[논문]컨텐츠의 저작권 보호를 위한 DWT영역에서의 디지털 워터마킹 기법

서영호; 최현준; 김동욱

doi:10.6109/jkiice.2010.14.6.1409

컨텐츠의 저작권 보호를 위한 DWT영역에서의 디지털 워터마킹 기법
Digital Watermarking Technique in Wavelet Domain for Protecting Copyright of Contents 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.14 no.6, 2010년, pp.1409 - 1415

서영호 (광운대학교 교양학부) , 최현준 (안양대학교 정보통신공학과) , 김동욱 (광운대학교 전자재료공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 구성한 부대역간의 트리구조와 공간 영역에서의 영상 형태 정보를 이용하여 워터마크의 삽입 위치를 결정한 후에 워터마크를 삽입하는 기법을 제안하였다. 웨이블릿 영역에서 높은 주파수를 가지는 부대역을 다수의 영역으로 나누고 각 블록에 대한 에너지와 전체 에너지의 평균값 등을 이용하여 워터마킹을 위한 후보영역을 얻는다. 또한 공간 영역에서 얻어진 영상의 경계 정보를 이용하여 워터마크가 삽입될 후보 영역을 구한다. 무작위 난수와 웨이블릿 영역에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 워터마킹 후보영역 내에 워터마크를 삽입한다. 마지막으로 역 웨이블릿 변환을 수행하여 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 블러링, 선명화, 그리고 가우시안 잡음 등의 공격에 대해서 우수한 특성을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper we proposed the watermarking technique using the markspace which is selected by tree-structure between the subbands in the wavelet domain and feature information in the spatial domain. The watermarking candidate region in the wavelet domain is obtained by the markspace selection algorithm divides the highest frequency subband to several segments and calculates theirs energy and the averages value of the total energy of the subband. Also the markspace of the spatial domain is obtained by the boundary information of a image. The final markspace is selected by the markspaces of the wavelet and spatial domain. The watermark is embedded into the selected markspace using the random addresses by LFSR. Finally the watermarking image is generated using the inverse wavelet transform. The proposed watermarking algorithm shows the robustness against the attacks such as JPEG, blurring, sharpening, and gaussian noise.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 웨이블릿 영역에 구성된 부대역 구조와 공간 영역에서의 형태 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정한 후에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 고주파 성분의 부대역에서 저주파 성분을 갖는 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하였다.

가설 설정

또한 LL₃는 DC 영역에 해당한다. 먼저 LH₁과 LH₂의 상관성을 찾고, LH₂와 LH₃간의 상관성을 찾아서 한 번의 갱신과정을 거치는 것이 기본 방법일 것이다. 그러나 LH₁에서 LH₂를 건너뛰고 LH₃의 상관성을 직접 구하는 것도결과에는 큰차이가 없었다.
워터마크는 LH₃ 부대역에 삽입하는 것이라 가정하였는데 그 이유는 두 가지이다. 일반적으로 LH₃가 공격에 가장 강인하면서 비가시성이 높기 때문이다.
부대역의 중요 정보를 갖는 주파수 성분을 예측한다. 이것은 두 부대역간의 상관성이 높다는 가정을 기초로 한다. 그리고 공간영역에서 영상 내의 경계 정보를 이용하여 영상을 구성하는 형태 정보를 얻는다.

