연차별 연구 로드맵
4년에 걸쳐 고도화되는 K-Forensic 시스템 구축 파이프라인
1차년도 (2026)
기반 구축 및 모형 경량화
- 데이터 수집: 한글 및 다국어 기반 자체 데이터 자산 구축 및 국제 협력 데이터 확보
- LDA-Tuning: 파라미터 효율을 극대화한 다국어 범용 경량 전이학습 모델 설계
- 기초 XAI: Vector SHAP 기반 획 세그먼트별 기여도 분석 시각화 도구 마련
2차년도 (2027)
신뢰성 고도화 및 멀티모달 융합
- 멀티모달 융합: 시각-언어 특징 융합을 통한 자연어 형태의 감정 소견서 자동 생성
- 불확실성(UQ) 정량화: 딥러닝 판정의 과신을 방지하는 베이지안 기반 신뢰도 지표 산출
- 우도비(LR) 검정: 부트스트래핑(Bootstrapping) 기법을 활용한 95% 신뢰구간 및 통계적 우도비 제공
3차년도 (2028)
정밀 탐지 및 시계열 분석
- 부분 위조 탐지: 다중 인스턴스 학습(MIL) 기반 문서 내 국소적 조작 구간 정밀 식별
- 히트맵 시각화: 위조 의심 구간의 직관적 파악을 위한 Attention Rollout 히트맵 제공
- 시계열 고도화: 필압·속도 분해를 통한 동역학적 이상 신호 추출 및 위조 근거 보강
4차년도 (2029)
실무 플랫폼 패키징 및 글로벌 표준화
- 플랫폼 검증: 국과수(NFS) 실무 테스트 및 협업 기관(CSAFE) 간 알고리즘 성능 교차 검증
- 실무 배포: 수사 기관에서 즉시 활용할 수 있도록 API/Docker 형태의 감정 시스템 배포
- 글로벌 표준 제안: AI 기반 필적 감정 결과 보고 프로토콜 확립 및 국제 표준화 기구(OSAC) 제안
