크라우드소싱을 활용한 카메라 소스 식별용 이미지 데이터베이스 구축

Q: 이 논문에서 정의한 소스 카메라 식별이란 무엇인가?

소스 카메라 식별은 주어진 이미지로부터 해당 이미지를 촬영한 카메라의 장치 또는 모델을 과학적으로 식별하는 알고리즘이다. 이는 이미지 촬영 시 자동으로 생성되는 메타데이터를 활용하거나, 카메라의 광센서 특성 및 이미지 처리 과정에서 발생하는 고유한 아티팩트를 기반으로 식별하는 두 가지 주요 방법이 있다.

Q: 크라우드소싱 방식으로 구축된 이미지 데이터베이스의 유효성은 어떠한가?

연구 결과, 크라우드소싱 방식으로 수집된 SMDB는 기존의 통제된 환경에서 구축된 데이터베이스들과 유사한 수준의 카메라 소스 식별 정확도를 보였다. 이는 크라우드소싱 방식이 데이터 수집 절차의 신뢰성과 결과의 정확성 모두를 만족시키며, 양질의 데이터베이스를 구축하는 효과적인 방법임을 입증한다.

길민호; 강상욱

doi:10.5573/ieie.2022.59.3.61

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자료유형: 학술저널

저자정보: 길민호 (상명대학교) 강상욱 (상명대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제59권 제3호(통권 제532호)

발행연도: 2022.3

수록면: 61 - 68 (8page)

DOI: 10.5573/ieie.2022.59.3.61

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디지털카메라 사용의 편의성과 활용이 증가하면서 촬영된 이미지로부터 촬영에 사용된 소스 카메라를 식별하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이 분야에도 딥러닝 기술을 본격적으로 활용하기 시작하면서 제안하는 알고리즘을 개발하거나 검증하기 위한 실험에 필요한 이미지 데이터베이스가 부족한 실정이다. 또한, 기존 이미지 데이터베이스는 최신 카메라 모델을 지원하지 않거나, 디지털카메라와 스마트폰 카메라 중 하나에 대한 데이터를 제공하는 데 그쳐 현실성이 부족하다. 본 논문에서는 크라우드소싱 방식을 통해 수집된 Sangmyung Image Database (SMDB)를 대한 유효성 검증 결과를 보여주고 데이터를 공유하고자 한다. SMDB는 최신 모델의 9개의 디지털카메라와 26개의 스마트폰 카메라로 촬영된 약 12,000장의 이미지로 구성되었으며, Flatfield, Dark, Natural 이미지로 구분되어, 이미지 센서의 노이즈 패턴을 분석하거나 소스 카메라를 식별하는 데 사용할 수 있다. 또한 SMDB는 크라우드소싱을 통해 불특정 다수의 일반인에 의해 수집되었음에도 FODB, VISION, Dresden 등 기존 이미지 데이터베이스와 유사한 수준의 카메라 소스 식별 정확도를 보여주어 수집된 데이터에 대한 절차의 신뢰성과 결과의 정확성 모두를 만족시켜준다.

#Digital forensics #Image database #Source camera identification #Photo response non uniformity #Convolution neural network

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