본 논문에서는 깊이정보(depth-map)의 저작권 보호를 위한 영상암호화 알고리즘을 제안한다. 이 기술은 일반적인 자연영상과 유사한 화소분포로 표현이 되는 깊이정보 영상의 데이터 일부분을 암호화하여 전체 영상데이터의 시각적인 보안을 확보한다. 실험결과 제안한 영상암호화 알고리즘은 깊이정보 데이터의 일부분만을 암호화하여 전체 깊이정보 영상의 데이터를 효과적으로 은닉하는 것을 확인하였다.
스마트폰 앱을 사용하는 일반 사용자들은 개인이 소유하고 있는 사진, 동영상 등 개인정보를 보호하기 위해 Vault 앱을 많이 사용하고 있다. 그러나 범죄자들은 불법 영상들을 은닉하기 위해 Vault 앱 기능을 안티포렌식 용도로 악용하는 사례가 증가하고 있다. 이러한 앱들은 구글 플레이에 정상적으로 등록된 매우 많은 앱들 중 하나이다. 본 연구는 범죄자들이 이용하고 있는 Vault 앱들을 탐색하기 위해 XML 기반의 핵심어 빈도 분석을 통해 특징점을 추출하는 방법론을 제안하며, 특징점 추출을 위해서는 텍스트마이닝 기법을 적용한다. 본 연구에서는 은닉형 Vault 안티포렌식 앱과 비은닉형 Vault 앱 각각 15개를 대상으로 앱에 포함된 strings.xml 파일을 활용하여 XML 구문을 비교 분석하였다. 은닉형 Vault 안티포렌식 앱에서는 불용어처리를 1차, 2차 거듭할수록 더 많은 은닉 관련 단어가 높은 빈도로 발견된다. 본 연구는 공학 기술적인 관점에서 APK 파일을 정적 분석하는 대부분의 기존 방식과는 다르게 인문사회학적인 관점에서 접근하여 안티포렌식 앱을 분류해내는 특징점을 찾아내었다는 것에 의의가 있다. 결론적으로 XML 구문 분석을 통해 텍스트마이닝 기법을 적용하면 은닉형 Vault 안티포렌식 앱을 탐색하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.
수동형(passive) 밀리미터파(millimeter wave) 영상은 의복 등에 은닉된 물체의 탐지가 가능하며 악천후의 상황에서도 감쇄도(attenuation)가 낮아 식별이 가능한 영상을 획득할 수 있다. 그러나 영상 시스템의 공간 해상도(spatial resolution)가 낮고 수신신호가 미약하여 잡음의 영향이 크고 시스템의 온도 분해능(temperature resolution)에 따라 영상의 질이 달라진다. 본 논문에서는 수동형 밀리미터파 영상과 일반 카메라부터 획득되는 영상의 정합(registration)과 은닉된 물체의 시각화를 위한 영상 융합(fusion)을 연구한다. 영상의 정합은 추출된 몸체 경계 간의 상호상관도를 최대로 하는 어파인 변환(affine transform)으로 수행되며 융합은 영상 분해를 위한 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform), 융합 법칙(fusion rule), 영상을 복원하기 위한 역 이산 웨이블릿 변환의 3단계로 구성된다. 실험에서는 수동형 밀리미터파 영상 시스템에 의해 칼, 도끼, 화장품, 그리고 휴대폰과 같은 또는 비금속의 다양한 물체가 탐지됨을 보인다. 또한 정합과 융합된 영상의 결과로부터 가시 영상으로부터 얻은 얼굴과 의복 등의 대상자의 신원정보와 밀리미터파 영상으로부터 획득한 은닉된 물체의 정보를 동시에 시각화할 수 있음을 보인다.
