영상 이미지 변조를 탐지하는 인공지능(AI) 기술이 나왔다. 이미지 어느 부분을 지우고 변형했는지 짚어내는 기술이다. 영상 색상·주파수 정보를 사용해 탐지한다. 해당 방식으로 이미지 변조를 찾는 건 학계에서 처음으로 시도됐다.
카이스트(총장 이광형, KAIST)가 영상 이미지 위변조 탐지 소프트웨어(SW)인 ‘카이캐치(KaiCatch)’ 새 버전(2.1)을 개발했다고 13일 밝혔다. 영상 이미지 정밀도와 정확도를 기존보다 높였다. 비디오 편집 변형까지 탐지할 수 있다. 이미지뿐만 아니라 CCTV 영상 변형 여부까지 분석할 수 있다.
영상 이미지가 조작됐을 때 나타나는 신호는 크게 두 가지다. 첫째는 영상을 만들 때 발생하는 인위적인 신호다. 센서패턴 노이즈, 색상 교정, 화이트 밸런스 조정, 감마 수정, 렌즈 색수차, 컬러필터 어레이 보정 흔적 등이 해당된다. 두 번째는 인위적인 위변조나 변형 후 압축 저장하는 과정에서 발생하는 압축 흔적들이다.
기능을 향상한 카이캐치는 해당 흔적 신호를 모두 사용한다. 영상 변형 여부와 영역을 판별하기 위해 색상 정보·주파수 정보를 모두 활용하는 ‘압축 왜곡 신호 탐지 네트워크(CAT-Net, Compression Artifact Tracing Network)를 탑재했다. 학계에서 처음으로 시도하는 네트워크 기술이다.
이번 플랫폼은 두 가지 AI 엔진으로 작동한다. 해당 엔진은 ▲이상 유형 분석 엔진 ▲이상 영역 추정 엔진으로 이뤄졌다. 이상 유형 분석 엔진은 블러링, 노이즈, 크기 변화, 명암 대비 변화 등을 변이로 정해 집중 탐지한다. 기존 버전에 있던 엔진 기술이다. 이상 영역 추정 엔진은 이미지 짜깁기, 잘라 붙이기, 복사 붙이기, 복사 이동을 감지한다. 이번에 새로 생긴 엔진이다.
기존 버전에서는 이상 영역을 탐지할 때 회색조로 이상 유무를 탐지했다. 그러나 위변조 여부 판정에 어려움이 많았다. 분석 신호 표현력이 낮고 탐지 오류율이 높아서다.
이번 기술은 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용해 정밀도·재현율이 크게 올랐다. 변형 영역을 회색조가 아닌 다양한 색상으로 표현했다. 이를 통해 영상 이상 유무뿐만 아니라 위변조 여부도 더 명확하게 판별이 가능해졌다.
비디오는 MP4 파일 포맷이, 영상 이미지는 JPEG 이미지를 개발 대상으로 삼았다. 연구팀 측은 두 파일 형태가 일반인들이 가장 많이 이용한다는 점을 착안했다는 입장이다.
비디오 파일에서는 특정 프레임을 지우거나 삽입하는 경우, 프레인 부분 편집 후 재압축 하는 경우 등을 탐지한다. 영상 이미지는 편집 변형 시 남겨지는 JPEG 압축 미세 신호 탐지에 주안점을 뒀다. 위변조 여부·영역 잡아내는 데 집중했다.
이를 통해 방송사, 온라인 매체 분야에서 영상 검증 활용성이 높다. ▲이미지 내 구도 변화 ▲객체 변화 ▲객체 삽입·삭제·이동 ▲세부 영역 내용 변화 등 각종 이미지 변형 탐지에 적용할 수 있다. 디지털 영상 이미지 탐지도 가능하다. 대신 이미지가 분당 6장 이상 처리 속도로 이뤄져야 한다.
이흥규 KAIST 전산학부 교수는 "이번에 개발한 카이캐치 새 버전은 CAT-Net이라는 새 네트워크 구조, 학습 방법론, '색상·주파수 영역 왜곡 흔적 동시 분석'이라는 첨단 기술로 정밀도를 높였다"고 강조했다. 이 교수는 "최근 CCTV 비디오 편집 여부에 대한 분쟁에 큰 도움을 줄 것으로 기대한다"고 말했다.
권명준 KAIST 전기및전자공학부 박사가 제1 저자로 참여하고 김창익 교수, 남승훈 박사, 유인재 박사가 공동으로 수행한 이번 연구는 '스프링거 네이처(Springer Nature)'에 발간하는 컴퓨터 비전 분야 국제저널인 '국제 컴퓨터 비전 저널(International Journal of Computer Vision, IF 7.410)'에 지난 달 25일 온라인판에 게재됐다. 논문명은 'Learning JPEG Compression Artifacts for Image Manipulation Detection and Localization' 이다.
이번 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업지원과 KAIST 창업기업인 디지털이노텍과 산학협력해 수행됐다.
AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com
