미디어 보안용 딥페이크 탐지와 실시간 360도 파노라마 영상 생성

Deepfake Detection for Media Security and Real-Time 360-Degree Panoramic Video Generation

연구 내용

메타 의사라벨 기반 supervised contrastive learning으로 미지 도메인에서 딥페이크 비디오·이미지를 탐지하고, 다중 실제·가상 카메라로 360도 파노라마 영상을 실시간 생성하는 연구

딥페이크 탐지 연구는 새로운 생성 모델이 등장하는 미지 도메인 환경에서의 적응성과 강건성을 높이는 데 초점을 둡니다. teacher–student 구조의 Meta Pseudo Labels을 사용하여 unlabeled 데이터로 학습을 확장하고, supervised contrastive learning으로 클래스 내부 유사성을 강화하며 이질 클래스 간 구분성을 높입니다. 동시에 360도 파노라마 영상 생성 연구는 다중 실제·가상 카메라로부터 GPU 기반 텍스처 처리와 인코딩을 수행하고, ORB 특징 매칭과 자동 호모그래피 추정 후 멀티밴드 블렌딩 및 하드웨어 가속 인코더로 실시간 스트림을 구성합니다. 두 연구는 비전 기반 미디어 처리와 판별·생성 파이프라인을 함께 다룹니다.

관련 프로젝트

0건

연구 흐름

2022년에는 다중 실제·가상 카메라를 활용한 360도 파노라마 영상 생성과 실시간 전송 구조를 제안했습니다. 이후 2024년에 딥페이크 탐지로 연구 초점을 확장하여 Meta Pseudo Labels과 supervised contrastive learning을 결합한 학습 전략을 발표했습니다. 같은 해에 도메인 적응형 탐지 확장과 성능 향상 방향을 다수의 투고 형태로 정리했으며, 최신 생성 모델 위협에 대응하는 강건성 확보를 지속했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

미지 도메인 딥페이크 탐지
영상 진위 판별 서비스
도메인 적응 기반 탐지 파이프라인
생성 모델 위협 대응 모듈
미디어 플랫폼 무결성 검증
실시간 XR 콘텐츠 보호
360도 파노라마 스트리밍
VR/AR용 시각화 스트림 생성
비지도 학습 기반 판별
비전 기반 프라이버시 보호 모니터링