<p><a target="_blank" href="http://m.todayhumor.co.kr/view.php?table=total&no=13347823&page=1" target="_blank">http://m.todayhumor.co.kr/view.php?table=total&no=13347823&page=1</a></p> <p>시사게에서도 썼지만 대차게 까였고</p> <p>그래서 프게에도 썼는데 시사게에서 좌표 공유해서 날라오신분들이 대차게 까시더군요...</p> <p>과게서도 까일까 싶어서 써봅니다.</p> <p><br></p> <p>저는 전자투표기의 문제에 대해서 심히 공감하는 바이고, 수개표만이 답이라고 생각하는 사람입니다.</p> <p>하지만 어떠한 현상이 생긴것에 대해서는 정확하게 검증하고 이해를 하고 넘어가야 한다고 생각합니다.</p> <p>전자투표기가 표 오분류의 문제가 있고, 그것을 재검표하는 사람들의 성의 문제가 있기 때문에 </p> <p>문제가 발생할 여지는 충분히 있다고는 생각합니다.</p> <p>하지만 K=1.5라는 값은 누군가가 임의로 조작하기 위한 숫자가 아니라는것이 제 견해입니다.</p> <p><br></p> <p>아래는 시사게 프게에 올린 글 전문입니다.</p> <p>--------------------------------------------------------------------------------------------</p> <p>대학원에서 비전 알고리즘을 공부했고, 지금도 비전으로 밥벌어 먹고 있는 연구원입니다.<br><br>K=1.5는 분명히 자연적인 현상이 아닙니다.<br>이는 분명 인위적이라고 생각합니다.<br><br>하지만 이는 비전 알고리즘상의 bias 때문일거라고 생각합니다.<br><br>우선 K=1.5가 되면서 누군가 이익을 봐야 하는데<br> 개표 과정 구조상 이익을 볼 사람이 없습니다.<br>그럼에도 불구하고 누군가가 큰 위험을 무릎쓰고 조작을 한다?<br>그건 아니라고 생각합니다.<br><br>비전 알고리즘으로 해당 투표 영상이 특정 후보으로 분류한다고 할때<br> 보통 딱 이 후보다 라고 나오는게 아닙니다.<br>A후보 : 98.849...%<br> B후보 : 0.83993%<br> C후보 : 0.001%<br><br>이런식으로 나오게 되고 특정 후보일 확률이 어느 기준선 이상이다라고 하면<br> 기계가 그 후보라고 나누게 되는겁니다.<br><br>미분류표가 많은 이유도 아마, 알고리즘을 만든 회사 혹은 개발자가<br>False alram(A후보거인데 B후보라고 분류하는것)을 줄이기 위해<br> 기준선을 꽤나 높게 정했기 때문에 <br> 조금이라도 특정후보일 확률이 적으면 미분류표로 넘겨서 미분류표가 많아진것이라고 생각합니다.<br><br>미분류표가 되면 사람이 직접 보고 확인해서 해당 후표로 표를 넘겨주기 때문이죠.<br><br>비전 알고리즘을 학습하는 과정에서 학습 데이터들이나,<br>알고리즘만의 특성상 bias(편중)이 1.5가 된게 아닌가 생각이 듭니다.<br><br>김어준도 이를 알고 있기 때문에<br> 더 플랜에서 이를 자세하게 조사하는것이 아니라<br> 투표기 각 개개인을 해킹하는 것을 중심으로 영상을 많이 잡았던게 아닌가 생각이 듭니다.<br><br>해킹 하는 방법을 얼핏 보니 dll injection으로 수정된 dll파일만 바꿔 치기 하는 방법 같았는데<br> 이 방법은 하나의 투표기에 하기에는 쉽지만 전국의 230개가 넘는 투표기 모두에 적용하기는 어렵습니다.<br>또한 중앙 서버 접속할때 수정할수 있다는 가정을 했는데<br> 그게 가능하렬면 역시 연관된 사람이 많아지게 됩니다.<br><br>연관된 사람이 많아질수록 개표 조작은 더욱더 어려워집니다.<br><br><br>그래서 제가 생각한 부정 개표 방법은,<br>투표함 바꿔 치기정도가 한계라고 생각합니다.<br>그리고 이 투표함 바꿔치기는 해봐야 대세에 크게 영향을 주진 않습니다.<br><br>말이 길어졌는데 결론은,<br>시민의 눈으로 투표함 바꿔치기 및 조작, 그리고 부정선거를 최대한 막아야 된다고 생각은 합니다만,<br>k=1.5가 곧 부정투표의 증거가 되지는 않는다는 겁니다.<br>잘못된 지식 전달과 선동은 오히려 이쪽에 독이 됩다고 생각합니다.</p> <p><br></p> <p>--------------------------------------------------------------------------------------------------</p> <p>설명이 부족한것 같아 추가 설명 드립니다.