고주파 통과 필터와 합성곱 신경망을 이용한 동영상 촬영 장치 판별 알고리즘

김동현; 이해연

doi:10.14801/jkiit.2020.18.9.57

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김동현 (금오공과대학교) 이해연 (금오공과대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제9호(JKIIT, Vol.18, No.9)

발행연도: 2020.9

수록면: 57 - 67 (11page)

DOI: 10.14801/jkiit.2020.18.9.57

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2020

고주파 통과 필터와 합성곱 신경망을 이용한 동영상 촬영 장치 판별 알고리즘

김동현 , 이해연 한국정보기술학회논문지 2020.09 학술저널

고주파 통과 필터와 합성곱 신경망을 이용한 비디오 카메라 모델 판별

김동현 소프트웨어공학과 2020.01 학위논문

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IT 기술의 발전으로 누구나 손쉽게 고성능의 동영상 촬영기기를 손쉽게 접할 수 있고 동영상을 생산하고 있다. 그러나 이들 동영상의 불법적인 활용으로 인하여 많은 사회적인 문제들을 야기하고 있어서 동영상 포렌식 기술에 대한 필요성이 높다. 본 논문에서는 동영상 포렌식 기술 중에 하나로서 고주파 필터와 합성곱 신경망을 이용하여 동영상 촬영 장치를 판별하기 알고리즘에 대하여 제안한다. 기존의 많은 연구들이 영상 촬영장치에 초점을 맞추고 있으나 동영상의 경우 프레임 특성, 압축 방법, 압축률 및 방대한 용량 등에 있어서 영상과 차이가 있어서 영상을 대상으로 한 기술의 직접적인 적용이 불가능하여 동영상에 최적화된 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 동일한 브랜드 및 모델을 포함한 총 31개의 다양한 촬영 장치로 수집한 동영상 데이터를 사용하였고 91.3%의 판별 정확도를 달성하였다. 또한, 동일 브랜드의 모델에 대해서도 91.1% 정확도를 달성하여 기존 연구들와 다르게 더 높은 정확도를 갖고 있는 것을 보였다.

#video capturing device identification #high-pass filter #convolutional neural network #video forensics

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Prosecution Service / 2019 / 2019 analytical statistics on crime, crime occurrence and characteristics trend for 10 years :15

J. Lukas / 2006 / Digital camera identification from sensor pattern noise / IEEE Trans. on Information Forensics Security 1(2):205~214

M. Chen / 2007 / Source digital camcorder identification using ccd photo response non-uniformity / Proc. of SPIE Electronic Imaging, Security, Steganography, and Watermarking of Multimedia Contents IX :1G~1H

S. Bayram / 2005 / Source camera identification based on CFA interpolation / IEEE International Conference on Image Processing 2005 :69~72

K. Kuroki / 2002 / An approach to individual video camera identification / Journal of Forensic Sciences 47(1):97~102

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