본 논문에서는 JPEG2000 DWT에 대한 워터마킹 알고리즘들의 화질 저하와 에지 부근의 블록화 문제를 해결하기 위하여 두 개의 스케일링 변수를 사용하여 블록간의 워터마킹 신호가 영상에 따라 자동 조절되는 적응형 블록 워터마킹을 제안하고 검증하였다. 저주파 LL 부대역의 모든 계수들의 평균값과 블록 평균값과의 비를 스케일 변수로 사용하여 1차 강도 조절을 하고, 현재 블록 평균간과 다음 인접 블록 평균간의 비를 2차 스케일링 변수로 사용하여 강도 조절을 함으로써 비가시성과 화질 저하의 문제를 해결하였다. 적응형 블록 워터마킹은 원본 영상에 의해 자동으로 생성되며, 영상의 밝기 값에 따라 워터마크의 강도가 조절된다. 동일한 강도의 워터마크를 삽입하는 대신에 블록 단위별로 서로 다른 강도를 가지는 워터마크를 삽입함으로써 기존 알고리즘들보다 비가시성적인 특성이 4$\sim$14dB 향상되었으며 필터 공격, JPEG2000 압축, 리사이즈, 자르기 등과 같은 다양한 워터마크 공격에도 더욱 견고한 특성을 보였다. 또한 제안한 방식을 JPEG2000 칩에도 적용하기 위해 Hynix 0.25 ${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 ASIC으로 구현하여 검증하였다.
HEIF(High Efficiency Image 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 있어 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 뷰어 기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.
트리밍 미디어와 압축 기술의 발전과 인터넷 사용의 확대로 디지털 음악, 비디오, 영상은 인터넷을 이용하여 사용자에게 순간적으로 배포되어질 수 있다. 하지만, 대부분 기존의 디지털 저작권의 관리는 안전하지 못하고 실시간적인 멀티미디어 응용에 의해 야기되는 데이터의 방대한 양의 처리를 빠르게 수행하지 못한다. Scalable video codec (SVC) 은 변화하는 네트워크 대역과 다양한 어플리케이션 목적에 적응 가능한 Spatial, Temporal, SNR 스케일러빌러티를 제공한다. 한편, 많은 멀티미디어 서비스에서 보안성은 인증받지 않은 사용자의 컨텐츠 접근과 분배를 제한하는 중요한 요소이다. 따라서 MPEG4-SVC에 적합한 새로운 암호화 시스템의 구현은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 MPEG4-SVC의 스케일러빌러티 특성을 그대로 유지시켜주는 스케일러블 암호화 기술을 제안한다. 기본 레이어에는 선택적 암호화 기법을 적용하여 암호화하고 확장 레이어에는 다양한 Motion Vector Scrambling(MVS)과 인트라 모드 암호화 방법을 적용하였다. 복호화 단계에서는 각 암호화된 레이어마다 다른 암호화 키로 접근이 가능하다. 실험 결과에서 제안된 기술은 암호화 속도가 빠르고 에러에 강한 특성과 추가되는 비트스트림의 크기가 아주 적은 장점이 있다.
최근의 통신매체로는 함축적이고 인식이 용이한 영상/비디오가 매우 선호되고 있다. 그러나 이들 데이터는 그 양이 과다해 영상/비디오 데이터의 압축이 큰 연구과제가 되어 왔다. 본 논문에서는 영상압축 시 그 성능을 크게 좌우할 수 있는 데이터 형식의 최적화에 관련되고, 웨이블릿 변환과 이를 이용한 JPEG2000을 기반으로 한다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 시 이용되는 데이터 형식을 결정하는데 있어서의 기준을 주파수 변환 및 양자화 과정에서의 데이터 손실 양으로 설정하였으며, 이를 바탕으로 실험적으로 최적의 데이터 형식을 도출하였다. 그 결과 필터계수는 (1, 9)의 10-비트 고정소수점 형식, 웨이블릿 계수는 (9, 7)의 16-비트 고정소수점 형식이 최적임을 확인하였다.
검색을 위해 동영상 데이터 전체를 이용하면 많은 시간과 저장 공간이 필요하다. 이를 보완하고자 기존의 동일 영화 검색은 영상 정보의 일부를 이용하여 동일한 영상 검색에 사용해 왔다. 그러나 이 방법은 같은 영상임에도 비디오 부호화기이나 해상도가 다른 경우 전혀 다른 영상으로 인식한다. 따라서 본 논문에서는 동영상의 오디오 정보를 이용하여 동일한 동영상을 찾는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 부호화율, 부호화기, 샘플링 수의 변화에도 유사한 파형을 형성하는 Peak 정보를 바탕으로 데이터베이스에 색인하고, 검색한다. 논문에서는 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 1,000개의 동영상 데이터를 검색 실험하였으며, 92.1%의 성공률을 나타내었다.
