜령 팀원은 다운샘플링 모듈을, 그리고 하현수 팀원은 AI 모델 개발을 담당하기로 했습니다.

Q: 멘토님 선정을 위해 고민을 많이 하셨을 텐데, 어떤 멘토님들과 함께하게 되셨나요?

A: 저희는 기획 면에서 도와주시는 멘토님 한 분, 프론트&백엔드 분야 한 분, PM을 역임하셨던 멘토님 한 분, AI 분야에서 조언을 주실 수 있는 멘토님 한 분을 섭외할 것을 

계획하고 여러 멘토님들께 연락을 드리게 되었습니다. 아무래도 다른 팀들과 원하는 멘토님이 겹칠 수 있다 보니 경쟁이 많이 치열하다는 것이 실감되었습니다. 

저희는 최호열 멘토님, 김현 멘토님, 한철규 멘토님, 한신환 멘토님과 함께 하게 되었습니다. 저희가 질문할 때마다 주제에 맞는 논문을 주시는 분도 계시고, 매주 진척도를 

평가해주시는 멘토님도 계시는 등 다방면에서 도움을 받게 되어 다행이라고 생각합니다.


Q: 팀 프로젝트의 주제를 독특한 분야인 “딥페이크 영상 검출 기술 개발”로 정했는데, 어떻게 선정하게 되셨나요?

A: 처음부터 AI 관련 주제로 프로젝트를 진행하고 싶었기 때문에 가짜뉴스, 스마트팩토리, NLP와 같은 주제를 논의하기도 했는데, 최종적으로는 인공지능을 기반으로 조작된 

딥페이크(deepfake) 영상 검출 솔루션 개발을 선택했습니다. 아무래도 가장 큰 계기는 올해 있었던 “N번방 사건” 때문이었는데요, 지인능욕방등 실제 사례를 통해 포르노에서 

차지하는 한국 딥페이크 비중이 높다는 점에 문제의식을 가지게 되었습니다. 최근 재발 방지 법안이 발효되면서 딥페이크 영상을 검열하지 못한 플랫폼은 부가세를 내도록 규정이 

바뀌었지만 자체 검열 기능이 없는 국내 플랫폼이 대다수인 상황입니다. 따라서 저희는 이 기술 개발의 중요성이 더 커졌다고 생각합니다.

Q: 프로젝트를 진행하면서 어려웠던 점과 앞으로의 계획에 대해 들어볼 수 있을까요?

A: 처음에는 기자재와 컴퓨팅 자원 확보를 위해 노력해야 해서 쉽지 않았습니다. 다행히 무료로 대여받을 수 있는 곳을 찾아서 중간발표 전까지 트레이닝을 진행시켜야 하는 

상황입니다. 아무래도 딥페이크 검출이라는 것이 만만하지 않다 보니 리서치가 필요하고, 기존의 코드를 참고하면서 영상 처리 과정을 확인해야 하는 만큼 8월도 바쁜 

한 달이 될 것 같습니다.

다행히 페이스북에서 데이터셋 10만개를 공개하고, 최근 한국판 뉴딜로 딥페이크 방지를 위한 데이터셋 구축 사업이 시행된 만큼 활용할 수 있는 데이터가 더 늘어났습니다. 

아마 중간발표를 하는 시기에는 완전히 정확하지 않을 수는 있지만 모델이 동작하는 방식을 보여드리게 될 것 같습니다.


Q: 딥페이크 영상을 검열할 수 있는 기존 서비스가 있음에도 새로운 API 솔루션을 개발하게 된 이유는 무엇인가요?


A: 저희는 현재 진화하고 있는 딥페이크 영상도 판별해내는 것을 목표로 하고 있습니다. 2년 전만 해도 딥페이크는 인풋을 사진으로 넣어서 학습시키는 형태였기 때문에 

눈 깜빡임이 불안정했고, 화질이 깨지는 현상이 발생해서 기존 서비스가 확인하기 쉬웠습니다. 하지만 대역의 표정을 씌우는 페이스 투 페이스(Face to Face) 기술이 

도입되면서 딥페이크로 제작한 영상이 실제 영상과 같이 정교하게 제작되었으며, 이제는 식별이 더욱 어려워졌습니다. 기존 서비스도 영상보다는 GIF에 맞추어서 제작된 

방식이고, 딥페이크 영상이 아니더라도 화질이 좋지 않은 영상도 딥페이크 영상이라고 판단하는 오류를 범한다는 점에서 한계가 생겼습니다.


 



Q: SW마에스트로 연수 과정의 가장 좋은 점과 아쉬운 점은 무엇인가요?

A: 무엇보다 AI 프로젝트를 진행하기 위한 기기를 지원받을 수 있고, 멘토링을 통해 딥러닝 스킬과 프로젝트 진행 능력을 키울 수 있는 점이 정말 큰 장점이라고 생각합니다. 

다만 올해는 코로나19로 어쩔 수 없이 비대면으로 진행되어서 생기는 제약이 있어서 안타까웠습니다. 작년에 활동했던 팀들과 같이 연수센터에서 지내고 회의할 수 없다는 것이 아쉽습니다.

Q: 인터뷰 초반에 팀원들의 지향점이 서로 일치했다고 말씀해주셨는데, 이번 연수 과정에서 TrustNet 팀이 가장 지향하는 목표는 무엇인가요?

A: 무엇보다 연수 기간 안에 API를 완성하는 것이 가장 큰 목표고, 저희들의 AI 개발 실력을 향상하는 것을 바라고 있습니다. 세 사람의 이름으로 중요한 연구 결과를 내는 것 또한 꿈꾸고 있습니다.

Q: 마지막으로 연수 이후 계획하고 계신 목표도 말씀해주시기 바랍니다.

김민상 : 저는 이번 과정 이후 실력을 향상시키면서 군대 입대 문제를 해결하길 희망합니다.(웃음)

송혜령 : 이번 과정을 계기로 취업에 도전할 수 있는 역량을 키우고 싶습니다.

하현수 : 기존 회사와의 연결을 통한 기술이전도 생각하고 있으며, 특허 및 논문 등록도 염두에 두고 있습니다.

딥페이크 조작 영상 검출 솔루션을 개발하면서 AI 분야에서 더 역량을 키우는 것을 꿈꾸는 TrustNet팀, 독특한 주제와 독창적인 계획을 통해 짧은 인터뷰 시간에도 열정과 

잠재력을 유감없이 보여주었습니다. SW마에스트로 연수과정을 통해 더 능력 있는 인재로 성장하길 기원합니다!