다양한 목적으로 영상을 조작하려는 시도는 디지털 영상이 보편화되기 시작할 때부터 지속적으로 존재해 왔던 문제이며, 이러한 영상 조작의 유무를 검출하려는 시도 또한 지난 수십 년 동안 끊임없이 연구되어 왔다. 최근 빠르게 발전하는 인공지능 기술, 그 중에서도 딥러닝 기술을 이용하여 영상 조작을 검출하는 기술이 다양하게 발전되고 있지만, 한편으로는 딥러닝 기술을 이용하여 조작을 보다 정교하게 진행하거나 검출을 회피하려는 기술 또한 빠르게 발전하고 있다. 본 고에서는 영상을 조작하고, 검출하고 회피하는 기술 동향에 대하여 종합적으로 소개하고, 특히 딥러닝 기반의 기술이 각각의 영역에서 어떻게 적용되고 발전하고 있는지에 대하여 면밀히 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 동영상의 조작 시 발생하는 High Efficiency Video Codec (HEVC) 부호화 패턴의 변화를 감지하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대하여 소개한다. 동영상의 일부가 삭제되고 재 압축될 경우, 삭제 이후 여러가지 부호화 정보의 패턴 변화가 발생하게 됨을 특징정보로 하여 기계학습 기반의 분류 알고리즘을 이용해 조작유무를 검출한다. 실험 결과, 제안한 방식이 동영상 조작 검출을 효과적으로 수행하는 것을 확인하였다.
최근 들어 조작이 쉽고 컴퓨터와 연동하여 조작할 수 있다는 장점 때문에 교육 현장에서도 디지털 현미경의 사용이 증가하고 있으나, 이와 관련한 SW의 개발은 국내외적으로 매우 부진한 상황이다. 본 논문에서는 이러한 현미경 영상을 쉽고 효과적으로 분석하기 위한 다기능 영상 측정기 "이미지스코피"를 제안한다. 제안하는 영상 측정기는 일반 영상 편집기의 기능을 제공하면서 미세 영상을 위한 다양한 측정도구도 함께 제공한다. "이미지스코피"는 멀티 레이어 구조의 입체적 편집과, 다양한 영상 형식을 지원하도록 설계하였으며, 미세자를 이용한 측정기준설정과 스프레드시트 연동기능을 갖도록 구현하였다.
최근 3D 영상에 대한 대중화가 급속히 진행되고 있음에도 불구하고 한 번 만들어진 영상/비디오를 재사용하거나 조작하여 다양한 형태의 콘텐츠를 만들지 못하고 있다. 본 논문에서는 깊이영상과 양안(스테레오) 영상 또는 깊이영상과 단안 영상이 주어졌다고 가정하고 깊이영상을 조작하여 양안 시차(parallax)를 변화시키는 방법을 제안한다. 시차변화의 대상은 부분영상이며, 특정 개체를 추출하여 깊이정보를 수정하고, 이를 바탕으로 스테레오 영상을 재구성한다. 본 논문에서는 정지영상만을 대상으로 하며, 동일한 방법을 동영상에 적용하면 동영상 또한 시차를 변화시킨 결과를 얻을 수 있다. 실험은 Middlebury의 테스트 영상들을 대상으로 제안한 방법을 적용하여 자연스러운 스테레오 영상을 얻을 수 있음을 보인다.
대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 어레이를 통하여 영상의 컬러를 획득하고 비어 있는 화소를 보간하는 방법을 사용한다. 이로 인해 원 화소와 보간된 화소는 서로 다른 통계적 특정을 가지고 있다. 영상에 컬러 조작이 일어나면, RGB 컬러 채널로 이루어진 컬러 필터 어레이의 패턴에 변화가 생기게 된다. 이러한 특성을 이용하여 영상의 컬러 조작 검출 방법이 제안되었다. 기존의 방법은 녹색 채널의 값만을 이용하여 미리 정해진 블록 내에서 최댓값 또는 최솟값을 벗어나는 화소의 수를 이용하고 있다. 그러나 이러한 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄 영역을 제거하기 못하며, 녹색이 거의 없는 영상에 대한 조작을 검출 할 수 없는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 컬러 채널의 정규화와 가중치 합을 이용한 개선된 컬러 조작 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄한 영역을 제거하고, 모든 색상을 사용하기 때문에 조작 검출의 오차를 줄일 수 있다. 실험을 통하여 제안 방법이 기존의 방법과 비교하여 우수한 컬러 조작 검출 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 개발된 편광방식 스테레오 모니터링(KAERI-PSM) 시스템의 성능을 평가하기 위해 6 D.O.F.의 퓨마 로보트를 이용한 원격조작 실험을 수행하였다. 카메라의 관측각도를 달리하는 3가지 원격조작실험은 6명의 실험자가 힘반향 조이스틱을 사용하여 로보트 암을 (1)직접 (2)일반 평면모니터 및 (3)개발된 편광방식 스테레오 영상 모니터를 통하여 보면서 6가지의 조합된 방법으로 총 36번 수행하여 걸린 평균시간과 평균 에러 발생 수를 비교하는 것이다. 실험 결과 스테레오 영상 모니터를 사용한 경우 일반 평면모니터를 이용했을 때 보다 훨씬 짧은 시간에 정확히 원격작업을 수행할 수 있었으며, 물체 이동에 대한 카메라의 각도가 실험의 주요한 변수가 됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 동영상의 압축 과정에서 발생하는 규칙성을 이용하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안방식은 동영상의 이중 압축과 일부 영상의 조작에 의해 잃어버린 계층적 규칙성을 이용한다. 이러한 불규칙성을 추출하기 위해 HEVC의 기본 단위인 CU와 TU의 분할정보를 이용한다. 성능 향상을 위해 지역적인 정보를 활용하여 CU와 TU의 분할 지도를 제작한 뒤, GoP 단위로 묶어 입력 데이터를 제작한다. 효과적인 분류를 위하여 3차원 합성곱 신경망을 이용하여 동영상의 이중 압축 및 조작 여부를 판단한다. 실험 결과, 기존의 기계학습 알고리즘을 이용한 연구 결과에 비해 더욱 효과적으로 동영상의 조작 여부를 판단함을 확인하였다.
