무손실 정보은닉은 추출과정에서 원본 영상으로의 완벽한 복원이 가능하도록 정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 영상에서의 회복적인 무손실 정보은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램 수정을 Haar 웨이블릿 계수차분에 적용한 방법으로, 두 단계 삽입과정으로 나누어진다. 1차 삽입과정에서 웨이블릿 계수차분 히스토그램의 수정으로 인해 발생하는 왜곡은 2차 삽입과정을 통해 보상된다. 이러한 회복적인 특성은 실험을 통해 영상의 왜곡을 줄여주는 동시에 높은 삽입용량으로 나타난다.
본 논문에서는 숨겨진 정보를 검출한 후. 정보가 삽입 된 영상으로부터 왜곡 없이 원본 영상을 복원할 수 있는 무손실 정보은닉(lossless information hiding) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 차분 영상(difference image)의 히스토그램 특성을 기반으로 화소 값을 수정하여 데이터를 삽입한다. 이 알고리즘은 기존의 무손실 정보은닉 알고리즘들에 비해 정보 삽입으로 인한 왜곡이 적고. 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다 이론적인 증명과 실험 견과를 통해 제안된 알고리즘에 의해 정보가 삽입된 영상의 PSNR(peak singal-to-noise ratio) 값은 대략 51dB 이상의 값을 나타내며. 이 값은 다른 무손식 정보은닉 알고리즘들 보다 훨씬 높다. 또한, 제안된 알고리즘은 여러 형태로 변형되어 다양한 응용에 적절히 적용될 수 있다
영상압축 방법인 ITU-T H.263 부호화 기법에 비해 H.263에서의 주요 특징 중 하나는 에러 강인성으로, 그중에서 계층부호화 모드는 한 개의 송신 영상에 대해서도 부호기와 전송로에 따라 여러 가지 화질의 재생 영상을 얻을 수 있는 기능, 즉 에러 및 패킷 손실 발생 가능 채널에서 비디오 정보 전송시 디코더측에서 사용 가능한 다양한 비트율, 해상도, 디스플레이 율을 허용함으로써 비디오 정보에 대한 전송을 향상시키는 기법이다. 계층부호화 에러은닉기법은 기본계층에 대해서는 QoS 보장에 의해 무손실 전송이 가능하므로 모든 프레임에 애러가 발생할 수 있는 단일계층 에러은닉보다 고급계층에서 이용할 수 있는 정보가 더 많다는 점에서 더 유리한 이점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SNR 계층부호화된 고급계층에 대해서 이용 가능한 데이터 손실이 없는 기본계층과 고급계층에 상관관계를 분석하여 계층형부호화에 맞는 에러은닉기법을 제시한다.
무손실 정보은닉은 정보를 삽입하되 추출과정에서 원본 영상으로의 완벽한 복원이 가능하도록 정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상에 대한 무손실 정보은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램 수정을 웨이블릿 계수에 적용한 방법으로 두 단계의 삽입과정으로 이루어진다. 1차 삽입과정에서 히스토그램을 수정함으로써 웨이블릿 계수에 정보를 은닉한다. 2차 삽입과정은 1차 삽입 과정에서 발생한 영상의 왜곡을 줄이는 동시에 정보를 은닉할 수 있는 방법으로 높은 삽입용량을 얻을 수 있게 한다. 제안 알고리즘은 모의실험을 통해 기존의 방법들보다 삽입용량 대 PSNR 측면에 서 향상된 성능을 보여주었다.
