양자화 기반의 워터마킹에서 변형된 양자화 스텝 사이즈 추정 및 오디오 워터마킹에의 응용 : Estimation of Modified Quantization Step Size with Application to Quantization-Based Audio Watermarking원문보기
최근 디지털 콘텐츠 사용이 급증하고 있는 가운데, PC와 같은 저렴한 디지털 편집 장비와 초고속 통신은 디지털 콘텐츠를 쉽게 생산, 가공, 복사하는 것을 가능하게 하였다. 그러나 이러한 기술들은 저작권 있는 디지털 콘텐츠를 누구나 쉽게 아무런 제약 없이 복사하고 배포할 수 있는 부작용을 낳았다. 따라서 디지털 시대로 접어든 이 시점에 디지털 콘텐츠의 저작권을 보호할 수 있는 기술이 절실히 요구된다. 저작권 보호를 위한 방법 중 기존의 암호화 기법은 일단 암호가 풀리면 아무런 제약 없이 배포되어 저작권을 주장할 수 없다는 단점을 가진다. 이러한 문제까지 해결할 수 있는 방법으로 최근 ...
최근 디지털 콘텐츠 사용이 급증하고 있는 가운데, PC와 같은 저렴한 디지털 편집 장비와 초고속 통신은 디지털 콘텐츠를 쉽게 생산, 가공, 복사하는 것을 가능하게 하였다. 그러나 이러한 기술들은 저작권 있는 디지털 콘텐츠를 누구나 쉽게 아무런 제약 없이 복사하고 배포할 수 있는 부작용을 낳았다. 따라서 디지털 시대로 접어든 이 시점에 디지털 콘텐츠의 저작권을 보호할 수 있는 기술이 절실히 요구된다. 저작권 보호를 위한 방법 중 기존의 암호화 기법은 일단 암호가 풀리면 아무런 제약 없이 배포되어 저작권을 주장할 수 없다는 단점을 가진다. 이러한 문제까지 해결할 수 있는 방법으로 최근 디지털 워터마킹 기술이 제시되고 있다. 디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠에 사람이 인지할 수 없을 크기의 워터마크 정보를 삽입하고 추출함으로써 필요시에 저작권을 주장할 수 있는 기술이다. 특히 디지털 오디오 신호를 대상으로 한 기술을 디지털 오디오 워터마킹이라 하며 현재까지 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적인 오디오 워터마킹 기법으로 대역확산 기법(Spread Spectrum Coding), 반향 기법(Echo Hiding) 등이 있으며, 최근에 나온 기법으로 양자화에 기반한 방식은 대역확산 기법과 반향 기법에서 큰 문제가 되는 콘텐츠 신호 자체의 간섭이 없기 때문에 큰 주목을 받고 있다. 그러나 양자화 방식은 크기 변환 공격에 매우 취약하다는 단점을 가지고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 연구가 최근 진행되고 있다. 대표적인 기법으로 크기 변환을 추정할 수 있는 파일럿(pilot) 신호를 워터마크 정보와 같이 삽입하여 추출단에서 크기 변환 정도를 추정하는 방법, 수신된 신호의 확률 분포를 가우시안 믹스쳐(Gaussian mixture)로 모델링하여 EM 알고리즘으로 추정함으로써 크기 변환 정보를 얻는 방법, 그리고 크기 변환에 무관한 영역으로 신호를 변환한 후 삽입하는 방법 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 크기 변환 공격을 해결할 수 있는 견고한 양자화 스텝 사이즈 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 수신된 신호를 특정 양자화 스텝 사이즈로 양자화 했을 때의 양자화 평균자승오차(MSE)를 QE 함수로 정의하고, 이를 검색하여 오차가 가장 적은 양자화 스텝 사이즈를 수신된 신호의 양자화 스텝 사이즈로 추정하는 방법이다. 