연구
< (왼쪽부터) 윤종혁 KAIST 박사과정생, 션 탄 루이 시앙(Sean Tan Rui Xiang) 싱가포르국립대학교 연구원, 한준 KAIST 교수 >
스마트폰이 '몰래카메라 탐지기'로 변신한다. 우리 대학 연구진이 스마트폰과 1만 원 수준의 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode) 장치만으로 숨겨진 불법 촬영 카메라를 찾아내는 AI 기술을 개발했다. 누구나 손쉽게 자신의 프라이버시를 지킬 수 있는 새로운 보안 기술로, 호텔과 공유숙박 등 일상 공간에서 불법 촬영 범죄를 예방하는 데 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 한준 교수 연구팀이 싱가포르국립대학(NUS, National University of Singapore) 및 싱가포르경영대학(SMU, Singapore Management University)과 공동연구를 통해 스마트폰에 발광다이오드(LED) 케이스를 부착해 숨겨진 카메라를 탐지하는 기술 '스윕LED(SweepLED)'를 개발했다고 30일 밝혔다.
< SweepLED 연구 개요 >
불법 촬영 카메라가 호텔, 공유숙박, 화장실 등 일상 공간에 몰래 설치되는 사례가 늘면서 일반인도 쉽게 활용할 수 있는 탐지 기술의 필요성이 커지고 있다. 그러나 기존 휴대용 탐지기는 사용자가 렌즈에서 반사되는 밝은 점을 직접 눈으로 확인해야 해 금속이나 유리, 광택이 있는 플라스틱의 반사를 카메라 렌즈로 오인하는 문제가 있었다.
연구팀이 개발한 스윕LED는 스마트폰 카메라는 고정한 채 LED 조명의 방향만 바꾸며 물체 표면에서 나타나는 반사 변화 패턴을 분석하는 방식이다. 일반적인 광택 물체의 반사점은 조명 방향에 따라 위치가 달라지거나 사라지지만, 카메라 렌즈는 내부 렌즈와 조리개, 이미지센서 구조 때문에 반사 모양이 독특하게 변형되는 특징을 보인다.
< SweepLED 하드웨어 프로토타입 및 동작 모습 >
연구팀은 이러한 시간에 따른 반사 변화 패턴을 딥러닝 기반 영상 분석으로 학습해 카메라 렌즈를 구별했다. 기존 탐지 방식이 사용자의 눈에 의존해 단순히 '밝은 점'을 찾는 수준이었다면, 스윕LED는 여러 조명 각도에서 나타나는 반사의 움직임과 모양 변화를 인공지능이 종합적으로 분석해 숨겨진 카메라를 판별한다는 점에서 차별화된다.
이를 통해 숙박 공간에서 흔히 볼 수 있는 충전기, 탁상시계, 리모컨, 장식품 등 다양한 물체 속에 숨겨진 카메라 렌즈를 보다 안정적으로 탐지할 수 있다.
< SweepLED의 숨겨진 카메라 탐지 파이프라인 >
< SweepLED의 숨겨진 카메라 탐지 파이프라인 >
연구팀은 실제 환경에서 볼 수 있는 30개 물체를 대상으로 성능을 평가한 결과 약 94%의 탐지 정확도를 기록했으며, 물체 하나를 검사하는 데 걸리는 시간도 5초 이내인 것으로 확인했다.
또한 스마트폰에 부착하는 LED 케이스의 핵심 부품 비용이 7달러(약 1만 원) 미만으로, 향후 스마트폰 액세서리 형태의 보급형 탐지기나 일반 소비자용 제품으로 상용화될 가능성을 제시했다.
< AI생성 연구이미지 >
한준 교수는 "불법 촬영 카메라는 일상 공간에서 개인의 안전과 프라이버시를 심각하게 위협하는 문제" 라며 "이번 연구는 스마트폰 기반의 저비용 하드웨어와 인공지능 분석을 결합해 비전문가도 손쉽게 활용할 수 있는 실용적인 탐지 기술의 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다" 고 말했다.
KAIST 윤종혁 박사과정생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위의 국제학술대회인 ACM 모비시스 2026(ACM MobiSys 2026)에서 6월 20일 발표됐다.
※ 논문명: Hide-and-Sweep: Detecting Concealed Cameras via LED Illumination Sweeps, DOI: https://doi.org/10.1145/3812835.3814866
※ 저자정보: 윤종혁(제1저자), 문재영, 박윤서, Sean Rui Xiang Tan, 김병현, Rajesh Krishna Balan, 한준(교신저자)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 STEAM 글로벌융합연구지원사업 및 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
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국내 1인 가구가 800만 세대를 넘어 전체의 36%를 차지하며 역대 최고치를 기록했다. 서울시 조사에 따르면 1인 가구의 62%가 ‘외로움’을 느끼는 등 고립감과 정신건강 문제가 심화되고 있다. 우리 대학 연구진은 스마트폰·웨어러블의 한계를 넘어, 가정 내 IoT 데이터를 통해 일상 리듬이 흐트러질수록 정신건강이 악화되는 핵심 신호임을 밝혀냈다. 이번 연구는 개인 맞춤형 정신건강 관리 시스템 개발의 기반이 될 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 이의진 교수 연구팀이 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 가능성을 입증했다고 21일 밝혔다. 정신건강 관리를 위해선 자신의 상태를 꾸준히 파악하는 것이 중요하지만, 기존의 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 사용자가 기기를 착용하거나 소지하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 가정 내 환경 데이터에
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