본 논문에서는 고음질을 위한 디지털 오디오 워터마킹(watermarking) 알고리즘을 제안한다. 오늘날 디지털 저작물을 확인하는데 디지털 워터마크(digital watermark)가 쓰이고 있으며, 영상뿐만 아니라 디지털 오디오 분야도 연구가 활발하다. 특히, 디지털 오디오 분야에서의 워터마크 삽입은 워터마크의 강인성뿐만 아니라 워터마킹된 오디오 데이터 자체의 음질에 상당한 영향을 주게 된다. 오디오 워터마크는 일반적으로 FFT 변환 후 주파수 영역에 워터마크를 삽입하는데, 이때 워터마크 삽입 영향으로 오디오 데이터 음질에 영향을 미치게 된다. 따라서 오디오의 고음질을 유지하면서 강인한 워터마크를 삽입하는 연구가 큰 문제로 대두되었다. 논문에서는 심리음향 모델(Psychoacoustic model) 및 MDCT/IMDCT(Modified Discrete Cosine Transform/Inverse Modified Discrete Cosine Transform)를 사용한 고음질 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 논문에서, 오디오 워터마킹 알고리즘을 위하여 44.1㎑, 128Kbps, 스테레오 오디오 파일을 이용하였다. 오디오 데이터가 MDCT를 통해 주파수 변환하는 과정에서 256, 1024, 2048 포인트 간격으로 워터마크를 삽입할 수 있다. 50㎳의 RMS 윈도우를 사용했을 때 원 오디오 데이터와 워터마킹 된 오디오 데이터의 전체 RMS 파워의 차이는 0.8㏈이다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서의 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 영상을 2계층의 웨이블릿 변환 영역으로 변환하여 영상압축에 견고한 저주파대역(MRA)과 인간 시각에 덜 민감한 고주파 대역(MRR)에 각각 이진 도장 영상으로 된 워터마크를 첨가한다. 잡음이나 공격으로 영상이 훼손된 경우라도 다른 대역에서 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다.
멀티미디어 정보들이 인터넷 공간에 확산됨에 따라서 원래 정보 소유자의 권리 보호와 원본 증명 등의 문제가 대두되고 있다. DCT, DFT, DWT 등의 여러 영상 변환들을 이용하여 소유권의 징표로 워터마크를 원본 영상에 삽입하는 방법을 많이 사용하였으나, 보다 최근에는 수치해석 분야에 많이 쓰이는 SVD(Singular Value Decomposition) 방법을 부가적으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 SVD의 특이 벡터와 동시에 Gabor 코사인과 사인 변환을 이용하여 디지털 표지 영상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 삽입된 영상에 잡음, 공간 변형, 필터링, 압축 등의 공격을 가한 후, GCST-SVD의 워터마크 추출 알고리즘을 적용한다. 워터마킹 성능을 평가하기 위해서 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성 척도로써 정규화한 상관계수값을 측정한다. 또한 추출한 워터마크 영상으로부터 시각적으로 직접 원본 워터마크인지를 판단한다. 가장 낮은 수직 교류 주파수 대역에 워터마크를 삽입한 실험으로부터 SVD의 특이 벡터를 이용한 워터마킹 방법은 대부분 공격에서 0.9이상의 큰 상관값과 삽입한 워터마크의 특징들을 시각적으로 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 EZW(embedded zerotree wavelet)를 사용하여 영상을 압축하는 과정에서 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안하였다. 비트열에 워터마크를 삽입하는 기존의 방법은 DCT를 기반의 MPEG과 JPEG 비트열에 워터마크를 삽입하였다. 하지만 DCT 기반의 압축 방법은 낮은 비트율로 압축할 몌에 블록화현상이 생기고 비트율을 제어하기 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 웨이블릿을 이용한 압축 방법이 사용되었고, 대표적인 방법으로 EZW가 많이 쓰인다. 본 논문에서는 EZW의 주부호화 과정(dominant pass)에서 발생하는 4가지의 심벌을 이용하여 부호화된 이진의 워터마크 영상을 삽입하는 방법을 제안하였다. 웨이블릿 분해된 계수 상에서 마지막 레벨에 위치한ZTR(Zerotree root) 심벌에 워터마크를 삽입함으로 원 영상에 손상을 주지 않고, 워터마크를 간단히 추출할 수 있었다. 또 낮은 비트율에서도 워터마크의 손상이 적었고, 많은 양의 워터마크 영상을 삽입할 수 있었다.