제안한 알고리즘에서 가장 중요한 것은 QE 함수 검색에서 피크 검출 성능과 계산량을 동시에 만족할 수 있는 검색 간격을 정하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 피크 근처에서의 QE 함수의 모양을 분석하여 그 폭을 결정하고, 이를 이용하여 적절한 검색 간격을 결정하였다. 피크 근처에서의 QE 함수는 제한된 범위 내에서 입력신호의 분포 특성에 상관없이 2차 함수 형태를 보이며, 단지 오디오 신호의 분산과 평균의 제곱에 비례하고 양자화 스텝 사이즈의 제곱에 반비례하는 특성을 보인다. 제안한 알고리즘을 사용하여 수신된 신호로부터 추정한 QE 함수의 폭과 실제의 폭을 비교한 실험에서 모델링된 QE 함수가 실제 모양에 거의 근접함을 확인하였다. 또한 오디오 신호에 대한 AWGN, 대역통과 필터링, 반향 첨가, 이퀄라이징, MP3 압축 등의 공격에서도 제안한 알고리즘의 성능을 평가한 결과 정확한 양자화 스텝 사이즈를 사용한 결과에 거의 근접함을 확인할 수 있었다. 이는 여러 가지 오디오 공격에서도 제안한 알고리즘이 양자화 스텝 사이즈를 제대로 추정하고 있음을 의미한다. 본 연구에서는 양자화 기반의 워터마킹을 오디오 신호에 적용하여 크기변환 공격을 포함한 대역통과 필터링, 반향 첨가, 이퀄라이징, MP3 압축과 같은 여러 가지 오디오 공격에 대한 성능을 평가하였다. 양자화 기반의 워터마킹 방식은 여러 가지 오디오 공격에 매우 취약한 특성을 보이는데, 이는 오디오 신호의 동적범위가 매우 크기 때문에 발생하는 것으로 분석된다. 따라서 신호의 동적범위를 줄이기 위한 한 방법으로 웨이브릿 필터 뱅크를 사용한 서브밴드 삽입방법을 제시하였다. 다양한 음악 신호에 대한 워터마크 검출 성능 평가 실험에서 본 연구에서 제시한 시간영역에서의 서브밴드 삽입 방법이 전밴드 신호에 삽입하는 방법보다 월등히 향상된 결과를 보였다. 마지막으로 양자화 기반의 오디오 워터마킹과 대역확산 방식의 오디오 워터마킹을 여러 가지 공격에 따라 그 성능을 평가해 보았다. 본 논문에서 제시한 양자화 기반의 오디오 워터마킹 방식이 대역확산 방식에 비해 전체적으로 나은 성능을 보였다. 그러나 개선된 대역확산 방식을 사용한 경우에는 MP3 압축과 이퀄라이징 공격에 대해서 양자화 방식에 비해 다소 나은 성능을 나타내기도 했다.
최근 디지털 콘텐츠 사용이 급증하고 있는 가운데, PC와 같은 저렴한 디지털 편집 장비와 초고속 통신은 디지털 콘텐츠를 쉽게 생산, 가공, 복사하는 것을 가능하게 하였다. 그러나 이러한 기술들은 저작권 있는 디지털 콘텐츠를 누구나 쉽게 아무런 제약 없이 복사하고 배포할 수 있는 부작용을 낳았다. 따라서 디지털 시대로 접어든 이 시점에 디지털 콘텐츠의 저작권을 보호할 수 있는 기술이 절실히 요구된다. 저작권 보호를 위한 방법 중 기존의 암호화 기법은 일단 암호가 풀리면 아무런 제약 없이 배포되어 저작권을 주장할 수 없다는 단점을 가진다. 이러한 문제까지 해결할 수 있는 방법으로 최근 디지털 워터마킹 기술이 제시되고 있다. 디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠에 사람이 인지할 수 없을 크기의 워터마크 정보를 삽입하고 추출함으로써 필요시에 저작권을 주장할 수 있는 기술이다. 특히 디지털 오디오 신호를 대상으로 한 기술을 디지털 오디오 워터마킹이라 하며 현재까지 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적인 오디오 워터마킹 기법으로 대역확산 기법(Spread Spectrum Coding), 반향 기법(Echo Hiding) 등이 있으며, 최근에 나온 기법으로 양자화에 기반한 방식은 대역확산 기법과 반향 기법에서 큰 문제가 되는 콘텐츠 신호 자체의 간섭이 없기 때문에 큰 주목을 받고 있다. 