기존 기술은 모두 공격 유형, 세기 등 특정 조건을 사전에 정하고 이를 만족시키도록 설계·구현됐다.

실제 환경에 사용하기에는 실용적 측면, 기술 확장성, 유용성 등에 한계가 있었다. 워터마크 제거, 복사, 대체 등의 해킹 기술 발전으로 인해 기술 자체의 보안 취약성 문제도 있었다.

연구팀이 개발한 서비스는 ▲인공신경망 학습을 통한 새로운 공격 대응 ▲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.

연구팀의 2D 영상 워터마킹 기법은 최초의 인공신경망 기반 워터마킹 기법으로 이미지에 가해질 수 있는 다양한 공격을 이용해 인공신경망을 학습해 강인성을 획득한다.

동시에 인공신경망의 심층구조를 통해 워터마크 해킹 공격에 대한 높은 보안성을 획득했다. 3D 영상 보안을 위한 워터마킹 기법도 개발해 웹 서비스로 제공된다. 

사용자는 2D 영상 또는 3D 영상을 웹 서비스에 업로드 해 워터마크를 삽입하고 추후 필요시 삽입한 워터마크를 검출할 수 있다. 

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 따른 다양한 견고성에 따라 유연하게 추가 수정 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.

이흥규 교수는 "영상 관련 각종 분쟁들이 저작권에 국한되던 종전 범위를 넘어 가짜 영상 유통에 따른 진위 판별, 인증, 무결성 검사, 유통 추적 등으로 관심 분야가 급속히 커지고 있다"며 "인공지능 기술을 활용해 기존 워터마킹 기법의 한계점을 해결할 수 있는 디지털 워터마킹 연구를 선도하겠다"고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원사업의 지원으로 수행됐다. 개발된 기술은 지난 3일부터 홈페이지에서 시범 운영되고 있다.