본 논문에서는 방송용 음성에 워터마크를 삽입하는 방법을 제시했다. 디지털 방송에서는 오디오와 음성을 일부러 구별하지는 않는다. 그러나 교육방송에서는 음성의 중요성이 비디오나 오디오에 비해 훨씬 크고 컨텐츠에서 차지하는 비중도 높다. 디지털 방송에서 중요한 이슈 가운데 하나가 바로 불법복제에 대한 대비책이다. 이 논문에서는 음성용으로 변형한 오디오 워터마크의 성능과 한계에 대해 설명하고, 공격에 대한 내성 결과를 제시했다. 그리고 음성 워터마크 연구에서 해결해야 할 과제들을 제시했다.
본 논문에서는 디지털영상 데이터의 저작권보호를 위한 워터마킹 방법을 제안하였다. 먼저 디지털 영상을 웨이브렛변환을 수행하여 주파수영역으로 변환하고, 변환된 주파수영역에 워터마크를 삽입하였다. 이때 워터마크를 삽입할 때 영상의 특징과 인간시각시스템의 공간지각특성을 고려하여 비기시적으로 워터마크를 삽입하였다. 제안된 방법은 비가시적인 방법이며 또한 워터마크를 검출할 때 원 영상이 사용되지 않는 blind워터마킹 방법이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 디지털 영상에 적용한 결과 JPEG, 영상개선, cropping, 필터링 등의 기본적인 영상처리에 강인함을 보였다.
디지털 워터마크는 멀티미디어 콘텐츠에 대한 저작권 보호와 인증의 목적으로 최근에 제안되었다. 워터마킹 기술은 공간영역이나 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 알고리즘으로 구성된다. 본 논문에서는 기존의 공간영역의 워터마킹 방법을 보안, 개선하였고, 주변화소의 밝기를 고려하여 워터마크의 정보를 삽입하는 방법을 이용하였다. 실험은 영상의 화질저하를 추정하기 위해 PSNR을 계산하고, 제안하는 알고리즘으로 삽입된 영상의 화질이 개선됨을 보이고 외부의 공격에도 워터마크가 추출됨을 보인다.
본 논문은 웨이블릿 변환 계수의 특성을 이용하여 영상에 워터마킹을 하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 영상을 3단계 웨이블릿 변환 후 워터마크의 견고성(robustness)을 고려하여 저주파 영역 계수의 경우 인접계수간의 차이를 기준으로 워터마크를 삽입하고, HVS(Human Visual System)를 고려하여 고주파 영역 계수의 절대치를 기준으로 워터마트를 삽입하였다. 또 대역별로 반감확률을 적용한 스케일 변수를 다르게 부여함으로써 워터마크된 영상의 화질 열화를 줄일 수 있었고, 워터마크의 견고성을 증가시킴으로써 보다 안전한 디지털 컨텐츠 보호에 중점을 두고자 하였다.
본 논문에서는 영상 콘텐츠의 지적재산권 보호를 위하여 딥 러닝을 기반으로 하는 워터마킹 시스템 및 하드웨어 가속기 구조를 제안한다. 제안하는 워터마킹 시스템은 호스트 영상과 워터마크가 같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 전처리 네트워크를 거친 호스트 영상과 워터마크를 정합하여 워터마크를 삽입하는 네트워크, 그리고 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 중 호스트 영상의 전처리 네트워크와 삽입 네트워크를 하드웨어로 설계한다.
본 논문은 웨이브릿 변환을 이용하여 디지털 칼라 영상 정보를 보호하기 위한 워터마크(watermark) 방법에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 위치와 주파수 정보를 가지는 웨이브릿을 이용하여 칼라 영상 각 채널에 대하여 인간의 시각에 덜 민감한 고주파 영역에 워터마크를 삽입하였다. 이는 불법적인 공격에 강한 워터마크를 구현 할 수가 있다. 실제 실험에서 128$\times$128 칼라 영상의 각 채널을 웨이브릿 변환한 후 Seal 영상(watermark 영상)를 삽입하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 잡음 등에 견고함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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