</p> <p><br></p> <p>우선 18대 대선은 현재 대세인 딥러닝(그중 CNN)을 쓰진 않았을겁니다. 어떻게 튜닝하느냐에 따라 다르긴 하겠지만,</p> <p>그당시는 CNN이 그렇게 핫한 상태도 아니었고, CNN을 돌리기 위한 자원들이 저런 특정 목적을 가진 투표기에 넣기에는 너무 단가가 비쌉니다.</p> <p>보통 그당시에는 비전알고리즘의 지배적인 SVM(Support Vector Machine)이라는 분류기를 사용하게 됩니다.</p> <p>이 분류기는 영상의 각 픽셀 정보를 하나의 의미 있는 특징으로 만들기 위해 사람이 알고리즘을 구상하고 구현합니다.</p> <p>(딥러닝에서는 이 부분을 어느정도 학습에 의해 자동으로 생성해줍니다.)</p> <p>예를 들어 5x5 픽셀의 그림 영상이 있다면 이를 25개 픽셀로구성된 한줄로 만들어 벡터로 쓰는것도 하나의 특징입니다.</p> <p>얼굴인식에서는 Haar-like라는 특징을 쓰게 되는데 이것은 두 영역의 차이를 이용해 특징을 잡기 때문에 명백한 구분영역이 있는 얼굴 인식에 용이합니다.</p> <p>LBP(Local Binary Pattern)이라는 특징은 아주 국소적인 픽셀값들의 차이를 이용하기 떄문에 조명변화에 굉장히 강한 특징이 있습니다.</p> <p>이와 같이 비전 알고리즘에는 수많은 특징을 추출하는 알고리즘이 존재하고 각각의 특징은 장단점이 존재합니다.</p> <p>또한 대부분의 특징들은(SIFT나 SURF같은것을 제외하고)는 회전된 물체에 대해 인식률이 저조합니다.</p> <p>(이를 인식하려면 대상 영상을 회전 시켜가면서 일일이 비교해야하죠)</p> <p><br></p> <p>투표용지도 회전 문제가 충분히 있을수 있는 낙인이고 한가지 방법으로만 비전 알고리즘을 쓰지 않았을겁니다.</p> <p>그래서 편향성이라는게 생길수도 있다는겁니다.</p> <p>무엇보다 박근혜 투표 영역 위는 비어 있지만 문재인님 투표 영역은 위가 막혀있죠.</p> <p>이것도 어쩃든 영향을 주게 됩니다.</p> <p><br></p> <p>그외에도 학습을 위한 데이터도 편향에 영향을 줄수도 있구요.</p> <p><br></p> <p>_______________________________________________________________________________________________</p> <p><br></p> <p>편향성에 대해서 추가 설명 드리겠습니다.</p> <p><br></p> <p><a target="_blank" href="https://ai2-s2-public.s3.amazonaws.com/figures/2016-11-08/21a1654b856cf0c64e60e58258669b374cb05539/5-Table1-1.png" target="_blank">https://ai2-s2-public.s3.amazonaws.com/figures/2016-11-08/21a1654b856cf0c64e60e58258669b374cb05539/5-Table1-1.png</a></p> <p>영상이 무엇이나 분류를 할때 각 클래스라는것을 정합니다. </p> <p>일반적으로 배, 사람, 오토바이 등등으로 나눌수 있고 투표지 같은 경우는 A후보, B후보, C후보등등으로 나눌수 있겠지요. </p> <p>일반적인 영상인식 알고리즘들을 보면 각 클래스마다 다른 정확도를 갖습니다. </p> <p>위의 링크를 보시면 왼쪽에 수많은 알고리즘들이 있고, 상단에는 각 클래스들이 있는것을 확인하실수 있습니다. </p> <p>그 아래 도표의 숫자들을 보시면 같은 알고리즘이라도 클래스에 따라서 정확도가 상당히 큰 차이가 나는 것을 볼수 있습니다. </p> <p>이것을 bias라고 하는겁니다. </p> <p>저것을 투표로 적용해보면, A후보가 A후보로 인식되는 정확도와 B후보가 B후보로 인식되는 정확도가 같을 수가 없다는겁니다. </p> <p>물론 링크 도표는 딥러닝 알고리즘들의 비교이고, 딥러닝 알고리즘들은 특징을 추출하는것이 어느정도</p> <p>학습에 의해서 결정되기 때문에 bias가 적은 편입니다.</p> <p>하지만 18대 대선시 사용된 알고리즘은 svm으로 추정이 되고 이는 특징을 사람이 뽑기 때문에 bias가 더 심할 가능성이 있습니다.</p> <p><br></p> <p>물론 투표용지 인식과 영상 분류 인식은 차이가 있습니다만, 투표 용지 인식도 무효표와 유효표 구분 기준이 까다롭기 때문에</p> <p>OMR답안지 분류하듯이 단순 시그널로 분류가 가능한게 아닙니다.<br></p>