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AI 엔진으로 영상 위변조 알아낸다

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카이스트 연구팀, 관련 기술 개발

[아이뉴스24 정종오 기자] 국내 연구팀이 영상 내 변형 영역을 더 정밀하게 탐지하기 위해 영상내 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용하는 인공지능(AI) 엔진 기술을 개발했다.

이번 기술은 기존 기술보다 정밀도와 정확도를 크게 높여 위변조 탐지 기술의 기술 유용성을 일정 수준 확보할 수 있는 기반을 제공한다는 점에서 그 의미가 크다. 카이스트(KAIST)에서 각종 위변조 영상들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어는 이미지, 영상뿐 아니라 CCTV 비디오 변형 여부도 분석할 수 있다.

KAIST(총장 이광형)는 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 새로운 인공지능 구조와 학습 방법론, 실험실 환경에서는 구하기 힘든 고급 변형 이미지 영상들을 사용해 영상 이미지 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'의 영상 이미지 정밀도와 정확도를 크게 높일 뿐만 아니라 비디오 편집 변형도 탐지할 수 있는 카이캐치 2.1 버전을 개발했다고 13일 발표했다.

원본 이미지(그림1)는 외부 햇살이 강한 영상 이미지에서 개개 픽셀들이나 특징점들 사이에 명암 차이가 매우 크다. 기존 기술(그림2)은 햇빛에 의한 명암 차이에 의해 오탐지(변형이 없는데 있다고 판단)가 발생함을 볼 수 있다. 이번에 개발된 기술(그림3)에 의한 분석 결과. 약간의 잡음 노이즈는 보이나 형태 특징이 없을 뿐만 아니라 색상으로도 단순 노이즈임을 알 수 있다. [사진=카이스트]
원본 이미지(그림1)는 외부 햇살이 강한 영상 이미지에서 개개 픽셀들이나 특징점들 사이에 명암 차이가 매우 크다. 기존 기술(그림2)은 햇빛에 의한 명암 차이에 의해 오탐지(변형이 없는데 있다고 판단)가 발생함을 볼 수 있다. 이번에 개발된 기술(그림3)에 의한 분석 결과. 약간의 잡음 노이즈는 보이나 형태 특징이 없을 뿐만 아니라 색상으로도 단순 노이즈임을 알 수 있다. [사진=카이스트]

카이캐치 소프트웨어는 `이상(異常) 유형 분석 엔진'과 `이상(異常) 영역 추정 엔진' 두 개의 인공지능 엔진으로 구성된다. `이상 유형 분석 엔진'은 블러링, 노이즈, 크기 변화, 명암 대비 변화, 모핑, 리샘플링 등을 필수 변이로 정의해 이를 탐지한다.

`이상 영역 추정 엔진'은 이미지 짜깁기, 잘라 붙이기, 복사 붙이기, 복사 이동 등을 탐지한다. 이번에 새로 개발한 기술은 `이상 영역 추정 엔진'으로 기존 기술에서는 이상 영역을 탐지할 때 그레이 스케일(회색조)로 이상 유무를 탐지했는데 분석 신호의 표현력이 낮고 탐지 오류가 많아 위변조 여부 판정에 어려움이 많았다.

이번에 개발된 기술은 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용해 정밀도(precision)와 재현율(recall)이 크게 향상되고 변형 영역을 컬러 스케일로 표현함으로써 해당 영역의 이상 유무뿐만 아니라 위변조 여부도 더욱 명확하게 판별이 가능해졌다.

연구팀은 이번 연구에서 영상을 생성할 때 발생하는 흔적과 압축할 때 발생하는 흔적 신호들을 함께 분석하기 위해 색상 정보와 주파수 정보를 모두 활용하는 접근 방법을 학계 처음으로 제시했다.

비디오 편집 변형의 경우에도 프레임 삭제, 추가 등에 의한 편집 변형이 흔히 CCTV 비디오 등에서 발생한다는데 착안해 이러한 비디오 편집 변형을 탐지하는 기능 역시 이번 카이캐치 2.1 버전에 탑재됐다.

카이캐치 2.1 소프트웨어를 연구 개발한 이흥규 교수는 "이번에 개발한 카이캐치 2.1 은 CAT-Net이라는 새로운 네트워크 구조와 학습 방법론, ‘색상과 주파수 영역 왜곡 흔적 동시 분석’이라는 첨단 기술을 사용해 정밀도를 높였다”며 “앞으로 영상 위변조 판단 여부가 어려운 경우가 많이 줄어들기를 기대한다”고 말했다.

/정종오 기자(ikokid@inews24.com)


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