최근 일반인들에게 널리 보급되고 있는 DSLR 디지털 카메라로 촬영되는 정지 이미지는 범용의 JPEG 포맷이나 제조사별 독자적인 RAW 파일 포맷으로 저장매체에 저장된다. 이와 함께 PMP 등의 휴대용 멀티미디어 기기를 활용하여 촬영된 RAW 파일 포맷을 재생 및 확인하기 위한 요구가 증대되고 있지만, RAW 파일 포맷이 디지털 카메라 제조사별로 다르고, 해당 포맷에 대한 구체적인 정보가 공개되지 않는 이유로 대부분의 휴대용 멀티미디어 기기에서 RAW 파일 재생 기능을 지원하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 RAW 파일 포맷을 분석하여 향후 임베디드 멀티미디어 기기에서 모든 RAW 파일 포맷을 지원할 수 있는 라이브러리 구축을 위한 사전 작업을 수행하였다. Cannon의 CRW, CR2 포맷과 Nikon의 NEF 포맷을 분석한 결과를 설명한다. 분석 결과를 바탕으로 RAW 파일 포맷에서 JPEG 파일음 성공적으로 추출하였다. MRW, PEF, DCR, DNG 등의 RAW 파일 포맷을 추가로 분석하여 모든 RAW 파일을 재생한 수 있는 임베디드 장비 및 PC용 RAW 파일 재생 라이브러리를 구축할 것이다.
본 논문에서는 파일에 결함을 주입하는 기법을 이용하여 보안 테스팅(security testing)을 수행하는 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 파일 내의 여러 필드(field)들을 묶어 블록(block)으로 처리하는 파일 포맷을 대상으로 필드를 고려하여 결함 주입 기법을 수행함으로써 소프트웨어의 취약점을 발견한다. 해당 방법론은 파일 데이터의 변경으로 발생할 수 있는 메모리 처리 관련 취약점에 초점을 맞추고 있다. 파일에 결함을 주입할 때 필드를 고려하면 파일을 파싱하는 과정에서 발생할 수 있는 파일 포맷 불일치의 에러 처리를 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 블록으로 처리하는 파일 포맷 중 대표적인 파일 포맷인 이미지 파일에 대해 해당 방법론을 적용하였다. 이와 함께 이미지 파일에 대해 자동으로 결함을 주입할 수 있는 도구인 ImageDigger를 구현하였다. ImageDigger를 이용하여 WMF, EMF 이미지 파일 포맷에 대해 결함 주입을 수행하였으며 10종류의 서비스 거부 취약점을 발견하여 원인을 분석하였다. 해당 방법론은 블록을 기반으로 파일을 처리하는 대표적인 파일 포맷인 MS Office와 이외의 파일 포맷에 대해서도 적용 가능하다.
최근 3D 비디오 서비스에 대한 관심이 고조되고 있는 가운데, 지상파 DMB 및 위성 DMB에서도 스테레오스코픽 비디오 서비스를 제공하기 위한 노력이 진행되고 있다[1]-[3]. DMB-AF 파일 포맷[4]은 MPEG에서 제정한 DMB 파일 포맷 국제 표준이다. 이 표준 제정 당시에는 스테레오스코픽 비디오 콘텐트를 지원하는 기능이 들어 있지 않았다. 본 논문에서는 DMB-AF 한 파일 내에서 2D 비디오, BIFS에 의해 스테레오스코픽 이미지가 오버레이된 2D 비디오, 스테레오스코픽 비디오 등이 시간적으로 혼용될 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이 방법은 기존 2D 비디오의 재생만 지원하는 기존 DMB-AF 플레이어와의 호환성을 보장한다. 따라서 기존 DMB-AF 플레이어가 BIFS에 의해 스테레오스코픽 이미지가 오버레이된 2D 비디오 또는 스테레오스코픽 비디오가 포함된 DMB-AF 파일을 재생할 때에는 2D 이미지 또는 2D 비디오로 재생할 수 있다. 제안한 방법은 한 프레임을 좌우로 반으로 나누어 좌안 및 우안 비디오를 좌우로 배치한 화면분할(side-by-side) 포맷에 의한 스테레오스코픽 비디오뿐만 아니라 좌안 또는 우안 비디오 중 하나는 2D 재생용의 기준 비디오로 다른 하나는 스테레오스코픽 비디오를 위한 부가 비디오로 사용하는 기본 포맷에 의한 스테레오스코픽 비디오도 지원한다. 후자의 경우, 부가 비디오는 가로 해상도가 기준 비디오의 1/2인 선택사항 포맷도 지원한다. 스테레오스코픽 비디오를 지원하기 위해, 기존 DMB-AF 표준의 확장을 최소화하는 방법을 제안한다.
