일반적으로 디지털 영상에 대한 기존 워터마킹 기법은 기하학적인 왜곡에 허약하다. 본 논문에서는 기하학적인 왜곡에 강건한 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마킹 기법은 워터마크의 생성단계 워터마크 삽입단계, 워터마크 추출 단계로 구성된다. 워터마크 생성단계에서는 시각적으로 구별이 가능한 그레이 영상을 워터마크로 사용하며, 워터마크 삽입 단계에서는 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 정보에 워터마크를 삽입한다. 그리고 워터마크 추출 단계에서는 워터마크된 영상으로부터 계층적으로 워터마크를 추출하여 자기 상관관계 비교에 의해 워터마크를 추출한다. 실험 결과를 통하여 이동, 크기 변환, 회전과 같은 기하학적인 변형에도 워터마크가 추출되는 것을 볼 수 있다.
본 논문에서는 2단계 참조를 통하여 원본 워터마크에 보다 근접한 워터마크를 추정해내는 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크 추출시 원본 영상을 필요로 하지 않으며 워터마크는 이진 신호가 된다. 여기서 참조 워터마크는 워터마크의 왜곡 정도를 알려주는데 이것을 가지고 좀 더 정확한 워터마크를 추정 해낼 수 있게 된다. 본 논문에서는 또한 추출된 워터마크와 원본 워터마크를 비교할 때 좀 더 정확한 비교를 위해서 국부 상관성을 이용한 방법을 제안한다. 실험 결과 공격의 특성에 구애받지 않고 일정한 성능을 보여줌을 확인 할 수 있었다.
데이터베이스 개발자나 사용자는 새로운 데이터베이스 시스템이 개발되거나 기존 데이터베이스 시스템에 새로운 기능이 추가되면 벤치마크를 통해 해당 시스템이나 기능의 성능을 점검하게 된다. 본 논문에서는 데이터베이스 시스템을 위한 벤치마크 통합 도구를 제안한다. 벤치마크 통합도구는 범용 벤치마크, 주문 벤치마크, 혼합 벤치마크를 사용자가 하나의 사용자 인터페이스를 사용하여 쉽게 수행할 수 있도록 지원한다. 텍스트 데이터 생성과 관련하여, 벤치마크 통합도구는 3가지 데이터 형에 대해 8가지 데이터분포를 제공하여 실세계와 유사한 데이터 생성을 수행하도록 돕는다. 또한 벤치마크 통합도구에서는 3가지 서로 다른 방법을 사용하여 XML 데이터를 생성하도록 지원한다. 사용자들은 벤치마크 통합도구의 작업부하 생성기능을 사용하여 실세계와 유사한 환경에서 벤치마크를 수행할 수 있다. 벤치마크 통합도구는 사용자가 새로운 범용 벤치마크나 주문 벤치마크를 쉽게 구현할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 새로운 주문 벤치마크를 벤치마크 통합도구에 쉽게 추가할 수 있음을 예를 통해 보인다.
디지털 워터마킹은 데이터 내부에 지각적으로 인식되지 않는 신호를 삽입하여 저작권을 보호하기 위한 방법으로 압축, 기하학적 변환, 크기변환 등의 공격도 영상 데이터가 견고한 특성을 나타낼 수 있는 방법을 중심으로 연구되어 왔으나 프린6트 영상에 대하여 저작권을 보호하는 연구는 그다지 활발하지 않았다. 본 논문에서는 이진 프린트 영상에 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 영상을 디더링 한 후 8 8 블록에서 1(백화소)의 개수를 카운팅하고 카운팅 배열을 2 2 블록씩 나누어 워터마크 값에 따라 다르게 정의된 기준 블록 패턴과 비교함으로 워터마크를 삽입한다. 워터마크 정보는 1 과 0 의 두가지를 사용하여 동일한 워터마크 비트로 더 많은 정보를 표현할 수 있다. 워터마크 검출을 워터마크가 삽입된 영상과 기준 블록패턴을 이용해 워터마크 정보를 재구성하고, 재구성된 워터마크와 디더 영상에 삽입된 원본의 워터마크 정보와 비교함으로 가능하다. 성능평가는 워터마크 삽입영상을 프린트 한 후 스캔하여 기존의 방법과 검출 성능을 비교하였다.
소프트웨어 버스마크 기법은 도용이 의심되는 소프트웨어의 소스 코드를 얻을 수 없을 때 사용할 수 있는 소프트웨어 도용 탐지 기법이다. 이 기법은 프로그램의 바이너리나 자바 클래스 파일에서 프로그램 고유의 특징인 버스마크를 추출한 다음 프로그램간 버스마크 유사도 측정을 통해 도용을 탐지한다. 이 논문에서는 선행 연구된 k그램 버스마크 기법에 연산자 요약이라는 아이디어를 접목한 연산자 요약 k그램 버스마크 기법을 제안한다. 연산자 요약이란 연산자 우선순위가 같은 연산자의 JVM 명령어를 묶어 요약번호로 나타내는 것이다. 연산자 요약 k그램 버스마크 기법은 연산자 요약과 제어 흐름을 고려하여 생성한 연속된 k개의 요약번호 시퀀스 집합을 버스마크로 정의한다. 버스마크를 평가하기 위해 선택 정렬 메소드와 버블 정렬 메소드를 대상으로 신뢰도 실험과 강인도 실험을 하였다. 실험 결과 연산자 요약 k그램 버스마크 기법이 선행 연구된 Tamada 버스마크 기법과 k그램 버스마크 기법보다 높은 신뢰도와 강인도를 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿에 의한 원 영상의 주파수 성분들을 스케일링에 의한 해상도 변화를 이용하여, 여러개의 서브밴드들로 나누어질 수있다는 성질을 이용하여 각각의 서브밴드들을 이용하여 워터마크를 삽입·검출하는 기법을 제안하고 있다. 보통 디지털 워터마크는 크게 주파수 영역 워터마크와 공간 영역 워터마크의 두 가지 분야로 분류될 수 있다. 주파수 영역 워터마크는 영상 데이터를 주파수 공간으로 변환하고 그 주파수 영역들 중에서 인간의 시각에 덜 민감한 성분에 워터마크를 삽입하게 되고, 이는 인간 시각 시스템을 더 효과적으로 활용한 것으로 인간시각으로 감지할 수 없는 영역인 고주파수 성분에 워터마크를 삽입하게된다.
