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딥페이크 탐지와 관련된 서비스를 제공하는 대표적인 사이트 중 하나는 Truepic입니다. 이 회사는 이미지와 영상의 진위성을 검증하는 기술을 제공합니다. Truepic은 AI 및 생성형 콘텐츠의 출처를 추적하는 C2PA(Content Credentials)를 사용하여 딥페이크와 같이 변조된 미디어 콘텐츠를 탐지하고, 진위를 확인하는 서비스를 제공합니다. 이 기술은 주로 온라인 미디어의 신뢰성을 높이고, 특히 선거나 뉴스 같은 민감한 영역에서 딥페이크 문제를 해결하기 위해 사용됩니다.

Truepichttps://truepicvision.com/?__hstc=135167022.eec537d5fd7f8069a44505be978163ac.1726193688983.1726193688983.1726193688983.1&__hssc=135167022.2.1726193688983&__hsfp=1919206012

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[논문] 블록체인 기반 딥페이크 방지 프레임워크

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[논문] 블록체인 기반 딥페이크 방지 프레임워크

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[논문] 블록체인 기반 딥페이크 방지 프레임워크

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학부연구생을 활동을 하며 좋은 기회로 정보보호학회 하계학술대회 논문을 쓰게 되었다. 물론 학술논문이라 분량도 적고, 깊이있는 연구를 요구하지 않아 경험이 없었던 나도 그나마 수월하게 진행할 수 있었다고 생각한다. 학부 3학년생 밖에 안되었고, 논문을 써본 경험이 없어서

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혈류 변화 탐지 하는 방법

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혈류 변화 탐지 하는 방법

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영상 기반 혈류 변화 추적:

사람의 얼굴에는 맥박에 따라 미세한 혈류 변화가 발생합니다. 이 변화는 고해상도 카메라로 촬영한 영상에서 픽셀 단위로 감지될 수 있습니다. 딥페이크 영상은 이러한 자연스러운 혈류 변화를 제대로 재현하지 못하기 때문에, 이 차이를 분석하여 딥페이크 여부를 판별할 수 있습니다.

혈류 변화 탐지 알고리즘:

분석 도구는 각 프레임에서 피부 색조의 미세한 변화를 추적합니다. 이러한 색 변화는 혈류에 따라 발생하는데, 정상적인 영상에서는 이 변화가 일정한 주기로 발생합니다. 딥페이크는 이러한 주기를 재현하는 데 어려움을 겪으므로, 이를 기반으로 진위성을 판별하는 알고리즘을 적용할 수 있습니다.

AI 모델의 활용:

AI 모델은 정상적인 혈류 패턴을 학습하고, 이를 딥페이크 영상과 비교하여 차이를 감지합니다. 다양한 사람의 얼굴에서 발생하는 혈류 패턴을 학습하기 때문에, 보다 정교하게 딥페이크를 탐지할 수 있습니다.

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잡코리아 “AI 활용해 구직자-기업 매칭 성공률 높인다”

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잡코리아 “AI 활용해 구직자-기업 매칭 성공률 높인다”, ‘AI 기반 종합 커리어 플랫폼’ 새 비전 선포 ”스마트오피스 구축, 조직문화 혁신으로 플랫폼 기업 도약”

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혈류분석 립싱크 음성인식으로 만들어짐

일정 금액을 내야하며 5분정도 시간이 걸림

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인텔(Intel)이 타인의 얼굴을 합성한 가짜 비디오를 탐지할 수 있는 기술을 개발했다.

인텔은 14일(현지시간) 보도자료를 통해 Responsible AI 작업의 일환으로 96%의 정확도로 가짜 비디오를 탐지할 수 있는 기술인 '페이크캐쳐(FakeCatcher)'를 개발했다고 발표했다.

인텔의 실시간 딥페이크(Deepfake) 탐지 기능은 인텔 하드웨어 및 소프트웨어를 사용하며 웹 기반 플랫폼을 통해 서버 및 인터페이스에서 실행되며 수천분의 1초 내에 결과를 보여줄 수 있다.

소프트웨어 측면에서 페이크캐쳐 개발 팀은 OpenVino를 사용해 얼굴 및 랜드마크 감지 알고리즘용 AI 모델을 실행했다. 컴퓨터 비전 블록은 인텔 멀티 스레드 소프트웨어 라이브러리 'Intel Integrated Performance Primitives' 및 실시간 이미지 및 비디오 처리용 툴킷 'OpenCV'로 최적화되었으며, 추론 블록은 인텔 딥러닝 부스트(Intel Deep Learning Boost)와 인텔 AVX-512 (Intel Advanced Vector Extensions 512)로 최적화되었고, 미디어 블록은 Intel Advanced Vector Extensions 2로 최적화됐다.

팀은 또한 인텔 제온 스케일러블(Intel Xeon Scalable) 프로세서 제품군을 위한 통합 소프트웨어 스택을 제공하기 위해 Open Visual Cloud 프로젝트에 의존했다. 하드웨어 측면에서 실시간 탐지 플랫폼은 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서에서 동시에 최대 72개의 서로 다른 탐지 스트림을 실행할 수 있다.

