연구
〈 (왼쪽부터) 강지현,문승민,지상근 박사과정, 이흥규 교수 〉
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망을 이용해 워터마크를 영상에 삽입 및 검출하는 기술을 개발했다.
인공신경망 기반 워터마킹 기술은 3일부터 홈페이지를 통해 시범 운영되고 있다.( http://watermark.kaist.ac.kr )
이번 웹 서비스는 연구실 수준으로만 진행되던 기술들을 다년간의 연구개발을 통해 일반에 공개함으로써 특정 조건의 실험실 환경이 아닌 조건이 변화하는 실제 환경에서 적용된다.
이를 통해 인공신경망을 기반으로 하는 새로운 접근 기법의 성능을 검증하고 기존 한계점을 극복할 수 있는 연구 방향을 제시하는 초석이 될 것으로 기대된다.
현재까지 개발된 기존 워터마킹 기술은 모두 공격 유형, 세기 등 특정 조건을 사전에 정하고 이를 만족시키도록 설계 및 구현됐다. 따라서 다양한 공격 유형이 존재하는 실제 환경에 사용하기에는 실용적 측면, 기술 확장성, 유용성 등에 한계가 있었다.
또한 워터마크 제거, 복사, 대체 등의 해킹 기술 발전으로 인해 기술 자체의 보안 취약성에도 문제가 있었다.
연구팀의 웹 서비스에서는 ▲인공신경망 학습을 통한 새로운 공격에 대응하고 ▲인공신경망의 비선형적인 특성을 통해 높은 보안성을 가진 인공신경망 기반 2D 영상 워터마킹 기법 ▲다양한 시점 변환이 발생하더라도 영상 보호가 가능한 DIBR 3D 영상 워터마킹 기법 ▲워터마크 삽입으로 인한 시각피로도 상승을 최소화하는 S3D 영상 워터마킹 기법을 제공한다.
연구팀은 다수의 연구 결과들을 기반으로 해당 웹 서비스 기술을 구현했다. 연구팀의 2D 영상 워터마킹 기법은 최초의 인공신경망 기반 워터마킹 기법으로 이미지에 가해질 수 있는 다양한 공격을 이용해 인공신경망을 학습함으로써 강인성을 획득한다.
동시에 인공신경망의 심층구조를 통해 워터마크 해킹 공격에 대한 높은 보안성을 획득함으로써 기존의 보안 취약점을 대폭 개선했다. 고부가가치를 가지는 3D 영상 보안을 위한 워터마킹 기법도 개발해 웹 서비스로 제공한다.
사용자는 2D 영상 또는 3D 영상을 웹 서비스에 업로드 해 워터마크를 삽입하고 추후 필요시 삽입한 워터마크를 검출함으로써 각종 분쟁 해결에 활용할 수 있다.
또한 이 기술은 압축 등의 공격을 가상으로 진행하는 시뮬레이션 툴과 워터마크 삽입 세기 조절, 그리고 워터마크 삽입으로 인한 영상품질 비교 등의 서비스를 함께 제공한다.
이번 연구는 기술 활용 모델에 따라 요구되는 다양한 견고성에 따라 유연하게 추가 수정(修正) 구현 가능하고 해킹에 견고하게 설계됨으로써 워터마킹 기술 유용성을 극대화했다.
이에 따라 개발 기술은 향후 인증, 진위 판별, 유통 추적이나 저작권 분야 등에서 다양한 콘텐츠를 사용한 활용이 가능하다. 향후 각종 영상물들의 불법 활용으로 인해 발생하는 사회경제적 손실을 줄이고 콘텐츠 산업의 성장과 디지털 사회 선진화에 기여할 것으로 기대된다.
연구팀은 개발된 기술은 다양한 공격 유형에 적응적으로 대응하며 상용 가능한 수준의 기술 신뢰도를 보인다고 밝혔다.
