2019 한국데이터마이닝학회 춘계학술대회 - 김준홍

데이터마이닝학회
작성자
관리자
작성일
2020-03-12 13:46
조회
104
지난 4월 11일, <사례를 통해 본 AI & BI>라는 주제로 열린 한국데이터마이닝학회 주최 2019 BI Conference에 참석하였고 코엑스 그랜드볼룸에서 개최되었다. 이번 학회에서는 한편의 발표를 하였고 제목은 아래와 같다.

 

[1] 제목 : 신경망 기반의 드로잉 사용자 패턴 인증방법론

 

[2] 내용 :  우리가 매일 쓰고 있는 스마트폰의 사용자 인증 방법론은 크게 나누어 보면 생체 인식과 같은 홍채, 지문, 안면인식이 있다. 이는 입력 장치 이외에 카메라나 지문 스캐너 같은 것들이 추가적으로 필요하지만 복제되기 쉽지 않다는 장점이 있다. 이와 다르게 잠금패턴(3x3), PIN방식, 패스워드 방식은 추가적인 장치가 없어도 인증할 수 있기 때문에 비교적 경제적인 인증 방식이지만 shoulder surfing attack 같은 패턴 복제에 취약하다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 shoulder surfing attack 같은 문제를 해결하면서 입력 장치만으로 사용가능한 드로잉 패턴 방식으로 모바일 사용자 인증을 시도하였다.

각 패턴은 도형과 한글 영어 총 13가지 패턴으로 실험하였고 40명의 실험자에게 모두 같은 상황을 만들도록 획과 획 방향을 모두 제공하였다. 개발한 안드로이드 앱 기반으로 밀리세컨드 기반의 절대 시간과 특정 시간의 좌표 그리고 손과 손목의 떨림을 감지하기 위하여 x, y, z축의 각속도를 수집하였다. 여러 가지 변수 실험 중에 입력은 가용한 변수를 다 사용하고 예측 변수를 특정 시간의 x, y 좌표로 설정하는 것이 가장 성능이 좋았다.

Sequence based novelty detection을 하기 위하여 모델은 causality를 만족하는 temporal convolution network과 LSTM기반의 모델 2가지를 파라미터 개수를 거의 동일하게 하여 사용하였다. paired T-test 결과 두 모델의 성능 차이는 통계적으로 차이가 없는 것으로 확인되었으나 layer 단위 직렬로 연산 되는 convolution의 특성상 batch 단위의 memory가 허용되는 inference를 할 경우 sequence의 길이에 대하여 LSTM 모델과 TCN 모델의 Training/Inference는 선형적으로 증가하는 것을 확인하였다. 학습으로 10개를 학습한 모델에서는 특히 Sequence가 120 정도가 될 경우, Training/Inference 모두 11배 이상 차이가 나는 것을 확인하였다. 성능적으로는 영어/한글/도형 모든 패턴에서 약 0.99이상의 AUROC가 산출되었고, loss function에 대하여서는 single gaussian distribution 기반이 가장 적합한 상황인 것을 실험적으로 확인하였다. 마지막으로, 실제 상황에서는 획과 획 방향을 주지 않을 수 있기 때문에 더 좋은 성능이 실제 상황에서 산출될 수 있음을 기대한다.

 

[3] 질문으로 나온 점은 shoulder surfing attack을 어떻게 극복한 것인가? Novelty score는 어떻게 나온 것인가? 에 대한 실험적인 부분이고, 실험 설계부터 슬라이드를 보면서 다시 설명을 드렸다. 약 20분의 발표 상으로 실험 환경과 설계 그리고 여러 개의 가설검정을 설명 하였다. 그로인해 요약 설명을 한 부분이 좀 더 효과적인 지식 전달에 문제점이 될 수도 있겠다고 생각하였고, 다음 발표때에는 이부분을 더 고려해야 되겠다고 생각하였다.

 

[4] 발표로는 Attention 기반으로 이전 frame의 skeleton point 정보를 기준으로 현 프레임을 좀 더 빠르게 예측하는 방법론, word에 대한 극성 점수 사전, weight initialization method, 위성 사진을 기반으로 Region proposal network를 사용하여 proposal된 이미지를 기준으로 태풍의 눈을 예측하는 연구 등이 있었다. 실제로 산업 현장에서 아이디어를 생성하여 적용할 수 있는 문제는 많을 수 있다고 생각한다. 이를 위해 실제 문제를 풀 때는 알고리즘 이외에 domain knowledge를 위한 대화, 소통, 그리고 많은 전처리가 있을 것이라고 생각된다. 그 과정에 대하여 간접적 으로나마 습득 할 수 있는 자리가 되어서 유익하였다.
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