본 논문에서는 DIBR 3 차원 영상을 위한 블라인드 워터마크 방법을 제안한다. DIBR 을 이용한 3 차원 영상은 낮은 Bitrate 와 시점조정 가능성으로 인해 주목받고 있지만, DIBR 과정 중 워터마크 손상이 발생해 워터마크에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 DIBR 의 특성을 이용한 깊이영상 기반으로 워터마크 삽입 영역을 탐색하는 방법을 사용하며, 이를 통해 시점이동에 민감하지 않은 영역에 워터마크를 삽입하는 것이 효과적임을 실험적으로 증명하였다. 또한 시점이동 후 사라질 가능성이 큰 불필요한 워터마크 삽입을 최소화하여 워터마크 삽입 후 영상의 화질저하를 줄였다. 이에 본 논문에서는 깊이영상을 이용해 변화가 적은 영역을 탐색하기 위한 연구를 진행하였다. 이는 후에 가상 시점 영상에 추가적인 공격이 가해지더라도 더 강인성을 가질 수 있는 기초가 되었다. 또한 블라인드 워터마크 방법을 적용하기 위해 기존 워터마크 데이터와 유사도를 측정하는 방식으로 워터마크 삽입 위치를 파악하였다.
콘텐츠의 네트워크를 통한 배포가 늘어나면서 콘텐츠의 보안에도 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 콘텐츠 보안은 콘텐츠 자체에 보안을 설정하거나 콘텐츠를 볼 수 있는 프로그램 등에 보안을 설정하는 방법 등을 사용하고 있다. 여러 가지 보안 기술 중 워터마크는 불법 콘텐츠 유포의 방지, 불법 콘텐츠의 추적, 저작권 주장, 위 변조 방지 등에 사용되고 있다. 워터마크는 위 변조를 방지하는 목적에서는 잘 훼손되도록 제작되지만 저작권 보호의 목적에서는 훼손되면 안 된다. 그러나 콘텐츠의 유통 과정 중 워터마크는 훼손되기 쉽다. 콘텐츠를 제작하는 과정에서 워터마크가 삽입되면 콘텐츠의 압축, 편집, 송출 등의 단계에서 공격을 받아 훼손될 수 있기 때문이다. 이러한 공격에서 워터마크를 살아남게 하기 위해서 본 논문에서는 움직임 예측을 이용한 워터마크 삽입 방법을 제안한다. 방법은 워터마크 메시지를 삽입할 때 움직임이 있다면 그 부분에 좀 더 강하게 워터마크 메시지를 삽입하도록 하는 것이다. 실험 결과 이러한 방법으로 워터마크를 삽입할 경우 워터마크가 좀 더 잘 검출됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 내용은 콘텐츠 보안이 필요한 VOD, IP-TV, DMB, FTA(Free-to-Air) 방송 등에 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 이미지 데이터의 저작권 보호를 위해 영상변형, JPEG 손실 압축 및 임펄스 잡음에 효과적인 새로운 DM/SS (Direct Matrix/Spread Spectrum) 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 워터마크 영상을 저작권자의 개인 ID (IDentification)로 확산시킨 다음, 원 영상에 삽입하고 역확산시켜 복원하는 방법이다. 원터마크 영상은 2진 영상을 사용하고, 워터마크 시스템에서 요구되는 비가시성과 외부 공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인하기 위하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)과 워터마크 영상의 복원율 (reconstructive rate)을 구한다. 실험 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.75 dB로 화질저하가 거의 없었고, 확산 이득으로 인하여 32$\times$32 워터마크 영상이 삽입된 영상에서 우수한 워터마크 영상의 복원율을 얻는다는 것을 보인다. 영상변형 및 JPEG 손실 압축 하에서도 우수한 워터마크 복원 결과를 보였고, 임펄스 잡음이 첨가된 영상의 PSNR이 5.54 dB인 경우에도 효과적으로 워터마크 영상을 복원할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 DCT를 기반으로 영상의 지역적인 특성에 따라 워터마크를 삽입하는 위치와 워터마크의 크기를 조절하며 영상에 워터마크를 삽입하는 기법을 소개하고자 한다. 영상의 속성에 따라 워터마크의 크기를 조정할 수 있는 JND(Just Noticeable Difference)와 워터마크가 삽입될 위치를 정하는 기준이 되는 Variance를 사용함으로써 워터마크를 영상에 삽입하였을 때, 원래 영상의 질(Qualtiy)을 저하시키지 않고도 영상변형에 강인하도록 한다. 또한, 전체 영상의 JND특성을 함께 고려해 줌으로써 영상에 삽입할 수 있는 워터마크의 크기를 지역적인 영상의 JND를 통해서 구해진 한계치보다 크게 조정하여 워터마크의 강인성을 증가시킨다. 실험 결과에 의하면 본 알고리즘은 워터마크가 삽입된 영상을 필터링(blurring, sharpening) 처리하거나 압축, 또는 노이즈를 첨가하는 등의 영상변형을 가안 후에도 워터마크를 검출함으로써 영상변형에 강인한 알고리즘을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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