인텔에 따르면 대부분의 딥러닝 기반 딥페이크 비디오 탐지기는 원본 데이터를 살펴보고 허위 징후를 찾고 동영상의 잘못된 점을 식별하는데, 인텔이 만든 페이크캐쳐는 인간의 얼굴에 표시되는 미세한 혈류를 평가한다.

인간의 심장이 피를 뿜어낼 때 우리의 정맥은 색이 바뀌는데, 이러한 혈류 신호는 비디오 픽셀로 표시되는 얼굴 전체에서 수집되며 알고리즘이 이러한 신호를 실시간 맵으로 변환해 딥러닝을 사용하여 동영상이 진위 여부를 즉시 감지할 수 있다.

인텔은 딥페이크 비디오로 인한 위협은 점점 커지고 있으나 이러한 딥페이크 비디오를 실시간으로 탐지하기가 어려우며 기존 탐지 앱은 분석을 위해 비디오를 업로드 한 다음 결과를 보기 위해 몇 시간을 기다려야 한다고 설명했다.

하지만 소셜 미디어 플랫폼이 페이크캐쳐 기술을 활용하면 사용자가 유해한 딥페이크 동영상을 업로드 하지 못하도록 막거나, 글로벌 뉴스 조직들이 실수로 조작된 비디오를 퍼뜨리는 것을 방지할 수 있다고 설명했다. 또한 비영리 조직은 플랫폼을 사용하여 모두를 위해 딥페이크 탐지 기술을 활용할 수 있다고 언급했다.

인텔은 오는 16일에 열리는 트위터 스페이스 이벤트에서 페이크캐쳐의 기술, 주요 과제 및 인텔과 업계에 제공되는 기회에 대해 발표할 예정이다.

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인텔, 실시간 딥페이크 영상 감지 기술 'FakeCatcher' 개발 :: 보드나라

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인텔(Intel)이 타인의 얼굴을 합성한 가짜 비디오를 탐지할 수 있는 기술을 개발했다. 인텔은 14일(현지시간) 보도자료를 통해 Responsible AI 작업의 일환으로 96%의 정확도로 가짜 비디오를 탐지할 수 있는 기술..

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데이터 수집 및 크롤링

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데이터 수집 및 크롤링

웹 스크래핑: 기업 정보, 채용 공고, 구직자 프로필 등을 수집하기 위해 Python의 BeautifulSoup 또는 Scrapy를 사용하여 데이터를 자동으로 수집합니다.

API 활용: 일부 플랫폼은 기업 정보나 구직자 데이터를 제공하는 API를 보유하고 있으므로, 해당 API를 사용해 데이터를 수집할 수 있습니다.

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# BeautifulSoup가 필요한 이유 request.text를 이용해 가져온 데이터는 **텍스트형태의 html **입니다. 텍스트형태의 데이터에서 원하는 html 태그…

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“다 걸렸어”...99% 딥페이크 탐지하는 AI 기술

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최대 99% 정확도로 딥페이크 비디오를 감지하는 새로운 기술이 나왔다. UC 리버사이드(University of California, Riverside)의 연구팀이 딥페이크 비디오에서 조작된 얼굴 표정을 감지해내는 심층 신경망 모델을 개발했다. 딥페이크(Deepfake)란 인공지능(AI) 기술인 딥러닝(deep learning)과 ‘가짜’를 의미하는 단어인 페이크(fake)의 합성어로 AI 기술을 이용한, 진위 여부를 구별하기 어려운 가짜 이미지나 영상물을 뜻한다. 생성 모델(Generative Model)의 발전으로 딥페이크는 사

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GDPR은 데이터 보안 및 개인정보 보호

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GDPR은 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 엄격한 규제를 제공하며, 이를 준수하기 위해 다양한 기술적 조치를 취해야 합니다. 데이터 처리 보안, 투명한 커뮤니케이션, 그리고 데이터 주체의 권리(접근권, 삭제 요청 등)에 대한 의무를 포함합니다

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What is the LGPD? Brazil's version of the GDPR

Brazil passed the General Data Protection Law in 2018, and it will come into effect February 2020. This article examines the GDPR vs. the LGPD, how it differs, and...

Do consumers know their GDPR data privacy rights?

In addition to data protection, the EU's General Data Protection Regulation requires businesses to ensure consumers can exercise their data privacy rights. But first, individuals must know these rights.

Millions of small businesses aren't GDPR compliant, our survey finds

We asked 716 small business leaders in Europe about their GDPR compliance. Their answers suggest widespread ignorance about data security tools and loose adherence to the law's key privacy...

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General Data Protection Regulation (GDPR) Compliance Guidelines

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What is the LGPD? Brazil's version of the GDPR Brazil passed the General Data Protection Law in 2018, and it will come into effect February 2020. This article examines the GDPR vs. the LGPD, how it differs, and... Do consumers know their GDPR data privacy rights?

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추천 알고리즘: 구직자와 기업을 매칭하기 위해 협업 필터링(Collaborative Filtering) 또는 콘텐츠 기반 추천(Content-based Filtering) 알고리즘을 사용합니다.

자연어 처리(NLP): 구직자 프로필, 기업 요구 사항 등 텍스트 데이터를 분석하기 위해 NLP 기술(예: BERT, Word2Vec)을 적용해 의미 분석 및 분류를 수행합니다.

