최근 조사 대상 디지털 메이저사이트이 대규모화 및 대용량화됨에 따라 자동으로 사진이나 영상 메이저사이트을 분석해 촬영 위치를 찾아내는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 기존에는 EXIF와 같은 파일 내부 메타데이터에서 촬영 위치를 추출하는 기술이 사용돼 왔으나 최근 메이저사이트에는 메타데이터가 훼손되거나 위치 정보가 저장돼 있지 않은 경우가 많아 실무에서 활용도가 낮았다.
인공지능(AI) 기술을 활용해 사진이나 영상에서 건축물이나 지형 정보와 같이 그래픽 특성을 추출해 메이저사이트를 찾는 방안이 대안으로 제시됐지만, 현재 공개된 서비스들은 경복궁이나 N서울타워와 같은 일부 랜드마크 탐지에만 초점이 맞춰져 있어 포렌식 조사에 활용하기에는 한계가 있었다.
정 교수팀은 인공지능 기술을 활용해 메이저사이트 사진에서 그래픽 특성 분석을 통해 랜드마크와 지형 특성을 추출하고, 이를 간판, 광고, 거리 표지판에서 추출한 텍스트 정보와 결합하는 전략을 사용했다. 2만5000여개의 랜드마크와 1만여개의 간판으로 구성된 공개 및 자체 구축 데이터 세트를 활용했으며, 랜드마크의 범위를 주요 관광명소 외에도 국내 도시별 아파트, 학교, 석상, 운동장, 공원, 편의시설 등으로 확장했음에도 94.07%의 높은 성능을 보였다.
정 교수팀은 이번에 개발된 위치 추정 기술이 디지털 증거물 외에 일반적인 사진에도 적용할 수 있으므로 디지털 포렌식 분야 외에 관광, 부동산, 소셜 미디어 등 다양한 분야에 실용적 응용이 가능할 것으로 기대하고 있다. 정 교수팀은 현재 해당 기술에 대한 특허를 국내 출원했으며, 국외 특허 출원도 진행해 상용화를 추진할 계획이다.
한편 이번 연구 결과는 과학기술정보통신부가 지원하는 정보보호핵심원천기술개발사업의 일환인 '인공지능 기술 활용 메이저사이트증거 분석 기법 개발' 연구 과제 수행을 통해 이뤄졌다.
