압축된 이미지의 조작 탐지를 위한 이중 신경망 연구

Abstract

이미지 편집 소프트웨어의 빠른 확산으로 누구나 쉽게 영상을 제작, 유통할 수 있으며 특히 이미지의 위변조 또한 간단하고 정교하게 이루어지고 있다. 이러한 이미지 위변조를 탐지하는 기술은 이전부터 지속적으로 연구되어 왔지만 특정 파일 포맷, 조작, 압축 퀄리티 등 매우 제한적인 환경에서만 동작하는 단점이 있다. 다양한 조작을 탐지하기 위해 딥러닝 기술이 도입되었으나 무압축 상태의 이미지만을 대상으로 블러, 메디안, 가우스노이즈와 같은 조작을 탐지하고 있으므로 이미지가 유통되면서 필수적으로 겪게 되는 압축이 일어나면 약한 탐지 성능을 보여 실제 기술의 상용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 압축에 강인한 이미지 포렌식을 위해 설계한 이중 신경망을 소개한다. 다양한 압축 환경에서 일어나는 이미지 조작을 탐지하는 합성곱 신경망과 압축을 고려한 마르코프 특성 기반의 신경망을 결합하여 이미지 조작을 압축된 환경에서도 잘 탐지할 수 있도록 문제를 해결하였다.