제안 방법

워터마크는 LFSR을 이용해서 발생된 랜덤 시퀀스를 사용하였고 LFSR의 입력키는 0x12345678로 고정하여 사용하였다. JPEG 압축을 비롯하여 Blurring, sharpening, 그리고 가우시안 노이즈와 같은 공격을 적용하였다.
이것은 두 부대역간의 상관성이 높다는 가정을 기초로 한다. 그리고 공간영역에서 영상 내의 경계 정보를 이용하여 영상을 구성하는 형태 정보를 얻는다. 이 두 영역에서의 정보를 바탕으로 워터마킹을 삽입하기 위한 영역을 선정하는 것이다.
리프팅을 이용해서 웨이블릿 변환을 수행한 후 LH₃ 부대역의 계수와 원래 영상의 웨이블릿 변환 계수와의 차를 취한다. 그리고 워터마킹 후보영역에 대한 정보와 LFSR 초기치의 정보를 이용하여 워터마크를 추출한다. 워터마크 추출과정을 그림 6에 나타냈다.
웨이블릿 변환에 의한 주파수 대역에서 에너지 분포에 따라 키를 생성하였는데 이 에너지 분포 매트릭스는 여러 잡음에 대한 특성까지 포함하고 있다. 따라서 배경 무늬 같은 잡음에 의한 키 생성을 막고 공간영역에서의 Mach 밴드 효과를 이용하고자 경계 검출 알고리즘을 도입하여 키맵의 생성에 이용한다. 즉, 워터마크를 삽입할 때 공간영역에서 HVS를 이용하여 워터마킹 후보영역을 결정하는 데 이용한다.
그러나 LH₁에서 LH₂를 건너뛰고 LH₃의 상관성을 직접 구하는 것도결과에는 큰차이가 없었다. 따라서 본 논문에서는 후자의 방법을 이용하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 영역에 구성된 부대역 구조와 공간 영역에서의 형태 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정한 후에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 고주파 성분의 부대역에서 저주파 성분을 갖는 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하였다. 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 공간 영역에서 얻어진 영상의 경계 정보를 더하여 최종적인 워터마크가 삽입될 영역을 선정하였다.
본 논문에서 제안하고자 하는 알고리즘은 다음과 같다. 먼저 웨이블릿 변환 후 생성되는 부대역의 트리구조에서 고주파 대역의 에너지 분포에 따라 상대적으로 저주파 영역의 에너지 분포를 예측하고 공간영역에서 영상의 형태정보를 검출한다. 이 두 가지 영역에서의 정보를 이용하여 워터마크 삽입을 위한 부대역내 위치를 선정한다.
먼저, LH1 부대역을 4×4 크기의 영역으로 분할하고 각 영역들을 제곱의 평균, 즉 주파수 영역에서의 에너지를 구한다.
공간영역에서 워터마킹 대상영역을 선정하는 방법은 다음과 같다. 먼저, 가우시안 마스크를 이용해서 잡음을 제거하고 소벨 필터를 이용해서 경계를 찾아낸다. 그리고 미리 구해진 임계값을 이용해서 경계정보를 나타내는 이진영상을 만든다.
본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능 확인을 위해 [6]에서 수행한 다양한 공격 수행결과 중 본 논문에서 수행한 공격방식과 일치하는 JPEG 압축과 Sharpening을 선택하여 비교하였다. JPEG 공격은 JPEG Quality 12~0까지 수행하였고 이수는 약 1.
워터마크를 삽입하기 이전에 워터마크의 보호를 위한 방법으로 워터마크를 암호화하거나 해쉬함수(Hash function) 등을 이용해서 그 입력을 추적할 수 없는 데이터 형태로 압축 혹은 변형시킨다. 본 논문에서는 LFSR을 이용해서 간단히 워터마크의 위치를 치환한다. 본 논문에서 제안하는 LFSR을 이용한 워터마크의 치환은 3개의 4비트 크기의 LFSR을 사용한다.
웨이블릿 영역의 LH₁ 부대역에서 LH₃ 부대역의 중요 정보를 갖는 주파수 성분을 예측한다. 이것은 두 부대역간의 상관성이 높다는 가정을 기초로 한다.
제안된 알고리즘은 C++언어를 이용하여 구현하여 실험되었다. 실험에 사용된 영상은 500개의 512×512 크기의 영상이다.
먼저 고주파 성분의 부대역에서 저주파 성분을 갖는 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하였다. 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 공간 영역에서 얻어진 영상의 경계 정보를 더하여 최종적인 워터마크가 삽입될 영역을 선정하였다. 워터마크는 LFSR을 이용하여 발생된 무작위적인 주소로 치환된 후에 웨이블릿 영역 내의 선정영역에 삽입된다.

대상 데이터

4096개의 계수에 1024개의 화소로 구성된 32×32의 크기를 가지는 이진 영상을 워터마크로 삽입한다.
본 논문에서는 LFSR을 이용해서 간단히 워터마크의 위치를 치환한다. 본 논문에서 제안하는 LFSR을 이용한 워터마크의 치환은 3개의 4비트 크기의 LFSR을 사용한다. LFSR의병렬출력을 이용하여 x축과 y축으로 구성된 무작위 주소를 생성하는 방식으로 워터마크를 모두 치환한다.
실험에 사용된 영상은 500개의 512×512 크기의 영상이다.
실험에 사용된 영상은 500개의 512×512 크기의 영상이다. 워터마크는 LFSR을 이용해서 발생된 랜덤 시퀀스를 사용하였고 LFSR의 입력키는 0x12345678로 고정하여 사용하였다. JPEG 압축을 비롯하여 Blurring, sharpening, 그리고 가우시안 노이즈와 같은 공격을 적용하였다.

이론/모형

즉, 공간 영역에서의 경계 정보를 주파수 영역으로 도입하기 위해서는 일차적으로 잡음이 제거된 상태에서 경계 정보가 추출되어야 할 것이다. 따라서 캐니 마스크를 도입하여 워터마크 삽입을 위한 경계 검출 알고리즘으로 이용한다.
워터마크가 삽입된 영상의 질을 관찰하기 위해서 PSNR(Peack Signal-to-Noise Ratio)를 사용하였다. 추출된 워터마크의 특성을 분석하기 위해서 유효한 워터마크에 대해 NC(Normalized correlation)를 사용하였다.
워터마크가 삽입된 영상의 질을 관찰하기 위해서 PSNR(Peack Signal-to-Noise Ratio)를 사용하였다. 추출된 워터마크의 특성을 분석하기 위해서 유효한 워터마크에 대해 NC(Normalized correlation)를 사용하였다.

