[논문]동영상 저작권보호를 위한 FFT 기반 정보 은닉 기법

최일목; 황선철

doi:10.5370/kieep.2013.62.4.204

동영상 저작권보호를 위한 FFT 기반 정보 은닉 기법
FFT Based Information Concealing Method for Video Copyright Protection 원문보기

전기학회논문지. The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. P, v.62 no.4, 2013년, pp.204 - 209

최일목 (인덕대학교 방송영상미디어과) , 황선철 (인덕대학교 방송영상미디어과)

Abstract ▼ AI-Helper

FFT based fingerprinting to conceal more information has developed for video copyright protection. More complex information of video is necessary to prove an ownership and legal distributions in invisible form. This paper describes a method to insert more information and to detect them. $3{\times}3$ points structure is used to present information. The possible ways to show are 8bit, $2^8$ = 256 where one point of 9 is always turn on. The points are marked in frequency domain that both real and imaginary party numbers are modified. The five successive frames of same scenes are used to mark because the same scene has very similar shape in FFT result. However, the detail values of coefficients are totally different each other to recognize the marked points. This paper also describes a method to detect the marked points by averaging and correlation algorithm. The PSNRs of marked images by our method had 51.138[dB] to 51.143[dB]. And we could get the correlation values from 0.79 to 0.87.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구를 진행하면서 다양한 공격에 대한 검증이 이루어지지 않은 점은 아쉽게 생각한다. 그러므로 다음 연구에서는 동영상에 대한 공격에 대해 어떤 영향을 받는지에 대한 평가와 이에 대비한 방안에 대한 연구를 진행하고자 한다.
상기에서 살펴본 바와 같이 동영상의 불법 유출을 통제하기 위해서는 공격에 강인한 워터마킹 기술을 기반으로 사용자의 정보를 은닉하는 핑거프린팅 기술을 필요로 하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 공격에 강인한 워터마킹 기술의 한 방식인 FFT 변환에 의한 주파수 영역에 워터마크를 삽입하는 방식을 발전시켜 8비트의 정보를 삽입하는 핑거프린팅 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 연산 속도를 줄이기 위한 radix-2 FFT 알고리즘을 기반으로 영상을 주파수 정보로 변환하는 알고리즘과 8비트 정보를 3×3 격자형태로 삽입하고 검출하는 핑거프린팅 기술을 개발하여 제안하고자 한다.
이를 위해 연산 속도를 줄이기 위한 radix-2 FFT 알고리즘을 기반으로 영상을 주파수 정보로 변환하는 알고리즘과 8비트 정보를 3×3 격자형태로 삽입하고 검출하는 핑거프린팅 기술을 개발하여 제안하고자 한다. 또한 공격에 대비하기 위해 핑거프린팅 영역을 화면 전체가 아니라 크기와 위치를 가변적으로 선택하여 화면의 일부분에 적용하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 동영상에 대해 각 프레임의 영상 일부분을 푸리에 변환하여 주파수 영역을 산출한 후 주파수 영역에 대해 시각적으로 검출이 어려운 방식으로 8비트의 정보를 은닉하는 알고리즘을 개발하고 실험하여 검출 결과를 얻게 되었다.
본 연구에서는 동영상의 저작권 또는 소유권을 은닉하는 방법에 대한 알고리즘을 개발하고 실험하여 결과를 얻었다. 저작권 또는 소유권에 대한 정보는 8비트 표현 방식으로 삽입할 수 있는 방안을 제시하였으며 동영상의 특성상 동일한 정보를 다중으로 삽입할 수 있었다.
핑거프린팅이란 일정량의 정보를 디지털 워터마킹의 형식으로 디지털 콘텐츠에 은닉하는 기법이다. 본 연구에서는 디지털 비디오에 대한 주파수 영역에서의 정보 은닉 방법에 대한 연구로서 은닉하고자 하는 정보의 표현과 은닉방법 및 검출방법에 대해 설명하고자 한다.
이는 검출 확률을 높여준다. 본 연구에서는 삽입 대상 프레임의 수를 N이라 정하였을 경우 N개의 프레임에 대해 연속성을 검사하였다. 이 검사는 프레임간 차분의 RMSE (root mean square error) 방식을 이용하여 검사하였다.

