디지털 워터마크는 디지털 데이터에 삽입된 후 검출되거나 추출될 수 있도록 원신호에 추가된 신호를 의미한다. 디지털 서명(signature)이라고 말하기도 하는 워터마크는 디지털 데이터에 삽입된 일종의 패턴으로써, 디지털 멀티미디어 저작물의 저작권 보호를 위해 최근 들어 활발히 연구되고 있는 분야이다. 본 고에서는 멀티미디어 데이터의 소유권을 보호할 수 있는 워터마킹 기술의 역사와 정의 및 응용범위, 워터마크가 갖추어야 할 조건들, 그리고 문자, 영상 및 오디오 데이터의 워터마킹 기술에 대해 살펴보았다.
영상 인증 알고리즘은 군사, 의료 분야 및 스캔된 증빙 문서, 계약서 등 민감한 분야에서 필요하며 원본에 대한 위조 여부를 증명하여야 한다. 인증 분야에서는 지각적 비가시성과 연성이 필요하다. 워터마크의 용량은 클수록 좋으며, 워터마크된 영상만으로 워터마크 추출이 가능한 블라인드 워터마킹은 구현이 어렵지만 가장 바람직하다. 또한 워터마크 추출 과정에서 거짓 긍정과 거짓 부정의 오류가 발생하지 않는 신뢰성은 필수적이다. 이 연구에서는 DCT의 고주파 영역에 계수를 조정하여 워터마크를 삽입하며, 신뢰성을 높이기 위하여 필요하다면 원본 영상의 명도 히스토그램을 보정하는 방법을 사용한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘이 높은 PSNR 값에 의한 지각적 비가시성, 연성, 블라인드 특성을 만족시키며, 스테가노그라피 응용에 적용 가능할 정도로 큰 워터마크의 용량과 히스토그램의 보정에 의한 신뢰성을 가진 것으로 나타났다.
본 논문에서는 워터마크 예측과 LDPC 코드를 이용하여 워터마크의 성능을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 워터마크 추출의 경우 삽입된 워터마크의 파워(power)가 원본 영상의 파워에 비해 아주 작기 때문에 워터마크의 추출 성능을 높이기 위해서는 워터마크의 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 잡음 제거 필터를 사용하여 워터마크의 예측을 수행하였다. 이렇게 예측된 워터마크에 에러가 발생할 경우 LDPC 코드를 사용하여 수정하였다. 에러 수정 시 삽입된 워터마크의 통계적인 특성을 사용하여 기존의 LDPC 코드의 성능보다 우수한 실험 결과를 도출하였다.
본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
현재까지 대부분의 비디오 콘텐츠에 대한 워터마킹 기법들은 최초의 콘텐츠에 저작권자 정보를 은닉한 후, 압축율 및 각종 신호처리를 공격으로 간주하여 상대적인 강인성과 비가시성을 우수하게 설계하는 것으로서 연구되어왔다. 제안 기법은 워터마크와 제어신호를 전염성을 가진 정보로 간주하고 비디오 인코더에 은닉된 정보를 이용하여 디코더로부터 능동적으로 워터마크를 전염시키는 방법을 제안한다. 제안 기법을 위해 워터마크와 함께 화질제어 및 삽입강도 가변파라미터를 같이 은닉하는 커널 기반 워터마킹을 수행하며, 이것은 인증되지 않은 워터마크에 대해 저화질의 비디오 콘텐츠를 제공할 수 있는 장점을 가진다. 또한 비디오 디코더에서는 워터마크 복호화를 단계에서 저작권자나 사용자가 개입되지 않고 능동적으로 콘텐츠 기반의 워터마킹을 수행하여 변이된 워터마크를 전염시키는 기법으로 트랜스코딩, 재압축 등과 같은 처리에도 워터마크와 화질의 손상 없이 재배포가 가능하도록 한다. 실험결과 워터마크로 인한 압축율 저하나 워터마크의 손상 없이 비디오 콘텐츠와 코덱에 의해 완벽하게 전염됨을 확인하였다.
