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.
생물학적 유기체 모델에서의 바이러스 특성을 이용한 전염성 정보은닉 시스템은 비디오 인코더 및 디코더에 대해 각각 최적의 워터마크 은닉 및 검출 방법을 적용하고 비디오의 재생 또는 편집 등이 발생할 때마다 워터마크를 전이시킴으로써 각종 공격에 강인하게 함으로써 비디오 콘텐츠의 안전한 유통을 가능하게 하기 위한 방법이다. 본 논문은 전염성 정보은닉 시스템을 위한 전염성 정보의 생성과 빠르고 효율적인 가역 워터마킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 비디오 콘텐츠 기반 가역 워터마킹을 위해 제어 코드및 콘텐츠 유효기간을 워터마크와 결합하여 전염시킨 후, 비디오 재생 시에 능동적으로 콘텐츠의 화질 및 워터마크 강도를 제어할 수 있으며, 실시간성을 만족하기 위해 계산복잡도가 낮게 설계되었다. 또한, 가역 워터마크 복원을 위한 시간지연이 발생하지 않도록 매크로블록 단위의 워터마크 및 부가정보 은닉이 수행된다. 실험결과 제안 기법이 실시간성을 만족하며, 공격받지 않은 비디오 비트스트림에 대해 가역 워터마크 검출 및 영상 복원 후 워터마크 손실은 0%였으며, 복원 후의 화질은 동일한 비트율로 압축한 비디오와 거의 동일함을 확인하였다.
본 논문은 IEEE 802.15.4 네트워크에서의 에너지 효율을 향상시키기 위해 위한 은닉 노드들 간의 신호 충돌 문제를 해결하기 위한 은닉 노드 인식 그룹핑(HAG: Hidden-Node-Aware Grouping) 알고리즘을 제안한다. HAG 알고리즘은 노드들 간 수식 신호의 에너지를 이용하여 은닉 관계에 있는 노드들을 파악하고, 그들을 서로 다른 그룹에 배정하는 방식으로 그룹핑을 완성하고 그룹별로 신호 전송 주기를 할당한다. HAG 알고리즘의 정확한 성능 측정 및 예측을 위해 다양한 네트워크 상황을 고려하여 처리량에 대한 분석적 성능 모델을 제시한다. HAG 알고리즘을 사용하지 않은 네트워크 환경에서는 은닉 관계가 있는 노드들의 수가 증가함에 따라 처리량이 급속히 저하되지만, HAG 알고리즘을 적용하면 이와 같은 성능 저하를 예방할 수 있음을 분석적 성능 모델과 더불어 시뮬레이션 결과를 통하여 확인하였다.
시간적 에러은닉 기법은 손실된 데이터를 포함한 프레임과 이전프레임사이의 시간적 상관도(temporal correlation)를 이용하여 손실된 데이터를 복원하는 기술을 말한다. 이러한 시간적 에러은닉 방법은 블록단위의 복원기술과 화소단위의 복원기술로 나눌 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 어파인변환(affine transform)을 이용한 화소단위의 시간적 에러은닉에 관한 것으로 이는 손실된 블록내에 객체 또는 배경이 어파인 모델로 모델링 될 수 있는 기하학적 변환 즉 회전, 확대, 축소와 같은 변환이 있는 경우 더욱 높은 성능을 가진다. 또한 어파인 모델의 계산과정에 사용되는 움직임벡터가 서로 다른 객체의 움직임을 나타내는 경우에도 높은 성능을 유지하기 위해 비용함수를 정의하고 비용 값에 따라 적응적으로 어파인 에러은닉방법을 적용함으로써 보다 높은 성능을 가지게 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 현재 H.264/AVC 참조소프트웨어에서 방법과 비교하여 최대 1.9 dB까지의 객관적 화질향상이 있는 것으로 나타난다.
본 논문은 유비쿼터스 홈 네트워크 시스템에서 저장된 사용자 행동 프로파일 데이터에 은닉 마르코프 모델에 적용하여 사용자의 행동 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 은닉 마르코프 모델은, 순차 데이터를 갖는 패턴을 인식하기 위해서 데이터에 내포되어 있는 시간성을 적절히 표현하고, 그것으로부터 원하는 정보를 추론할 수 있는 대표적인 모델이다. 제안 알고리즘에서는 "행동 인지 시스템(Activity Recognition System)"에 의하여 저장된 행동 발생 횟수, 행동 지속시간, 행동이 발생된 위치 데이터를 학습 데이터로 이용하였다. 사용자의 행동에 가중치를 부여하여 사용자의 행동에 대한 흥미를 객관적으로 수식화 하는 방법을 제안하였으며 은닉 마르코프 모델을 이용하여 시간에 따른 가중치 변화를 구하여 사용자의 행동 상태 변화를 예측하였다. 제안 알고리즘은 현실적인 유비쿼터스 홈 네트워크 구축에 도움을 준다.
