[ Completed Projects ]

Completed Projects

  • 프로젝트 명

    WASM 기반 인물 식별 및 자동 워터마크 삽입 AI 기술 연구

  • 분야

    글로벌 영상 플랫폼 및 OTT 시장의 성장에 따른 콘텐츠 유통 환경 변화
    • - 글로벌 영상 플랫폼 시장은 2024년 132억 달러 규모에서 2028년 256억 달러 수준으로 확대될 것으로 전망되며, 특히 OTT 시장은 2022년 58억 달러 수준에서 170억 달러 수준으로 크게 성장할 것으로 전망됨
    • - 영상 콘텐츠 유통 규모가 빠르게 확대됨에 따라 콘텐츠의 무단 복제, 재배포, 저작권 침해에 대응하기 위한 보호 기술의 중요성도 함께 증가하고 있음
    콘텐츠 소비 환경 다변화에 따른 웹 기반 보호 기술의 필요성 증가
    • - 스마트폰 중심의 시청 환경에서 벗어나 스마트 TV, 모니터, 태블릿PC 등 다양한 디바이스를 통한 영상 소비가 확산되고 있음
    • - 이에 따라 다양한 사용자 환경에서도 웹 기반 실시간 동작이 가능한 경량형 콘텐츠 보호 기술의 필요성이 증가하고 있음

  • 연구내용

    YOLO를 활용한 인물 식별 및 워터마크 삽입 모델 구현
    • - YOLO 기반 탐지 모델을 활용하여 비디오 프레임 내 인물의 머리 영역을 검출하고 워터마크 삽입 대상 영역을 자동 식별함
    • - 식별된 영역에 주파수 변환 기반 워터마크 삽입 기법을 적용하고, 프레임 단위 처리 및 재조합을 통해 최종 영상을 생성함으로써 콘텐츠 추적과 저작권 보호가 가능하도록 설계함
    WASM 모듈을 활용한 웹 기반의 콘텐츠 보호 시스템 구현
    • - Yolo 기반의 인물 식별 및 워터마크 삽입 모델을 WASM 모듈로 컴파일하여 웹 브라우저 환경에서도 실행 가능한 인물 식별 및 워터마크 삽입 시스템을 구현함
    • - 별도의 전용 프로그램 설치 없이도 다양한 사용자 환경에서 동작할 수 있고, 브라우저 내에서 직접 연산을 수행함으로써 서버의 부하를 줄일 수 있음
    • - WASM 모듈의 네이티브에 가까운 실행 성능을 바탕으로 실시간 스트리밍 환경에서 요구되는 프레임 처리 속도를 확보하고, 웹 기반 콘텐츠 보호 시스템의 확장성과 접근성을 향상시킴

    [그림 1]은 WASM 기반 인물 식별 및 자동 워터마크 삽입 시스템 구조를 나타냄