머신러닝 프레임워크: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn과 같은 머신러닝 프레임워크를 활용해 모델을 구축하고, 추천 시스템의 정확도를 향상시킵니다

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딥페이크 만드는 모델 GAN

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딥페이크 만드는 모델 GAN

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생성적 적대 신경망으로 불리며, 인공지능에서 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는 모델입니다. 특히 딥페이크 생성에서 자주 사용됩니다. 이 모델은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 구조로 이루어져 있습니다.

1. GAN의 구성

GAN은 두 개의 신경망으로 구성됩니다:

생성자(Generator): 새로운 데이터를 생성하는 역할을 합니다. 주로 입력된 랜덤 노이즈에서 진짜처럼 보이는 이미지를 만들어내는 신경망입니다.

판별자(Discriminator): 생성자가 만든 이미지가 실제 데이터와 얼마나 비슷한지를 판별하는 역할을 합니다. 이 신경망은 진짜 데이터와 가짜 데이터를 구분하는 데 중점을 둡니다.

2. GAN의 작동 방식

생성자와 판별자의 경쟁: 생성자는 가능한 진짜와 비슷한 데이터를 만들고, 판별자는 그 데이터를 진짜와 가짜로 구분하려고 합니다. 두 네트워크는 서로 경쟁하면서 학습하며, 결과적으로 생성자는 점점 더 사실적인 데이터를 만들게 됩니다.

학습 과정: 처음에는 생성자가 매우 품질이 낮은 이미지를 생성하지만, 판별자가 그 이미지를 가짜라고 인식하면서 생성자는 개선됩니다. 이 과정이 반복되면서, 생성자는 점차 판별자를 속일 수 있을 정도로 정교한 데이터를 생성하게 됩니다.

3. GAN의 활용 사례

딥페이크: GAN은 주로 딥페이크 영상이나 이미지를 생성하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 한 사람의 얼굴을 다른 사람의 얼굴로 바꾸거나, 가상의 인물 이미지를 만들어냅니다.

이미지 생성: GAN은 예술, 패션, 광고 디자인 등에서 새로운 이미지를 생성하는 데도 사용됩니다. AI가 독창적인 작품을 만들 수 있도록 도와주는 역할을 합니다.

의료 데이터 생성: 실제 환자의 데이터를 보호하면서 비슷한 특성을 가진 가상 의료 데이터를 생성하는 데도 사용됩니다.

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딥페이크 변조 영상

※샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

데이터 개요

데이터 변경이력

버전

일자

변경내용

비고

1.0

2021-06-18

데이터 최초 개방

데이터 히스토리

일자

변경내용

비고

2022-10-13

신규 샘플데이터 개방

소개

신경망 기반의 변조 알고리즘을 통해 생성된 변조 영상(딥페이크)을 탐지·검출하는 AI 기술 개발을 위해 다양한 탐지 방해의 가능성을 고려하여 학습용 변조영상 데이터 구축

구축목적

신경망 기반의 변조 알고리즘을 통해 생성된 변조 영상(딥페이크)을 탐지·검출하는 AI 기술 개발을 위한 학습용 변조영상 데이터 구축

메타데이터 구조표

데이터 통계

구축 내용 및 제공 데이터량

원시영상 데이터

수량

인당 90초 이상 영상 150개 이상, 총 60,000개 이상

분량

총 1,500시간 이상 (프레임 162,000,000장 이상)

각도

되도록 정면 유지 (상하좌우 대략 30도 이내)

조도

실내외, 얼굴 명도 고려, 극단적 환경 지양

가림

얼굴을 가리는 제스처와 장식 지양 (e.g. 안경)

감정

중립, 긍정, 부정

해상도

1920 x 1080

fps

30

변조영상 데이터

수량

15초 이상 영상 총 150,000개 이상

분량

총 625시간 이상

변조모델

변조모델 5종 이상

해상도

1920 x 1080

fps

30

교육활용 동영상

활용 AI 모델 및 코드

데이터 성능 지표

데이터 성능 점수

데이터 성능 지표

※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

어노테이션 포맷 및 데이터 구조

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드
※ 이 데이터에 포함된 인물의 얼굴 등에 대해서는 개인정보 및 초상권의 이용 동의를 받아 제공합니다.
데이터 변경이력

버전

일자

변경내용

비고

1.0

2021.06.18

데이터 최초 개방

구축목적

신경망 기반의 변조 알고리즘을 통해 생성된 변조 영상(딥페이크)을 탐지·검출하는 AI 기술 개발을 위한 학습용 변조영상 데이터 구축

활용분야

본 데이터셋을 활용한 딥페이크 탐지 분야 인공지능 기술의 예는 다음과 같음
- 딥페이크 탐지 기술 개발 (다양한 변조 모델, 한국인 중심 데이터, 탐지 방해 고려)
- 랜드마크 기반 얼굴 변조/합성 기술 개발

주요 키워드

딥페이크, 딥페이크 변조, 딥페이크 탐지, 딥페이크 탐지 방해, 변조영상 데이터 구축

소개

범람하는 딥페이크에 대항하여, 변조된 영상을 식별하는 탐지 모델을 더욱 쉽고 강력하게 개발할 수 있도록 하기의 내용을 반영한 변조영상 데이터셋 구축
- 변조의 다양한 방법론 반영
- 탐지 방해의 가능성을 고려
- 한국인 얼굴 중심의 관련 데이터 구축

