2018년 인공지능 R&D 챌린지 입상 팀 확정- 1위 CIPLab팀(연세대), 2위 Lomin팀(스타트업), 3위 MMC팀(KAIST)
2018년 인공지능 R&D 챌린지 입상 팀 확정- 1위 CIPLab팀(연세대), 2위 Lomin팀(스타트업), 3위 MMC팀(KAIST)
  • 이성주 기자
  • 승인 2018.07.11 15:37
  • 댓글 0
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우수연구 3개 팀에게 후속 연구비(’18년 총 12억원) 지원

“합성사진을 찾기 위해 진위 여부를 바로 판단하지 않고, 생성 알고리즘별로 나타나는 특징을 구분한 후 데이터 증강을 통해 학습하는 딥러닝 알고리즘 기술을 적용했습니다."(우승팀 CIPLab 김선주 교수)

과학기술부정보통신부(장관 유영민) 주최 ‘2018년 인공지능 R&D 챌린지’ 본선 대회(7월 5일, 40개팀 참가)의 최종결과가 나왔다.


인공지능 R&D 챌린지 연구계획서로 수행기관을 선정하는 기존 방식을 벗어나, 도전적 목표에 대해 기술경진대회로 우수팀을 선발하여 후속 R&D 지원하는 방식

2018 챌린지 도전 문제 ‘합성 사진’ 판별을 위한 인공지능 SW 개발
- 2가지 세부 기능(①인공지능 기술로 생성된 가짜 얼굴 검출, ②임의로 합성된 가짜사진 검출)을 가장 우수하게 구현한 연구팀 선발(7.5 본선대회 개최)

심사 결과, CIPLab팀(연세대학교 김선주 교수팀)이 1위(장관상), 스타트업인 Lomin팀(로민 강지홍)이 2위(장관상), MMC팀(KAIST 이흥규 교수팀)이 3위(정보통신기술진흥센터장상)로 선정됐다. 

챌린지를 통해 선정된 3개 수상 팀에게는 ‘합성사진 판별’을 위한 후속 연구비(‘18~’19, ‘18년 총 12억 원)가 지원된다. 이들 3개 연구팀은 후속 연구로 본선대회에서 제시한 알고리즘(선행연구 결과물) 성능을 상향하는 목표를 제시하고 수행한다.

2018년 인공지능 R&D 챌린지 수상자 및 지원내역

순 위

팀 명

기 관

상 격

상 금

’18R&D지원금

1

CIPLab

연세대학교

과기정통부 장관상

3백만원

5억원

12억원

2

Lomin

로민

과기정통부 장관상

2백만원

4억원

3

MMC

KAIST

정보통신기술진흥센터장상

1백만원

3억원

이번 대회 시상식은 11월에 개최 예정인 ‘2018 인공지능 국제 컨퍼런스’에서 진행될 예정이다. 시상식에서는 3개 우수 연구팀 시상 이외에도, 차상위 2개팀인 INFINYX(넥시스), ETRI 대경권연구센터에 엔비디아와 네이버(네이버 비즈니스 플랫폼, NBP)에서 제공하는 특별상이 시상된다.

엔비디아 GPU 개발보드(TITAN-XP × 3)
네이버(NBP) 클라우드 100만 크레딧

주요 수상팀의 연구 내용과 방법 및 향후 계획은 다음과 같다.


1위 CIPLab(연세대) 
연구내용 및 방법 인공지능으로 생성된 이미지에 발견되는 특징을 생성 알고리즘별로 구분하고, 데이터 증강을 통해 학습하는 딥러닝 알고리즘 기술로 합성사진을 판별.
향후 계획 AI 기술을 활용한 영상처리 분야에서 세계적인 연구그룹들과 당당히 경쟁. 합성여부를 판별하는 연구를 이미지에서 영상 분야로 확장할 계획(합성 영상 합성/편집 기술은 여전히 초기단계에 머물고 있어, 우선 영상을 개선/편집할 수 있는 생성자 개발에 연구 초점을 맞출 예정).

2위 Lomin(로민)
연구내용 및 방법 다양한 CNN 구조를 바탕으로 진짜/가짜를 구분하는 이진분류기 모델을 생성하여 합성사진을 판별.
향후 계획 서울대 전기정보공학 출신 박사과정 학생들이 설립한 스타트업으로 향후 영상이해 분야를 선도하는 세계적인 기업이 될 수 있도록 노력. 합성 사진을 단순히 판별하는 기능을 넘어, 합성된 영역의 위치까지 검출할 수 있는 알고리즘으로 성능을 고도화할 계획.

MMC(KAIST)
연구내용 및 방법 인공지능 기술(GAN 7개, VAE 2개)을 이용하여 대량의 학습데이터를 생성(가짜 이미지 12만장)한 후, 진짜/가짜 이미지를 학습하여 판별.
향후 계획 인공지능의 발전으로 가짜 이미지 및 동영상 유포, 음란물 합성 등 부작용이  발생하고 있지만, 인공지능 기술을 올바르게 사용하여 사회 문제를 해결하고자 함. 가짜 이미지 및 동영상, 음란물 합성 등 다양한 조작 상황을 고려하여, 범용적으로 사용할 수 있는 이미지 및 동영상 조작 탐지 기술을 개발할 예정.


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