제안 방법

1) 동영상의 개별 프레임에 임의의 영역을 푸리에 변환하여 주파수 영역에 정보를 은닉하는 방안을 개발하였다.
또한 5프레임씩 일정 주기에 따라 핑거프린팅이 삽입되었기 때문에 이들 평균 결과물에 대해 합산을 실시하였다. 합산은 일정 기간 T frame 동안만 허용한다.
본 논문에서는 다양한 동영상에 핑거프린팅을 삽입한 후 원본 영상과 삽입 영상간의 차이를 나타내는 PSNR을 계산 하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다(삽입 전후의 육안 구별은 그림 5와 6 비교).
본 연구에서 개발한 정보 표현 방식은 3×3 Dot Matrix 형태를 띄는 것으로 최대한 8 비트의 정보 즉 2^8 = 256 가지의 정보를 표현할 수 있도록 설계하였다.
그림 2는 크기 정보를 나타낸 것이며 대상 영상은 Lena 영상을 예제로 사용하였으며 실제 영상에서는 Lena 영상과 다른 형태로 나타나게 된다. 본 연구에서는 HD 해상도를 갖는 영상에 대해 실시하였으며 영상의 일부분에 대해 Fourier 변환을 적용하였는데 변환 대상 영상의 시작점의 위치나 가로세로의 크기도 임의로 정하여 실시하였다.
본 연구에서는 핑거프린팅이 삽입된 주파수 영역 영상에 대해 삽입 영역만 추출하여 처리하였다. 추출된 영역은 연속된 5 프레임의 결과이다.
평균 결과물은 다시 기저선 제거에 의해 재조정 단계를 필요로 한다. 본 연구에서는 핑거프린팅이 존재할 것으로 추정되는 주변 값의 평균을 구하여 선형 근사 방식으로 기저선을 제거하였다. 기저선이 제거기 전 결과와 기저선 제거된 결과는 그림 9(b)와 같다.
이 검사는 프레임간 차분의 RMSE (root mean square error) 방식을 이용하여 검사하였다. 이렇게 결정된 N 장의 프레임의 일부 영상을 FFT하고 삽입을 원하는 점의 인근 영역에 대해 FFT의 magnitude가 동일한 값이 되게 실수 값과 허수 값을 조정한다. 방법은 다음과 같다.
이를 위해 연산 속도를 줄이기 위한 radix-2 FFT 알고리즘을 기반으로 영상을 주파수 정보로 변환하는 알고리즘과 8비트 정보를 3×3 격자형태로 삽입하고 검출하는 핑거프린팅 기술을 개발하여 제안하고자 한다.
핑거프린팅 은닉성은 육안 검사와 PSNR 검사로 측정하였다. 육안 검사는 매우 주관적이긴 하지만 구별하기 어렵다는 결과를 얻을 수 있었다.

대상 데이터

이 주파수 영역 값은 실수부와 허수부로 나눌수 있는데 이것을 다시 크기 정보로 변환하여 그림 형태로 나타낼 수 있다. 그림 2는 크기 정보를 나타낸 것이며 대상 영상은 Lena 영상을 예제로 사용하였으며 실제 영상에서는 Lena 영상과 다른 형태로 나타나게 된다. 본 연구에서는 HD 해상도를 갖는 영상에 대해 실시하였으며 영상의 일부분에 대해 Fourier 변환을 적용하였는데 변환 대상 영상의 시작점의 위치나 가로세로의 크기도 임의로 정하여 실시하였다.
표 1의 결과는 서로 다른 특성의 동영상에 대한 삽입 전후 화질의 변화에 대한 비교결과를 보여준다. 본 연구에서 실험한 동영상은 다큐멘터리와 드라마 I, II이며 다큐멘터리는 여행관련 영상으로 춤추며 노래하는 장면을 주밍 (zooming)하면서 촬영한 영상이고, 드라마 I은 두 사람이 몸싸움하는 장면을 고정 카메라로 촬영한 장면이며 드라마 II 는 한 사람을 확대 촬영한 장면으로 말하고 있는 장면을 고정 카메라로 촬영한 장면이다. 이들 동영상은 성격이 매우 다른 것임에도 불구하고 FFT의 주파수 영역에 대한 핑거프린팅 후 역FFT하여 영상으로 복원시켰을 때 원본 영상과의 PSNR은 평균 51.
정보의 삽입은 1920×1080 영상 중에 512×512에 대해 이루어졌으며 예제로 보여주는 영상에서는 (500, 200)를 시작점으로 삽입하였다.