구축 내용 및 제공 데이터량

원시영상 데이터

수량

인당 90초 이상 영상 150개 이상, 총 60,000개 이상

분량

총 1,500시간 이상 (프레임 162,000,000장 이상)

각도

되도록 정면 유지 (상하좌우 대략 30도 이내)

조도

실내외, 얼굴 명도 고려, 극단적 환경 지양

가림

얼굴을 가리는 제스처와 장식 지양 (e.g. 안경)

감정

중립, 긍정, 부정

해상도

1920 x 1080

fps

30

변조영상 데이터

수량

15초 이상 영상 총 150,000개 이상

분량

총 625시간 이상

변조모델

변조모델 5종 이상

해상도

1920 x 1080

fps

30

대표도면

< 데이터 분포 그림 >

필요성

딥페이크 영상이 대중의 화제를 일으키고 각종 AI 기반 얼굴 합성/변조 기술이 사업적인 관심을 받으면서 탐지에 대한 필요성이 대두

변조/합성 분야가 높은 관심을 받으며 활발히 연구되는 데 비해 변조/합성 탐지 연구에는 상대적으로 적은 관심

기존 레퍼런스의 데이터의 문제
- 데이터가 서양인 위주로 편중되어 있음
- 성비가 불균형
- 데이터의 절대량이 부족함
- 영상당 길이와 포맷이 상이한 경우가 있어 일관성이 저해
- 얼굴 변조 접근법의 선택 기준이 명확하지 않음 (낙후된 모델을 사용하거나 저자 본인의 모델 선택)
- 촬영자 ID 분포 등에 대해서 명확히 기록한 메타데이터가 부족
- 탐지방해 요소를 전혀 고려하지 않음
- 벤치마크 모델의 공개의무가 없음

이에 따라 딥페이크 탐지모델 학습과 동시에 여러 조건의 강인함을 테스트하고 분석하는 용도의 한국인 영상 데이터가 필수적이며, 이는 공개용 데이터셋 구축이라는 사업의 취지와도 부합함

데이터 구조

컬럼명

비고

영상ID

영상의 고유 번호

UUID

촬영자의 고유 번호

촬영시작

촬영 시작 날짜를 기재

감정분류

neutral, negative, positive의 3감정 기재

진위분류

영상이 원본 영상인지 합성 영상인지를 기재

안경여부

촬영자가 안경을 착용했는지 여부를 기재

idle

말을 하지 않고 단순히 정면을 바라보는 영상인지 여부를 기재

내외부

촬영장소가 실내인지 실외인지를 기재

조명종류

촬영의 조명이 자연광인지 인공광인지를 기재

조명수준

조명수준을 밝음, 중간, 낮음 으로 분류하여 기재

소음수준

주변 환경 소음을 조용, 중간, 심함으로 분류하여 기재

구축 업체

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜딥브레인AI(舊머니브레인)

책임자명

전화번호

대표이메일

담당업무

서승호

02-858-5683

seunghosuh@deepbrainai.io

· 공개된 합성 기술을 이용해 15초 내외의 합성 동영상 총 15만 건(약 67,500,000장 프레임) 생성 · 딥페이크 생성 모델 개발 · 딥페이크 탐지 모델 개발

수행기관(참여)

기관명

담당업무

크라우드웍스

· 1분 30초 내외의 셀프 동영상 및 스튜디오
촬영 동영상(MPEG 4.0)총 6만 건 및 데이터 가공
· 사용자의 동의를 얻은 얼굴 데이터
크라우드소싱 및 저작 도구 구축
· 데이터 검수 및 정제

서울대학교 산학협력단

· 데이터 생성용 합성 모델 시험, 검증, 평가
· 구축한 데이터를 활용, 딥페이크 탐지 해커톤 개최
· 해커톤 우수팀과의 딥페이크 탐지 공동연구

데이터 관련 문의처

담당자명

전화번호

이메일

하태종(㈜딥브레인AI)

02-858-5683

tei@deepbrainai.io

데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.

API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.

리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.

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※샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며, 데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

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오픈AI, 메타데이터로 딥페이크 콘텐츠 차단 나서

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오픈AI, 메타데이터로 딥페이크 콘텐츠 차단 나서

# data[].attributes.attachment_link.title
오픈AI, 메타데이터로 딥페이크 콘텐츠 차단 나서

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오픈AI가 딥페이크(AI 기반으로 인간 이미지를 합성한 기술)로 만든 이미지를 확인하는 기술을 상용화한다. 8일 미 IT 전문 매체 아르스 테크니카 보도에 다르면, 오픈AI는 이미지 생성 AI 서비스인 달리(DALL-E)가 만드는 이미지에 메타데이터를 넣은 후 이를 통해 딥페이크 이미

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텍스트 전처리 기술

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spaCy · Industrial-strength Natural Language Processing in Python

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spaCy is a free open-source library for Natural Language Processing in Python. It features NER, POS tagging, dependency parsing, word vectors and more.

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(논문)구글 딥마인드 SynthID와 디지털 워터마크의 원리

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(논문)구글 딥마인드 SynthID와 디지털 워터마크의 원리

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지디지인천,송도 & 플러터송도

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구글 딥마인드 SynthID와 디지털 워터마크의 원리

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AI로 만들어진 이미지인지 여부는 어떻게 확인할까요?

