디지털기술의 급속한 발전으로 인해 현재 대부분의 문서가 디지털화된 형태를 이루고 있으며 이러한 정보는 지속적으로 증가하고 있는 상황이다. 웹 및 문서저작도구의 발전과 함께, 정보의 생성과 공유가 쉬워지면서 중복적으로 존재하는 정보의 비율이 갈수록 높아지고 있으며 일부를 표절하여 자신의 정보로 사용하는 문서의 불법적인 복제문제가 발생할 수 있다. 현재 온라인 상에서 제공되고 있는 수많은 정보는 그것을 접하는 사용자들에게 유용하게 사용될 수도 있지만 불법복제 (illegal copy)나 표절(plagiarism)과 같은 형태로 이용될 수 있는 가능성도 높다. 두 경우에 있어서 원문의 부분 또는 전체를 그대로 사용하는 경우가 있으며, 특히, 표절의 경우에 있어서는 문장의 재구성, 유사단어로 대체하는 것처럼 원문과는 다른 형태로 나타날 수 있다. 그러나 표절에 있어서 엄청난 양의 정보중에서 일부를 표절한 사실을 알아내기란 쉽지가 않다 왜냐하면 표절을 판별하기 위해서는 기존에 존재하는 모든 정보를 알고 있어야 하는데 이것은 이론상으로 사람의 힘으로는 불가능하기 때문이다. 또한 저작자의 동의 없이 이루어지는 불법적인 복제는 디지털콘텐츠의 유통을 위한 커다란 걸림돌이 되고 있다. 따라서 기존의 문서와의 유사성 판별을 통해서 자동적으로 표절의 가능성을 제시해 줄 수 있는 기술과 함께 근본적으로 디지털 저작물에 대한 불법적인 복제를 막을 수 있는 방법이 필요하다.
영상에서 관심영역을 추출하여 그 부분에만 워터마크 정보를 넣는다. 관심영역은 영상의 복잡도플 나타내는 방법중의 하나인 PIM(picture information measure)을 변형하여 사용한다 이렇게 추출된 영역에 대하여 DCT(discrete cosine transform)를 이용하여 주파수 공간으로 신호를 변형시킨 후, DCT 계수 값들의 성질인 방향성 정보와 주파수 특성을 이용해 워터마크 정보를 넣는다 기존에 제안된 방법의 단점은 영상의 특징을 사용하지 않고 영상의 전 부분에 걸쳐 워터마크 정보를 넣었기 때문에 영상의 왜곡이 심하다 세안된 방법은 영상의 특징을 이용하기 때문에 영상의 왜곡을 줄일 수 있었다 그리고 영상의 재표본화(resampling), 잡음과 같은 신호처리에 의한 변화에도 강인함을 보여준다 또한 블록에 기반 하여 워터마크를 집어넣기 때문에 JPEG이나 MPEG과 같은 영상의 압축에도 강인한 성질을 갖는 것을 확인 할 수 있었다
광도 요소의 워터마크 내장은 컬러 영상을 그레이 스케일 영상과 같은 변형에서 삽입한 소유권 정보의 추출을 보장하기 때문에 YCbCr와 같은 광도-색차 컬러 공간에서 색상의 광도 요소에 소유권 정보를 내장한다. 따라서 본 논문은 워터마크의 견고성과 비시각성에 중점을 두고, 멀티미디어 컨텐츠서비스의 장치와 성능을 고려한 컬러 영상의 워터 마크 내장, 추출 및 인증 알고리즘을 제안한다. 컬러 영상은 RGB 컬러 공간에서 YCbCr 컬러 공간으로 변형 한 다음 Y(Luminance), Cb(Color Differences) 및 Cr(Color Differences) 각 요소의 특성을 고려하여 웨이브릿 기반의 주파수 영역에서 다중 레벨(Multi-Level)의 워터마크를 내장하고 추출 및 인증한다. 실험 결과, JPEG 압축에 따른 견고성과 다중 레벨에 대한 워터마크의 비 시각성을 보장할 수 있었다
제안 논문에서는 의료영상의 다양한 공격에 안전하고 견고하도록 의료 영상을 일정기간 압축 저장해 디지털 콘텐츠에 투명성을 유지한다. 제안논문은 오리지널 영상의 특징 값을 추출하고 사용자의 정보와 결합해서 암호화된 영상 인증코드를 생성한다. 인증코드는 은닉된 데이터를 추출하기 위해 먼저 암호화된 의료영상을 복호화하고 영상의 공간 특성을 이용해 은닉데이터를 추출한다. 따라서 워터마킹을 통해 콘텐츠 자체에 직접 삽입 후 영상의 인증을 위해 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행해 무결성을 보장하고 영상자료의 다양한 공격 안전함을 증명하고 인증률도 98.4%로 향상됨을 증명하였다.
웹에서 게시되는 이미지 콘텐츠에 대한 기술적 조치들은 화면캡처 방지와 같은 복제방지 방식과 워터마킹 삽입이나 특징점 정보를 통해 무단복제물을 검출 할 수 있는 추적 기술들이 존재한다. 그러나 화면캡처 방지 기술은 이미지 소스 URL이 노출될 경우에는 무단복제를 막을 수 없고 추적 기술은 불법행위를 적발하기 위한 후처리방식이기 때문에 불법복제를 원천적으로 차단하지 못한다는 단점이 존재한다. 또한 저작권 정보 표시기술을 이용할 경우 저작권 정보가 저작권보호 대상의 콘텐츠로부터 간단히 제거 될 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 웹 이미지 콘텐츠의 저작권정보를 쉽게 분리할 수 없게 하면서 허가된 사이트에서만 이미지 콘텐츠가 게시되어 열람될 수 있도록 하는 웹 이미지 콘텐츠 저작권 보호 시스템 모델을 제시한다.
