콘텐츠의 인증을 위한 기존의 오디오 워터마킹 연구들은 워터마크의 제거 후에 원본 복원이 불가능한 것이 많다. 가역 워터마킹 기법은 고신뢰성의 오디오 콘텐츠가 요구되는 응용분야에서 오디오 데이터의 무결성을 인증하기 위한 효과적인 방법으로 적용될 수 있다. 가역 워터마킹 기법은 디지털 콘텐츠에 지각적 투명성을 유지하며 워터마크를 삽입한 후, 이를 아무런 손상없이 원본 상태로 복원할 수 있게 한다. 본 논문에서는 악의적인 위변조를 탐지하는 구간 단위의 오디오 무결성 인증 알고리즘을 제안하며, 완전한 가역성을 제공하기 위하여 차이값 히스토그램 기반 가역 워터마킹 기법을 사용한다. 전체에 대해서 한 번의 인증이 아닌 부분적인 인증을 위하여 오디오를 구간 단위로 분할하여 인증 정보를 삽입하며, 무결성 인증 또한 구간 단위로 수행된다. 다양한 실험 데이터들에 대하여 비교 분석한 실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 99% 이상의 높은 인증률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 믹스 음악을 위한 디지털 오디오 워터마킹 기술을 제안하였다. 믹스 음악은 기존에 저작권이 확보되어 있는 음악을 편집하여 한편의 오디오 클립에 다수의 음악이 포함되어 있는 재창조된 음악을 의미한다. 오디오 콘텐츠와 관련된 저작권료는 보통 완전체 오디오를 기준으로 부과된다. 그러나 믹스 음악의 경우에는 오디오 완전체를 모두 사용하는 것이 아니라 일부만을 이용하기 때문에 저작권료의 산정에서 저작권자와 사용자간의 분쟁의 소지를 갖고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 오디오 저작권료와 관련된 문제의 기술적인 해결 방법으로서 믹스 음악을 구성하고 있는 각각의 오디오 콘텐츠에 대하여 서로 다른 워터마크를 삽입하여 음악을 구분할 수 있는 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 기술은 기존의 워터마킹 방법과 달리 믹스음악을 구성하는 각각의 오디오에 대하여 서로 다른 워터마크를 삽입하기 때문에 오디오 전체에 대하여 워터마크를 삽입하는 기존의 방법과 달리 오디오의 품질을 떨어뜨리는 단점이 있다. 이에 대한 기술적 해결로서 비 가청성이 강조된 이진 랜덤 열을 이용하고 워터마크 삽입에 따른 신호의 왜곡 특성이 가장 적은 크기 변조 오디오 워터마킹 기술을 이용하였다. 제안된 방법은 워터마크의 추출 특성을 통하여 성능을 검증하였다.
오늘날 이미지 및 오디오와 같은 디지털 미디어의 활용이 급격하게 증가함에 따라, 디지털 콘텐츠의 저작권을 보호하기 위한 워터마킹 기술의 중요성이 대두되고 있다. 최근 딥러닝 기반 이미지 워터마킹 기술에 대한 다양한 연구 결과가 발표되고 있는 반면, 딥러닝을 이용한 오디오 워터마킹에 관련된 연구는 미진한 것이 현실이다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 오디오 워터마킹 기술을 개발하기 위한 오토인코더 모델 및 생성적 적대 신경망 모델에 대해 제안한다.
오디오 워터마킹기법에는 스프레드 스펙트럼방식, 패치워크방식과 echo hiding방식 등이 있다. 본 논문에서는 실시간 처리를 고려하여 오디오 워터마킹기법을 제안하고자 한다. 실시간 측면에서는 될 수 있으면 계산상의 간략화가 요구된다. 이와 관련하여 정수 웨이브릿 변환을 이용한 오디오 워터마킹 방법을 제안한다. 워터마킹을 추출할 때는 스프레드 스펙트럼을 이용한다. 이 오디오 알고리즘은 음악에 연동하는 전기기기를 구성할 때 유용한 알고리즘이 된다. 즉 음악에 워터마크를 삽입하여 이 워터마크를 전기기기 동작제어 비트열로 이용할 수 있다.