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딥페이크 차단 방식과 한계점

# data[].attributes.subject
딥페이크 차단 방식과 한계점

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1. 디지털 워터마크

- OpenStego 툴

- 업계에서는 MS와 어도비가 중심이 된 비가시적 워터마크 'C2PA'와 구글 딥마인드가 개발한 'SythID' 등이 표준적인 대안

2. 메타데이터(암호화 기술)

3. 블록체인 기술

ㅡㅡ> 블록체인과 디지털 워터마크 조합

디지털 워터마크를 이용한 딥페이크 차단

디지털 워터마크에는

가시성 워터마크와 비가시성 워터마크가 있는데

사용자의 눈에 보이지 않는 선에서

딥페이크 ai 를 방지하는 것에는 기술적인 한계가 있고

딥페이크 모델이 그만큼 발전할 가능성도 있음

블록체인 기반 신분증명 시스템(참고)

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1. 태양열 전지를 활용한 자율 무인선박 배달 시스템

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1. 태양열 전지를 활용한 자율 무인선박 배달 시스템

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개요:

태양열 전지를 활용한 자율 무인선박은 재생 가능 에너지를 사용하여 배달 서비스를 수행합니다. 친환경 에너지를 사용함으로써 전력 공급이 부족한 지역에서도 지속 가능한 배달 시스템을 제공할 수 있습니다.

주요 기능:

태양열 전지 시스템: 선박에 설치된 태양열 전지를 이용해 에너지를 지속적으로 충전.

자율 경로 탐색: 목적지까지 최적 경로를 탐색하고 자율적으로 이동.

스마트 배달 관리: 클라우드 기반으로 배달 상태를 실시간 모니터링하며, 목적지에 도착 시 자동 알림.

장애물 회피 시스템: 바다의 장애물이나 악천후 상황을 실시간으로 감지하여 회피.

기술 스택:

태양열 발전 시스템, GPS 기반 경로 탐색, IoT 기반 원격 제어, 객체 탐지 AI (YOLO), 배터리 관리 시스템.

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2. 환경 보호를 위한 자율 무인선박을 이용한 해양 쓰레기 수거 시스템

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2. 환경 보호를 위한 자율 무인선박을 이용한 해양 쓰레기 수거 시스템

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개요:

자율 무인선박을 통해 바다에 떠다니는 쓰레기를 실시간으로 탐지하고, 수거할 수 있는 시스템을 구축하여 해양 환경 문제를 해결하는 데 기여합니다.

주요 기능:

실시간 쓰레기 탐지: 선박에 장착된 카메라와 AI 기반 이미지 분석 기술을 통해 바다 위의 쓰레기를 실시간으로 탐지.

자동 쓰레기 수거: 쓰레기를 탐지한 후 자동으로 수거 장치가 작동하여 쓰레기를 수거.

데이터 기록 및 분석: 수거된 쓰레기 데이터를 분석하여 해양 오염도를 모니터링.

자율 경로 이동: 지정된 해역을 순찰하면서 쓰레기를 수거하는 자율적인 경로 이동 시스템.

기술 스택:

YOLO 기반 물체 인식 AI, 자율 주행 알고리즘, 센서 기반 쓰레기 수거 장치, 해양 오염 분석 시스템.

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3. 위급 상황 대처를 위한 자율 무인선박 구조 시스템

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3. 위급 상황 대처를 위한 자율 무인선박 구조 시스템

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개요:

해양에서 발생하는 위급 상황(침몰, 조난 등)에 대응하기 위해 자율 무인선박을 사용하여 인명을 구출하거나 구조팀을 지원할 수 있는 시스템을 개발합니다.

주요 기능:

조난 신호 감지: 무인선박이 해양에서 조난 신호를 감지하고 자동으로 현장으로 출동.

구명 장비 제공: 구조가 필요한 사람에게 구명조끼나 구명보트를 제공.

원격 제어 지원: 구조 본부에서 무인선박을 원격으로 제어하며, 실시간으로 상황을 모니터링.

실시간 영상 전송: 카메라를 통해 구조 현장을 실시간으로 전송하여 구조팀의 대응을 지원.

기술 스택:

실시간 영상 송출, GPS 기반 조난 위치 탐지, LTE/5G 통신, 구명 장비 자동화 시스템, 원격 제어 플랫폼.

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4. 무인 군용 선박 시스템

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4. 무인 군용 선박 시스템

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개요:

자율 무인선박을 군용 목적으로 활용하여 해양 경비, 정찰, 적 무인장비 대응 등의 임무를 수행할 수 있는 시스템을 개발합니다.

주요 기능:

정찰 및 감시: 적의 무인 수상/수중 장비를 탐지하고 추적하며, 해양 경비 작전을 수행.

자율 방어 시스템: 적의 무인선박을 감지했을 때 자동으로 대응하며, 공격적 대응도 가능.

다수의 선박 연동: 여러 무인선박이 함께 동작하여 다중 경로에서의 작전 수행.

원격 작전 수행: 지휘본부에서 무인선박의 모든 작전을 실시간으로 관제하고, 필요시 수동으로 제어.

