이석원 기자
어도비 포토샵은 능숙하게 사용할 줄 안다면 이미지 원형을 원하는 형태로 바꿀 수 있게 해준다. 아마추어가 보면 포토샵으로 가공했는지 알아채기 어려울 만큼 높은 수준으로 진화하고 있다. 그런데 포토샵으로 가공한 이미지를 신경망을 통해 판별하려는 시도를 어도비가 실시하고 있다고 한다.
어도비는 지난 1990년 출시한 포토샵이 창의력과 표현을 민주화하기 위한 중요한 단계로 이어졌다고 주장한다. 이후 포토샵이 시각 표현 분야 큰 영향을 주고 있다는 사실을 자랑하고 있지만 동시에 이미지 편집으로 만들어진 가짜 사진과 내용이 많은 문제를 불어온다는 자각도 하고 있다.
이런 이유로 어도비는 디지털 미디어의 신뢰도를 높이기 위해 인공지능 등 새로운 기술을 이용해 문제를 해결할 방법을 모색해왔다고 한다. 어도비 측과 캘리포니아버클리대학 등 연구자 5명은 미 고등연구계획국 DARPA의 프로그램 지원 하에 포토샵의 왜곡(Face-Aware Liquify) 필터를 이용해 가공한 이미지를 감지할 수 있는 도구를 만드는 데 성공했다.
이번 연구는 이미지와 동영상, 오디오, 문서 등 다양한 데이터가 가공되지 않는지 감지하기 위한 노력의 일환이다. 어도비는 지금까지 이미지 가공 중에서도 표정 조정이나 얼굴 일부 가공 등 국소적인 이미지 가공을 감지하기 위해 노력해왔다. 이번 연구는 인간보다 확실히 이미지 가공을 한 부분을 잘 식별할 수 있는 도구와 이미지 가공한 부분을 되돌릴 수 있는 도구 개발에 초점을 맞췄다.
연구팀은 컨볼루션 신경망(CNN, convolutional neural networks)이 이미지 가공한 인간의 얼굴을 식별할 수 있도록 하기 위해 인터넷에서 얼굴 사진 수천 장을 끌어와 포토샵 왜곡 필터를 적용해 얼굴 일부를 가공한 이미지 데이터 세트를 만들었다. 또 데이터 세트의 이미지 일부를 실제 인간이 포토샵을 이용해 가공해 이미지 가공에 쓰이는 기술 폭을 넓혀 CNN이 이미지 가공한 인간의 얼굴을 식별하는 정확도를 높이는 데 성공했다.
연구팀은 얼굴 일부가 바뀐 건 아는 사람은 원래 이미지와 가공한 이미지를 함께 보여주고 가공한 이미지 식별을 하도록 해 신경망이 인간의 눈보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘하는지 확인하도록 했다. 이에 따르면 가공 이미지 정답률은 인간이 53%인데 비해 개발한 신경망 도구는 무려 99%라는 높은 정답률을 보였다. 또 이 도구는 가공 이이미지를 원래 상태로 되돌리는 데에도 성공해 어도비 측 설명에 따르면 연구팀이 감동할 만한 수준이었다고 한다.
연구팀은 인간의 얼굴에는 기하학적으로 많은 변화가 존재하기 때문에 가공 이미지를 되돌릴 수 없는 경우가 많지만 이번에 개발한 도구는 딥러닝으로 뒤틀린 부분이나 전체 레이아웃 같은 조합까지 확인할 수 있어 불가능할 것 같았던 가공 이미지 복원 작업을 실현했다고 설명했다.
다만 가공 이미지를 버튼 한 번에 취소시키는 것 같은 기능을 포토샵으로 구현하는 아이디어를 실현하는 건 아직까지 갈 길이 멀다고 한다. 이번에 개발한 도구는 특정 유형 이미지 편집을 감지하기 위한 중요한 단계로 취소 기능도 놀라울 만큼 잘 작동한다. 이런 기술을 통해 콘텐츠 조작을 하는 걸 일반인도 알고 의도적으로 편집한 악성 데이터로부터 자신을 지키기 위한 최선의 방어가 될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
이원영 기자
정용환 기자