오디오 워터마킹이란 오디오 신호에 귀에 들리지 않게 정보를 삽입하는 과정을 말하며, 주로 저작권 보호 목적에 이용되어 왔다. 본 연구에서는 오디오 워터마킹을 저작권 보호가 아닌 사용자 편의를 위한 부가 정보 전송이라는 목적에 이용하고자 하며, 이러한 목적에 적합한 오디오 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 오디오 워터마킹 알고리듬은 공기 중 음향 전송을 통해 스피커로부터 모바일 장치로 부가 정보를 전송하는 방식이며, 오디오 신호의 에너지 변조를 이용한 워터마크 삽입/추출 방법 및 2단계에 걸친 효율적인 동기화 방법을 포함한다. 제안된 알고리듬은 스피커 시스템과 휴대폰 단말기를 이용한 실험을 통해 그 성능을 평가하였으며, 실험 결과 5m 거리에서 성공적으로 부가 정보를 전송이 가능함을 확인하였다. 이는 기존의 방식보다 높은 성능이다.
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 디지털오디오 원시 데이터의 양에 따라 적당한 양의 오디오워터마크를 생성, 삽입하여 일정한 수준의 오디오데이터의 품질을 유지하도록 하는 적응적 워터마킹을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 심리음향모델인 frequency masking과 Wavelet 변환의 개념을 적용한다. 저작권자 혹은 소유자의 데이터는 PN-sequence를 이용하여 생성된다. 워터마크 생성량의 조절은 특정한 모듈이 담당하게 되는데 이 모듈은 원시 데이터의 크기에 따라 워터마크의 적당한 양을 산출하여 오디오데이터의 품질을 유지하도록 한다.
본 논문에서는 대역확산 기반 오디오 워터마킹 삽입에 대한 연구를 하였다. 최근 디지털 저작권을 확인하는데 디지털 워터마크가 사용되고, 영상, 문서뿐만 아니라 디지털 오디오 분야에서도 연구가 이루어지고 있다. MP3(MPEG Audio Layer-III)에 사용하는 심리음향모델을 이용함으로써 음질에 영향을 주지 않고 지각 할 수 없는 디지털 저작권을 삽입 할 수 있다. 본 논문에서는 대역확산 기반 오디오 워터마킹을 위한 심리음향모델을 분석하고 Matlab으로 모델링하여 시뮬레이션 하였으며, 이를 대역확산 기반 오디오 워터마크 삽입에 적용하였다.
디지털 오디오 파일의 보안은 디지털 미디어의 확산과 함께 점차 중요해지고 있다. 특히, 딥페이크와 같은 기술을 이용한 조작이 증가함에 따라, 이를 효과적으로 방지하는 기술이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연성 워터마킹 기술을 활용하여, 오디오 파일이 외부 조작에 의해 변경되었을 때 오디오 파일이 의도적으로 파괴하는 방식을 제안한다. 본 논문에서는 연성 워터마크 생성 및 삽입 방법에 관한 자세한 설명을 하고, 연성 워터마킹을 통해 오디오의 변조 여부를 즉각적으로 탐지하는데 어떻게 기여하는지를 보여준다. 제안 기법은 오디오 원본의 무결성을 효과적으로 보호하는 새로운 방법을 제시하며, 디지털 미디어 보안을 강화하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 고음질 오디오 신호에 임의로 삽입된 반향(Echo)신호가 음질에 미치는 영향을 조사하고, 이를 이용한 오디오 워터마킹 기법에 대해 다룬다. 일반적으로 오디오 신호에 반향을 첨가하게 되면 음색이 더욱 풍부해지는 효과를 얻을 수 있지만. 이 때 삽입된 반향신호의 시간 지연과 크기가 충분히 작을 경우에는 심리 음향모델의 시간영역 마스킹 효과에 의해 지각되지 않을 수도 있다 한편 오디오 신호의 구간별로 임의 삽입된 반향의 시간지연을 검출할 수 있다면, 이를 이용한 정보 감춤(data hiding)및 워터마킹 기법에 활용할 수 있다. 반향신호를 이용하여 원 신호에 정보를 삽입하게 되면 가우시안 잡음이나 PN 시퀸스를 이용하는 경우처럼 오디오 신호에 이질적인 잡음을 첨가하지 않기 때문에 청감 특성상 유리하며, 오디오 신호 고유의 통계적 특성을 유지 할수 있는 장점이 있다. 그러나 반향의 첨가가 음질의 왜곡은 초래하지 않으면서 정보의 검출이 가능하도록 하기위해서는 원 신호의 특성에 따른 반향 첨가 기술이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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