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워터마크 삽입 장치에 있어서, 상기 워터마크 삽입 장치는, 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 원본 이미지에 제1 식별 정보를 삽입하고, 상기 제1 식별 정보가 삽입된 원본 이미지에 대한 제1 공격 및 상기 제1 식별 정보가 삽입된 원본 이미지에 대한 상기 제1 공격과 동작이 상이한 제2 공격을 각각 수행하여, 상기 제1 공격에 의해 변환된 제1 이미지 및 상기 제2 공격에 의해 변환된 제2 이미지를 획득하고, 상기 획득에 기반하여, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 식별함으로써 상기 제1 이미지에 대한 제2 식별 정보의 데이터 및 상기 제2 이미지에 대한 제3 식별 정보의 데이터를 획득하고, 상기 제2 식별 정보의 데이터, 상기 제3 식별 정보의 데이터 및 인공 지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘(algorithm)에 기반하여 상기 제1 식별 정보의 변형이 최소화되도록 상기 제1 식별 정보의 상기 원본 이미지로의 삽입을 갱신하고, 상기 제2 식별 정보 및 상기 제3 식별 정보는 상기 제1 식별 정보를 기초로 각각 얻어지는 워터마크 삽입 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 제1 식별 정보는 워터마크(watermark)를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서들은 블라인드(blind) 방식에 기반하여 상기 원본 이미지에 상기 제1 식별 정보를 삽입하도록 설정된워터마크 삽입 장치
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청구항 2에 있어서, 상기 블라인드 방식은 신호(signal) 영역 또는 주파수(frequency) 영역 상에서 상기 워터마크를 삽입하는 방식을 포함하는워터마크 삽입 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 상기 제2 식별 정보의 데이터, 상기 제3 식별 정보의 데이터 및 상기 인공 지능 알고리즘에 기반하여 상기 제1 식별 정보 및 상기 제2 식별 정보를 식별하고,상기 제2 식별 정보의 데이터, 상기 제3 식별 정보의 데이터 및 상기 인공 지능 알고리즘에 기반하여 상기 제1 식별 정보와 관련된 데이터 중 상기 제1 공격 또는 상기 제2 공격에 대해 유지된 부분을 결정하는워터마크 삽입 장치
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청구항 4에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 상기 제2 식별 정보의 데이터 또는 제3 식별 정보의 데이터가 상기 제1 식별 정보에 대응하는 경우, 상기 인공 지능 알고리즘과 관련된 가중치를 유지하는워터마크 삽입 장치
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청구항 4에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 상기 제2 식별 정보의 데이터 또는 제3 식별 정보의 데이터가 상기 제1 식별 정보에 대응하지 않는 경우, 상기 인공 지능 알고리즘과 관련된 가중치를, 상기 인공 지능 알고리즘의 손실 함수가 최소화되도록 갱신하는워터마크 삽입 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은,상기 원본 이미지를 소정 크기의 픽셀 블록(pixel block)들로 나누고, 상기 픽셀 블록들 각각에 상기 제1 식별 정보의 적어도 일부를 삽입함으로써 상기 원본 이미지에 상기 제1 식별 정보를 삽입하는 워터마크 삽입 장치
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청구항 7에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은,상기 원본 이미지로의 삽입을 갱신하기 위해,상기 픽셀 블록들 각각에 삽입되는 상기 제1 식별 정보의 적어도 일부를 변경하는 워터마크 삽입 장치
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청구항 7에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은,상기 원본 이미지로의 삽입을 갱신하기 위해, 상기 제1 식별 정보의 적어도 일부가 삽입될 상기 픽셀 블록들의 주파수의 위치를 변경하는 워터마크 삽입 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 크롭핑(cropping), 아핀 변형(affine transform), JPEG(joint photographic coding experts group) 압축, 가우시안 필터링(Gaussian filtering), 중간 값 필터링(median filtering), 회전(rotation), 또는 크기변형(rescaling) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 이미지의 변환을 수행하는 워터마크 삽입 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 인공 지능 알고리즘은, 상기 제2 식별 정보 및 상기 제3 식별 정보의 검출과 관련된 제1 인공 지능 알고리즘 및 상기 갱신된 삽입과 관련된 제2 인공 지능 알고리즘을 포함하는 워터마크 삽입 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 인공 지능 알고리즘은, CNN(convolution neural network)에 대한 알고리즘 또는 강화 학습(reinforcement learning)에 대한 알고리즘을 포함하는 워터마크 삽입 장치
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워터마크 삽입 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 상기 방법은,원본 이미지에 제1 식별 정보를 삽입하는 동작과, 상기 제1 식별 정보가 삽입된 원본 이미지에 대한 제1 공격 및 상기 제1 식별 정보가 삽입된 원본 이미지에 대한 상기 제1 공격과 동작이 상이한 제2 공격을 각각 수행하여, 상기 제1 공격에 의해 변환된 제1 이미지 및 상기 제2 공격에 의해 변환된 제2 이미지를 획득하는 동작과, 상기 획득에 기반하여, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 식별함으로써 상기 제1 이미지에 대한 제2 식별 정보의 데이터 및 상기 제2 이미지에 대한 제3 식별 정보에 대한 데이터를 획득하는 동작과, 상기 제2 식별 정보의 데이터, 상기 제3 식별 정보에 대한 데이터, 및 인공 지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘(algorithm)에 기반하여 상기 제1 식별 정보의 변형이 최소화되도록 상기 제1 식별 정보의 상기 원본 이미지로의 삽입을 갱신하는 동작을 포함하고, 상기 제2 식별 정보 및 상기 제3 식별 정보는 상기 제1 식별 정보를 기초로 각각 얻어지는 방법
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프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터-판독 가능(computer-readable) 저장(storage) 매체(medium)에 있어서, 상기 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,원본 이미지에 제1 식별 정보를 삽입하는 동작과, 상기 제1 식별 정보가 삽입된 원본 이미지에 대한 제1 공격 및 상기 제1 식별 정보가 삽입된 원본 이미지에 대한 상기 제1 공격과 동작이 상이한 제2 공격을 각각 수행하여, 상기 제1 공격에 의해 변환된 제1 이미지 및 상기 제2 공격에 의해 변환된 제2 이미지를 획득하는 동작과, 상기 획득에 기반하여, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 식별함으로써 상기 제1 이미지에 대한 제2 식별 정보의 데이터 및 상기 제2 이미지에 대한 제3 식별 정보에 대한 데이터를 획득하는 동작과, 상기 제2 식별 정보의 데이터, 상기 제3 식별 정보에 대한 데이터, 및 인공 지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘(algorithm)에 기반하여 상기 제1 식별 정보의 변형이 최소화되도록 상기 제1 식별 정보의 상기 원본 이미지로의 삽입을 갱신하는 동작을 수행하도록 하고, 상기 제2 식별 정보 및 상기 제3 식별 정보는 상기 제1 식별 정보를 기초로 각각 얻어지는 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
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