이흥규 교수는 “영상 관련 각종 분쟁들이 저작권에 국한되던 종전의 범위를 넘어 최근 가짜 영상 유통에 따른 진위 판별, 인증, 무결성 검사, 유통 추적 등으로 관심 분야가 급속히 커지고 있다”며 “인공지능 기술을 활용해 기존 워터마킹 기법들의 기술적인 한계점을 해결할 수 있는 디지털 워터마킹 연구를 선도하겠다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.2D 영상 워터마킹 기법을 이용한 영상 예제
그림2.S3D 영상 워터마킹 기법을 이용한 영상 예제
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연구 뼈의 단단함을 모사해 광학적 특성을 매우 증대시킨 신물질 개발
우리 연구진이 동물 뼈가 그의 구성성분인 단백질보다 수천 배 단단할 수 있는 생체역학적 원리를 모사해 광학적 비선형성이 기존 물질 대비 수천에서 수십억 배나 큰 신물질을 개발했다. 비선형성이란 입력값과 출력값이 비례관계에 있지 않은 성질인데 광학에서 큰 비선형성을 확보할 경우, 빛의 속도로 동작하는 인공 신경망이나 초고속 통신용 광 스위치 등의 광소자를 구현할 수 있다. 우리 대학 신소재공학과 신종화 교수 연구팀은 벽돌을 엇갈려 담을 쌓는 것과 같이 나노 금속판을 3차원 공간에서 엇갈리게 배열하면 물질의 광학적 비선형성이 매우 크게 증대될 수 있음을 확인했다. 신종화 교수 연구팀이 이번 연구를 통해 발견한 비선형성 증대원리는 광학뿐만 아니라 역학, 전자기학, 유체역학, 열역학 등 다양한 물리 분야에도 적용이 가능하다. KAIST 신소재공학과 장태용 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `커뮤니케이션즈 피직스(Communications Physics)' 5
2020-06-09 -
연구 인공신경망 기반 핵융합플라즈마 자기장 재구성 기술 개발
우리 대학 원자력및양자공학과 김영철 교수 연구팀(핵융합및플라즈마연구실)이 국가핵융합연구소, ㈜모비스 연구진과 공동으로 인공신경망 기반 핵융합플라즈마 자기장의 재구성 기법을 개발했다. 김 교수 연구팀은 비실시간으로 엄밀히 계산된 자기장 구조와의 오차를 최소화함과 동시에 실시간으로 해당 정보를 제공할 수 있는 인공신경망을 개발해 핵융합플라즈마 제어 성능을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. 정세민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘뉴클리어 퓨전(Nuclear Fusion)’ 2019년 12월 3일 자에 게재됐다. (논문명: Deep neural network Grad-Shafranov solver constrained with measured magnetic signals) 핵융합 연구에 널리 사용되는 토카막은 실시간으로 재구성된 자기장 구조를 바탕으로 초고온(약 1억도) 핵융합 플라즈마의 운전과 제어를 가능하게 만든다. 따라서
2020-02-05 -
연구 김지한 교수, 인공지능 이용한 다공성 물질 역설계 기술 개발
〈 김지한 교수 연구팀 〉 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성의 다공성 물질을 역설계하는 방법을 개발했다. 김백준, 이상원 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Inverse Design of Porous Materials Using Artificial Neural Networks) 다공성 물질은 넓은 표면적과 풍부한 내부 공극(孔劇)을 가지고 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존에는 이러한 다공성 물질을 개발하기 위해 반복적인 실험을 통한 시행착오를 거치면서 시간과 비용이 많이 소모됐다. 이러한 낭비를 줄이기 위해 가상 구조를 스크리닝해 다공성 물질 개발을 가속화 하려는 시도들이 있었지만, 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 구
2020-01-07 -
인물 박성준 박사과정, 2019 구글 PhD 펠로우 선정
〈 박성준 박사과정 〉 우리 대학 전산학부 박성준 박사과정(지도교수 오혜연)이 2019년 구글 PhD 자연어처리(Natural Language Processing) 부문 펠로우에 선정됐다. 2009년부터 시작된 구글 PhD 펠로우십 프로그램은 매년 컴퓨터 과학과 관련된 유망한 분야에서 연구 업적이 훌륭하고 미래가 유망한 대학원생을 발굴하고 지원하는 프로그램이다. 선정된 학생들에게는 장학금과 펠로우십 서밋 참여, 인턴십 기회, 구글 각 분야의 전문가 멘토의 연구 토의 및 피드백 등을 제공한다. 올해는 북미, 유럽, 아시아, 아프리카의 대학에서 50여 명의 박사과정 학생들이 선발됐으며, 아시아에서는 한국 학생 3명을 포함해 10명의 학생이 선발됐다. 박성준 박사과정은 기계학습 기반 자연어처리 기법을 활용한 전산심리치료(Computational Psychotherapy) 관련 연구 성과를 인정받아 구글 PhD 펠로우에 선정됐다. 또한, 기계학습 기반 자연어처리에서 널리 사용
2019-09-16 -
연구 최성율 교수, 뉴로모픽 칩의 시냅스 구현
〈 최성율 교수 〉 우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 멤리스터(Memristor) 소자의 구동 방식을 아날로그 형태로 변화해 뉴로모픽 칩의 시냅스로 활용할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 기존의 디지털 비휘발성 메모리로만 이용되던 멤리스터를 아날로그 형태로 활용함으로써 인간의 뇌를 모사한 인공지능 컴퓨팅 칩인 뉴로모픽 칩의 상용화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 장병철 박사(현 삼성전자 연구원), 김성규 박사(현 노스웨스턴대학), 양상윤 연구교수가 공동 1 저자로 참여하고 美 노스웨스턴 대학, KAIST 임성갑 교수가 공동으로 수행한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스 (Nano Letters)’ 1월 4일 온라인판에 게재됐다. 사람 뇌를 닮은 반도체로 알려진 뉴로모픽 칩은 기존의 반도체 칩이 갖는 전력 확보 문제를 해결할 수 있고 데이터 처리 과정을 통합할 수 있어 차세대 기술로 주목받고
2019-02-11