HEIF (High Efficiency File Format)는 MPEG에서 개발된 이미지 포맷으로써, 비디오 코덱인 H.265를 활용하여 정지된 화면을 하나의 이미지 형태로 저장할 수 있도록 개발된 컨테이너이다. 아이폰은 2017년부터 HEIF를 사용하고 있으며, 2019년부터는 갤럭시 S10과 같은 안드로이드 기기도 해당 포맷을 지원하고 있다. 이 포맷은 우수한 압축률을 가지도록 이미지를 제공할 수 있으나, 복잡한 내부 구조를 가지고 있으며 기기나 소프트웨어 간 호환성이 현저하게 부족하여 일반적으로 사용되는 JPEG(또는 JPG) 파일을 대체하기에는 아직 대중적이지 못한 상황이다. 하지만 이미 많은 기기에서 HEIF를 사용하고 있음에도 불구하고 디지털 포렌식 연구는 부족한 상황이다. 이는 디지털 포렌식 조사 과정에서 파일 내부에 포함된 정보의 파악이 미흡하여 잠재적인 증거를 놓칠 수 있는 위험에 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 아이폰에서 촬영된 HEIF 형식의 사진 파일과 갤럭시에서 촬영된 모션 포토 파일을 분석하여 파일 내부에 포함된 정보와 특징들을 알아본다. 또한 이미지 뷰어기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF 뷰어를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.
멀티미디어 데이터 중에서도 많은 부문의 응용에 사용되는 이미지 데이터의 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있지만, 기조의 내용 기반 이미지 검색 대부분이 대상으로 삼고 있는 임지 포맷과는 달리 현재 이용되는 대부분의 이미지는 압축된 상태이다. 이미지 압축의 표준으로 사용되는 JPEG 압축 이미지에 대해서 압축 상태에서 특성을 추출하고 이를 검색에 이용하면 기존의 방법에 비해 압축을 해제하는 비용을 줄일 수 있고 블록 정보를 이용하는 장점을 가지게 된다. 본 논문에서는 JPEG 압축 이미지에서 블록 단위의 정보를 가진 특성으로 추출해내고 이를 사용한 이미지 검색 기법을 제안한다.
기존 유선상의 HTML 컨텐트를 무선 환경에서 서비스하기 위해서는 WML, HDML 또는 mHTML로 변환해야 하는 큰 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것이 마크업 언어 자동 변환 엔진이다. 그러나 이 엔진은 텍스트 중심적이었기 때문에 이미지를 처리하기에는 충분하지 못했다. 본 논문에서는 이미지 처리에 포커스를 맞추고 이를 해결하기 위한 방안으로 유선상의 이미지 파일포맷을 무선 인터넷 환경에 맞는 파일 포맷으로 실시간 변형시키는 알고리즘과 변형된 이미지를 무선 단말기의 환경에 맞게 최적화시킬 수 있는 메카니즘을 제시한다.
기존의 유선 HTML 컨텐츠를 무선 환경에서 서비스하기 위해서는 HTML로 작성된 컨텐츠를 WML. HDML, mHTML로 바꿔야만 하는 커다란 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것이 마크업 언어 자동 변환 엔진이다. 그러나 지금까지 연구된 대부분의 마크업 언어 자동 변환 엔진들은 텍스트만을 처리하며 화상 정보를 처리하는 기능이 충분치 않다. 본 논문에서는 이미지 정보를 처리하기 위해 인터넷상의 이미지 정보를 무선 단말기가 지원하는 파일 포맷으로 실시간 자동 변환하는 매커니즘과 무선 단말기의 화면크기를 고려한 이미지 출력을 최적화 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.
최근 의료데이터의 유출사고가 빈번히 발생하여 환자의 프라이버시 침해 및 의료기관의 피해가 날로 증가하고 있다. 정부에서는 개인정보보호법등과 같은 법규를 제정하여 이러한 피해사례 예방하고 있다. 이중 의료기관 및 의료데이타에 대한 가이드라인은 보건복지부에서 발표한 '국내 의료기관 개인정보보호 가이드라인' 정도만 발표되어 있다. 환자개인의 민감정보를 포함한 의료데이타를 타의료기관 또는 제3의 연구기관등에 전달이 필요한 경우가 발생한다. 전달하고자 하는 의료 이미지 데이터를 일반적인 이미지파일 (JPG, JPEG, TIFF)의 포맷으로 자료의 교환이 이루어지고 있다. 이와같이 일반적인 이미지 포맷의 파일은 아무런 보호조치가 되어 있지 않아 외부로 유출시에는 파일내에 포함된 환자의 주요 식별정보가 노출되는 위험성이 존재한다. 본 연구에서는 이미지 파일에 대한 광학문자판독기술(OCR)을 적용하고 민감정보가 포함된 이미지파일에 암호화된 모자이크기술을 이용한 마스킹 기법을 도입하여 이러한 위험성을 해결하기 위한 이미지 비식별화 방안을 제시한다.
XMT (Extensible MPEG-4 Textual Format)는 텍스트 형식의 MPEG-4 씬 디스크립션으로 방송용 오디오/비디오 편집 및 이동 단말기 사용자 중심의 미디어 컨텐츠 개발에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 재생 환경에서 컨텐츠의 상호 교환을 지원하는 XMT 저작도구를 개발하고 XMT의 2가지 파일 포맷인 XMT-A와 XMT-$\Omega$를 생성한다. 생성된 파일 포맷 중 XMT-$\Omega$를 이용하여 다양한 객체(비디오, 오디오, 이미지, 텍스트, 기하객체 등)의 시간공적인 특성들을 SMIL 파일로 변환하는 기법에 대해 제시하고 다양한 환경에서 멀티미디어의 상호교환성을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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