디지털 음악시장이 급속히 성장함에 따라 법률적 제도의 측면에서 창작의 주체인 저작권자들의 권익이 논쟁의 중심이 되고 있다. 전 세계 음악시장에서 이미 디지털 음악 매출이 음반매출을 추월하고 있으며 이러한 디지털 음악시장의 높은 상승세는 이전의 다운로드 방식에서 실시간 재생 서비스의 형태로 급속히 바뀌어 가고 있다. 이러한 추세는 국내 음악산업에서도 동일하며 이로 인해 음원 사용료 징수와 창작자들에 대한 이익분배는 큰 이슈가 되고 있다. 2013년 문체부에서는 음원 사용료 징수 규정을 발표하였는데 음원에 대하여 기존의 정액제가 아닌 종량제로 바뀌어 사용자가 이용횟수에 따라 요금을 지불하는 방식이 되었다. 그러나 종량제의 시행에도 불구하고 저작권자에게 돌아가는 이익은 여전히 낮고 소비자에게는 서비스 요금 인상을 가져오는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 창작자들의 창작의식 고취와 소비자들의 만족도를 아울러 높일 수 있는 제도개선과 올바른 인식의 변화가 요구되어진다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.366-381
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2020
Steganography has been successfully employed in various applications, e.g., copyright control of materials, smart identity cards, video error correction during transmission, etc. Deep learning-based steganography models can hide information adaptively through network learning, and they draw much more attention. However, the capacity, security, and robustness of the existing deep learning-based steganography models are still not fully satisfactory. In this paper, three models for different cases, i.e., a basic model, a secure model, a secure and robust model, have been proposed for different cases. In the basic model, the functions of high-capacity secret information hiding and extraction have been realized through an encoding network and a decoding network respectively. The high-capacity steganography is implemented by hiding a secret image into a carrier image having the same resolution with the help of concat operations, InceptionBlock and convolutional layers. Moreover, the secret image is hidden into the channel B of carrier image only to resolve the problem of color distortion. In the secure model, to enhance the security of the basic model, a steganalysis network has been added into the basic model to form an adversarial network. In the secure and robust model, an attack network has been inserted into the secure model to improve its robustness further. The experimental results have demonstrated that the proposed secure model and the secure and robust model have an overall better performance than some existing high-capacity deep learning-based steganography models. The secure model performs best in invisibility and security. The secure and robust model is the most robust against some attacks.
디지털 이미지 기법과 디지털 네트웍의 출현으로 예술적 작품의 복사가 더욱 쉬워지고 있다. 이러한 창작품을 보호하기 위해 데이터 안에 저작권을 표시할 수 있는 표식이나 인식 가능한 데이터를 삽입하는 기술이 필요해지고 있고 지난 몇 년간 디지털 이미지나 오디오, 비디오 등의 멀티미디어 데이터에 저작권을 표시하기 위한 데이터나 기타 다른 정보를 삽입할 수 있는 많은 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이미지의 주파수 영역에 인식 가능한 패턴을 삽입하고 추출하는 워트마킹 기법을 제안한다. 또한 삽입된 워터마크를 원본이미지의 정보 없이 추출할 수 있도록 하여 임의의 사람이 워터마크 된 이미지로부터 가짜원본을 생성하는 것이 어렵도록 한다. 원본정보 없이 워터마크를 추출하기 위해서 화소의 원래 값을 예측하는 방법을 사용한다. 예측기법은 구하고자 하는 화소의 주위값을 평균한다는 것을 의미한다. 부가적으로 워터마크를 이미지 주파수 영역에 삽입함으로써 JPEG같은 손실압축바업에도 견딜 수 있도록 한다.
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.
디지털 워터마킹은 데이터 내부에 지각적으로 인식되지 않는 신호를 삽입하여 저작권을 보호하기 위한 방법으로 압축, 기하학적 변환, 크기변환 등의 공격도 영상 데이터가 견고한 특성을 나타낼 수 있는 방법을 중심으로 연구되어 왔으나 프린트 영상에 대하여 저작권을 보호하는 연구는 그다지 활발하지 않았다. 본 논문에서는 이진 프린트 영상에 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 영상을 디더링 한 후 $16\times{16}$ 크기의 블록에서 1(백화소)의 개수를 카운팅하고 카운팅 배열을 $2\times{2}$ 블록씩 나누어 워터마크 값에 따라 다르게 정의된 기준 블록 패턴과 비교함으로 워터마크를 삽입한다. 워터마크 정보는 '1' 과 '0'의 두 가지를 사용하여 동일한 워터마크 비트로 더 많은 정보를 표현할 수 있다. 워터마크 검출은 워터마크가 삽입된 영상과 기준 블록 패턴을 이용해 워터마크 정보를 재구성하고, 재구성된 워터마크와 디더 영상에 삽입된 원본의 워터마크 정보와 비교함으로 가능하다. 성능평가는 워터마크 삽입영상을 프린트 한 후 스캔하여 기존의 방법과 검출 성능을 비교하였다.
