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초록·키워드
최근 딥페이크 기술을 활용하여, 위조된 영상이나 이미지가 온라인상에 배포되면서, 긍정적인 면으로는 단순히 재미와 유머를 목적으로 사용하여 배포되고 있다. 그러나 기존의 딥페이크 관련 연구에 대한 분석과 문제점은 다양한 측면에서 나타낸다. 이러한 문제점 중에서도 딥페이크 기술이 진화하면서 탐지 기술도 이에 맞춰 발전하지만 여전히 완벽한 탐지는 힘들다는 점과 데이터 부족, 영상 데이터를 오인하여 반대의 결과를 나타내거나 실시간 처리가 어렵다는 점이다. 이에 본 논문에서는 딥페이크 영상 기반으로 위조 영상 판별 연구를 제안한다. 본 논문에서 일반 영상 데이터와 생성한 딥페이크 영상을 사용하여 판별 모델에 사용한다. 판별 모델은 프레임 분리, 이미지 프레임을 추출하여 얼굴인식 기술과 검출, 조정, 마스크 생성 과정을 실행한다. 이에 본 논문의 결과를 활용하여 위조된 영상으로 받는 2차 피해를 막을 수 있을 것이라 사료한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-090250930
