가역 정보 은닉이 되기 위해서는, 비밀 정보가 삽입된 컨텐츠에서, 삽입된 비밀 정보 뿐만아니라, 원본 컨텐츠를 완벽하게 복구시킬 수 있어야 한다. 이미지 상에서 가역 정보 은닉을 할 때, 데이터의 삽입 용량이 크고, 왜곡이 작도록 설계해야 한다. 본 논문은 삽입 용량을 증가시키기 위해 데이터를 삽입시키는 차분값으로서 예측 오류 값을 이용하였고, 왜곡을 감소시키기 위해서 차분값을 정렬하고, 데이터 삽입 시에 최적화된 히스토그램 이동을 이용하였다. 본 논문에서는 이 세 가지 기술을 조합하여 가역 정보 은닉을 하는데 성공하였고, 최적화된 히스토그램 경계값을 구해내는 알고리즘이 제시되었다.
본 연구는 디지털 이미지 데이터에 대한 창작자의 저작권 보호 기술인 watermarking 기술을 연구하였다. 저작권 보호를 위한 정보를 invisible watermark로 삽입하였고, watermarking된 칼라 이미지를 데이터 압축, Filtering, cropping 등과 같은 여러가지 외부 공격에 대한 내구성을 실험하였다. invisible watermark를 삽입하기 위하여 변형된 주파수 변환기법을 이용하였으며, 기존의 PRN(pseudo random number) 방법보다 가시성이 뛰어난 이미지 형태의 로고를 삽입하여 저작권에 대한 확증성을 제고하였다.
오디오 워터마크, 음향 데이터 전송 및 오디오 핑거프린트 등으로 대표되는 음향 데이터 삽입 및 색인 기술은 최근 다양한 미디어 활용 인프라의 보급과 새로운 형태의 미디어 생태계가 등장함에 따라 중요성이 더욱 커지고 있으며, 콘텐츠 제어 및 식별을 비롯한 다양한 응용 서비스의 기반 기술로 활용될 수 있다. 본고에서는 음향 신호 기반 데이터 삽입 및 색인 기술 개발 현황과 관련 서비스 동향에 대해서 소개한다.
공간 데이터 웨어하우스 구축기는 소스 데이터의 변경 사항을 일괄처리의 형태로 공간 데이터 웨어하우스에 적재한다. 또한, 공간 데이터 웨어하우스 서버는 사용자의 질의에 빠른 응답을 하기위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인을 구성하는 기존 기법으로는 벌크 삽입 기법 및 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구성하기 위한 클러스터링 비용이 필요하며 검색 성능도 떨어진다. 또한, 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터 웨어하우스에서 부분 색인 전송을 이용한 효율적인 색인 재구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 구축기에서 색인의 구조에 맞게 클러스터링된 클러스터들을 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인의 물리적 사상 문제를 해결하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인은 공간 데이터 웨어하우스 서버에 있던 기존 색인에 삽입된다. 부분 색인이 기존 색인에 직접 삽입됨으로써 색인 재구성을 위한 검색, 분할, 재조정 비용은 최소가 된다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해 강인성과 비가시성의 유지를 위한 보다 효과적인 방법으로 웨이브릿 변환에서 적응적 워터마크 삽입강도를 갖는 지각적 데이터 은닉 모델을 제안한다. 먼저 영상을 9/7 쌍직교 웨이브릿 필터를 사용해 4레벨로 다해상도 분해한다. 다음으로 연속부대역 양자화(successive subband quantization)를 통한 시각적 중요계수(perceptually significant coefficient: PSC)들을 선정하여 선택된 계수들에 대해서만 워터마크 정보를 삽입한다. 지각 모델은 정상상태의 일반화 가우시안 모델(generalized gaussian model)로 추정된 NVF(noise visibility function)로 에지와 텍스쳐영역 그리고 평탄영역에 따라 각각 적응적으로 삽입되게 한다. 이는 각 서브밴드 내의 분산과 형상계수(shape parameter)에 의해 결정된다. 적응적 워터마크의 삽입강도를 갖기 위해 에지와 텍스쳐영역의 삽입강도는 각 서브밴드의 주파수 감도(frequency sensitivity)로 결정되고, 평탄영역의 삽입강도는 영상의 국부적 특성에 근거한 통계적 가중치를 사용한다. 삽입되는 워터마크는 랜덤시퀀스로 N(0,1)이다. 여러 가지 공격에 대한 실험으로 제안한 방법의 비가시성과 강인성을 확인한다.
