본 논문에서는 DIBR 3 차원 영상을 위한 블라인드 워터마크 방법을 제안한다. DIBR 을 이용한 3 차원 영상은 낮은 Bitrate 와 시점조정 가능성으로 인해 주목받고 있지만, DIBR 과정 중 워터마크 손상이 발생해 워터마크에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 DIBR 의 특성을 이용한 깊이영상 기반으로 워터마크 삽입 영역을 탐색하는 방법을 사용하며, 이를 통해 시점이동에 민감하지 않은 영역에 워터마크를 삽입하는 것이 효과적임을 실험적으로 증명하였다. 또한 시점이동 후 사라질 가능성이 큰 불필요한 워터마크 삽입을 최소화하여 워터마크 삽입 후 영상의 화질저하를 줄였다. 이에 본 논문에서는 깊이영상을 이용해 변화가 적은 영역을 탐색하기 위한 연구를 진행하였다. 이는 후에 가상 시점 영상에 추가적인 공격이 가해지더라도 더 강인성을 가질 수 있는 기초가 되었다. 또한 블라인드 워터마크 방법을 적용하기 위해 기존 워터마크 데이터와 유사도를 측정하는 방식으로 워터마크 삽입 위치를 파악하였다.
본 논문은 DCT 기반의 블라인드 워터마킹 방법에 관한 연구 결과이다. 본 논문에서 사용한 4096비트의 워터마크는 512x512 영상이 수용할 수 있는 최대 용량의 절반에 해당한다. 각 워터마크 비트는 8x8 DCT 블록의 12개의 계수에 확산 패턴을 이용하여 삽입하였다. 워터마크 삽입 과정에서, 워터마크 이득 계수는 비가시성과 견고성을 고려하여 최적화되었다. 워터마크 검출 과정에서는, 상관검출을 통하여 워터마크에 대한 예비판정을 하며, 이진가설 검증의 검증 과정을 통해서 예비판정에서의 검출 오류를 수정하였다. 검증 과정에서는 복원된 DCT계수를 이용한 가중치가 사용되었으며, 대부분의 예비 판정의 오류는 검증 과정에서 수정이 되었다. 실험 결과, 영상에 공격이 가해지지 않은 경우는 최종 검증 후에 BER이 0.5% 미만으로 낮아졌으며, 20% JPEG의 고압축에서도 BER이 9% 미만으로 산출되었다. 기존의 방법들과의 비교에서, 제안한 방법은 워터마크 검출 성능 및 워터마크 용량 측면에서 우수하였다.
멀티미디어의 저작권 보호를 위한 기술로서 워터마킹 기술은 현재 멀티미디어의 여러 분야에서 많이 연구되며 사용되고 있다. 이 기술은 컨텐츠가 질적으로 소비자에게 인식되지 않으며, 그리고 컨텐츠자체에 다양한 정보를 은닉하기 때문에 컨텐츠에 항상 포함되어 있다는 장점이 있다. 현재 MP3등과 같은 압축기술이 발달되어 있기 때문에 네트웍에 의한 데이터 전송성능이 향상되었고, 그러므로 디지털 데이터들이 유통이 활성화되었다. 이것으로 인하여 불법적으로 복제된 다양한 컨텐츠의 유통이 생산자의 이익을 해치고 있다. 디지털 오디오 컨텐츠의 소유권을 위하여, 본 논문에서는 압축에 대한 견고성을 제고하기 위하여 청각시스템의 마스킹 효과를 이용하여 시간영역에서 오디오신호에 특정된 주파수를 가진 워터마크 정보를 삽입하였다. 이 특정된 주파수는 반드시 압축에 살아남는 주파수 대역이어야 하며, 음질을 동시에 고려하여야 한다. 그리고 추출할 때는 FFT변환을 하여 주파수 대역에서 추출한다. 저작권 정보를 쉽게 확인하기 위하여 2진 송상을 워터마크 정보로 삽입하였다.
본 논문은 DWT(Discrete Wavelet Transform)기반의 블라인드 워터마킹 기법을 제안 하였다. DWT를 하였을 때, 두 개의 서브밴드들의 계수 값을 변환하여 워터마크를 삽입한다. 기존에는 워터마크를 로고나 signature등을 많이 사용 하였으나, 여기서는 이차원 바코드인 Data Matrix를 워터마크로 사용 하였다. Data Matrix자체가 오류 검출 및 복원 알고리즘을 가지고 있어, 워터마크 추출 시 비교적 작은 에러는 Data Matrix의 복원 알고리즘에 의해 Data Matrix의 암호화된 정보를 복원 할 수 있다.
디지털 홀로그램(digital hologram, DH)은 2차원 데이터에 3차원의 정보를 포함하는 차세대 영상 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠의 유통을 위해서는 그 지적재산권이 반드시 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 딥러닝 기반 DH의 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크의 비가시성, 공격에 대한 강인성, 워터마크 추출 시 호스트 정보를 사용하지 않는 blind 워터마킹 방법이다. 이 네트워크는 고주파 성분이 강한 DH의 특성을 감안하여 호스트 데이터를 축소하지 않고 워터마크 데이터를 확장하여 워터마크를 삽입한다. 또한 홀로그램의 복원성능을 위한 학습을 제안한다. 제안한 방법을 다양한 종류와 강도의 공격에 대해 실험을 수행하여 그 성능을 보인다.
