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KAIST, 인공신경망 기반 워터마킹 기술 개발

발행일2018.09.11 13:31

KAIST(총장 신성철)가 인공지능(AI) 인공신경망 기법을 처음으로 적용한 영상 워터마크 삽입·검출 기술을 개발해 서비스에 나섰다. 고도화되는 워터마크 제거 및 해킹 기술에 대응해 영상 보안성을 높이는 기반을 마련했다.

KAIST는 이흥규 전산학부 교수팀이 인공신경망을 이용해 워터마크를 영상에 삽입 및 검출하는 기술을 개발했다고 11일 밝혔다.

Photo Image<2D 영상에 워터마킹 기법을 적용한 예제. 윗쪽 사진은 원본 영상과 워터마킹기법을 적용한 영상. 아래 영상은 삽입 워터마크신호를 표현한 모습.>

워터마킹 기술은 이미지나 영상 콘텐츠에 인증, 진위 판별, 유통 추적, 저작권 보호 등 목적으로 정보를 은닉한다. 기존에는 사전에 각종 공격 조건을 정해 대응토록 했다. 이 결과 새롭게 나오는 공격에는 속수무책이었다.

연구팀이 인공신경망을 활용해 워터마킹 기술을 강화했다. 인공신경망 학습으로 생소한 공격에 대응하고, 유용된 영상에서 워터마크를 검출할 수 있도록 했다. 영상 절삭, 스케일링, 이동, 회전 등 다양한 공격을 막도록 했다.

연구팀은 지난 3일부터 인공신경망 기반 워터마킹 기술을 홈페이지를 통해 시범 운영하고 있다. 영상을 업로드하면 누구나 워터마크를 삽입하고 검출할 수 있게 했다.

연구팀은 서비스에 3D 영상 분야 워터마킹 기술도 추가했다. 3D 서비스에는 인공신경망을 활용하지 않았지만, 기존 한계점을 극복하는 추가 기술을 담았다. '깊이 영상 기반 렌더링(DIBR)' 워터마킹 기술이 대표적이다. DIBR은 기반 영상과 깊이 영상 정보를 활용해 시점을 확장하는데, 그동안은 공격자가 새로운 영상 시점을 생성하면 워터마크가 변형돼 검출할 수 없었다.

Photo Image<(왼쪽부터) 강지현, 문승민, 지상근 박사과정, 이흥규 교수>

영상 두 장을 합쳐 3D화 하는 스테레오스코픽 3D(S3D) 방식에서도 기술 개선점을 찾았다. 영상 합성 과정에서 워터마크 신호 충돌로 생기는 시각피로도 상승 문제를 최소화했다.

이흥규 교수는 “최근 가짜 영상 유통에 따라 영상 진위 판별, 인증, 무결성 검사, 유통 추적 등에 대한 관심이 커지고 있다”며 “AI 기술을 비롯해 다양한 기술로 워터마킹 기술 한계를 해결하겠다”고 말했다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com

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