한밭대학교컴퓨터공학과

인공지능미디어연구실
AIM

실험실 소개

• 인공지능미디어 연구실(AIM Lab.)에서는 인공지능 기술을 이용하여 미디어 데이터를 다루는 기술을 연구합니다.
• 미디어 데이터란 이미지, 비디오, 오디오, 3D 모델 등 다양한 형태의 디지털 매체 데이터를 말합니다.
• 캐글(Kaggle), 데이콘(DACON)을 비롯한 데이터 사이언스 경쟁대회 참가를 적극 장려합니다. (연구지도, 연구환경 지원)
• 본 연구실은 NAVER, ETRI 등 다양한 산업체, 연구소와 함께 인공지능 기반의 미디어 데이터 처리 기술을 연구하고 있습니다.

지도교수 : 장한얼

논문

• Local-Source Enhanced Residual Network for Steganalysis of Digital Images,
  IEEE Access, July 2020
• Feature Aggregation Networks for Image Steganalysis, ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security (IH&MMSec '20), June 2020
• Exposing Digital Image Forgeries by Detecting Contextual Abnormality Using Convolutional Neural Networks, Sensors, April 2020
• Finding robust domain from attacks: A learning framework for blind watermarking, Neurocomputing, April 2019
• Robust Template-Based Watermarking for DIBR 3D Images, Applied Sciences, June 2018
• Cropping-resilient 3D mesh watermarking based on consistent segmentation and mesh steganalysis, Multimedia Tools and Applications, March 2018
• Median Filtered Image Restoration and Anti-Forensics Using Adversarial Networks, IEEE Signal Processing Letters, February 2018
• DeepPore: Fingerprint Pore Extraction Using Deep Convolutional Neural Networks, IEEE Signal Processing Letters, December 2017
• Blind 3D mesh watermarking based on cropping-resilient synchronization, Multimedia Tools and Applications, December 2017

특허

• Three-dimensional mesh model watermarking method using segmentation and apparatus thereof, US Patent 10,769,745
• Watermark embedding apparatus and method, and watermark detecting apparatus and method for 3D printing environment, US Patent10,438,311
• Template-based watermarking method for depth-image-based rendering based 3D image and apparatus thereof, US Patent 10,049,422