본 논문에서는 시청자측에서 수신한 텍스처 영상과 그 깊이영상으로 임의의 시점 영상을 렌더링하여 시청하는 자유시점 2D 또는 3D 영상의 지적재산권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기술을 제안한다. 이 경우 악의적이지는 않지만 시점이동공격이 필연적으로 발생되며, 여기에 삽입된 워터마크 정보를 제거하기 위한 악의적인 공격을 추가로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 시점이동에 덜 민감한 부분을 찾기 위해 깊이영상을 이용하여 깊이변화지도를 생성하고, 원 영상을 3 레벨 2DDWT를 수행하여 각 레벨의 LH 부대역에서 깊이변화지도를 참조하여 워터마킹할 위치를 결정한다. 각 화소에 한 워터마크 비트를 삽입하는 방법은 선형 양자화기를 사용하는데, 양자화 스텝은 각 부대역의 에너지 값에 따라 결정한다. 워터마크 추출방법은 공격된 영상에서 원 워터마크 정보와의 상관도를 이용하여 가능한 후보들을 추출하고, 각 위치의 추출된 값들은 통계적인 방법으로 최종 추출된 워터마크로 결정한다. 제안한 방법을 다양한 영상으로 다양한 공격에 대해 실험하고 기존의 방법들과 비교하여 이 방법이 우수한 성능을 가졌음을 보인다.
DNA 컴퓨팅 기술로 DNA 정보를 매개물로 하는 DNA 저장, DNA 스테가노그라픽, 및 DNA 워터마킹에 대한 관심이 많아지고 있다. 생물학적 변이없이 외부 워터마크를 DNA 정보 내에 은닉에서는 원본 DNA 서열의 복원이 가능하고, 은닉과 복원이 반복적으로 이루어지며, 외부 워터마크에 의한 의도적인 변이 분석이 가능한 가역성 정보은닉 기술이 필요하다. 본 논문에서는 DNA 부호계수의 순환형 히스토그램 다중 쉬프팅 (Circular Histogram Shifting, CHS) 기반으로 생물학적 변이없이 허위개시코돈 방지, 원본 서열 길이 유지, 높은 워터마크 용량성, 블라인드 검출이 가능한 가역성 DNA 정보은닉 방법을 제안한다. 제안한 방법은 비부호 영역 DNA 염기서열을 부호계수로 변환한 다음, 높은 용량성을 위하여 순환형 히스토그램 다중 쉬프팅에 의하여 부호계수에 다중비트를 은닉한다. 마지막으로 다중비트 은닉 과정에서 은닉된 인접 염기서열 간의 비교탐색을 통하여 허위개시코돈 생성을 방지한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 0.11~0.50 bpn(bit per nucleotide base) 높은 워터마크 용량성을 가지고, 허위개시코돈이 발생되지 않음을 확인하였다.
본 논문에서는 오디오의 저작권을 보호하고 공격에 강인한 새로운 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 공격에 강인한 워터마킹 알고리즘을 구현하기 위해 신호의 주요 부분인 피치가 포함된 대역에 워터마크를 삽입한다. 일반적으로 피치가 포함된 대역은 에너지가 상대적으로 높은 특성을 이용하여 웨이블릿 패킷 변환으로 대역을 나누고 각각의 대역별 에너지를 계산하여 워터마크를 삽입할 위치를 선정한다. 그리고 선정한 대역의 신호를 주파수 영역으로 변경한 후 문턱값 이상의 값을 가지는 샘플에 대해 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 이때 주파수 크기 응답에 따라 적응적인 스텝 사이즈를 이용하여 주파수 응답의 최대값이 크면 더 큰 스텝 사이즈로 워터마크를 삽입할 수 있으므로 공격에 강인하다. 검출은 블라인드 검출 방식으로 유클리디안 거리를 이용한다. 제안한 방법은 오디오 워터마크 벤치마킹에서 BER이 대부분의 공격에서 5%이하로 나타나 공격에 강인한 결과를 보였다.
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.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 적응적 변이 추정 알고리즘을 이용한 새로운 스테레오 입체영상 블라인드 워터마킹 기법을 제시하였다. 즉, 좌, 우 스테레오 영상 중 우 영상에 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 워터마크 영상을 삽입하고 워터마킹된 우영상과 좌 영상으로부터 변이정보를 추출한 다음 추춘된 변이정보는 좌영상과 함께 채널을 통해 전송된다. 그리고, 수신단에서는 전송되어온 변이정보와 좌 영상으로부터 적응적 정합 기법을 이용하여 워터마킹된 우 영상을 복원하게 되며, 최종적인 워터마크 추출과정에서는 복원된 우 영상으로부터 원 영상을 사용하지 않고 워터마크 영상을 추출하는 블라인드 방식을 사용하였다. CCETT의 'Manege'와 실제로 획득한 영상 'Friends', 그리고 영문 알파벳 '3DRC'를 스테레오 및 워터마크 영상으로 사용한 실험결과, 복원 영상으로부터 추출된 워터마크 영상에 대한 PSNR 측정의 경우, 2.64dB, 3.03dB가 향상되었으며 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능 분석을 위한 다양한 공격 실험에서도 강건한 실험결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통해 본 논문에서 새로이 제안한 적응적 변이추정 기반의 스테레오 입체영상 워터마킹 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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