본 논문은 학습 속도가 계층별 학습처럼 빠르며, 일반화 성능이 우수한 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법은 최소 제곡법을 통해 구한 은닉층의 목표값을 이용하여 은닉층의 가중치를 조정하는 방법으로, 은닉층 경사 벡터의 크기가 작아 학습이 지연되는 것을 막을 수 있다. 필기체 숫자인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법의 학습 속도는 오류역전파 학습과 수정된 오차 함수의 학습보다 빠르고, Ooyen의 방법과 계층별 학습과는 비슷했다. 또한, 일반화 성능은 은닉노드의 수에 관련없이 가장 좋은 결과를 얻었다. 결국, 제안한 방법은 계층별 학습의 학습 속도와 오류역전파 학습과 수정된 오차 함수의 일반화 성능을 장점으로 가지고 있음을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 계층적 은닉 마코프 모델을 이용한 히스토그램과 모우멘트 기반의 동영상 장면전환 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환된 영상의 저주파 부 밴드로부터 히스토그램을 추출하며, 고주파 부 밴드로부터는 방향성 모우멘트를 추출한다. 그리고 수동적으로 분할된 비디오로부터 추출한 히스토그램 차와 모우멘트 차를 관측값으로 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습한다. 비디오 분할 과정은 두 단계로 구성되는데, 먼저 히스토그램 기반의 은닉 마코프 모델은 입력된 비디오에 대하여 셧, 컷, 그리고 점진적인 장면전환의 3개의 범주로 분할한다. 그리고 두 번째 단계에서는 모우멘트 기반의 은닉 마코프 모델을 사용하여 점진적인 장면 전환을 더 세밀하게 페이드와 디졸브로 분할한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 경계값 기반의 방법보다 더 효율적으로 동영상의 셧 경계를 분할하였음을 볼 수 있었다.
몰카범죄의 증가에 발맞추어 은닉형 카메라는 스마트폰의 기술발전 속도에 따라 소형화 및 기술 집적이 고도화되어 성능이 날로 발전하고 있다. 이러한 외적인 네트워킹 컴퓨팅 환경이 고도화 되고, 활동이 많은 현대인의 생활양상이 다양화됨에 따라 일반 안전용 카메라외에 은닉형 카메라에 노출 또한 증가되고 있는 추세이다. 반면 은닉형 카메라를 탐지하고 예방하기 위한 기술은 이러한 은닉형 카메라 기술발전과 속도를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 일반영상과 열화상 이미지 합성기술을 바탕으로 적외선 열 방식의 탐지기술을 이용하여 은닉카메라의 발열을 감지하고, 주변 온도 차이에 따른 각 파장의 반사율을 분석하여 오탐율도 줄이도록 하였다.
네트워크 환경에서 다양한 사용자가 증가하면서 송수신되는 민감한 비밀 정보를 공격자로부터 보호하는 것은 어렵다. 이미지에 비트화된 비밀 자료를 LSB 기법으로 은닉하는 것은 공격에 매우 취약할 수 있다. 이를 해결하기 위해 암호화와 정보은닉이 결합하는 하이브리드 방법이 활용된다. 이용자가 비밀 메시지를 안전하게 보호하고, 비밀 통신을 구현하기 위한 효과적인 방법이 요구되고 있다. 즉, 이미지 품질을 보장하기 위해 보안성과 인식 불가능성을 향상시키기 위한 새로운 접근법이 필요하다. 이 논문에서 MSB와 LSB를 기반하여 커버 이미지에 한글 메시지를 은닉하는 LSB 스테가노 그래피 기법을 제안한다. 이때 한글을 초성, 중성, 종성으로 분리한 후, 비밀 자료는 선택된 MSB에 따라 Exclusive-OR 혹은 Exclusive-NOR 연산을 적용한다. 또한 계산된 비밀 자료는 피보나치 기법에 의해 변환된 커버 이미지의 LSB n개 비트에 은닉한다. 적용된 결과의 효율성을 확인하기 위해 PSNR을 이용하였다. 허용되는 결과로서 적합한 41.517(dB)가 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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