기술 스택:

AI 기반 정찰 및 적 무인장비 탐지, 자율 무인 군용 알고리즘, 다중 통신 모듈, 방어/공격 시스템 통합 제어.

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5. 무인선박을 이용한 외딴 섬 생태 조사

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5. 무인선박을 이용한 외딴 섬 생태 조사

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개요:

사람이 접근하기 어려운 외딴 섬이나 해양 지역의 생태계를 무인선박을 통해 모니터링하고 조사하는 시스템을 개발합니다. 이를 통해 자연 보호 및 연구에 기여할 수 있습니다.

주요 기능:

자율 탐사 경로 설정: 무인선박이 외딴 섬 주변 해역을 자율적으로 탐사하며, 지정된 경로를 따라 이동.

환경 데이터 수집: 기온, 수질, 기압 등의 환경 데이터를 실시간으로 수집하고 분석.

동식물 관찰: 무인선박에 장착된 카메라로 생태계를 관찰하며, 야생 동물의 이동 및 번식 상태를 추적.

데이터 분석 및 보고서 자동 생성: 수집된 데이터를 기반으로 생태 변화 패턴을 분석하고, 이를 바탕으로 보고서를 자동 생성.

기술 스택:

IoT 환경 센서, 실시간 데이터 분석, 자율 탐사 알고리즘, 4K 고화질 카메라 시스템, 원격 모니터링 및 데이터 전송.

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딥페이크 차단 기술 흐름도

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딥페이크 차단 기술 흐름도

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1. 사용자 원본 파일 생성(사진 찍기)

2. 차단 기술 적용(웹 사이트에서 직접 변환 또는 sns 측과 협업)

3. 딥페이크 시, 인물 인식 불가

딥페이크 시, 사람이 인식되는 것을 막아야함

그러기 위해 파일에 노이즈나 워터마크 추가 등의 차단 기술 적용 필요.

그런 기술을 개발 가능하다면,

사용자가 원본 파일을 공유, 유포 하기전에

자체적으로 딥페이크 방지 노이즈 추가를 하거나

sns에서 자동적으로 차단 기술이 적용할 수 있다면 딥페이크 원천 방지 가능.

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제안배경 (환경적 문제)

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제안배경 (환경적 문제)

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과학자들이 기후 변화에 대해 엄중한 경고를 내린 최근 유엔 보고서는 2020년 제4차 IMO 온실가스 연구에서 2050년까지 운송으로 인한 온실가스 배출량이 90~130% 증가할 것으로 예상한 지 1년 만에 나왔다.

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One Sea: Autonomous Shipping Has Clear Environmental Benefits

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With the need for action on climate change becoming increasingly urgent, the maritime industry could…

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바다 내비게이션은 운항사가 목적지를 설정하면 최적 항로를 안내합니다.
바다의 날씨, 파도 높낮이 ,주변 선박, 암초 등  항해 정보를 실시간 음성으로 알려줍니다
육지와 바다, 또는 해상 선박끼리 음성·영상 통신을 할 수 있도록 제작됐어요.
해양수산부가 운영하는 '내비게이션 센터'와도 자동으로 연결돼요. 
배에 환자가 발생했을 때는 해군 함정이 영상으로 원격 의료 지원도 할 수 있습니다
정부는 지난 2016년부터 '한국형 e-내비게이션 구축사업'을 진행해 왔어요. 전국 해안선을 따라 통신 기지국을 설치하는 사업이지요. 지금까지 총 263개 기지국을 세웠어요. 기지국에서는 초고속 해상무선통신망을 통해 연안에서 100㎞ 떨어진 바다 지점까지 해양 상황을 실시간으로 통신할 수 있습니다. 대형 여객선·화물선부터 작은 어선과 레저 보트까지, 선박을 소유한 사람이라면 누구나 바다 내비게이션으로 통신할 수 있어요."

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유사서비스: 바다네비게이션

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유사서비스: 바다네비게이션

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1. 시장 현황 분석

세계 해양 물류 산업은 빠르게 자동화와 전기화로 전환되고 있으며, 이는 친환경적이고 효율적인 운송 수단에 대한 요구가 커지고 있음을 반영합니다. 특히 자율주행 무인선박 시장은 2020년부터 2030년까지 매년 약 7.5%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다 . 자율주행 기술을 적용한 선박은 연료 효율성을 높이고, 인건비를 절감할 수 있어 해양 운송의 미래 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. Yara Birkeland와 같은 전기 자율주행 선박은 매년 약 1,000톤의 CO2 배출을 줄이는 효과를 보이며, 이는 친환경 기술 도입의 중요한 사례로 자리 잡고 있습니다 .

또한, IMO(국제해사기구)는 2050년까지 해양 산업에서의 온실가스 배출을 50% 감축하는 목표를 제시하며, 전 세계적으로 해양 운송의 전기화 및 자동화가 필수적인 요소로 부각되고 있습니다 .

2. 문제점 발견

현재 상용화된 해양 운송 수단은 여전히 화석 연료에 크게 의존하고 있으며, 이로 인해 상당한 양의 탄소 배출이 발생하고 있습니다. 더불어, 항해 중 발생하는 인적 오류나 선박의 비효율적인 경로 설정 등으로 인해 해양 환경 오염과 안전 문제도 계속해서 발생하고 있습니다 . 자율주행 기술이 일부 도입되었지만, 여전히 완전한 자동화 및 자율화를 통한 운송 효율화가 이루어지지 않은 상태입니다.