이론/모형

이를 해결하기 위한 방법이 Fast Fourier Transform (FFT)으로 많은 논문에서 연산 수와 연산 시간을 줄이기 위한 노력이 있어왔다[12]. 본 연구에서는 FFT 자체에 대한 연구에 중점을 둔 것이 아니기 때문에 널리 사용되는 radix-2 FFT 알고리즘을 사용하였다. 물론 이들 FFT 알고리즘은 탑재될 시스템의 선택에 따라서 DFT를 사용할 수도 있고 radix-4, radix-n FFT 등으로 확장시킬 수 있다.
이 현상은 동일 프레임에서 뿐만 아니라 인접 프레임 간에서도 동일한 값을 가질 수 없다. 본 연구에서는 이 점을 이용하여 핑거프린팅하는 방법을 사용하였다. 즉 핑거프린팅이 삽입된 영상을 Img_n, Img_n+1, .
본 연구에서는 삽입 대상 프레임의 수를 N이라 정하였을 경우 N개의 프레임에 대해 연속성을 검사하였다. 이 검사는 프레임간 차분의 RMSE (root mean square error) 방식을 이용하여 검사하였다. 이렇게 결정된 N 장의 프레임의 일부 영상을 FFT하고 삽입을 원하는 점의 인근 영역에 대해 FFT의 magnitude가 동일한 값이 되게 실수 값과 허수 값을 조정한다.

성능/효과

2) 정보는 8비트 표현이 가능하며 다중 삽입에 의해 검출율을 높일 수 있었다.
3) FFT 변환 영상에서 정보 삽입 영역의 크기와 위치를 가변적으로 설계할 수 있어서 타인에 의한 검출 가능성을 낮출 수 있었다.
4) 다중 주파수 영상을 합산하여 핑거프린팅 삽입영역의 값은 증가되고 삽입되지 않은 부분은 낮아지는 결과를 얻게 되어 검출율을 높일 수 있었다. 또한 합산 영상에 대해 선형보간방식으로 선명한 결과영상을 도출할수 있었다.
5) 본 연구에서는 변화가 매우 큰 경우, 변화가 중간인 경우, 변화가 매우 적은 경우 등 3가지 특성의 동영상에 대해 유의한 검출 결과를 얻을 수 있었으며 각 경우의 검출률의 변화가 적어 효과적인 정보 은닉 방법으로 판단된다.
본 연구에서 실험한 동영상은 다큐멘터리와 드라마 I, II이며 다큐멘터리는 여행관련 영상으로 춤추며 노래하는 장면을 주밍 (zooming)하면서 촬영한 영상이고, 드라마 I은 두 사람이 몸싸움하는 장면을 고정 카메라로 촬영한 장면이며 드라마 II 는 한 사람을 확대 촬영한 장면으로 말하고 있는 장면을 고정 카메라로 촬영한 장면이다. 이들 동영상은 성격이 매우 다른 것임에도 불구하고 FFT의 주파수 영역에 대한 핑거프린팅 후 역FFT하여 영상으로 복원시켰을 때 원본 영상과의 PSNR은 평균 51.141[dB]로 매우 낮은 수준의 에러율을 나타내었다. 특히 동영상 특성에 좌우되지 않는 매우 안정적인 특성을 나타내고 있다.
본 연구에서는 동영상의 저작권 또는 소유권을 은닉하는 방법에 대한 알고리즘을 개발하고 실험하여 결과를 얻었다. 저작권 또는 소유권에 대한 정보는 8비트 표현 방식으로 삽입할 수 있는 방안을 제시하였으며 동영상의 특성상 동일한 정보를 다중으로 삽입할 수 있었다. 다중으로 삽입된 정보는 검출 에러율을 대폭 낮출 수 있게 되며 또한 여러 개의 8비트 정보를 삽입할 수 있기 때문에 충분한 정보의 은닉이 가능할 것으로 판단된다.
핑거프린팅 삽입 후 영상의 변화는 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)를 계산한 결과 육안 구별이 어려운 정도인 약 51.14[dB]의 결과를 얻을 수 있었으며 주파수 영역에서의 은닉성은 PSNR 값으로 약 66.28[dB]를 얻어, 이것 또한 육안 구별이 어려울 정도의 결과를 얻을 수 있었다.
핑거프린팅의 검출 단계에서는 연속 5프레임에 대한 처리 영상을 6~12 부분 씩 합산을 하여 correlation 식에 의해 계산한 후 검출 결과를 얻을 수 있었는데 파형 인식 기준 0.7을 상회하는 약 0.8 이상의 높은 수치를 얻을 수 있었다.

