Implementation and Performance Analysis of a Lightweight StegaStamp-Based Model for Real-Time Display-to-Camera

본 연구는 디지털 디스플레이와 카메라 간 비가시적 정보 전달을 가능하게 하는 StegaStamp 기반 Display-to-Camera(D2C) 통신 모델을 경량화하여 실시간 환경에서 적용 가능한 시스템을 구현하고 그 성능을 분석한다. 기존 StegaStamp 모델은 높은 연산 복잡도와 대규모 파라미터 구조로 인해 모바일 및 임베디드 환경에서 실시간 적용에 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 StegaStamp 인코더와 디코더를 TensorFlow Lite 형식으로 변환하고, 기존 BisNet 기반 검출기 대신 TFLite float16 양자화가 적용된 YOLOv8 기반 검출기를 도입하여 연산 자원 소모를 효과적으로 감소시켰다. 또한 경량화된 검출기와 디코더를 통합한 D2C 파이프라인을 구성하고 웹캠 기반 실시간 실험을 통해 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안 시스템은 CPU 기반 환경에서도 실시간 프레임 처리가 가능하면서 기존 구조 대비 처리 시간과 메모리 사용량을 크게 감소시키고 높은 정보 복원 신뢰도를 유지함을 확인하였다.