인문 사회과학 연구원들과 데이터베이스 전문가들이 태평양문제연구회(IPR)가 작성한 IPR 자료를 데이터베이스로 구축하기 위해 함께 하였다. 본 논문은 그 데이터베이스의 구축에서 IPR 자료의 품질을 보장하기 위한 쟁점과 해결책을 제시한다. 우리는 데이터베이스의 접근성을 위해 웹에 데이터베이스를 유지하여 연구원들이 웹 브라우저로 접근할 수 있도록 하며, 데이터베이스 구축의 편리성을 위해 통합 인터페이스를 제공하여 연구원들이 그 속에서 모든 작업을 수행하게 하며, 구축한 IPR 자료의 완전성을 위해 입력된 각 IPR 자료의 책임 소재를 밝히는 책임 입력과 책임 승인을 지원하며, 승인의 즉시성을 위해 연구원들의 입력을 원활히 하는 대화형 승인 과정을 지원한다. 또한 구축한 IPR 자료의 정확성을 보장하기 위해 우리는 데이터베이스 설계, 질의 처리, 트랜잭션 관리, 검색과 정렬 기법들을 사용한다. 특히, 레코드들 간의 존재 종속관계를 이용한 동시성 제어를 통하여 운영체제 파일과 그 파일의 경로 간의 정확성을 보장한다. 향후 연구로 내용 검색, 데이터베이스의 다운로드와 업로드, IPR 자료의 저작권 관련 작업을 포함한다.
인스타그램(Instagram)은 사람 간의 관계망을 구축하고 취미, 일상, 유용한 정보 등을 공유하는 인터넷 서비스인 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service:SNS)로 최근 다양한 연령층에서 각광받고 있다. 하지만 업로드한 개인 정보를 불특정 다수가 열람할 수 있고 검증되지 않은 정보가 무방비하게 공유되기 때문에 이를 악용한 각종 사기, 스토킹, 명의 도용, 저작권 침해, 악성코드 유포 등의 문제가 발생 하고 있다. 이에 따라 인스타그램에 대한 디지털 포렌식적 관점에서의 분석이 필요하나 관련한 연구는 미약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 인스타그램에 대해 디지털 포렌식 관점에서 역 공학 및 동적 분석을 수행하였고 그 결과 채팅 내용, 채팅 대상, 게시한 사진, 쿠키 정보 등의 사용자 행위 분석이 가능한 데이터가 담긴 3개의 데이터베이스 파일과 4개의 파일 저장 경로, 다양한 데이터 저장된 xml파일을 확인하였다. 또한 위의 분석 결과를 디지털 포렌식 조사에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
디지털 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 문제가 근래에 중요한 문제로 대두되면서 이를 효율적으로 보호할 수 있는 기술적 해결책으로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되어져 왔다. 본 연구에서는 디지털 영상 데이터에 대해 다양한 공격에 강인한 웨이브릿 기반 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 웨이브릿 변환을 이용하여 워터마킹된 영상의 변화를 감지 못하도록 하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 영상 신호 처리에 강인한 워터마킹 방법을 제시한다. 웨이브릿 변환된 계수의 레벨과 각 부대역별 특성을 고려하고, 영상의 복잡도를 반영한 다중 임계치를 적용하여 원본영상과 워터마킹된 영상이 시각적으로 차이가 없도록 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random Sequence)을 워터마크로 삽입한다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상이 시각적으로 전혀 구별할 수 없을 정도의 비가시도를 보이면서 다양한 공격, 즉 JPEG 손실압축, 필터링, 잡음첨가, 리샘플링, 크로핑 등에 대하여 우수한 워터마크 검출결과와 강인함을 보였다.
본 논문에서는 새로운 변환 기법인 셀룰라 오토마타 변환을 이용한 워터마킹 방법과 기존의 DWT를 이용한 방법을 비교한다. 이 두 방법 모두 서로 상반되는 임의의 패턴 정보를 사용하여 워터마크 정보를 영상에 삽입한다. 셀룰라 오토마타 변환은 DWT와 달리 더 많은 정보 즉, 룰 번호, 초기 값, 격자 크기 등 다양한 초기값을 이용하여 기저함수를 생성하여 변환한다. DWT와 셀룰라 오토마타 변환을 이용하여 변환된 영상의 계수를 분석 및 비교한 후 워터마킹 성능을 비교한다. 모의실험에서는 워터마크 정보가 삽입된 영상에 대한 PSNR 및 정규화 상관계수를 이용하여 원영상과의 가시적인 동일성과 다양한 외부 공격에 대한 강인성을 비교한다. 셀룰라 오토마타 변환을 이용한 워터마킹 방법이 DWT를 이용한 방법보다 JPEG 압축, 미디언 필터, 크기 변환, 잘라내기 및 히스토그램 평활화 등 대부분의 공격에 대하여 강인함을 보여준다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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