클라우드 컴퓨팅은 수십 년을 걸쳐 인기를 얻고 있으며, 그에 따라 클라우드 네이티브 애플리케이션에 주요하게 사용되는 기술인 컨테이너 또한 주목을 받고 있다. 이러한 컨테이너 기술은 기존 VM보다 가볍고 성능이 뛰어나지만, 호스트 시스템과 커널을 공유하거나 이미지 레지스트리에서 이미지를 업/다운로드 하는 등의 문제로 여러 가지 보안상의 위협이 존재한다. 컨테이너의 보안 위협 중 하나로 컨테이너 생성의 소스가 되는 컨테이너 이미지의 무결성을 언급할 수 있다. 또한, 컨테이너 애플리케이션이 동작하는 동안의 런타임 보안이 매우 중요하며, 런타임에서 컨테이너 애플리케이션의 동작을 모니터링함으로써 컨테이너에서 발생하는 이상 행위를 탐지하는 데에 도움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 첫째로, 컨테이너 이미지의 무결성을 보장하기 위해 기존의 Docker Content Trust(DCT) 기술을 기반으로 자동으로 이미지의 서명을 검사하는 서명 검사기를 구현한다. 다음으로 Cloud Native Computing Foundation (CNCF)의 오픈소스 프로젝트인 falco를 기반으로 falco 이미지의 배포 간편성을 위해 새로 생성한 이미지를 소개하고, 간편하게 모니터링 시스템을 구축할 수 있도록 돕는 docker-compose를 구현 및 패키지 구성을 제안한다.
위변조되지 않은 고신뢰성의 영상이 요구되는 서비스에서 무결성을 인증하기위하여 가역 워터마킹 기법이 유용하게 적용될 수 있다. 콘텐츠의 인증을 위한 기존의 연구들은 워터마크의 제거후에 원본 복원이 불가능한 것이 많다. 가역 워터마킹 기법은 디지털 콘텐츠에 지각적 투명성을 유지하며 워터마크를 삽입한 후, 이를 아무런 손상없이 원본 상태로 복원할 수 있는 메시지 은닉 수단으로서 높은 품질과 높은 삽입용량이 요구되는 분야에서 다양하게 이용되어질 수 있다. 본 논문에서는 차이값 히스토그램 기반의 가역 워터마킹을 이용하여 영상의 위변조된 영역을 탐지하는 블록단위 인증 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상의 각 블록에 대하여 DCT 계수에 기반하여 영상의 특징값을 추출하고, 사용자의 정보와 결합하여 영상 인증 코드를 생성한다. 생성된 인증코드는 가역 워터마킹을 통하여 콘텐츠 자체에 직접 삽입한다. 이와 같은 영상의 인증을 위해서는 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행한다. 다양한 영상들에 대하여 비교 분석한 실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 97% 이상의 높은 인증률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 압축 영상에서 블록현상을 제거하기 위한 여러 후처리 알고리듬을 영상의 영역별로 비교하였다. 또한 이를 통하여 시각 특성에 맞는 주관적 평가 뿐만 아니라 객관적인 PSNH도 향상시킬 수 있는 블록현상 제거방법을 제시하였다. 본 논문에서는 사람의 시각적 특성에 의하여 블록화 현상은 고주파 영역보다 저주파 영역에서 눈에 잘 띄인다는 사실에 근거하여 우선 최근의 여러 블록현상 제거 알고리듬의 저주파 영역, 고주파 영역에서의 영상 개선도를 비교하였다. 이 과정에서 블록현 상이 발생한 영상에서 고주파/저주파 영역을 간단하게 분류하는 방법을 제시하였고, 각 영역에 서로 다른 알고리듬을 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과. 제시된 분류에 따른 저주파 영역에는 적응 LPF 방법의 성능이 주관, 객관적인 면 모두 가장 좋 은 것으로 나타났다 따라서 기존의 알고리듬들을 고주파 영역에 적용하고 저주파영역에는 적응 LPF 방법을 적용함으로써 모든 블록현상 제거 알고리듬들의 주관적 및 객관적 성능이 개선될 수 있음을 보였다 또한 고주파 영역에서 객관적인 성능은 DCT기반 POCS 알고리듬이 가장 좋았으며, 이 알고리듬과 적응 LPF를 혼합하여 사용하면 가장 좋은 객관적 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문은 FCS(foveated contrast sensitivity)를 이용한 인지품질 기반 비디오 코딩 방법을 제안한다. CS(contrast sensitivity)를 이용한 기존의 인지품질 기반 비디오 코딩 방법은 공간주파수에 따라 시각적 인지능력이 달라지는 인간시각체계(HVS, human visual system)의 특징을 이용하여 비디오 압축 시 인지품질의 손상을 최소화하며, FM(foveated masking)을 이용한 방법에서는 HVS의 중심시(central vision) 와 주변시(peripheral vision)의 차를 이용한다. 본 연구에서는, 정신물리학 실험을 통하여 기존의 DCT(discrete cosine transform)기반 JND(Just-noticeable difference) 모델과 FM이 서로 의존성을 갖고 동시에 고려된 새로운 FCS 모델을 제안하였고, 이를 HM10.0 부호화기에 적용하여 인지품질기반 부호화를 수행하였다. 제안된 방법으로 부호화된 영상은 인지품질 관점에서 동일한 화질을 유지하면서 평균 10%의 비트율 감소를 보였다.
