전자정부, 전자상거래의 활성화로 디지털 문서가 빠른 속도로 유통되고 있기에 이에 대한 효과적인 보호대책이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 Window Pattern을 이용하여 Binary Image에 저작권 정보를 삽입하는 방안을 제안한다. 삽입대상 Window Pattern을 결정하고 이러한 Pattern으로 원본 영상을 Scan하면서 픽셀 값에 변화를 주게 된다. 이렇게 되어 하나의 Pattern에 1bit의 정보의 삽입이 가능하게 되고 추출 시 원본을 필요로 하지 않으며 실용성이 높고 적용분야도 넓다.
본 논문에서는 영상의 인증과 무결성을 위한 새로운 블록 연성 워터마킹을 제안한다. 원 영상의 인증과 무결성을 확인하기 위하여 이진로고 영상을 워터마크로 사용한다. 원 영상의 각 픽셀의 정보뿐만 아니라 해당 블록의 정보로 binary look-up table을 선택하여 워터마크 비츠를 삽입한다. 기존 방식의 문제점으로 제시된 공격[6,7]을 효율적으로 막으면서도 시각적으로 변조유무 및 픽셀단위 또는 블록단위로 변조위치를 감지할 수 있음을 보인다.
전자정부, 전자상거래의 활성화로 디지털 문서가 빠른 속도로 유통되고 있기에 이에 대한 효과적인 보호대척이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 Window Pattern을 이용하여 문서 이미지에 저작권 정보를 삽입하는 방안을 제안한다. 삽입대상 Window Patte을 결정하고 이러한 Pattern으로 원본 영상을 Scan하면서 픽셀 값에 변화를 주게 된다. 이렇게 되어 하나의 Pattern에 1 bit의 정보의 삽입이 가능하게 되고 추출 시 원본은 필요로 하지 않으며 실용성이 높고 적용분야도 넓다.
본 논문에서는 의료 영상에 대한 저작권보호를 위한 새로운 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 이산 웨이블릿 변환 대신에 계산량이 적은 정수 웨이블릿 변환을 이용하였다. 본 논문에서는 정수 웨이블릿 공간에서 유사-잡음 수열을 워터마크로 삽입 하였다. 워터마크를 추출할 때 확산스펙트럼 기법을 이용하고 유사도는 공분산 수열에서 결정한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘이 노이즈, 압축 등 공격에 강인함을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 Tikhonov-Miller 처리를 이용하여 다양한 공격에 대해서 워터마킹의 강인성을 향상시키는 방법을 제안한다. 시각적으로 판별할 수 있는 패턴 워터마크를 웨이브릿 변환 영역에서 수평(LH2), 수직(HL2), 대각(HH2) 성분의 부대역에 임계치를 기준으로 가중치를 달리 부여하여 삽입한다. 또한 인간 시각 시스템의 특징을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 삽입한 워터마크는 보안성과 높은 추출율을 위해 무작위로 섞었다. 그런 다음 섞어 짜 맞추기(Interlace)를 했다. 제안한 방법의 강인성과 유사성 향상을 입증하기 위해 명암, 크기 변화, 필터링, 잘라내기, 히스토그램 평활화, 손실압축(JPEG, gif)과 같은 영상처리를 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 비가시성을 고려하여 강인하게 워터마크를 삽입할 수 있고 여러 공격에 대해서 더욱 높은 상관 계수로 추출할 수 있었다.
최근 생활 공간 상에서 공간 정보의 활용 요구가 증대되면서 GIS의 상업적 가치가 증대되고 있다. 또한 GIS는 전문 시스템이 아닌 일반 사용자가 접근할 수 있고, 다양한 콘텐츠와 결합된 GIS 맵 데이터를 서비스하는 통합정보시스템으로 확장되고 있다. 그러나 GIS 맵 데이터의 불법 복제 및 유통이 증가하고 있는 추세이나, GIS 맵 데이터의 저작권 보호 기술은 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GIS 맵 데이터의 저작권 보호를 위한 폴리라인 워터마킹 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 GIS의 국내 표준 데이터를 분석한 다음, 폴리라인 구성 요소간의 거리를 이용하여 워터마크를 적응적으로 삽입한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 다양한 기학학적 공격에 강인하며, 또한 비가시성이 우수함을 확인하였다.
