전체 글96 [스나이퍼팩토리] 카카오클라우드 AIaaS 4기 - 프로젝트 회고록 (6/22~6/28) 1. Context Emotion CAPTCHA 데이터셋 재구축이번 주에는 pod 리셋으로 인해 ml-pipeline/context_emotion/ 디렉터리가 비어 있는 상태에서 Context Emotion CAPTCHA 관련 전처리·학습 데이터셋을 다시 구축했다.기존에 생성했던 review_app.py, captcha_bank_human_reviewed.csv, qwen_attack_results.csv 등 주요 산출물이 사라졌기 때문에, 남아 있던 원본 데이터와 이전 회고록 텍스트를 기반으로 근사 재구축을 진행했다.우선 EMOTIC 원본 Annotations.mat를 다시 파싱해 사람 단위 라벨을 복원했고, annotator 과반 이상이 동의한 카테고리만 채택했다. 또한 manual_images/의 .. 2026. 6. 23. [스나이퍼팩토리] 카카오클라우드 AIaaS 4기 - 프로젝트 회고록 (6/16~6/21) Face Liveness · Flashlight MLOps · Dashboard API · Context Emotion CAPTCHA기간: 2026-06-16 ~ 2026-06-21담당: agami MLOps핵심 주제:Face CAPTCHA 모델 재분석 및 재배포, Flashlight MLOps 자동화, Dashboard API 독립화, Context Emotion CAPTCHA 문제은행 구축 및 라벨 체계 확정1. 전체 요약이번 기간의 작업은 크게 네 축으로 진행되었다.첫째, Face Liveness 모델에서는 실제 Live 데이터인 R_live_clip의 정상 사용자 차단율이 비정상적으로 높게 나타나는 문제를 분석했다. 원인은 단일 성능 문제가 아니라 종횡비 보정 누락과 Temporal Samplin.. 2026. 6. 16. [스나이퍼팩토리] 카카오클라우드 AIaaS 4기 - 프로젝트 회고록 (6/1~6/5) 얼굴/손 기반 CAPTCHA 데이터셋 정리실시간 행동 CAPTCHA를 위한 얼굴·손 데이터셋 구조를 재정비하였다.AIHub 안면인식 보안 데이터셋을 분석하여 다음과 같이 정리하였다.Live(실제 사용자)Print AttackReplay Attack3D Mask Attack최종 데이터 수량Real : 8,866장Spoof : 7,150장Total : 16,016장또한 손동작은 별도 모델 학습보다 MediaPipe 기반 Rule 검증 방식으로 활용하기로 결정하였다.안면 인식 전처리 개선영상 데이터와 이미지 데이터의 차이를 분석하였다.기존 전처리 방식은 영상별 프레임 수 차이로 인해 시계열 Feature 계산 결과에 편차가 발생하는 문제가 있었다.이를 해결하기 위해시계열 데이터셋 구조 재설계프레임 수 15프레.. 2026. 6. 15. [스나이퍼팩토리] 카카오클라우드 AIaaS 4기 - 프로젝트 회고록 (6/9~6/12) 1. 얼굴/손 기반 CAPTCHA 데이터셋 정리 및 분석실시간 행동 CAPTCHA 개발을 위해 얼굴 및 손 데이터셋 구조를 재검토하였다.AIHub 안면인식 보안 데이터셋을 다운로드하여 데이터 구조를 분석하였으며, 실제 사용자 데이터(Live)와 다양한 공격 데이터(Print Attack, Replay Attack, 3D Mask Attack)를 구분하여 정리하였다.총 데이터 수: 16,016장Real 이미지: 8,866장Spoof 이미지: 7,150장또한 손동작 데이터는 별도 모델 학습에 활용하기보다 MediaPipe 기반 Rule 검증 방식으로 활용하는 방향으로 설계를 변경하였다.2. 안면 인식 데이터 전처리 개선영상 데이터와 이미지 데이터의 차이를 분석하면서 기존 전처리 방식의 한계를 확인하였다.기존.. 2026. 6. 15. [스나이퍼팩토리] 카카오클라우드 AIaaS 4기 - 프로젝트 회고록 (5/18~5/22) 5월 18일 — 실시간 행동 기반 CAPTCHA 구조 설계이번 주는 실시간 행동 기반 CAPTCHA의 구조를 구체화하는 작업으로 시작했다.기존에는 이미지나 마우스 움직임 중심의 CAPTCHA를 다뤘다면, 이번에는 사용자의 얼굴과 손동작을 활용해 “실시간으로 사람다운 행동을 수행하는지”를 검증하는 방향으로 확장했다.우선 행동 미션 유형을 정의했다.예를 들어:윙크하기고개 돌리기손 들어 보이기특정 손동작 수행하기일정 시간 안에 반응하기같은 미션을 CAPTCHA로 사용할 수 있다고 판단했다.이후 이러한 행동을 로그로 저장하기 위한 포맷도 설계했다.저장해야 할 정보는 단순 성공/실패가 아니라:미션 종류수행 시작 시간반응 시간얼굴 landmark 변화손 landmark 변화성공 여부실패 원인등으로 구성하는 방향을 .. 2026. 5. 25. [스나이퍼팩토리] 카카오클라우드 AIaaS 4기 - 프로젝트 회고록 (5/11~5/15) 5월 11일 — 감정 라벨 통합 및 AI 공격 검증 구조 개선기존에는 EMOTIC 감정 라벨과 직접 수집한 감정 라벨 구조가 서로 달라 일관성 있는 학습이 어려운 문제가 있었다.초기에는 단순히 하나의 대표 감정으로 변환하는 단일 레벨 구조를 고려했지만 실제 감정은 여러 감정이 동시에 섞여 나타나는 경우가 많다고 판단했다. 그래서 최종적으로는 단일 정답 구조보다 멀티라벨 구조가 상황형 CAPTCHA 목적에 더 적합하다고 판단했고 멀티라벨 기반 감정 구조를 유지하는 방향으로 수정했다. 또한 AI 공격 기반 CAPTCHA 검증 시스템도 본격적으로 구축했다.초기에는 OpenAI GPT-4o-mini Vision API를 활용하여:이미지 입력감정 추론실제 라벨 비교결과 저장과정을 자동화했다.추가적으로confide.. 2026. 5. 17. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음