영상압축 방법인 ITU-T H.263 부호화 기법에 비해 H.263+에서의 주요 특징 중 하나는 에러 강인성으로, 그 중에서 계층부호화 모프는 한 개의 송신 영상에 대해서도 복호기와 전송로에 따라 여러 가지 화질의 재생 영상을 얻을 수 있는 기능, 즉 에러 및 패킷 손실 발생 가능 채널에서 비디오 정보 진송시 디코더측에서 사용 가능한 다양한 비트율, 해상도 디스플레이율을 허용함으로써 비디오 정보에 대한 전송을 향상시키는 기법이다. 계층 부호화 에러은닉기법은 기본계층에 대해서는 QoS 보장에 의해 무손실 전송이 가능하므로 모든 프레임에 에러가 발생할 수 있는 단일계층 에러은닉보다 고급계층에서 이용한 수 있는 정보가 더 많다는 점에서 더 유리한 이점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SNR 계층부호화된 고급계층에 대해서 이용 가능한 데이터 손실이 없는 기본계승과 고급계층에 상관관계를 분석하여 계층형 부호화에 맞는 에러은닉기법을 제시한다.
디지털 형태로 저장된 의료정보가 네트워크를 통하여 제약 없이 전송될 수 있게 되면서, 환자의 개인정보 관리는 의료 업계에서 중요한 주제로 부각되었다. 현재 두뇌 영상의 의료정보를 보호하는 방법은 환자의 신원을 은닉시키기 위하여 얼굴을 절삭하는 것이다. 그러나 절삭 과정에서 간혹 중요한 두뇌 조직부가 함께 절단되어 탈면 두뇌 영상은 의료 용도로 활용될 수 없게 손상을 입게 된다. 실린더 모양의 마스크를 덧붙임으로써 두뇌 영상의 중요한 모든 정보를 유지하면서 환자의 신원 정보를 은닉시키는 직접적인 방법을 제안하였다. 제안하는 두뇌 영상의 무손실 변경 방법은 중요한 영상정보가 손상되지 않음을 확인하였다. 또한 마스크로 입혀진 두뇌영상의 신원을 확인할 수 없는 사실도 증명되었다.
본 논문은 무손실 데이터 은닉 기법중 주변 화소의 통계적 특성을 이용하여 어떠한 추가적인 맵 정보 없이 키 파라미터로써 원본 영상과 삽입한 데이터를 정확히 분리해 내는 기법이다. 오버/언더 플로우에 더 강한 데이터 은닉을 위해, 데이터 삽입에 대한 변수로 작용할 수 있는 주변 화소값들의 범위 뿐만 아니라 주변 화소값들의 표준 편차와 평균값을 모두 키 파라미터의 인자로 사용하여 화소값이 낮은, 즉 영상의 밝기가 어두운 부분에 더 많은 데이터를 삽입할 수 있는 기법을 제안하였고, 실험을 통하여 기존 기법 대비 평균 2배 이상의 삽입 용량이 증진된 것을 확인하였다.
다단계 보안 데이타베이스 관리체계(Multi-Level Secure Database Management System: MLS/DBMS)에서 모든 거래와 데이타는 각각 유일한 보안성을 가지고 있다 MLS/DBMS 상에서 동시수행중인 거래들은 공유 데이타를 접근하는 과정에서 충돌가능성을 항시 지니고 있다. 이러한 충돌을 해결하는 과정에서 만약 낮은 보안등급을 가지는 거래가 지연되는 현상이 발생하였을 경우, 높은 보안등급의 정보가 낮은 보안등급의 거래로 유출되어 결과적으로 보안정책을 위반하게된다 이러한 종류의 통신경로를 비밀경로라고 한다. 비밀경보 문제를 해결하기 위한 몇몇 종류의 거래관리 기법들이 제시되었다. 이들 기법들은 비록 비밀경로 문제를 해결하였지만, 불행하게도 이들은 보안의 또 다른 측면인 무결성에 대한 고려를 간과하고 있다. 본 논문에서 제안하는 고수준 보안 거래 관리기는 동시에 수행중인 거래들을 스케줄링하는 과정에서 정보의 기밀성 유지를 무결성의 손실없이 이루고 있다. 기밀성을 위하여 고수준 보안 거래관리기는 비완료된 데이타의 은닉에 방법적 기반을 두고 있다. 또한, 무결성을 얻기 위하여 데이타의 적절성을 판단하는 과정에서 데이타의 신뢰성을 최신성과 함께 고려하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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