본 논문은 OpenCV 라이브러리를 기반으로 골프공 인식을 위한 신경망의 최적화 구조와 관심영역의 빛의 명도를 계산한다. 개발된 시스템은 전처리, 영상처리, 기계 학습 과정으로 구성되며, 기계 학습과정은 테스트 영상으로부터 골프공과 다른 오브젝트에 대한 Hu의 7 불변 모멘트, 가로 및 세로 비율 또는 면적으로부터 계산된 ${\pi}$를 입력으로 사용하여 다층 퍼셉트론을 기반으로 학습모델을 구한다. 다층 퍼셉트론에 대한 최적의 은닉층과 노드의 수를 결정하도록 모의 실험한 결과 2개의 은닉층과 각 은닉층에 9개의 노드를 가질 때 최대의 인식율과 최소 실행 시간을 얻었다. 그리고 관심영역의 최적 명도는 200으로 계산되었다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.
이미지 혹은 문서 은닉기술은 문서, 영상, 오디오 등 모든 종류의 디지털 데이터에 대하여 연구가 진행되고 있다. 이들은 다양한 목적과 용도로 이용되고 있다. 본 연구에서는 낮은 수준의 보안을 요하는 텍스트를 대용량으로 은닉하여 전달할 수 있는 단순하고 단순한 기법을 구현하였다. 먼저 텍스트 이미지를 결합하고 이를 24 비트 심도의 칼라이미지에 인코딩하여 복구하였다. 결과는 상관기법을 이용하여 분석하였으며 텍스트 이미지의 손실율이 미미한 것으로 판명되었다.
본 논문에서는 H.264 표준 동영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법에 대해 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정은 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 각기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되고, 이로 인해 움직임 벡터는 기존의 표준 부호화 방식에 비해 상대적으로 적은 영역을 대표하게 된다. 그러므로 이웃한 블록의 움직임 벡터간의 상관관계는 서브 매크로 블록의 크기가 작을수록 더 커지게 된다. 제안 방식에서는 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도에 따른 $\alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 움직임 벡터를 순차적으로 복구하는 움직임 벡터 오류 은닉기법에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존의 블록 경계 정합 방식 및 라그랑즈 보간 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
인간은 일상 생활에서 제스처, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용하여 수많은 정보를 전달한다. 따라서 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축하기 위해서는 제스처 인식에 관한 연구가 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상 시퀸스의 각 영상들이 가지고 있는 정적인 양이 아닌, 영상과 이웃하는 영상들의 변화량을 수치적으로 측정하고 이를 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 은닉 마르코프 모델(HMM : Hidden Markov Model)을 이용하여 인식하는 방법을 소개한다.
의미 없는 커버 영상에 비밀 메시지를 몰래 숨겨 송/수신자간에 서로 비밀 통신을 할 수 있는 기술인 스테가노그라피 기법을 제안한다. 제안 방식은 커버 영상을 연속 두 픽셀 단위의 블록으로 나누고, 블록내 두 픽셀간의 차분 값과 양자화 범위를 이용하여 비밀 메시지를 은닉시킨다. 특히, 비밀 양자화 범위를 사용하기 때문에 제 3자에 의해 비밀 메시지가 해독되는 것을 방지할 수 있다. 또한 제안 방식은 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상의 화질이 비가시적임을 다양한 영상을 이용하여 시험해 본 결과 그 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 비트스트림의 전송 에러 복원에 알맞는 선택적 시간축 에러 은닉 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 손실 매크로블록이 전경인지 배경인지 판단한 결과에 따른 해당 에러 은닉방법을 수행한다. 손실 블록이 배경으로 판단된 경우에는 단순 대체 기법으로 은닉하며, 손실 블록이 전경으로 선택되었을 경우에는 다중 참조영상에서 추정된 블록들의 유사성을 판단하여 추정블록들을 선택적으로 평균하여 은닉을 한다. 제안된 알고리즘은 CDMA2000 (UMTS)망의 무선(air) 인터페이스에서 발생하는 에러 모의실험을 통하여 H.264/AVC의 FMO 부호화에서 H.264/AVC의 테스트 모델상의 에러 은닉 알고리즘보다 평균 1.18dB 성능 향상이 있으며, N-Slice 부호화에서는 평균 0.33dB의 성능 향상을 나타내었다 또한 주관적 화질면에서도 제안된 방법이 다른 에러 은닉 알고리즘보다 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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