본 논문에서는 복소 가우시안 영상 (Complex Extended Gaussian Image, CEGI)을 이용한 3D 메쉬 모델의 블라인드 워터마킹을 제안하였다. CEGI는 메쉬의 법선 벡터 분포를 나타내는 3차원 방향 히스토그램으로, 이는 메쉬의 면적 및 임의의 기준점에 대한 거리로 표현되는 복소 가중치의 합으로 구현된다. 제안한 방법에서는 먼저 3D 메쉬 모델을 모델의 형상에 따라 여러개의 패치로 분할한다. 그리고 워터마크를 삽입하기 위하여 각 패치별로 CEGI를 구한 후에 복소 가중치의 크기가 큰 셀을 선택하여, 각 패치 CEGI 상에 통일한 순위의 셀들에 각각 삽입한다. 그리고 패치의 중점 좌표 및 셀 순위표를 이용하여 원 메쉬 모델없이 워터마크를 추출한다. 이 때, 회전과 같은 아핀 변환된 모델에서는 오일러 각을 이용한 재배열 과정을 수행한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 절단, 아핀 변환, 및 랜덤 잡음 첨가등의 기하학적 공격 및 메쉬 간단화 등의 위상학적 공격에 견고하였으며 또한 워터마크의 비가시성을 확인하였다.
휘도-색차 신호에서 휘도 신호는 그레이 영상을 생성하고, 각각의 컬러 요소들을 단색 시스템으로 호환할 수 있다. 그리고 휘도-색차 신호의 각 컬러 요소들은 적은 상관 관계를 가지므로 신호를 부호화 또는 변조하는데 유용성을 지닌다. 그러나 각 컬러 신호들은 통계적으로 적은 상관 관계를 가지나 서로 독립적이지는 않다. 그러므로 본 논문은 컬러 요소들 간의 상호 의존적인 특징을 고려하여 웨이브릿 기반의 주파수 영역에서 휘도-색차 신호에 대한 워터마크 삽입 알고리즘을 제안한다. 따라서 디지털 워터마크의 견고성과 비시각성을 보장할 수 있다.
본 논문에서는 연속적 부대역 양자화와 인간 시각 시스템을 이용한 웨이브릿 기반의 디지털 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬에서는 웨이브릿 변환을 이용하여 영상을 4-레벨로 분해한 후, 가장 낮은 레벨에 속한 최고주파 부대역들을 제외한 모든 부대역들에 대하여 시각적으로 중요한 계수들을 선택한다. 기저대역에 대한 시각적으로 중요한 계수들은 계수값들의 크기를 기준으로 선택하고, 고주파 부대역에 대한 시각적으로 중요한 계수들은 연속적 부대역 양자화를 이용하여 선택한다. 고주파 부대역에 속한 시각적으로 중요한 계수들은 각 계수들이 인간의 시각에 영향을 미치는 인간 시각 시스템을 고려하여 시각적으로 보이지 않는 크기로 워터마크를 삽입하고, 기저대역에 속한 계수들은 화질 열화가 일어나지 않는 범위로 워터마크를 삽입한다. 본 워터마킹 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의실험에서 이 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 비가시성과 견고성에서 모두 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 특이치 분해를 이용한 워터마크 기법을 제안하였다. 워터마킹의 단계는 먼저 웨이블릿 변환에 의한 저해상도 LL대역의 영상을 3${\times}$3 블록단위로 나누고, 엔트로피와 조건수를 기준으로 선택한 블록을 특이치 분해하여 워터마크를 삽입하는 것이다. 이는 워터마크 추출을 안정적으로 수행할 수 있는 저 대역 워터마크 삽입기법을 제공한다. 본 논문에서 워터마크를 효율적으로 추출하기 위해 영상에 가해진 공격을 국소적으로 모델링하여 공격연산자를 근사적으로 구하고, 워터마크 삽입 시 수행된 특이치 분해와 추정된 공격연산자를 적용하여 삽입위치에 따라 워터마크 집단을 결정한다. 각 워터마크 집단 내에서 최적의 워터마크를 구하고 T검정을 이용하여 워터마크의 유무를 검정한다. 제안된 워터마크 기법이 여러 단계 JEPG 공격에 견고하다는 것을 수치실험에서 확인하였다.
핑거프린팅이란 허가되지 않았거나 불법적인 사본의 출처를 확인하기 위해, 사용자마다 개별적인 워터마크를 삽입하는 기술이다. 공모공격이란 다수의 사용자가 공모하여, 개별적인 워터마크가 삽입된 사본의 평균값이나 중앙값을 이용함으로써 공모자의 식별을 방해하는 경우이며, 개별적인 워터마크는 공모방지코드 (anti-collusion Code: ACC)를 사용하여 표시하게 된다. 하지만 공모방지코드는 평균화 공격과 중앙값 공격에 강인성을 보이지만, 선형결합공모공격 (Linear Combination Collusion Attack: LCCA)에 취약하며, 많은 수의 사용자를 지원하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 많은 수의 사용자를 지원하고, 선형결합공모공격에 견고한, 가변공모방지코드 (Scalable ACC)와 각도해석전략 (Angular Decoding Strategy)을 제안하였다. 기존의 공모방지코드에 정규분포를 가지는 확률변수를 결합하여 평균과 중앙값 공격에 강인한 가변공모방지코드를 설계하였고, 인간의 시각적 특성을 이용한 워터마킹 방법을 사용하여 핑거프린트를 영상에 삽입하였다. 공모공격에 대한 강인성을 비교하기 위해, 표준실험영상 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법은 평균 및 중앙값 공격에 대하여 공모자 추적 능력이 우수하였으며, 특히 많은 사용자 중에서 다수의 공모자가 선형결합공모공격을 이용하여 공모하는 경우, 높은 공모추적 성능을 보였다.
제안 논문에서는 의료영상의 다양한 공격에 안전하고 견고하도록 의료 영상을 일정기간 압축 저장해 디지털 콘텐츠에 투명성을 유지한다. 제안논문은 오리지널 영상의 특징 값을 추출하고 사용자의 정보와 결합해서 암호화된 영상 인증코드를 생성한다. 인증코드는 은닉된 데이터를 추출하기 위해 먼저 암호화된 의료영상을 복호화하고 영상의 공간 특성을 이용해 은닉데이터를 추출한다. 따라서 워터마킹을 통해 콘텐츠 자체에 직접 삽입 후 영상의 인증을 위해 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행해 무결성을 보장하고 영상자료의 다양한 공격 안전함을 증명하고 인증률도 98.4%로 향상됨을 증명하였다.
본 논문에서는 2차원 바코드를 이용한 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 삽입되는 워터마크 정보로는 2차원 바코드인 QR 코드를 변형하여 이용하였다. 2차원 바코드가 1차원 바코드에 비하여 많은 정보를 표현할 수 있고, 코드자체가 에러 보정능력을 내재하고 있는 장점을 이용하여 워터마킹 알고리즘의 견고성을 높였다. 또한 부분적인 워터마크 정보의 손실에 대응하기 위하여 직교코드를 이용하여 삽입대역을 확산했으며, 삽입강도 0.7에서 50dB 이상의 우수한 품질을 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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