Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 ICT명품인재양성 사업 (IITP-2022-2020-0-01821), 지역지능화혁신인재양성 (Grand ICT연구센터) 사업 (IITP-2022-2015-0-00742), 인공지능혁신허브사업(IITP-2022-0-02068), 한국연구재단의 지원 (NRF-2020R1A2C2008447)을 받아 수행된 연구임.
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소셜 미디어와 스마트폰의 대중화로 인해 디지털 이미지와 비디오를 만들어 내는 일이 매우 흔해졌다. 전통적인 이미지 포렌식 기술 압축 방법은 데이터를 손상시킨다는 점에서 비디오에 적용하기 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝과 MesoNet을 이용한 모델을 통해 참 혹은 거짓만 나타내는 기존의 결과 산출 방법에서 더 나아가 네가지의 분류 방법으로 딥페이크 감지 흐름을 살펴보고자 한다.
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 ICT명품인재양성 사업 (IITP-2022-2020-0-01821), 지역지능화혁신인재양성 (Grand ICT연구센터) 사업 (IITP-2022-2015-0-00742), 인공지능혁신허브사업(IITP-2022-0-02068), 한국연구재단의 지원 (NRF-2020R1A2C2008447)을 받아 수행된 연구임.