디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 임의의 데이터를 사람의 청각이나 시각에 인식되지 않도록 미디어에 삽입하는 방법을 의미한다. 올바른 저작권 보호를 위해 삽입되는 워터마크 정보는 여러 가지 고의적인 데이터의 조작이나 편집에 강인해야 한다. 본 논문에서는 내적과 적응성 양자화를 이용한 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의방법과 비교하여 삽입되는 워터마크가 사용자의 비밀키와 직접 관련이 없기 때문에 비교적 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다. 사용자 키는 워터마크가 삽입되는 부분의 데이터와 내적되는 임의 방향 표를 만들 때 사용된다. 워터마크의 가장 중요한 요구사항인 강인성을 얻기 위해 삽입되는 잡음을 인간의 시각 특징을 이용하여 만든다. 제안된 방법에서는 워터마크 정보로서 임의의 영상을 삽입하였기 때문에 워터마크의 존재 여부를 판단하는 두 가지 기준이 제시되었다. 하나는 추출된 워터마크 영상의 질이고 다른 하나는 추출된 워터마크 비트열과 삽입된 워터마크 비트열의 유사도이다. 두 번째 기준을 만족시키기 위해 우리는 비트열의 유사도 확률밀도 함수를 모델링하여 추출 임계값을 계산하였다. 본 논문에서는 실험을 통해, 제안된 방법을 이용하면 원 영상없이 워터마크를 추출할 수 있다는 것을 보였다. 또한, 워터마크된 영상이 JPEG 압축, 크로핑(Cropping) 등의 공격과 여러 가지 필터를 통과해도 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다는 것을 보였다.
본 논문에서는 비가시성을 유지하면서 강인함을 최대로 높이기 위해 워터마크를 삽입할 때 인간시각 시스템(human visual system, HVS)을 이용한다. 우선 HVS를 세가지 관점에서 고려한 후 각각의 특성을 결합한 최적화된 HVS 가중치 맵(HVS optimized weighting map)을 제안한다. 즉, 주파수 마스킹(frequency masking), 공간 마스킹(spatial masking), 그리고 움직임 마스킹(motion masking)을 결합한 전역 마스킹 맵(global masking map)을 제안한다. 본 논문에서는 키(key) 값에 의해 발생된 랜덤 시퀀스와 로고의 배타적 논리합에 의해 결합된 워터마크를 전역 마스킹 결과에 따라 비디오 프레임에 삽입하고, 그 양은 제어 변수에 의해 조절된다. 이때 워터마크를 압축되지 않은 비디오 프레임에 삽입함으로써, 다양한 부호화 방법에 적용할 수 있는 일반적 워터마킹 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 방법으로 삽입된 워터마크의 비가시성을 확인했으며, 제안된 방법은 워터마크 삽입 용량(capacity) 면에서도 우수함을 알 수 있다. 또한 MPEG 부호화 및 재부호화 공격, 그리고 여러 프레임 공격 등에 대해서 제안한 방법이 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 복소 가우시안 영상 (Complex Extended Gaussian Image, CEGI)을 이용한 3D 메쉬 모델의 블라인드 워터마킹을 제안하였다. CEGI는 메쉬의 법선 벡터 분포를 나타내는 3차원 방향 히스토그램으로, 이는 메쉬의 면적 및 임의의 기준점에 대한 거리로 표현되는 복소 가중치의 합으로 구현된다. 제안한 방법에서는 먼저 3D 메쉬 모델을 모델의 형상에 따라 여러개의 패치로 분할한다. 그리고 워터마크를 삽입하기 위하여 각 패치별로 CEGI를 구한 후에 복소 가중치의 크기가 큰 셀을 선택하여, 각 패치 CEGI 상에 통일한 순위의 셀들에 각각 삽입한다. 그리고 패치의 중점 좌표 및 셀 순위표를 이용하여 원 메쉬 모델없이 워터마크를 추출한다. 이 때, 회전과 같은 아핀 변환된 모델에서는 오일러 각을 이용한 재배열 과정을 수행한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 절단, 아핀 변환, 및 랜덤 잡음 첨가등의 기하학적 공격 및 메쉬 간단화 등의 위상학적 공격에 견고하였으며 또한 워터마크의 비가시성을 확인하였다.
본 논문에서는 DCT 블럭에서 실행되는 멀티미디어 핑거프린팅 알고리즘을 구현한다. 제안된 알고리즘은 DRM의 한계성을 개선하고, 콘텐츠 제공자의 워터마킹과 콘텐츠 사용자의 핑거프린팅을 분리 수행함으로써 위조 및 변조된 콘텐츠의 부정자를 판단하는 책임경계를 결정할 수 있다. 콘텐츠 제공자의 $128{\times}128$ 영상에서 블록크기 $8{\times}8$에 워터마킹 삽입강도 ${\Theta}$는 0.5~1.2까지 적용하여 PSNR은 Inf~46.6dB로 측정되었으며, 콘텐츠 사용자는 블록크기 64 픽셀 범위 내에서 BIBD 기반 코드길이가 l=7,15,31,64를 사용자의 수 n=7,15,31,63에 따라 핑거프린팅 코드길이 또한 l=7,15,31,63으로 PSNR은 Inf~46.1로 측정되었다. 위조 및 변조된 콘텐츠의 부정자 추적은 n-1까지 확장되어 추적율은 1에 접근 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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