3. 문제점 개선

이 문제를 해결하기 위해 전기 추진 자율주행 무인선박이 중요한 역할을 할 수 있습니다. 전기 추진을 통해 연료 소비를 줄이고, 자율주행 기술을 통해 항해 경로 최적화 및 장해물 회피 등을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 탄소 배출량을 획기적으로 줄일 뿐만 아니라, 해양 안전성과 운항 효율성을 극대화할 수 있습니다 .

4. 개선하기 위한 서비스의 필요성

이러한 개선점을 바탕으로, 모형 무인선박을 통해 자율주행과 전기 추진의 가능성을 탐구하고, 이를 기반으로 향후 상용화 가능한 솔루션을 개발할 필요가 있습니다. 모형 무인선박을 활용한 자율주행 관제 시스템은 소규모 실험을 통해 자율주행의 신뢰성을 높이고, 상용 선박에 적용하기 위한 기술적 기반을 다질 수 있는 중요한 역할을 합니다.

5. 기존 서비스와의 차별점

기존의 자율주행 선박 프로젝트와는 달리, 본 프로젝트는 모형 무인선박을 이용한 실질적인 자율주행 실험을 통해, 하드웨어와 소프트웨어 간의 완벽한 통합을 목표로 합니다. 특히, 전기 추진과 LTE 기반의 실시간 데이터 전송 시스템을 활용해 더욱 친환경적이고 실시간 제어가 가능한 시스템을 개발하는 점에서 차별화됩니다 . 또한, 현재 상용화된 시스템보다 소규모 테스트 환경에서 더욱 세밀한 기술 검증을 할 수 있는 장점이 있습니다.

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유사서비스 (기술개발) 해상 장애물 인식 및 선박 자율운항을 위한 선박 무인화 시스템 개발

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GRF, 지능형 로봇 개발, 보급 촉진법, 로봇랜드 조성, 관리 운영, 연구, 정책 개발, 전시, 홍보

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(해상장애물위치/위도/경도)선박에게 암초, 수심이 얕은 곳, 장애물의 존재, 항로를 표시하기 위하여 해면상에 뜨게한 구조물의 정보 (동해, 서해, 남해)

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국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Dataset)와 Open API로 제공하는 사이트입니다.

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(유사서비스) 자율운항선박 국내 및 해외

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(유사서비스) 해외 자율 운항선 대서양 횡단

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Rob High | IBM Fellow, VP & CTO, Networking & Edge Computing

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The Mayflower Autonomous Ship Has Reached North America

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IBM celebrates the completion of MAS’s historic transatlantic voyage from Plymouth, UK to its North American arrival in Halifax, Nova Scotia on June 5, 2022.

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Electric Ship Market Size, Share And Trends Report, 2030

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The global electric ship market size was valued at USD 7.98 billion in 2022 and is expected to grow at a CAGR of 10.9% from 2023 to 2030

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악천후 및 긴급 상황에서 사용할 수 있는 무인 자율운항 시스템을 구현하기 위해서

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악천후 및 긴급 상황에서 사용할 수 있는 무인 자율운항 시스템을 구현하기 위해서

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1. 고급 센서 및 데이터 통합

다중 센서 통합: 악천후 상황에서는 기존 센서만으로는 정확한 데이터 수집이 어려울 수 있으므로, 열 이미지 센서, 레이다, 초음파 센서 등을 추가하여 데이터를 다각도로 수집하는 것이 필요합니다. 각 센서에서 얻은 데이터를 통합하는 데이터 퓨전 기술을 통해 더 정교한 판단을 내릴 수 있도록 해야 합니다.

센서 노이즈 제거: 악천후 시 센서의 신뢰도가 떨어질 수 있으므로, 노이즈 필터링 및 신호 처리 기술을 강화하여 정확한 데이터 처리를 보장할 필요가 있습니다.

2. AI 기반 예측 및 경로 재설정 알고리즘

AI 및 머신러닝 기반 예측 시스템: 악천후 시 발생할 수 있는 예기치 않은 상황을 예측하고 이에 맞게 운항 경로를 실시간으로 조정할 수 있도록 AI 기반 예측 시스템을 도입해야 합니다. 기상 데이터를 실시간으로 분석하고, 물리적인 환경 변화에 따라 경로를 재설정하는 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

비상 대응 알고리즘: 기상 악화 시 자동으로 긴급 경로를 설정하여 위험을 최소화할 수 있도록 긴급 회피 경로 설정 기능을 추가해야 합니다. 특히 강풍, 폭우, 해무 등에서 피난 항로를 자동으로 찾을 수 있는 시스템이 필요합니다.

3. 강화된 원격 제어 및 관제 시스템

강화된 통신 시스템: 악천후 상황에서는 통신이 불안정할 수 있으므로, 이중화된 통신 시스템을 통해 선박과 관제 센터 간의 원활한 소통을 보장해야 합니다. 이를 통해 원격 제어가 안정적으로 이뤄질 수 있습니다.

