북한, 인공지능 구글넷 기술로 영상 분석한다
북한, 인공지능 구글넷 기술로 영상 분석한다
  • 강진규 기자
  • 승인 2020.05.25 18:51
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북한이 구글이 개발한 영상분석 인공지능(AI) 기술인 구글넷(GoogLeNet)을 활용해 영상분석을 연구하고 있는 것으로 알려졌다.

5월 25일 대북 소식통에 따르면 북한 김일성종합대학이 발행한 학보 수학 2020년 제66권 제1호에 ‘얼굴 기미 검출을 위한 중첩신경망의 전이 학습에서의 한 가지 망(네트워크)구성 방법’이라는 논문이 수록됐다.

이 논문은 인공지능 기술로 영상, 사진 속 얼굴의 기미와 정상 피부를 식별하는 방법을 연구한 것이다.

논문은 “우리는 얼굴기미를 검출하는데 중첩신경망의 전이 학습을 이용해 중첩신경망의 한 가지 형태인 GoogLeNet의 마지막 단계에서 얼굴의 기미와 정상피부를 식별하기 위한 층들을 새로 도입하는 방식으로 망(네트워크)을 구성하고 실험을 통해 정확성을 검증했다”고 밝혔다.

논문은 선행 연구로 개발된 방법에서 머리카락이 있는 영역까지 포함해 얼굴화상의 모든 영역에서 기미점을 검출하는 경우 10% 이상의 오류가 발생했다고 지적했다.

이에 이 논문에서는 GoogLeNet에 대한 전이 학습을 이용해 학습시킨 중첩신경망에 의한 얼굴화상의 기미영역 판정에 대해 논의했다는 것이다.

구글넷 모형  출처: 구글

북한 논문에서 언급된 구글넷(GoogLeNet)은 구글 개발자들이 만든 알고리즘이다. 구글 개발자들은 2014년 국제영상인식대회(ILSVRC) 일명 이미지넷에 구글넷을 선보여 1등을 차지했다.

이 구글넷은 컨볼루션 신경망(합성곱 신경망, Convolutional Neural Network) 모델 중 하나다. CNN은 심층신경망(딥러닝)의 한 종류로 시각 이미지를 분석하는데 사용된다.

즉 북한 연구원들이 2014년 구글 개발자들이 선보인 영상분석용 인공지능 알고리즘인 구글넷을 활용해 자체적인 연구를 하고 있는 것이다.

논문은 “GoogLeNet 연산그래프에서 최상단의 전결합층을 제거하고 그 위에 4층으로 된 전결합층을 쌓아 분류기를 구성했으며 측면 조명을 반영한 비선형 밝기변화 방식에 의한 훈련자 료증식, 목적하는 종류의 오류 감소에 무게를 반영한 손실함수에 대해 연구했다”고 설명했다. 구글넷을 기반으로 기존 영상분석보다 성능이 뛰어난(오류가 적은) 기술을 연구했다는 것이다.

논문은 “실험결과는 선행한 방법에 비해 전체적인 오류율을 감소시키면서도 목적하는 종류의 오류율 감소에 무게를 주어 분류기를 학습 시킬 수 있다는 것을 보여준다”고 주장했다.

이 논문은 영상, 사진 속의 기미를 식별할 정도로 정밀한 안면(얼굴) 인식 기술을 북한이 개발하고 있다는 것을 보여준다. 이 기술은 미용 뿐 아니라 안면 인식을 통한 신원확인, 인증 등에 활용될 수 있을 것으로 추정된다. 

북한에서는 최신 IT 기술 중 인공지능 관련 연구가 활발한 것으로 알려져 있다. 북한은 특히 인공지능을 활용한 영상, 사진 등의 분석 연구에 공을 들이고 있으며 실제 제품도 선보이고 있다.

북한은 인공지능 영상분석 연구를 위해 구글넷을 비롯해 해외 알고리즘을 연구해 북한 실정에 맞도록 개발하고 있는 것으로 추정된다.

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강진규 기자  maddog@nkeconomy.com

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