SMCP 검증 결과
SMCP의 분석 방법은 사건에 쓰기 전에 정답을 아는 공개·합성 자료로 시험합니다. 맞힌 것과 틀린 것, 아직 검증하지 못한 것을 함께 공개합니다.
여기의 수치는 실제 사건 자료가 아닌 공개 데이터셋과 합성 시험 자료에서 나온 값입니다. 사건마다 촬영 조건이 달라 같은 정확도를 보장하지 않으며, 감정서에는 그 사건 자료로 계산한 범위를 따로 적습니다.
차량 속도
정답을 아는 합성 CCTV(1280×720, 초당 15장, 4초, 차량 2대). 현장 실측 없이 영상 속 소실점과 차선 점선 규격만으로 카메라를 추정했습니다.
합성 영상이라 렌즈 왜곡이 없고, 척도 근거가 차선 점선 규격 하나뿐입니다. 실제 도로 영상의 현장 실측 검증은 진행 예정입니다.
사람 키·높이
정답을 아는 3D 합성 CCTV 장면. 17가지 촬영 조건 × 12개 화면, 해상도 1920·1280·640 px, 압축 화질까지 바꿔 시험했습니다.
바닥 기준점만 있고 렌즈 정보를 모르면 포함률이 90~93%로 떨어져 프로그램이 경고합니다. 실제 CCTV 현장 실측 검증은 진행 예정입니다.
실제 공개 CCTV
공개 CCTV 데이터셋(MEVA, CC BY 4.0)의 실제 영상과 현장 3D 자료.
같은 자료로 잰 사람 키는 성인 평균보다 10~15% 낮게 나왔습니다. 시점이 맞아 보여도 척도가 맞다는 보장은 없다는 뜻이어서, 키 검증에는 이 자료를 쓰지 않고 척도 근거를 따로 확인합니다.
저장·전송 경로
공개 데이터셋 VISION(기기 35대)과 CID:ICC. 기기를 빼고 시험하는 교차검증으로 처음 보는 기기에서도 시험했습니다.
저장 경로는 '어떤 과정을 거쳤는지'를 보여 줄 뿐, 그것만으로 내용을 편집했다는 증거가 되지는 않습니다. Facebook 고화질·저화질 업로드는 잘 구분하지 못합니다.
색 비교
공개 색표 사진 자료(Imai ColorCheckers, CC BY) — 캐논 5개 기종 16장, 약 1,220쌍.
색도 차 10~15는 46%만 검출하고, 10 미만의 작은 차이는 검출하지 못합니다. 허용값은 캐논 주광 사진으로 정한 값입니다.
촬영 시각(태양)
부산 위치의 39개 시각에 대한 태양 위치 계산 시험. 그림자 방위에 ±5°의 측정 오차를 넣었습니다.
계산 시험입니다. 실제 사진에서는 그림자 끝점과 바닥 기울기를 읽는 오차가 더해집니다.
미세한 움직임
정답을 아는 합성 영상과, 이를 CCTV처럼 압축(H.264·H.265)한 영상.
압축이 강할수록 범위가 넓어지고, 범위보다 작은 움직임은 '변화 없음'이 아니라 '판단할 수 없음'으로 적습니다.
고친 기록
점 사이 거리를 더하는 방식은 정답 포함률이 57%였습니다.
전체 궤적을 한 번에 맞추는 방식으로 바꿔 오차 0.6%, 포함률 100%
처음 기준은 실제 사진에서 오판이 22%였습니다.
밝기를 빼고 실제 사진으로 기준을 다시 정해 1.2~2.3%
휴대전화 원본 54장 중 12장을 편집 프로그램 저장본으로 잘못 봤습니다.
판정 규칙을 고쳐 0/140
파일 구조 판독 결함으로 원본 35개 중 27개를 '이상'으로 표시했습니다.
판독을 고쳐 원본 47개 오경보 0건
몬테카를로 범위의 정답 포함률이 82~94%로 95%에 못 미쳤습니다.
범위를 넓히고 머리끝 기울기 항을 더해 95~100%
남은 검증
시험 자료: MEVA(CC BY 4.0), VISION, CID:ICC, Imai ColorCheckers(CC BY) 공개 데이터셋과 자체 합성 자료. 각 데이터셋의 저작권은 제작자에게 있습니다.
보유한 사진·영상과 제출 일정을 바탕으로
가능한 분석과 필요한 자료를 안내합니다.