[ 시티저널 허송빈 기자 ] KAIST 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공 신경망을 이용해 워터 마크를 영상에 삽입·검출하는 기술을 개발했다.

현재까지 개발된 기존 워터 마킹 기술은 모두 공격 유형, 세기 등 특정 조건을 사전에 정하고 이를 만족시키도록 설계·구현됐다.

따라서 다양한 공격 유형이 존재하는 실제 환경에 사용하기에는 실용적 측면, 기술 확장성, 유용성 등에 한계가 있었다.

또 워터 마크 제거, 복사, 대체 등의 해킹 기술 발전으로 기술 자체의 보안 취약성에도 문제점이 있다.

연구팀의 웹 서비스에서는 인공 신경망 학습을 통한 새로운 공격에 대응하고, 인공 신경망의 비선형적인 특성을 통해 높은 보안성을 갖는 인공 신경망 기반 2D 영상 워터 마킹 기법, 다양한 시점 변환이 발생하더라도 영상 보호가 가능한 DIBR 3D 영상 워터 마킹 기법, 워터 마크 삽입에 따른 시각 피로도 상승을 최소화하는 S3D 영상 워터 마킹 기법을 제공한다.

연구팀은 다수의 연구 결과를 기반으로 해당 웹 서비스 기술을 구현했다.

연구팀의 2D 영상 워터 마킹 기법은 최초의 인공 신경망 기반 워터 마킹 기법으로 이미지에 가해질 수 있는 다양한 공격을 이용해 인공 신경망을 학습함으로써 강인성을 획득했다.

동시에 인공 신경망의 심층 구조를 통해 워터 마크 해킹 공격에 높은 보안성을 획득, 기존 보안 취약점을 대폭 개선했다.

고부가가치를 갖는 3D 영상 보안을 위한 워터 마킹 기법도 개발해 웹 서비스로 제공한다.

사용자는 2D 영상 또는 3D 영상을 웹 서비스에 업로드 해 워터 마크를 삽입하고, 추후 필요 때 삽입한 워터마크를 검출해 각종 분쟁 해결에 활용할 수 있다.

또 이 기술은 압축 등의 공격을 가상으로 진행하는 시뮬레이션 툴과 워터 마크 삽입 세기 조절, 워터 마크 삽입에 따른 영상 품질 비교 등의 서비스를 함께 제공한다.

이번 연구는 기술 활용 모델에 따라 요구되는 다양한 견고성에 따라 유연하게 추가 수정 구현 가능하고, 해킹에 견고하게 설계해 워터 마킹 기술 유용성을 극대화했다.

이에 따라 개발 기술은 향후 인증, 진위 판별, 유통 추적이나 저작권 분야 등에서 다양한 콘텐츠를 사용한 활용이 가능하다.

앞으로 각종 영상물의 불법 활용으로 인해 발생하는 사회·경제적 손실을 줄이고, 콘텐츠 산업의 성장과 디지털 사회 선진화에 기여할 전망이다.

개발된 인공 신경망 기반 워터 마킹 기술은 이달 3일부터 홈페이지(watermark.kaist.ac.kr)에서 시범 운영 중이다.