그러나 양자화 방식은 크기 변환 공격에 매우 취약하다는 단점을 가지고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 연구가 최근 진행되고 있다. 대표적인 기법으로 크기 변환을 추정할 수 있는 파일럿(pilot) 신호를 워터마크 정보와 같이 삽입하여 추출단에서 크기 변환 정도를 추정하는 방법, 수신된 신호의 확률 분포를 가우시안 믹스쳐(Gaussian mixture)로 모델링하여 EM 알고리즘으로 추정함으로써 크기 변환 정보를 얻는 방법, 그리고 크기 변환에 무관한 영역으로 신호를 변환한 후 삽입하는 방법 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 크기 변환 공격을 해결할 수 있는 견고한 양자화 스텝 사이즈 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 수신된 신호를 특정 양자화 스텝 사이즈로 양자화 했을 때의 양자화 평균자승오차(MSE)를 QE 함수로 정의하고, 이를 검색하여 오차가 가장 적은 양자화 스텝 사이즈를 수신된 신호의 양자화 스텝 사이즈로 추정하는 방법이다. 제안한 알고리즘에서 가장 중요한 것은 QE 함수 검색에서 피크 검출 성능과 계산량을 동시에 만족할 수 있는 검색 간격을 정하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 피크 근처에서의 QE 함수의 모양을 분석하여 그 폭을 결정하고, 이를 이용하여 적절한 검색 간격을 결정하였다. 피크 근처에서의 QE 함수는 제한된 범위 내에서 입력신호의 분포 특성에 상관없이 2차 함수 형태를 보이며, 단지 오디오 신호의 분산과 평균의 제곱에 비례하고 양자화 스텝 사이즈의 제곱에 반비례하는 특성을 보인다. 제안한 알고리즘을 사용하여 수신된 신호로부터 추정한 QE 함수의 폭과 실제의 폭을 비교한 실험에서 모델링된 QE 함수가 실제 모양에 거의 근접함을 확인하였다. 또한 오디오 신호에 대한 AWGN, 대역통과 필터링, 반향 첨가, 이퀄라이징, MP3 압축 등의 공격에서도 제안한 알고리즘의 성능을 평가한 결과 정확한 양자화 스텝 사이즈를 사용한 결과에 거의 근접함을 확인할 수 있었다. 이는 여러 가지 오디오 공격에서도 제안한 알고리즘이 양자화 스텝 사이즈를 제대로 추정하고 있음을 의미한다. 본 연구에서는 양자화 기반의 워터마킹을 오디오 신호에 적용하여 크기변환 공격을 포함한 대역통과 필터링, 반향 첨가, 이퀄라이징, MP3 압축과 같은 여러 가지 오디오 공격에 대한 성능을 평가하였다. 양자화 기반의 워터마킹 방식은 여러 가지 오디오 공격에 매우 취약한 특성을 보이는데, 이는 오디오 신호의 동적범위가 매우 크기 때문에 발생하는 것으로 분석된다. 따라서 신호의 동적범위를 줄이기 위한 한 방법으로 웨이브릿 필터 뱅크를 사용한 서브밴드 삽입방법을 제시하였다. 다양한 음악 신호에 대한 워터마크 검출 성능 평가 실험에서 본 연구에서 제시한 시간영역에서의 서브밴드 삽입 방법이 전밴드 신호에 삽입하는 방법보다 월등히 향상된 결과를 보였다. 마지막으로 양자화 기반의 오디오 워터마킹과 대역확산 방식의 오디오 워터마킹을 여러 가지 공격에 따라 그 성능을 평가해 보았다. 본 논문에서 제시한 양자화 기반의 오디오 워터마킹 방식이 대역확산 방식에 비해 전체적으로 나은 성능을 보였다. 그러나 개선된 대역확산 방식을 사용한 경우에는 MP3 압축과 이퀄라이징 공격에 대해서 양자화 방식에 비해 다소 나은 성능을 나타내기도 했다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.