실시간 상황 모니터링: 관제 센터에서 실시간으로 상황을 모니터링하고 긴급 시 수동 개입할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다. 관제 센터의 AI 시스템이 선박의 데이터를 분석해 즉각적인 피드백을 제공할 수 있도록 해야 합니다.

4. 자율 운항을 위한 하드웨어 강화

내구성 높은 하드웨어 개발: 악천후 상황에서 견딜 수 있는 내구성이 강화된 하드웨어를 적용해야 합니다. 센서 및 제어 시스템이 폭우, 강풍, 극저온 등의 조건에서도 안정적으로 작동할 수 있도록 내구성 테스트가 필요합니다.

자동 유지 보수 시스템: 악천후에 노출된 무인선박의 자동 유지 보수를 가능하게 하여, 문제가 발생하기 전에 선박의 상태를 실시간으로 점검하고 필요 시 원격으로 수리 및 보정할 수 있는 시스템도 고려해야 합니다.

5. 법적 및 규제적 준비

해운법 및 안전 규제: 악천후에서 자율운항 선박이 제대로 작동하려면 관련 규제를 준수해야 합니다. 국제해사기구(IMO) 및 각국의 해양법과 안전 기준을 충족시키기 위한 기술적 검토와 인증 절차를 준비해야 합니다.

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https://korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148889479

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C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity)는 디지털 콘텐츠의 진위성과 출처를 보장하기 위해 설계된 기술입니다. C2PA는 디지털 워터마킹과 메타데이터를 활용하여 콘텐츠의 생성 및 수정 내역을 기록하고 검증합니다. C2PA의 디지털 워터마크 기술의 원리는 다음과 같습니다:

C2PA 디지털 워터마크 기술의 원리

1. 메타데이터 삽입 및 암호화

메타데이터 포함: 콘텐츠 생성 시, 생성자 정보, 생성 일시, 수정 내역 등 다양한 메타데이터를 콘텐츠에 삽입합니다. 이 메타데이터는 콘텐츠의 출처와 진위성을 증명하는 데 사용됩니다.

암호화: 메타데이터는 암호화되어 콘텐츠와 함께 저장됩니다. 암호화된 메타데이터는 무단 접근이나 변조로부터 보호되며, 콘텐츠의 무결성을 보장합니다.

2. 디지털 서명

디지털 서명: 콘텐츠와 메타데이터는 디지털 서명으로 보호됩니다. 서명은 콘텐츠의 생성자나 소유자의 비공식적인 인증을 제공하며, 콘텐츠가 원본 그대로 유지되고 있음을 증명합니다.

서명 검증: 콘텐츠를 열람하거나 검토할 때, 디지털 서명을 통해 메타데이터와 콘텐츠의 무결성을 검증합니다. 서명이 일치하지 않으면 콘텐츠가 변조되었거나 위조된 것으로 간주됩니다.

3. 블록체인 통합

블록체인 기록: C2PA는 블록체인 기술을 활용하여 콘텐츠의 메타데이터와 변조 내역을 기록합니다. 블록체인에 저장된 정보는 불변성을 보장하므로, 콘텐츠의 출처와 진위성을 확인하는 데 유용합니다.

상호 검증: 블록체인 기록과 콘텐츠의 디지털 서명을 비교하여 콘텐츠의 진위를 검증합니다. 이 과정은 콘텐츠가 원본 상태로 유지되었는지를 확인하는 데 도움이 됩니다.

4. 자동화된 검증 시스템

자동화된 도구: C2PA는 자동화된 도구를 사용하여 콘텐츠의 메타데이터와 서명을 실시간으로 검증합니다. 이 도구는 콘텐츠가 생성된 시점부터 현재까지의 모든 변조나 수정 내역을 추적할 수 있습니다.

검증 알림: 콘텐츠 검토 시, 검증 도구가 자동으로 결과를 제공하며, 콘텐츠의 무결성 상태에 대한 정보를 제공합니다.

5. 포맷 및 표준

표준화된 포맷: C2PA는 표준화된 포맷을 사용하여 다양한 디지털 콘텐츠에서 메타데이터와 디지털 서명을 일관되게 적용합니다. 이 표준화된 접근은 콘텐츠의 진위성을 검증하는 데 도움이 됩니다.

호환성: 다양한 플랫폼과 시스템에서 C2PA 기술을 호환 가능하도록 설계되어, 콘텐츠의 검증과 출처 보장이 다양한 환경에서 가능하도록 합니다.

원리 요약

메타데이터와 암호화: 콘텐츠에 메타데이터를 삽입하고 암호화하여 출처와 진위성을 보장합니다.

디지털 서명: 콘텐츠와 메타데이터를 디지털 서명으로 보호하여 무결성을 검증합니다.

블록체인 통합: 블록체인에 메타데이터와 변조 내역을 기록하여 불변성과 검증을 보장합니다.

자동화된 검증: 실시간으로 콘텐츠의 진위를 검증하고, 변조 여부를 확인합니다.

표준화된 포맷: 표준화된 포맷을 통해 콘텐츠의 검증과 호환성을 유지합니다.

C2PA의 디지털 워터마킹 기술은 콘텐츠의 출처와 무결성을 보장하는 데 중요한 역할을 하며, 콘텐츠의 진위를 검증하는 강력한 도구로 활용됩니다.