본 논문은 심리음향모델과 주파수변환을 이용하여 MP3 와 AAC 의 압축에서 강인하게 살아남을 수 있는 디지털 오디오 워터마킹 알고리즘에 관한 것이다. 워터마크를 의사난수열이나 이미지 등 외부 정보를 이용하지 않고 원본음악으로부터 생성시킨다는 것이 본 논문의 가장 큰 특징으로 원본 오디오로부터 생성된 워터마크는 음악과 융합되어 워터마크의 삽입여부를 일반인의 청각으로는 인식할 수 없다.
본 논문에서는 워터마크 데이터로써 오디오 신호를 이용한 워터마크 기법과 이미지를 삽입하는 워터마크 기법의 성능을 분석하였다. AWGN 채널 환경에서 OFDM/QPSK 시스템을 이용하여 워터마킹된 영상을 전송하고 워터마크 정보를 추출하였다. 실험결과, 오디오를 이용한 워터마크 삽입 방법이 이미지 기반 방법보다 우수한 바, SNR=3 [dB]까지 오디오 신호가 복원 가능하였다.
최근 디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 저작권 보호 및 추적을 위해 활용되고 있다. 그러나 종래의 워터마킹 기술은 이미지에 워터마크 이미지 전체를 삽입하기 때문에 왜곡 공격에 취약하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 워터마크 분할 삽입 기법을 제안하였다. 워터마크 분할 삽입 기법을 사용하면 종래 방법 대비 20%p의 손실률이 증가하더라도 원본 워터마크를 복구할 수 있어 1.5배 향상된 성능을 보인다.
본 논문에서는 디지털 영상의 인증과 변형 검출 및 저작권 보호를 가능하도록 혼합 워터마킹 기법이 제안되었다. 원영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform) 변환한 후 이미지의 인증과 변형된 위치를 검출하기 위하여 저주파 부분인 LL 밴드의 LSB(Least Significant Bit)에 암호화된 워터마크 정보를 삽입한다. 또 저작권 보호를 위하여 고주파부분의 웨이블릿 계수들의 교환을 통해 워터마크 정보를 삽입한다. 이렇게 함으로써 저주파부분의 LSB값 추출을 통해 인증 및 그 변형 위치를 찾을 수 있었으며, 고주파 부분에 삽입된 워터마크를 추출하여 원영상의 저작권 정보를 감지할 수 있었다.
텍스처 이미지가 다양한 산업 애플리케이션 분야에 널리 사용됨에 따라, 이러한 이미지들의 저작권 보호는 중요한 이슈가 되어왔다. 이러한 이유로, 본 논문은 이미지에 내재한 텍스처 특성을 이용한 칼라 텍스처 이미지 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 퍼지 클러스터링을 위한 입력으로써 그레이 레벨 동시발생 행렬의 에너지와 동질성 특징을 사용하여 워터마크를 삽입하기 위한 적당한 블록들을 선택한다. 워터마크를 삽입하기 위해 먼저 선택된 블록들에 이산 웨이블릿 변환을 수행하고, 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 하나를 선택한다. 그런후에 이 워터마크를 중간 대역의 이산 코사인 변환 계수에 삽입한다. 또한, 본 논문은 워터마크 삽입 후 비인지성과 다양한 형태의 워커마킹 공격에 대해 강인성이 뛰어난 이득 계수들과 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 효과를 탐색한다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 이득 계수가 42이고 HH 밴드에 워터마크를 삽입하였을 때 높은 PSNR 값 (47.66 dB to 48.04 dB) 및 낮은 M-SVD 값 (8.84 to 15.6)을 얻었다. 또한 제안한 알고리즘은 노이즈 첨가, 필터링, 잘라내기 및 JPEG 압축과 같은 다양한 이미지 처리 공격에서도 높은 상관 값 (0.7193 to 1)을 보였다.