본 논문에서는 전방위 영상에 대해 알고리즘 기반으로 워터마크를 추출했던 기존 방법의 정확도를 향상시키기 위해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용한 워터마크 추출 방법을 제안한다. 이 CNN은 전방위 영상의 생성과정에서 발생하는 변형과 악의적인 공격에 대한 보정을 수행하여 워터마크를 추출하는 복원과정과, 추출한 워터마크가 어떤 워터마크인지를 분류하는 분류과정으로 구성된다. 이에 대해 다양한 공격에 대한 실험을 통해 기존 방법보다 추출되는 워터마크의 정확도가 더 높음을 확인한다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위한 워터마크 내장 방법으로 공간 스케일 변수를 사 용한 공간 마 스킹 방법을 제안한다. 일반적으로 워터마크 알고리즘에서영상에 삽입되는 워터마크의 크 기가 클수록 삽입된 워터마크는 여러 가지 변형에 강인하게 되지만 워터마크된 영상의 화질을 보장하기 어렵다. 반 대로 워터마크의 크기가 작게 되면 양질의 영상을 얻을수 있으나 삽입된 워터 마크의 강인 성을 보장할 수 없는 서로 상반되는 특성을 가지고 있다. 따라서 워터마크의 강인성과 영상의 화질 사이 의 타협점을 구하는 것은 매우 어렵다, 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 공간 마스킹을 사용하였다. 즉 대역 확산 기법으로 워터마크된 영상에 공간 마스킹을 하므로써 텍스쳐 영역과 같은 워 터마크가 인 간시각에 민감하지 않지만 압축 손실이 일어나는 복잡한 영역에서는 압축손실과 같은 일반 적인 영상 처 리에 강하도록 공간 마스킹으로 워터마크의 크기를 크게 하였으며 워터마크를 삽입하기 어 려운 즉 노이 즈에 민감하지만 압축 손실과 일반적인 영상 처리에 강한 평탄 영역에서는 워터 마크 삽입 으로 인한 화 질저하를 방지하기 위해 공간 마스킹으로 워터 마크의 크기를 작게 해 워터마크 삽입으로 인한 화질저 하를 방지하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 워터마킹 기법은 워터마크된 영상이 공간 마 스킹에 의해 워터마크의 크기를 조절할 수 있어 영상의 질과 워터마크의 강인성 모두를 만족할수 있 다. 그리고 본 논문에서 제안한 워터마킹 방법이 손실 압축(JPEG)과 잡음 그리고 축소 및 확대 클리핑 (Clipping) 컬류 션(Collusion)등과 같은 신호처리에 강인함을 실험을 통해 입증하였다. In this paper we propose a new watermarking technique for copyright protection of images. The proposed technique is based on a spatial masking method with a spatial scale parameter. In general it becomes more robust against various attacks but with some degradations on the image quality as the amplitude of the watermark increases. On the other hand it becomes perceptually more invisible but more vulnerable to various attacks as the amplitude of the watermark decreases. Thus it is quite complex to decide the compromise between the robustness of watermark and its visibility. We note that watermarking using the spread spectrum is not robust enought. That is there may be some areas in the image that are tolerable to strong watermark signals. However large smooth areas may not be strong enough. Thus in order to enhance the invisibility of watermarked image for those areas the spatial masking characteristics of the HVS(Human Visual System) should be exploited. That is for texture regions the magnitude of the watermark can be large whereas for those smooth regions the magnitude of the watermark can be small. As a result the proposed watermarking algorithm is intend to satisfy both the robustness of watermark and the quality of the image. The experimental results show that the proposed algorithm is robust to image deformations(such as compression adding noise image scaling clipping and collusion attack).
비디오 워터마킹 기술은 비인지성, 안전성 및 강인성의 일반적인 요구조건 이외에 실시간 처리의 요구 조건들이 부가된다. 또한 공격에 있어서 프레임 정보를 이용한 워터마크 제거와 같은 공격이 가능하기 때문에 정지 영상과 비교하여 설계 시 많은 고려가 요구된다. 본 논문에서는 이진의 삽입 정보가 삽입된 비디오 데이터로부터 양극성 랜덤 계열을 이용하여 워터마크를 추출하는 경우에 비디오 프레임 간의 움직임 예측에 의해 구성된 프레임을 이용하여 추출 성능을 향상시키기 위한 추출 방법을 제안하였다. 제안 방식의 실험 결과로부터 움직임 예측을 이용하지 않은 결과와 비교하여 워터마크 추출 성능이 향상되었음을 확인하였다.
분 논문에서는 워터마크가 삽입된 영상의 비가시성과 강인성을 보장하기 위하여 주파수 영역 기반인 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하였다. 그리고 영상에 삽입된 워터마크를 정확하게 추출하기 위하여 워터마크에 삽입하는 키 사이의 직교성을 유지할 수 있는 그람-슈미트 정규직교화를 이용하였다. 실험을 통해 살펴본 결과 영상의 특징에 관계없이 랜덤계열에 민감한 워터마크를 추출할 수 있는 정확성 및 신뢰성을 가짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에 제안한 알고리듬으로 여러 공격에 강인한 워터마크를 삽입하였다. 추출된 워터마크는 정칙화 영상복원에 활용하는 Tikhonov-Miller 처리를 함으로써 워터마크의 유사성 판별을 쉽게 하였다. 제안한 방법의 강인성과 유사성 향상을 실험하기 위해 명암, 크기 변화, 필터링, 잘라내기, 히스토그램 평활화, 손실압축(JPEG, gif)과 같은 영상처리를 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 비가시성을 고려한 강인한 워터마크를 삽입할 수 있고 여러 공격에 대해서 더욱 높은 상관 계수로 추출할 수가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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