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2. 감정 회보 제2항에 대하여

 

국과수는 회보 제2항에서, 피의자의 머그샷을 얼굴 DB에 연결시켜서 안면인식용 컴퓨터로 하여금 머그샷 얼굴과 동일인을 찾아내게 하는 방법은 다른 기관들에에서 사용되고 있다고 생각되지만, 국과수에는 이런 시스템이 없어서 그 이상의 지식이 없다고 합니다. 한마디로 국과수에 컴퓨터 안면인식 능력도 시스템도 없다는 뜻입니다. 우리나라 경찰, 공항, 은행, 에스원, 정부청사, 대학가 등에서 널리 활용되고 있는 컴퓨터 안면인식 시스템을 [과학수사의 호프]라는 국과수가 활용하지 않고, 경찰에 주도권을 내주었다는 평가가 가능합니다. 국과수가 과도하게 포장돼 있다는 사실이 여기에서 증명됩니다. 법원의 [사실조회신청]에 대해 국과수는 솔직하게 ‘국과수는 안면인식 전문기관이 아니다’ 이렇게 설명했어야 했습니다.

3. 감정 회보 제3항에 대하여

 

감정관의 설명입니다. “과학적 안면인식 초기에는 기하학적 도면(패턴) 등을 안면인식 논리로 사용하였으니 지금은 더 정교한 딥러닝(deep learning) 기법으로 진화하고 있으며, 이는 얼굴에 그려진 수많은 벡터(vector)를 얼굴에 그려가지고 동일한 벡터를 가진 얼굴을 검색해내는 기술을 사용한다”. 이 표현은 인터넷에 떠 있는 내용들을 나름 소화해서 표현한 것으로 보입니다. 하지만 이 내용을 이해하려면 피고인의 설명이 필요합니다. 위키자료나 인터넷 자료를 읽어도, 또 국과수 감정내용을 읽어도, 위 3항의 감정문장을 이해할 상식인은 없을 것입니다. 여기에 고등 수학을 박사과정에서 전공한 피고인의 설명이 필요합니다.

 

상식인들은 벡터(vector)라는 말부터 이해하지 못합니다. 벡터라는 말은 길이와 방향을 가진 직선을 말합니다. 기하학적 도면도 벡터의 집합체이고, 딥러닝기법을 사용화는 컴퓨터 내부에도 벡터의 집합체가 생성됩니다. 아래 두 화면 중 좌측 화면은 인터넷에 떠 있는 기하학전 도면이고, 우측 화면은 인터넷에 떠 있는 딥러닝 벡터의 영상입니다. 기하학적 도면은 벡터 수가 상대적으로 적어서 전문가가 고성능 컴퓨터로 정확히 그릴 수 있지만, 딥러닝 벡터는 벡터의 양이 너무 많아서 컴퓨터에 내장된 프로그램에 의해 컴퓨터 내부에서만 그려집니다. 결국 기하학적 도면에는 벡터 수가 상대적으로 적고 딥러닝 프로그램을 수행하는 컴퓨터에는 벡터 수가 무지하게 많은 것입니다. 전자와 후자와의 차이는 벡터 수의 많고 적음의 차이입니다.

 

 

아래는탈북자 장진성에 대해 노숙자담요가 그린 기하학적 도면입니다. 두 얼굴에 형성된 기하학적 도면이 정확이 일치하면 두 사진은 동일인의 사진이 됩니다. 이는 조선일보 만물상 기사와 정확이 일치합니다.

 

 

4. 감정 회보 제4항에 대하여

 

1) 감정 회보 제4항의 ① 감정관은비교대상의 두 사진이 30년 이상 시차가 있으면 서형수술, 노화 등으로 비교가 불가능하다는 감정 의견을 냈습니다.피고인은 아래에 이 감정내용이 전혀 타당치 않은 뇌피셜이라는 것을 설명드리고자 합니다. 제4항을 쓴 감정관은 안면인식에 문외한입니다.

 

(1) 성형은 문제가 될 수 있지만 노화는 전혀 문제가 되지 않습니다. 피고인이 증133으로 제출한 2020.5.19.자 news1에는 “안면인식 기술로 두 살 때 헤어진 친부모와 32년만에 상봉‘ 했다는 기사가 있고, 증134에는 운전면허증을 갱신하기 위해 미국 차량청(DMV)에서 증명사진을 촬영하는 순간, 카메라에 찍힌 그의 사진이 즉시 미국국민 얼굴 DB에 연결되어 그가 25년 전의 탈옥수라는 사실이 발견됨으로써 현장에서 구속되었다 합니다.

 

(2) 30년 이상의 시차로 촬영된 두 사진도 동일인 인증에 충분히 사용됩니다.아래 사진은 1968년생인 북한 리철만이 11세에 광주에서 촬영된 사진인데, 그는 32년 후인 2012년 내각 부총리가 되었습니다. 11세 어린이 얼굴과 32년이 지난 43세의 얼굴이 아래에 나란히 제시돼 있습니다. 꼭 민완형사가 아니라 해도 우리 상식인들이 관찰해도 데카코미니라 할 정도로 판박이입니다. 

 

 

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