사회의 변화에 따라 범죄들의 수법들도 다양해지며 그 수도 증가하고 있다. 그리고 이러한 현상은 사람의 밀집도가 높은 곳일수록 더 높은 추세를 보인다. 이에 따라 많은 기관에서는 CCTV를 설치함으로써 범죄를 줄이고 결정적 증거를 제공해준다. 그럼에도 불구하고 아직 CCTV를 대상으로 한 영상 조작과 같은 범죄들에 대해서는 그 대처가 미약하다. 이러한 영상의 조작을 방지하기 위해 블록체인 기반의 CCTV 영상 무결성 기법들을 적용하고 있음에도 불구하고, 이들은 전체 영상의 조작 무결성만을 보장할 뿐 영상의 특정 구간이 어떻게 조작되었는지 설명해 주지 못한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인을 기반으로 한 설명 가능 CCTV 영상 무결성 지원 시스템을 제안한다.
최근 고해상도 위성영상이 널리 보급됨에 따라 공간 영상 정보를 활용한 사업이나 다양한 응용 분야에서도 지형 또는 지물의 기하 정보의 필요성이 커지고 있다. 특히 공간 영상 정보 시스템에서는 지형 또는 지물에 대한 사실적인 정보를 제공하여 이를 이용한 도시 개발 계획의 수립이나 도로망의 개선 등 다양한 분야로 활용되고 있다. 본 논문은 단일 위성영상에서 건물의 footprint, rooftop 과 그림자 정보를 이용하여 건물을 효과적으로 모델링하기 위한 반 자동화 시스템을 제안한다. 위성영상으로부터 건물의 기하 정보의 추출 및 복원 시 고려할 것은 사용자의 조작을 최소화하면서도 보다 정확하고 빠르게 모델링 및 편집이 가능하여야 한다는 것이다. 이를 위해서 위성영상과 영상의 메타 정보의 활용과 효율적인 조작이 이루어 질 수 있는 인터페이스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 입력에 의해 건물의 정보(rooftop, footprint)를 추출하고, 건물의 정보와 메타정보로부터 관심 건물영역에 대한 그림자 정보를 추출한 다음, 높이 정보를 자동적으로 추출해 냄으로써 최소한의 사용자 입력으로 건물을 효과적으로 모델링 할 수 있다.
본 논문은 영상복원을 역확산 과정으로 해석하여 복원된 영상을 역확산 방정식의 해로 구하는 알고리즘을 제안한다. 역확산 과정은 물리적으로 불량위치(ill-posed)과정이기 때문에, 이를 정규화 해주어야 하는데 이를 위해서 역확산 과정을 고유함수(eigenfunction)들의 전개로 나타낸 후에 고유함수들의 계수들을 조작하였다. 본 논문에서는 계수들을 조작할 때 영상이 가지고 있는 주파수 특성을 고려하여 한계주파수(cut-off frequency)를 넘은 경우에 계수들을 시간과 주파수의 감소함수로 나타내어 불량위치문제를 해결하였다. 계수를 주파수에 대한 감소함수로 나타낸 것은 영상에 저주파 성분이 많고, 고주파 성분이 영상의 형성에 끼치는 영향이 상대적으로 적다는 영상의 특성을 고려한 것이다. 이러한 감소함수를 사용하였을 때 불량위치 문제를 해결할 수 있다는 것을 증명하였고, 실험적으로 양질의 영상을 산출함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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