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KAIST는 이흥규 전산학부 교수 연구팀이 새로운 AI 구조와 학습 방법론, 그리고 실험실 환경에서는 구하기 힘든 고급 변형 이미지 영상들을 사용해 영상 이미지 정밀도와 정확도를 크게 높일 뿐 아니라 비디오 편집 변형도 탐지할 수 있는 '카이캐치' 2.1 버전을 개발했다고 13일 밝혔다.
이흥규 교수는 "많은 경우 위변조나 변형 여부에 대한 명확한 기술 판정이 불가능했으나 이번에 개발한 카이캐치 2.1 은 CAT-Net이라는 새로운 네트워크 구조와 학습 방법론, 그리고 '색상 및 주파수 영역 왜곡 흔적 동시 분석'이라는 첨단 기술을 사용해 정밀도를 높여, 보다 명확한 판별이 가능하도록 개발됐다"고 말했다.
이어 "비디오는 MP4 파일 포맷이, 그리고 영상 이미지는 JPEG 이미지들이 일반인들이 널리 사용한다는 점에서 해당 포맷을 주 개발 대상으로 삼았다. 영상 이미지의 경우 영상 편집 변형 시 영상에 남겨지는 인위적으로 발생하는 JPEG 압축 미세 신호 탐지에 주안점을 두고 위변조 여부와 위변조 영역을 잡아내는 것에 집중했다"고 설명했다.
또 "비디오의 경우 특정 프레임들을 삭제하거나 삽입하는 경우, 프레임 부분 편집 후 재압축 하는 경우 등을 탐지한다"며 "최근 CCTV 비디오 편집 여부에 대한 분쟁이 많아 크게 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하며 향후에도 지속적으로 연구 개발해 취약점들을 보완해 나갈 계획이다"고 덧붙였다.
현재 카이캐치는 안드로이드 기반 휴대폰의 구글 플레이스토어에서 '카이캐치'를 검색해 앱을 다운로드 받아 설치한 후 영상 이미지들을 카이캐치에 업로드하면 위변조 여부를 간단하게 테스트해 볼 수 있다.
한편 이번 연구는 제1 저자로 참여한 KAIST 전기및전자공학부 권명준 박사, 그리고 김창익 교수, 남승훈 박사, 유인재 박사 등과 공동으로 수행됐다. '스프링거 네이처(Springer Nature)'에서 발간하는 컴퓨터 비전 분야 톱 국제저널인 '국제 컴퓨터 비전 저널 5월 25일자 온라인판에 게재됐다.
이번 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업지원과 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍과 산학협력 연구로 수행됐다.
여용준 글로벌이코노믹 기자 dd0930@g-enews.com