가역 데이터 은닉 기법은 영상에 데이터를 삽입 후, 영상에서 삽입된 데이터를 추출한 후에 원본 영상의 복원이 완벽하게 가능한 기법을 말하며 최근에 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 이러한 복원 가능한 데이터 은닉 기법 중 기존의 히스토그램을 이용한 기법들은 히스토그램 수정 때문에 언더플로우와 오버플로우를 발생시킴으로써 데이터가 숨겨진 영상의 화질이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해 언더플로우와 오버플로우가 발생하는 위치를 표시하는 로케이션 맵정보를 영상에 추가로 삽입하여 해결하는 새로운 가역 데이터 은닉 기법을 제안한다. 또한 삽입되는 데이터의 양을 증가시키기 위해서 멀티 레벨 데이터 은닉 기법을 알고리즘에 적용하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 PSNR, 데이터 삽입량, 추가적인 데이터의 크기 면에서 우수한 성능을 보였다.
지금까지의 이동체 인덱스에 대한 연구는 주로 인덱스 구성 후에 발생하는 질의 처리 효율성에 두고 있다. 다수의 이동체 인덱스에서 이동체 데이터의 갱신 연산에 의한 인덱스 재구성에 대한 디스크 접근 오버헤드를 고려하지 않았다. 이동체 데이터 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-tree는 이동체에 대한 갱신 연산 비용이 많이 든다. 이런 R-tree의 단점을 보완하기 위해 이동체가 가지는 MBR값이 동적으로 변화하는 환경에 맞추어 R트리의 갱신 비용을 절감하여 처리하는 LUR-tree가 제안되었다. 본 논문에서는 마른 데이터 생성 속도에 적합하도록 디스크 접근 오버헤드를 고려해서 LUR-tree를 관리할 수 있는 현재 인덱스에 대한 다량 삽입 기법을 제안한다. 이 기법에서는 다차원 인덱스 구조에서의 다량 삽입 기법을 위한 간단한 버퍼링 기법을 사용한다. LUR-tree의 단말 노드 정보를 관리하는 보조 인덱스를 추가하여 갱신 연산에 따른 노드의 분할과 합병을 예측한다. 예측된 결과를 바탕으로 노드의 변화를 최소화하는 방향으로 데이터의 갱신 순서를 정하여 데이터 갱신에 따른 노드의 분할과 합병을 최소화한다. 실험을 통해 제안한 기법을 이용한 다량 삽입이 기존의 다량 삽입 기법들과 비교해 인덱스의 갱신 비용을 감소시키는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 공격에 강인하면서 원본데이터의 변형을 작게 하는 워터마크삽입 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 스프레드 스펙트럼 방법을 이용하여 워터마크를 삽입시 주파수 계수가 큰 값 순이 아닌 특정 범위의 값에 워터마크를 삽입함으로써 고음질의 워터마크가 삽입된 데이터를 얻을 수 있었으며, 워터마크가 삽입된 데이터에 MP3 압축, FFT 필터링, Cropping 및 Echo등의 공격을 가한 후 워터마크 추출실험을 해 본 결과 모든 공격에 대해 α가 0.5이상인 경우에는 워터마크 추출이 가능하였다. Cox가 제안한 방법보다 SNR면에서 훨씬 좋은 성능을 보였다.
화상회의 시스템의 영상 압축표준 중 하나인 H.261은 화상전화기에서 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 H.261 영상에 부가영상을 삽입하는 방법을 제안한다. H.261 영상에 단순히 부가영상을 삽입하면 움직임보상 데이터 처리를 하지 않기 때문에 전달된 H.261 영상으로부터 원래의 영상을 복원하기 어렵다. 이를 해결하는 방법으로 원시 H.261 영상 전체를 복호화 한 후 부가영상을 삽입하고 다시 부호화 하는 방법이 있으나 이 경우 처리해 주어야 할 데이터가 너무 많아 수행속도의 저하를 가져온다. 제안한 방법은 움직임 보상 정보가 영상에 아무 영향을 미치지 않을 경우에는 허프만 복/부호화만을 사용하여 단순 삽입을 하고, 움직임 보상 정보가 부가영상과 겹치게 되어 부가 영상이 포함된 영상을 전달 받는 측에서 문제가 될 경우만 복호화해 두었던 영상데이터를 보낸다. 간단한 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 분석한 결과 전체를 복/부호화하는 방법에 비하여 대략 3배의 속도의 향상을 보였다.
본 논문은 DCT기반에서 AC 및 DC 성분에 워터마크를 삽입하는 워터마킹 방법을 제안하였다. DCT는 원영상을 8×8 블록으로 나누어서 행하였으며, 삽입한 워터마크 데이터는 평균 0, 분산 1, 길이가 1000인 정규분포 랜덤시퀀스를 사용하였다. 이 워터마크 데이터의 크기에 따라 DCT의 DC 및 AC 성분에 삽입한다. 제안한 워터마킹 알고리듬의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안 방법이 기존의 워터마크 방법보다 비가시성 및 견고성 면에서 우수함을 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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