경량화 기법을 적용한 MobileNet 기반 딥페이크 탐지모델의 성능 최적화 연구 - 장성훈; 이명락; 손태식 (국방과 보안, 2025)
딥페이크 기술의 고도화로 이미지 및 영상 콘텐츠의 조작이 더욱 정밀해지면서, 이에 대응하기 위한 효과적인 탐지 기술의 중요성이 커지고 있으며, 다양한분야에서 신속하고 정확한 탐지기술의 수요가 증가하고 있다. 기존의 딥페이크탐지 모델은 높은 탐지 정확도를 보여주고 있으나 대부분 다층 구조와 복잡한연산으로 컴퓨팅 자원을 과도하게 소모하며, 실시간 처리나 모바일 환경에서는적용이 제한되는 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 MobileNet을활용하고 있으나, 기본 형태만으로는 실시간 처리나 모바일 환경에서의 구현에어려운 점이 있다. 본 연구는 컴퓨팅 자원 사용을 최소화하면서도 우수한 탐지성능을 유지할 수 있는 경량화 기법을 적용한 MobileNet 기반 딥페이크 탐지모델을 제안한다. 제안된 모델은 실험을 통해 기존 MobileNet 대비 컴퓨팅자원을 크게 절감하면서 우수한 탐지 성능을 유지함을 확인하였으며, 이를 통해모바일 환경, 실시간 모니터링 시스템 구축 등 다양한 분야에서 실용적으로 활용될수 있음을 입증하였다.
Keywords: Deepfake detection; GANs; XceptionNet; MobileNet; MTCNN