본 논문에서는 효율적인 접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 이산 코사인 변환 영역에서 블록간 계수의 차이를 이용하여 특징들을 구성하고, 특징들의 각 위치에서 원 영상과 접합영상의 특징 분포의 상이성을 확인하기 위해 Kullback-Leibler 수렴값을 구한다. 이를 바탕으로, 마르코프 확률 특징과 동시발생 확률 특징 가운데 해당 위치에서 가장 큰 차이값을 갖는 특징을 선택하여 최종 특징으로 선택하고, SVM 분류기를 이용하여 학습 및 테스트한 후 그 유효성을 판별한다. 실험 결과를 바탕으로 제안하는 방법이 기존의 방법보다 제한된 특징수로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
주 논문에서는 이종 멀티미디어 서비스 중에서 비디오 콘텐츠에 대한 안정성과 신뢰성 그리고 저작권 보호를 제공하기 위해 MPEG-4 SVC 및 트랜스코딩에 강인한 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서 워터마크 삽입 및 검출은 공간적 SVC를 고려하여 기본 계층을 기준으로 수행된다. 워터마크는 시간적 SVC를 고려하여 워터마크 순서가 포함된 문자열을 이용하여 생성되며, 트랜스코팅 및 압축에 강인하게 하기 위해 ROI내에 DCT 기반으로 각 비디오 프레임의 저 중간 주파수 영역의 특정 비트에 삽입된다. 실험결과를 통해서 제안한 방법이 비가시성을 만족하며 공간, 시간 및 화질에 대한 SVC와 MPEG-2와 MPEG-4 SVC간의 트랜스코딩에 대하여 강인함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 블록간의 유사성과 선형조합을 이용하여 블록화 현상 (blocking artifact)을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 모든 블록을 DCT 계수에 따라서 저주파 블록과 고주파 블록으로 나눈다. 그리고 블록화 현상이 나타나는 블록 경계면을 중심으로 하는 블록을 치역 블록 (range block)이라 정의하고, 이 치역 블록과 유사한 블록을 탐색영역 범위 안에서 찾은 다음 이를 정의역 블록 (domain block)이라라 정의한다. 그리고 탐색과정에서는 좀 더 정확한 정의역 블록을 참기 위해 치역 블록의 블록 경계면을 중심으로 양쪽으로 나누어진 부 블록 특성과 블록간 유사성을 이용하였다. 마지막으로 탐색과정에서찾은 정의역 블록과 블록화 현상이 발생한 치역 블록과의 선형 조합(linear combination)을 이용하여 치역 블록의 화소 값을 바꿈으로써 블록화 현상을 제거하였다. 모의 실험 결과로부터 제안한 방법이 기조의 방법에 비하여 PSNR 측면에서 0.04∼04 dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라 주관적 화질 면에서도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 블록 변화된 영상의 블록 환상을 제거하기 위해 POCS(Projection Onto Convex Set) 이론을 바탕으로 하는 적응 양자화 체한 집합을 제안한다. POCS 이론을 바탕으로 하는 블록 현상 제기 기법은 크게 부드러움 제한 집합과 양자화 제한 집합으로의 반복적인 투영을 동해 이루어진다. 기존의 양자화 제한 집합은 원 영상의 데이터가 가질 수 있는 최대 구간을 지정해 주므로 반복이 계속될수록 over-blurring 현상이 심화된다. 제안한 양자화 제한 집합은 이산 여현 변환(DCT) 계수의 특성에 파라 적응적으로 제한 구간을 조절하므로 복호화된 영상의 선명도를 유지하면서 동시에 효과적으로 블록 현상을 제거할 수 있다. 기존의 후처리 알고리즘의 양자화 제한 집합을 제안한 적응적 양자화 제한 집합으로 대체하여 실험을 수행한 결과 적은 반복 횟수로도 수령에 도달하였고 후처리 된 영상 역시 선명도를 유지하면서 블록 현상이 효과적으로 제거되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 에지와 칼라 분포를 부영상(sub-image)의 단위로 기술하기 위해 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 에지히스토그램 서술자(EHD: Edge Histogram Descriptor)와 컬러레이아웃 서술자(CLD: Color Layout Descriptor)를 조합한 영역기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 영상 내의 관심영역 (ROI) 선택의 기본 단위는 영상 공간을 $16(4{\times}4)$개의 겹치지 않는 영역으로 분할한 EHD의 부영상 블록이다. 따라서 영상 특징 벡터에 대한 블록-대-블록의 일-대-일 대응 관계를 유지하기 위해 CLD의 기술자는 $8{\times}8$ 역 DCT (IDCT)를 통해 $4{\times}4$의 각 부영상에 대응하는 컬러 특징을 생성한다 제안된 방법이 MPEG-7의 기술자에 대해 관심영역기반 영상 검색에 적용될 수 있음을 실험을 통해 제시하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 정보검색을 위하여 영상정보의 특징추출에 적합한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화의 경우 영상에 대한 특징을 추출할 경우 보통 영상을 복원한 다음 수행하므로 많은 시간과 메모리가 소요되며, DCT(discrete cosine transform)를 이용한 방법처럼 블록화 현상을 동반한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 주성분 해석을 이용한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 높은 압축률에서도 블록화 없는 영상을 복원하기 위해서 도입되었으며, 주성분해석은 데이터를 여러 그룹으로 분할하기 위해 도입되었다. 신경회로만인 SOM(self-organizing map)을 이용한 벡터 양자화와 비교실험에서 비슷한 성능을 보이면서도 처리 시간을 대폭 단축시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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