성능/효과

표 1은 500개의 정지 영상에 대해 리프팅 변환 후 JPEG 압축의 강도를 조절하면서 각 부대역 별로 강인성을 살펴 본 것이다. 결과에서 보이듯이 LH₃의 부대역이 LL₃를 제외하고는 가장 강인한 특성을 보이고 있는데 압축율이 높아질수록 LH₃ 부대역이 더욱 좋은 특성을 나타냈다.
기존의 방식에 비해 주파수 특성과 공간 영역의 특성을 동시에 가지고 있는 웨이블릿 영역의 도입을 통해 워터마크의 삽입이 더욱 효율적으로 수행됐다. 주파수 영역에서의 워터마킹은 주파수 계수를 변화시켜 워터마크를 삽입하는 것으로 Cox[1]와 Barni[2] 등은 이산코사인변환을 이용하여 주파수 영역의 중요한 계수를 추출해 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하였다.
최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식들에 비해 좋은 특성을 보인다. 제안한 알고리즘은 여러 공격에 대해 강인성을 가지면서도 비가시성이 높았다.
제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식들에 비해 좋은 특성을 보인다. 제안한 알고리즘은 여러 공격에 대해 강인성을 가지면서도 비가시성이 높았다. 본 연구에서 제안된 워터마크 기법은 일반적인 영상처리 공격에 대해 강인성을 가짐으로써 영상을 다루는 분야에서 저작권 보호나 소유권 인증 등의 응용에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
Sharpening은 포토샵에서 1회 수행한 결과이다. 표에서 확인할 수 있듯이 제안한 워터마킹 알고리듬은[6]의 결과와 비교하여 우수한 성능을 보인다.

후속연구

만일 잡음, 즉 영상의 시각적 특성에 큰 영향을 주지 않는 고주파 성분을 경계로 검출하여 그 부분에 대한 웨이블릿 영역에서의 워터마킹을 수행한다면 DFT 및 DCT 기반의 알고리즘으로 압축하는 것과 같은 주파수 제거를 통한 영상 압축 공격을 했을 경우에 불필요한 고주파 성분의 제거와 함께 워터마크도 제거되어 공격에 매우 약한 특성을 보일 것이다. 즉, 공간 영역에서의 경계 정보를 주파수 영역으로 도입하기 위해서는 일차적으로 잡음이 제거된 상태에서 경계 정보가 추출되어야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	디지털 워터마킹은 어떤 기술인가?	이러한 디지털 데이터의 불법 복제 및 배포가 확산됨에 따라 지적소유권 문제는 이미 오래전부터 중요한 사회적 문제점으로 크게 부각되고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 워터마킹(digital watermarking)은 지적재산권을 보호하고 저작권을 주장할 수 있는 근거를 제시 할 수 있도록 하는 기술로서 현재 많은 연구와 실제적 응용으로의 접근이 이루어지고 있다.
	디지털 데이터는 어떤 특징을 가지는가?	인터넷의 급속한 발전으로 유/무선을 통한 디지털 데이터의 이동 및 저장이 쉽고 빨라지고 있다. 그러나 디지털 데이터는 복제 및 변조가 쉽고 원본과 복사본의 구분이 어렵다. 이러한 디지털 데이터의 불법 복제 및 배포가 확산됨에 따라 지적소유권 문제는 이미 오래전부터 중요한 사회적 문제점으로 크게 부각되고 있다.
	제안된 워터마킹 방식은 어떤 과정을 통해 진행되는가?	제안한 워터마킹 방식은 워터마크를 삽입할 위치를 선택하는 과정과 워터마킹을 삽입하는 과정으로 나뉜다. 워터마크를 삽입할 위치를 선택하는 과정은 공간 영역과 주파수 영역에서 동시에 이루어지고 워터마크를 삽입하는 과정은 선택된 위치에 보안성을 부가하며 워터마킹을 하는 것이다.

참고문헌 (6)

I. J. Cox, J. Killian, T. Leighton and T. Shamoon, "Secure Spread Spectrum Watermarking for Multimedia," IEEE Trans. on Image Processing, 6, 12, pp. 1673-1687, 1997

상세보기
M. Barni, "Image Watermarking of Secure Transmission over Public Networks", Proc. of COST 254 Workshop on Emerging Techniques for Communication Terminals, Toulouse, France, pp. 290-294, July, 1997
J. O. Ruanaidh, W. J. Dowling, and F. M. Boland, "Phase Watermarking of Digital Images", Proc. of Ieee Conf. in Image Processing, vol. 3, pp.239-242, 1996.
H. Zhang, T. W. S. Chow, and M. K. M. Rahman, "A novel dual wing harmonium model aided by 2-D wavelet transform subbands for document data mining", Expert System with Applications, vol. 37, Issue 6, pp. 4403-4412, June 2010.

상세보기
W. H. Lin, Y. R. Wang, S. J. Horng, T. W. Kao, and Y. Pan, "A blind watermarking method using maximum wavelet coefficient quantization", Expert System with Applications, vol. 36, Issue 9, pp. 11509-11516, Nov. 2009.

상세보기
W. H. Lin, Y. R. Wang, and S. J. Horng, "A wavelet-tree-based watermarking method using distance vector of binary cluster", Expert Systems with Applications, vol. 36. Issue 6, August 2009.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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