본 논문은 그레이 스케일 인쇄 영상의 저작권을 보호할 수 있는 워터마킹 기법에 관한 연구이다. 기존의 인쇄영상 워터마크 기법은 순서 디더링(ordered dithering)을 이용하는 까닭에 인쇄 영상의 화질 감소가 발생한다. 본 연구에서는 영상 하프토닝 기법중 오류 확산(error diffusion) 알고리즘을 이용하여 화질을 개선한 영상내에 워터마크를 삽입한다. 제안된 알고리즘은 Hagit이 제안한 순서 디더링 셀 집합을 사용한 워터마크를 오류확산 하프토닝 이미지에 삽입함으로 영상의 시각적인 화질 감소가 없을 뿐만 아니라, 프린터와 스캐너에 의한 영상의 변형에도 워터마크의 삽입과 추출이 가능하다. 제안된 알고리즘으로 워터마킹하는 경우 스캐너와 프린터의 기기적인 특성에서 나타나는 잡음과 회전에도 강한 워터마크를 삽입하고 추출할 수 있다.
본 논문에서는 얼굴, 홍채 등의 생채정보를 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 얼굴과 홍채의 특징데이터는 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 추출하였다. 워터마킹알고리즘은 Wavelet을 이용하여 생체이미지에 생체특징 삽입 이전의 생체 인식율과 워터마킹알고리즘을 거쳐 생체특징을 추출한 후의 인식률 비교를 통해 성능을 평가하였다. 또한 단일생체특징 삽입과 다중생체특징삽입을 통해 단일생체보안과 다중생체보안의 실험을 수행, 평가하였다.
본 연구에서는 키와 로고 방식을 혼합한 이미지 워터마킹의 강인성을 평가하였다. 저작권자의 개인 ID(IDentification)는 키가 되고 워터마크는 로고영상을 선택하였다. 원 영상으로 사용한 실험영상은 Baboon, Cameraman과 Lena 표준영상을 사용하였고, 워터마크 영상은 32$\times$32와 64$\times$64 크기의‘Park’이라는 2진 영상을 사용하였다. 워터마크의 강인성 평가를 위하여 영상변형 및 JPEG 손실 압축이 가해진 워터마크가 삽입된 영상으로부터 워터마크 복원율을 구하였다. 실험 결과, 표준 영상들에 대하여 64$\times$64 크기의 워터마크를 삽입한 경우에 비하여 32$\times$32 크기의 워터마크 영상을 삽입한 경우에 영상축소에서는 평균 5.9%, 회전에서는 평균 13.9%, 잡음에서는 평균 6.5%, JPEG 손실 압축에서는 평균 4.2%로 더 우수한 복원율을 보였다.
본 논문에서는 이미지 인증을 위해 삽입한 워터마크로 인해 발생한 영상 정보의 손실을 워터마크 추출 후 제거하여 원영상으로 복원할 수 있는 리버서블 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 Lee.S.K.[4]의 알고리즘이 지니는 플립 현상을 제거하기 위해 Location Map을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 평균 52.06dB의 PSNR을 보여 우수한 비가시성을 나타냈으며, $6k{\sim}30k$ bits의 높은 정보 삽입량을 보여 이미지 인증 응용에 적합함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인쇄물의 위조방지를 위해 에러에 강한 디지털 워터마킹을 제안한다. 제안한 알고리즘은 워터마크 삽입을 위해 먼저 원영상을 웨이브릿 변환하여 근사(approximation) 이미지를 얻고, 워터마크는 근사 이미지의 DC계수를 제외한 중요한 DCT계수에 삽입된다. 워터마크의 강건도 향상을 위해 에러정정코드와 반복을 적용하고, 디지털 기기사이의 변환에 의한 차이를 줄이기 위해 CIE Lab 칼라 공간을 사용하였다. 표준 칼라 영상을 사용하여 실험한 결과, 기존 방법에 비하여 적은 반복으로도 비트에러가 발생을 감소하였으며, 알고리즘은 1차의 프린트 스캔에서는 robust 하고 2차의 프린트 스캔에서는 fagile 한 성격을 나타내었다, 본 알고리즘은 여권, 지폐, 신분증, 면허증등과 같은 인쇄물의 위조방지에 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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