정보통신기술의 발달로 인하여 e-learning산업은 급속히 팽창하고 있으며, 이외 함께 제작 기술의 발전도 빠르게 이루어지고 있다. 기존의 동영상 강의 제작의 큰 비중을 차지하던 Microsoft 사의 WMV(Window Media Video) 형식에서 최근에는 다른 동영상 파일에 비해 용량은 작지만 화질이 매우 우수한 포맷인 FLV(Flash video)으로 전환되고 있는 추세이다. 플래쉬 기반으로 이루어진 Flv는 윈도우, 리눅스 이외에도 대부분의 OS 환경과 브라우저에서 구동이 되며, 사용자가 별도의 플레이어 설치나 코덱 설치 과정 없이 재생을 할 수 있어 차세대 표준형, 개방형 플랫폼으로 개발자들의 관심을 끌고 있으나, 아직까지는 기존의 WMV 형식과 FLV간의 용량이나 화질의 비교, 제작시간 등에 대한 정확한 비교 분석에 관한 데이터가 나와 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문은 제작 방식에 따라 WMV와 FLV간의 데이터 비교 분석을 통하여 각기 특성에 맞는 제작 플랫폼을 설정하는데 가이드를 제시하고자 한다.
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 GOP의 초기 QP 값은 이전 GOP의 인터 모드로 압축된 프레임의 평균 QP 값과 이전 GOP의 초기 QP 값에 의해 결정된다. 기존 방식인 JM의 경우 초기 QP 값이 인터 모드 평균 QP 값보다 2 정도 작게 설정 되도록 하고 있는데, 이것은 저전송률 비디오 코딩에 맞지 않다. 본 논문에서는 GOP의 초기 QP 값과 인터 모드로 압축된 프레임의 평균 QP 값의 비와 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 관계를 분석하고 이를 바탕으로 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 모델은 이전 GOP의 인코딩 결과를 이용하여 현재 GOP의 초기 QP 값을 계산한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
최근의 통신매체로는 함축적이고 인식이 용이한 영상/비디오가 매우 선호되고 있다. 그러나 이들 데이터는 그 양이 과다해 영상/비디오 데이터의 압축의 큰 연구과제가 되어 왔다. 본 논문에서는 영상압축 시 성능을 크게 좌우할 수 있는 데이터 형식의 최적화에 관련되고, 웨이블릿 변환과 이를 이용한 JPEG2000을 기반으로 한다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 시 이용되는 데이터 형식을 결정하는데 있어서의 기준을 주파수 변환 및 양자화 과정에서의 데이터 손실 양으로 설정하였으며, 이를 바탕으로 실험적으로 최적의 데이터 형식을 도출하였다. 그 결과, 필터계수는 (1, 9)의 10-비트 고정소수점 형식, 웨이블릿 계수는 (9, 7)의 16-비트 고정소수점 형식이 최적임을 확인하였다.
본 논문에서는 정보은닉을 이용하여 동영상 데이터의 전송오류를 보정하는 방법을 제안하고 있다. 수신단에서 전송오류가 발생한 위치를 구하기 위해 송신단에서는 동영상 데이터의 부호화 과정 동안 마크로 블록 별로 한 비트씩의 데이터를 은닉하여 전송한다. 수신단에서는 복호화 과정 동안 은닉된 정보를 검출하며, 이 정보와 원래 데이터와의 비교에 의해 오류가 발생된 위치를 구하고 이를 보정함으로써 복원된 영상의 화질을 개선하도록 한다. 또한, 은닉된 정보는 동영상 데이터에 대한 저작권 정보로도 활용될 수 있다. 각각 150 프레임씩으로 구성되는 3개의 QCIF 크기의 동영상 데이터에 대한 실험 결과 은닉된 정보가 부호화된 스트림에 미치는 화질의 저하는 미세하며, 수신단에서의 오류를 교정한 결과 잡음이 많은 채널에서는 복원된 영상의 화질을 5dB 가까이 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한, 영상의 복원 과정에서 동영상에 대한 저작권 정보도 효과적으로 구할 수 있었다.
무선채널과 같은 저 대역폭에 비디오 스트림을 전송하기 위해서 H.264와 같은 고압축 코덱이 등장하였다. 저 대역폭으로 고압축 비디오 스트림을 전송할 경우, 패킷 손실로 인하여 화질 열화를 초래한다. 본 논문에서는 H.264 부호화 영상이 전송될 때 손실된 움직임 벡터는 주변에 인접한 움직임 벡터와 높은 상관성을 갖는다는 사실에 착안하여 시-공간적 에러 은닉(temporal-spatial error concealment) 방법을 제안한다. 이때 손실된 블록의 후보 움직임 벡터들은 손실된 블록에 인접한 움직임 벡터들을 평균 연결 알고리즘의 단점을 보완하여 후보 벡터 군을 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 H.264 복호기에서 사용하는 기존 에러 은닉 방법에 비하여 후보 벡터 개수가 평균적으로 1/3정도 감소로 인하여 후보벡터에 대한 왜곡 측정 계산량이 크게 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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