명탐정 코난: 흑철의 어영에서의 AI 기술

명탐정 코난: 흑철의 어영에서의 AI 기술 #

오늘 명탐정 코난: 흑철의 어영 영화를 봤는데 이번 영화에서 AI 기술이 많이 나와서 한번 알아보는 시간을 가지겠다. 미션 임파서블도 AI 기술이 나왔다는데 요즘 영화 트렌드인가보다. 스포일러에 최대한 주의하면서 기술에 집중하겠다.

영화 속에서의 생장 인식 프로그램 #

어릴 때의 사진 데이터를 기반으로 몇 년 후의 모습을 유추해서 전 세계의 통합된 CCTV 데이터를 기반으로 사람을 찾는 기술이다. 아래의 줄거리 말 중 하나처럼 이 기술을 통해 여러 사건 해결에 도움을 줄 수 있다.

일본과 유럽의 CCTV 정보를 확인할 수 있을 뿐 아니라, 장기 수배범이나 유괴당한 피해자를 전 세계에서 찾아낼 수 있는 ‘전연령 인식’이라는 획기적인 AI 기술을 개발 중이다.

의문점 #

사실 보면서 여러 의문점이 있었다. 베르무트가 나중에 파훼법으로 (흠.. 스포일러인가) 닮은 사람으로 변장을 해서 기술의 신뢰도를 낮춘 장면이 있다. 여기서 생긴 의문이 그렇다면 오직 외관으로 이후의 모습을 예측하고 찾는다면 외관을 변형시킨다던가 아니면 쌍둥이 등 닮은 사람의 존재의 처리가 궁금해졌다. 뭐 영화는 영화로 봐야겠지만

딥페이크 기술 #

스포일러 주의
영화 속에서 CCTV가 cg를 통해 딥페이크 기술이 적용된 것이라고 코난이 추리를 하는 장면이 있다.

딥페이크란? #

작년에 코인이 유행할 때 일론 머스크와 관련해서 유튜브에 딥페이크 기술이 많이 등장했다. 딥페이크 기술은 과연 무엇일까?
바로 딥러닝 기술을 이용해서 만든 가짜 이미지를 전체적으로 Deepfake 기술이라고 한다.

동작 과정 #

1. 데이터 수집: 합성하고자 하는 인물의 이미지나 동영상 데이터를 수집한다. 작중에서는 대상자가 내부 직원이라 충분한 양의 데이터가 있었다!
2. 데이터 전처리: 수집한 데이터를 얼굴 영역만 추출하거나 필요한 크기로 변환한다.
3. 인공지능 학습: GAN을 사용하여 생성자와 판별자를 학습시킨다. 생성자는 실제 얼굴과 비슷한 가짜 얼굴을 생성하도록 학습하고, 판별자는 진짜와 가짜를 잘 구분하도록 학습한다.
4. 딥페이크 생성: 학습된 생성자를 사용하여 새로운 인물의 얼굴을 생성한다. 이 때, 다른 사람의 얼굴을 합성하여 딥페이크 영상을 만들 수 있습니다.

나는 생장 인식보다는 딥페이크 기술에 대해 관심이 더 갔는데 GAN 기술은 facebook의 AI 총괄을 맡은 ‘얀 르쿤’이 최근 10년 간 머신러닝 분야에서 가장 멋진 아이디어라고 할 만큼 혁신적인 기술이라고 한다. 확실히 강력한 기술이니만큼 악용될 소지가 많다. 작중에서와 같이 가짜 이미지를 통해 CCTV를 조작하는 등..

동작 원리 #

이미지나 영상 처리는 사실 숫자로 이루어져 있다. 따라서 이러한 이미지나 영상을 수정하는 것은, 숫자를 변경하는 것과 같다. 그렇다면 숫자는 어떻게 변경하는가? 가장 중요한 것은, 행렬곱이다. 이미지 변경은 행렬의 연속적인 연산을 통해서 이루어진다.

Fundamental math
수학적 연산 중에서 합성곱(convolution)는 영상 처리에 쓰이고 중요하다.
자세한 내용은 위키 참고

CNN과 GAN
CNN과 GAN은 딥러닝의 기본 개념이다. CNN은 Convolutional Neural Network로 convolution을 여러 겹 쌓은 딥러닝 구조를 뜻한다. GAN은 Generative Adversarial Network로, generator와 discriminator가 각각 지폐위조범과 경찰처럼 서로 잡고 잡히지 않기 위해 발달하는 원리를 차용한 딥러닝입니다. 따라서 이 기술들을 사용해서 동작 과정에서 말한 3번을 진행하면서 딥페이크를 생성한다.

마치며 #

영화를 보면서 전공과 관련 기반 지식과 연관지어 생각하면서 재밌으면서도 현실성이 조금 없어서 비판적인 시각으로도 본 것 같다. 아쉬운 면이 다소 몇 가지 존재하지만 일반 영화보다는 전공 관련 지식이 많이 나와서 흥미로운 시선으로 보았다.