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글로컬 R&D 지원 신규과제

주관적 직관에서 객관적 증거

Statistical AI for Forensic Explainability in Handwriting (SAFE-H)

딥러닝 기반 정량 연산과 설명 가능한 AI(XAI)를 융합하여,
불확실성까지 정량화하는 최고 수준의 사법 활용형 평가 체계를 세웁니다.

K-Forensic 지능화 및 표준화

단순한 '일치/불일치' 결정을 넘어, 법정에서 증거력을 발휘할 수 있는 통계적 신뢰성을 제시합니다.

정량성 (Quantification)

다국어 필적 데이터를 기반으로 경량화된 딥러닝 매칭 알고리즘 설계. 유사도와 차이를 수치로 산출하여 평가의 객관성을 확보합니다.

설명가능성 (Explainability)

AEV, Vector SHAP 등 XAI 기술을 활용. 판정 근거를 획(Stroke) 단위로 시각화하여 사법적 해석이 가능하게 지원합니다.

사법적 신뢰성 (Reliability)

불확실성 지표 계산 및 부트스트래핑(Bootstrapping) 기반 우도비(LR) 추정으로 통계적 의사결정의 무결성을 증명합니다.