후속연구

이는 핑거프린팅에 의한 왜곡도 있지만 FFT에 따른 소수점 정밀도 처리에 의한 오차인 경우도 혼재하여 발생한다. 그러므로 실제 시스템에서는 핑거프린팅이 삽입되지 않은 부분에 Pseudo-random noise를 섞어서 구별할 수 없게 하여야 할 것이다.
이를 피하기 위해서 워터마킹 또는 핑거프린팅을 보이지 않게 알 수 없는 위치에 삽입하고 그 위치를 수시로 바꿔야 할 것이다. 또한 지오메트릭 공격 등에 의해 강한 워터마킹 기술을 개발해야할 것이다.
푸리에 변환을 수행하는 영상 영역은 크기와 위치를 가변 적으로 하여 검출이 어렵게 하였으며 핑거프린팅이 삽입되지 않는 부분에 대해서는 향후 Pseudo-random noise를 삽입하여 구별할 수 없도록 할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	워터마킹 기술 중 영상 자체에 삽입하는 기술의 단점은?	워터마킹 기술은 근본적으로 영상 자체에 삽입하는 방법[5]과 주파수 영역에 삽입하는 방법[7,8], DWT (Digital Wavelet Transform) 변환을 토대로 이 영역에 삽입하는 방법[9,10] 등 다양하게 시도되고 있다. 영상 자체에 삽입하는 기술은 영상을 회전하거나 크기를 변화시키는 방법 등에 취약한 면을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 다양한 방법이 개발되고 있지만 현재 강력한 방법이 보고되지 못하고 있다.
	워터마킹 기술은 어떤 시도가 있는가?	워터마킹 기술은 근본적으로 영상 자체에 삽입하는 방법[5]과 주파수 영역에 삽입하는 방법[7,8], DWT (Digital Wavelet Transform) 변환을 토대로 이 영역에 삽입하는 방법[9,10] 등 다양하게 시도되고 있다. 영상 자체에 삽입하는 기술은 영상을 회전하거나 크기를 변화시키는 방법 등에 취약한 면을 가지고 있다.
	핑거프린팅의 개념은 무엇인가?	핑거프린팅의 개념은 이미 80년대부터 등장하였다[14]. 이 개념은 어떤 대상체에 다른 것과 구별되는 정보를 삽입하는 개념이다. 이 개념을 이용하면 같은 콘텐츠라도 누구의 소유인지 명확히 구별해낼 수 있게 된다.

참고문헌 (14)

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원문보기 상세보기
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상세보기
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상세보기
Neal R. Wagner, "Fingerprinting", Drexel University, pp. 18-22, 1983

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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