본 논문에서는 group of picture 변화에 강하도록 레이블을 동영상에 내장하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 DCT와 IDCT 과정 없이 화소 영역에서 레이블을 내장하지만 DCT 주파수 영역에서 내장된 레이블을 검출한다. 레이블을 내장할 때 동영상의 품질을 훼손하지 않기 위해서 인간 시각 시스템에 기초한 워터마크의 크기를 구한다. DCT 주파수 영역에서 레이블을 검출할 때 화소 패턴과 DCT 계수의 부호 열 정보를 가지는 lookup table을 이용한다. 중심 극한 이론을 사용하여 MPEG2 부호화된 동영상에서의 레이블 검출 비트 에러율을 분석하고 기존의 방법들과 비교한다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 알고리듬을 이용하여 영상을 다해상도 변환하고, 중간주파대역의 중요한 계수에 각종 워터마크 시퀀스를 삽입 후 이의 강인성을 유사도 비교를 통하여 측정한다. 웨이브릿 변환은 주파수 영역 특성과 공간 영역의 특성을 함께 갖고 있는 장점을 가지고 있다. 다양한 공격에 대하여 실험한 결과 카오스 시퀀스가 다른 시퀀스들에 비해 높은 유사도를 보임으로써 향후 워터마크 시퀀스로 사용하기에 적합함을 보인다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해서 웨이블릿 변환에 기초한 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 이미지의 중요한 성분인 저주파 성분을 비롯한 각 대역의 가능한 모든 위치에 다양한 가중치와 임계값을 적용하는 워터마크 삽입방법을 통하여 손실압축, 고의적인 영상의 변형 등 각종 공격에 대하여 상반관계에 있는 비가시성과 강인성을 만족하는 워터마크 양에 대한 적정선과 삽입대역을 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방법이 적정한 워터마크 삽입영역과 적절한 워터마크양을 찾을 수 있음을 실험을 통하여 입증하였다.
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 논문에서 제안되는 워터마크(Watermark) 삽입 알고리즘은 웨이블릿 변환 영역에서 구성되는 부대역간의 트리구조(Tree structure)와 공간 영역에서의 윤곽선 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정하고 삽입한다. 먼저 생성되는 고주파 성분의 부대역으로부터 저주파 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하게 되는데 웨이블릿 변환영역에서 구성된 트리구조에서 높은 주파수를 가지는 LHI 부대역을 4${\times}$4의 부행렬(Submatrix)로 나누고 행렬에 대한 평균과 이들에 의해 구성되는 블록 행렬(Block matrix)로부터 전체 평균 및 워터마크 삽입에 이용될 임계값을 얻는다. 또한 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 대한 블록 행렬과 공간 영역에서 얻어진 영상의 윤곽선 정보에 의해 워터마크가 삽입될 위치인 키맵(Keymap)이 구해진다. 구해진 키맵에 따라서 LFSR(Linear feedback shift register)을 이용하여 발생된 무작위 순열(Random sequence)를 웨이블릿 도메인에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 삽입한다. 최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식에 비해 약 2㏈ 절도 높은 PSNR(Peak signal to noise ratio)를 보이면서 2%에서 8% 정도 높은 NR(Normalized correlation)를 가져서 좋은 특성을 나타냈다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해서 에지 웨이브릿 변환에 기초한 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 이미지의 중요한 성분인 저주파 성분을 비롯한 각 대역의 모든 가능한 위치에 다양한 가중치와 임계값을 적용하는 워터마크 삽입방법을 통하여 손실압축, 고의적인 영상의 변형 등 각종 공격에 대하여 상반관계에 있는 비가시성과 강인성을 만족하는 워터마크 양에 대한 적정량 선정과 최적의 삽입대역을 찾는 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 방법이 적정한 워터마크 삽입영역과 적절한 워터마크 양을 찾을 수 있음을 실험을 통하여 입증하였다.
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.
디지털 홀로그램(digital hologram, DH)은 2차원 데이터에 3차원의 정보를 포함하는 초고부가가치의 영상 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠의 유통을 위해서는 그 지적재산권이 반드시 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해서 최초로 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 DH의 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크(watermark, WM)가 의 비가시성, 공격에 대한 강인성, WM 추출 시 호스트 정보를 사용하지 않는 blind 워터마킹 방법이다. 제안하는 네트워크는 호스트와 워터마크 각각의 전처리, WM 삽입, WM 추출의 네 부-네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 고주파 성분이 강한 DH의 특성을 감안하여 호스트 데이터를 축소하지 않고 WM 데이터를 확장하여 호스트 데이터와 정합함으로써 WM를 삽입한다. 또한 이 네트워크의 학습에 있어서 DH의 데이터 분포특성에 따른 성능의 차이를 확인하고, 모든 종류의 DH에서 최고의 성능을 갖는 학습 데이터 세트를 선정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 다양한 종류와 강도의 공격에 대해 실험을 수행하여 그 성능을 보인다. 또한 이 방법이 호스트 DH의 해상도와 WM 데이터에 독립적으로 동작하여 높은 실용성을 갖는다는 것을 보인다.
본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 결정하는 방법을 기술하였다. 제안한 방법은 퍼지추론 및 대조도 등과 같은 인간의 시각시스템도 고려하였다. 먼저 시각시스템과 통계적 특성을 활용하여 최적의 계수 대역을 설정하였고, 외부환경 변화에도 대응할 수 있는 퍼지 추론기를 설계 하였다. 비가시성과 워터마크의 정확도를 실험한 결과, 대조도는 스므드 영상에서 우수하였고, 러프한 영상에서는 통계적 특성이 우수함을 보였다.
본 논문은 디지털 콘텐츠 제작자에 대한 저작권관리(DRM:Digital Right Management)의 한 요소기술인 워터마크 기법으로서 주파수 공간에서의 이산웨이브릿변환을 사용하여 새로이 제안한 것이다. 본 논문에서 새로이 제안한 워터마크 삽입 및 검출 알고리즘은 에지와 스팩트럼확산 기술을 사용하여 워터마크 시퀀스를 생성하고, 이산웨이브릿 변환을 이용해서 구성하였다. 본 논문에서 제안한 방법에 대하여 여러 가지 공격을 시도한 결과 Lenna 영상을 이용한 cox의 유사도 측정값은 6이상이고, PSNR은 40dB 이상이었으며, JPEG과 COLLUSION, CLIPPING, SCALING 등에서 워터마크 기술의 다양한 평가기준에 만족하는 것을 보여주었으며, 무감지성, 강인성, 기밀성 그리고 디지틀 콘텐츠 유통의 안정성을 보장하는 방법으로서 타당함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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