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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이설의 (중앙대학교) 하동환 (중앙대학교)
저널정보
한국전시산업융합연구원 한국과학예술융합학회 한국과학예술융합학회 Vol.42 No.4
발행연도
2024.9
수록면
333 - 342 (10page)
DOI
10.17548/ksaf.2024.09.30.333

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AI(Artificial Intelligence) 기반의 이미지 생성 기술은 빠르게 발전하여 실제 사진과 구분이 불가능한 수준에 이르렀다. 이러한 이유로 출처가 불분명한 사진은 진위를 평가할 증거로서의 신뢰성을 담보할 수 없게 되었으며 허위 정보 확산, 가짜 뉴스 등과 같은 사회적 문제로 이어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 카메라 이미지의 물리적 특성을 기준으로 하여 재보간 기법을 적용한 새로운 분석 방법을 제시하고자 하며 촬영된 이미지와 AI로 생성된 이미지의 미세한 차이를 탐지하는 것을 목표로 한다. 특히 카메라로 촬영된 이미지의 픽셀 배열을 분석하고 이를 바탕으로 재보간 기법을 적용하여 두 이미지 유형을 효과적으로 구분한다. 실험을 통해 촬영된 이미지와 AI로 생성된 이미지 간에 통계적으로 유의미한 차이가 존재한다는 것을 확인하였으며 이는 제안된 분석 방법이 이미지의 진위성을 판별하는 데 있어 정확도를 지니고 있음을 말해준다. 나아가 본 연구에서 제시한 판별 기법은 디지털 이미지의 신뢰성을 제고하고 허위 정보, 가짜 뉴스 확산을 방지하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구의 결과는 디지털 콘텐츠의 진위성 검증에 실무적으로 적용될 수 있음을 시사하며 나아가 향후 연구에서는 추가적인 검증과 개선을 통해 다양한 유형의 이미지 생성 기술에 대한 대응을 강화할 수 있도록 기반을 마련할 것이다.
#AI-generated Image(AI 생성 이미지) #Bayer Pattern Artifact(베이어 패턴 아티팩트) #Image Classification (이미지 분류) #Forensic Images(포렌식 이미지) #Convergence(융복합)

목차

Abstract
국문초록
I. 서론
II. 본론
III. 이미지 분석 방법과 진위 확인
IV. 결론
Reference

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