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단계인 임계값과 정책은 제가 가장 집요하게 준비한 부분입니다.
제 목표는 단순히 모델 성능을 올리는 것이 아니라, 특정 조건에서 반복되는 실패를 줄이고, 임계값과 정책으로 리스크를 관리하며, 배포 이후에도 품질을 유지하는 체계를 만드는 것입니다.
어떤 조건에서, 어느 단계에서 실패가 늘어나는지 파이프라인별로 측정했습니다.
임계값 정책을 조건별로 재설계했습니다.
입력 품질을 올리는 전처리와 증강, 조건별 약점을 보완하는 데이터 수집 또는도 메인 적응, 그리고 정책 측면의 임계값/재시도 /대체인증 설계입니다.
임계값은 수학 문제가 아니라 비용 문제입니다.
저는 한번 평균 성능만 보고 모델을 선택했다가 현장조건을 가정한 테스트에서 급락하는 실패를 경험했습니다.
임계값과 정책을 실험 결과와 함께 설계합니다.

저는 얼굴인식 알고리즘이 '정확도 경쟁'으로만 평가되면 반드시 현장에서 실패한다고 생각합니다.
결국 얼굴인식은 확률 모델을 '운영품질'로 바꾸는 일이고, 저는 그 변환을 가장 잘하고 싶은 사람이라 이 직무를 선택했습니다.
그 흔들림을 흡수해 "항상 같은 수준으로 동작하는 알고리즘"을 만드는 것, 그것이 제가 AIE ngineer 얼굴인식 알고리즘 직무를 선택한 이유입니다.
얼굴 검출 과 정렬, 둘째, 임베딩(특징추출)과 매칭, 셋째, 임계값과 정책(1:N, 1:1, 인증/식별시나리오), 넷째, 운영(지표, 모니터링, 데이터 관리, 업데이트) . 많은 사람들이 셋째와 넷째를 가볍게 보지만, 저는 오히려 그 단계가 현장 성패를 가른다고 봅니다.
저는 이 구조를 평균값으로만 판단하지 않고, 같은 사람 간 거리분포와 다른 사람 간 거리분포의 겹침 정도를 지표로 봤습니다.
조도, 각도, 카메라 모델, 거리, 프레임 당 얼굴 크기 같은 조건으로 분해하고, 그 조건별로 임베딩 분포가 어떻게 바뀌는지 분석했습니다.
단계인 임계값과 정책은 제가 가장 집요하게 준비한 부분입니다.
이 직무를 위해 기울인 노력은 실험 습관에서도 드러납니다.
또 하나의 노력은 소프트웨어 엔지니어링 관점의 준비입니다.
제 목표는 단순히 모델 성능을 올리는 것이 아니라, 특정 조건에서 반복되는 실패를 줄이고, 임계값과 정책으로 리스크를 관리하며, 배포 이후에도 품질을 유지하는 체계를 만드는 것입니다.
단순히 모델을 학습하고 점수를 올리는 프로젝트가 아니라, 실패가 발생하는 조건을 의도적으로 만들고 그 실패를 줄이는 방향으로 파이프라인을 재설계하는 프로젝트였습니다.
얼굴 인증 실패는 한 종류가 아니었습니다.
검출 실패, 정렬 실패, 임베딩 불안정, 임계값 정책 부적절, 품질이 낮은 입력이미지 등 단계마다 실패가 달랐습니다.
저는 이 실패를 파이프라인 단계로 나누고, 각 단계의 실패율을 따로 측정했습니다.
대신 "현장에서 자주 생기는 실패"를 만드는 증강을 설계했습니다.
저는 이 조건별로 성능을 측정하고, 어떤 증강조합이 어떤 조건에서 개선을 만드는지 실험했습니다.
전체 평균 성능이 아니라, 최악조건의 성능을 끌어올리는 것을 우선한다는 원칙 입니다.
제강점은 첫째, 지표와 실험설계로 판단하는 습관, 둘째, 파이프라인 전체를 보는 시각, 셋째, 운영과 준수까지 포함한 현실 감각입니다.
특히 현장에서는 평균 성능보다 특정 조건에서의 급락이 문제이기 때문에, 저는 조건별 평가를 기본값으로 둡니다.
그래서 접근 방식을 바꿨습니다.
임계값 정책을 조건별로 재설계했습니다.
저는 앞으로도 문제를 만나면 모델만 탓하지 않고, 입력부터 정책까지 전체를 재설계하는 방식으로 해결하겠습니다.
또한 평균 지표보다 조건별 최악 성능을 중요하게 봅니다.
운영지표로는 실패율 추세, 꼬리지연, 재시도율, 대체인증 전환율 같은 지표를 함께 관리해 "모델이 현장에서 어떻게 쓰이는지"까지 포함해 품질을 정의하겠습니다.
다음으로 조건별로 데이터를 묶어 분포를 봅니다.
입력 품질을 올리는 전처리와 증강, 조건별 약점을 보완하는 데이터 수집 또는도 메인 적응, 그리고 정책 측면의 임계값/재시도 /대체인증 설계입니다.
저는 하나의 임계값으로 끝내지 않고, 보안등급과 운영 흐름에 맞춘 정책세트를 설계하겠습니다.
점검은 그룹별 FAR/FRR과 조건별 분포 겹침으로 수행하고, 특정 그룹에서 오탐 또는 미탐 이유의미하게 높다면 원인을 분해합니다.
조건별 평가를 기본값으로 하고, 최악조건 성능을 우선 지표로 삼습니다.
임계값과 정책을 실험 결과와 함께 설계합니다.

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