상세 설명

최근 딥페이크 기술의 발전으로 인해 이미지 및 영상의 위변조가 사회적 문제로 대두되고 있습니다. 본 연구실은 딥페이크 탐지와 프라이버시 보호를 위한 생성 모델 연구에 집중하고 있습니다. FrePGAN, FingerprintNet, Self-supervised GAN Detector 등 다양한 딥페이크 탐지 알고리즘을 개발하여, 알려지지 않은 GAN 모델이나 새로운 데이터셋에서도 높은 탐지 성능을 보장할 수 있도록 하고 있습니다. 특히, 주파수 영역의 특이점을 활용한 딥페이크 탐지, 인공 지문(fingerprint) 생성 및 활용, 자기지도학습(self-supervised learning) 기반의 일반화된 탐지 프레임워크 등 다양한 접근법을 통해, 기존 탐지 모델의 한계를 극복하고 있습니다. 또한, 얼굴 비식별화(De-identification) 알고리즘 개발을 통해 개인정보 보호와 데이터 유틸리티의 균형을 맞추는 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 인공지능 기술의 윤리적 활용과 사회적 신뢰성 확보에 중요한 역할을 하며, 실제 산업체(삼성SDS 등)와의 공동 연구를 통해 실용화 및 상용화에도 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 기술 개발을 위해 지속적으로 연구를 이어갈 예정입니다.

키워드

관련 이미지

관련 자료