본 논문에서는 하나의 서브블럭내에서 픽셀값정렬과 예측오차확장기법을 확장한 새로운 가역 정보은닉기법을 제안한다. 각 $2{\times}2$ 서브블록에서 최소값 그룹과 최대값 그룹으로 나누고, 최소값 그룹에서는 제일 작은 값에 비밀자료를 숨기고, 최대값 그룹에서는 제일 큰 값에 비밀자료를 숨긴다. 제안한 알고리즘은 평균 13,900 비트의 삽입용량을 가지는데 이 결과는 31.39dB의 시각적인 왜곡을 유지하면서 기존 알고리즘보다 4,553 비트 더 많이 숨길 수 있음을 실험을 통해서 보여주고 있다.
본 논문은 MRA(Multi-Resolution Analysis) 웨이블릿 변환을 이용하여 영상 데이터의 저작권 보호를 위해 필요한 워터마크로 $64{\ast}64$ 이진 로고 영상의 1 레벨 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계수값을 대상 영상의 LL 대역 및 특정 주파수 대역에 삽입하는 워터마킹 방법을 제안한다. 대상 영상을 3 레벨 DWT한 후 LL 대역과 특정 주파수 대역에 동일 주파수 방향으로 이진 로고 영상의 DWT 계수값을 블록별로 삽입한다. 대상 영상의 화질 저하를 막기 위해 각 블록내 SCs(Significant Coefficients)를 조사하여 해당 SCs 부분에 대해서만 워터마크를 삽입한다. 그리고 대상 영상의 왜곡시 각 주파수 대역별로 왜곡 정도가 틀리므로 SCs 이용시 사용되는 임계값을 주파수 대역별로 설정하여 각 주파수 대역별로 워터마크가 완전히 삽입되도록 한다. 그리고 워터마크가 인간의 시각 시스템으로부터 감추어져야 하므로 워터마크에 HVS(Human Visual System)을 적용하였다. 실험에서는 각 주파수 대역별로 비교하여 적절한 삽입 방법을 결정한다. 따라서 본 워터마킹 기법은 워터마크를 빠르고 정확하게 검출할 수 있으며, 작은 크기의 워터마크를 HVS와 SCs를 이용하여 삽입함으로써 비가시성과 강건성이 뛰어나다는 장점이 있다.
최근 다양한 형태와 종류로 영상 콘텐츠를 가공하고 사용하는 응용분야가 급격히 증가하고 있다. 영상 콘텐츠는 고부가가치의 콘텐츠이므로 영상 콘텐츠의 제작 및 사용이 활성화되기 위해서는 이 콘텐츠의 지적재산권이 보호되어야 하며, 현재까지 그 방법으로 가장 널리 연구되고 있는 것이 디지털 워터마킹이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 워터마크 삽입 및 추출 네트워크를 제안한다. 제안하는 방법은 호스트 영상의 비가시성(invisibility)을 보존하면서 악의적/비악의적 공격에 워터마크의 강인성(robustness)를 극대화하는 방법이다. 이 네트워크는 워터마크를 호스트 영상과 똑같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 변화된 호스트 영상과 워터마크 정보를 3차원적으로 정합하여 호스트 영상의 해상도를 유지하면서 워터마크 데이터를 삽입하는 네트워크, 그리고 해상도를 줄이며 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 다양한 워터마크 영상과 다양한 해상도를 가진 호스트 영상에 대해 다양한 화소값 변경공격과 기하학적 공격을 실험하여 제안하는 방법의 비가시성과 강인성을 검증하고, 이 방법이 범용적이고 실용적임을 보인다.
In this paper, an implementation method of the efficient image transmission stage using watermarking and channel ceding is proposed. Usually, image communication system consists of both a transmitter part and a receiver part. The transmitter part takes charge of copyright protection of the generated image data, and image coding and compression that can deal with channel noises when transmitting. In the transmitter part, we propose a channel coding method which protects both the watermark signal and the original signal for protecting the copyright of image data and solving channel noises when transmitting. Firstly, copyright protection of image data is conducted. For this, image structure analysis is performed, and both the improvement of image quality and the generation of the watermark signal are made. Then, the histogram is constructed and the watermark signals are selected from this. At this stage, by embedding of the coefficients of curve fittness into the lower 4 bits of the image data pixels, image quality degradation due to the embedding of watermark signals are prevented. Finally, turbo coding, which has the most efficient error correction capability in error correction codes, has been conducted to protect signals of watermark and preserved original image quality against noises on the transmission channel. Particularly, a new interleaving method named "semi random inter]easer" has been proposed.
This paper presents content adaptive image watermark embedding using stochastic visual model based on multiwavelet transform. To embedding watermark, the original image is decomposed into 4 levels using a discrete multiwavelet transform, then a watermark is embedded into the JND(just noticeable differences) of the image each subband. The perceptual model is applied with a stochastic approach fer watermark embedding. This is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. The perceptual model with content adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the JND. This method uses stationary Generalized Gaussian model characteristic because watermark has noise properties. The experiment results of simulation of the proposed watermark embedding method using stochastic visual model based on multiwavelet transform techniques was found to be excellent invisibility and robustness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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