[논문]저 사양 안드로이드 기반 동영상 보안을 위한 워터마크 시스템 개발

황선철

doi:10.9708/jksci.2014.19.7.141

저 사양 안드로이드 기반 동영상 보안을 위한 워터마크 시스템 개발
Development of Video Watermark System for Low-specification System as Android Platforms 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.19 no.7, 2014년, pp.141 - 149

황선철 (인덕대학교 방송영상미디어과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 안드로이드 플랫폼과 같은 낮은 사양의 시스템에서 처리속도에 부담을 주지 않고 공간영역에서 워터마크의 삽입 및 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 워터마크는 사용자의 정보를 암호화하여 삽입하는 핑거프린트의 형태로 삽입되며 노출 위험을 피하기 위해 사용자 ID를 블록 암호화하여 의사 난수화하고 이를 토대로 워터마크의 삽입위치, 크기 및 삽입 프레임 번호에 변화를 주는 방법을 사용하였다. 또한 동영상의 특징상 많은 프레임이 존재하므로 이런 특징을 적극 활용하여 검출 결과를 안정화한 후 적분을 통하여 검출 가능성을 높였다. 본 연구에서 제시한 워터마크의 삽입 및 검출은 제한된 조건하에서도 높은 검출율을 얻을 수 있었다. 또한 검출 결과를 시각적으로 보여주기 위한 결과에서도 비교적 선명한 결과를 얻을 수 있었다. 상관계수 r 연산에 의한 결과도 움직임이 많은 경우 0.87, 중간의 경우 0.79, 움직임 적은 경우 0.84라는 높은 결과를 얻을 수 있어서 0.7 이상인 경우 확정적인 것을 참고하면 높은 검출 결과를 얻게 되었다. 워터마크 기호 영상 추출 단계에서 성공율 95.45%의 결과를 얻었으며 이 결과 영상에 상관계수 r 연산을 적용하면 99% 이상 검출 결과를 얻을 수 있었다. 향후 다양한 공격에 대비한 알고리즘의 보완을 통해 상품화의 단계를 지향하고 있으며 이를 통해 영상 관제 시스템과 지적 재산권 보호 시스템에 적용할 예정이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper describes a method to insert and detect watermark or fingerprint to/from videos in low-computing powered system as Android platforms. Fingerprint, which is a kind of watermark, has features such as patterns that contain information. The inserting frame numbers in video-stream and the positions in a picture were chosen from the encrypted user ID to insert the watermarks. The used encrypt algorithm is the HIGHT algorithm which was developed for low-computing powered systems by KISA(Korean Internet & Security Agency). Subtracting an inferred picture from the previous picture was used to extract a candidate feature. Median filtering was used to get rid of noise and stabilize the candidate feature. New algorithm that reduces calculating steps of the median filtering was developed and applied for low-specification systems. The stabilized features were accumulated over 150 times and calculated by correlation coefficient method to recognize the patterns. We examined 22 videos and successfully detected the patterns from 21 videos. The correlation coefficient r values that we examined through this study exceeded over 0.79 more than the threshold (0.7).

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

워터마크를 삽입하는 방식에는 다양한 방식이 존재한다. 본 연구에서는 낮은 사양의 시스템에서 처리속도에 부담을 주지 않고 상기의 장단점을 보안하기 위해 공간영역에서 워터마크를 삽입하고자 한다. 워터 마크는 사용자의 정보를 암호화하여 삽입하는 핑거프린트의 형태로 삽입되며 이때 노출 위험을 피하기 위해 사용자 ID를 블록암호화하여 의사 난수화하고 이를 토대로 워터마크의 삽입 위치, 크기 및 삽입 프레임 번호에 변화를 주는 방법을 사용하였다.
본 연구에서는 동일한 동영상에서 다른 형태의 워터마크를 삽입하고 검출하여 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 이 실험을 통해 다양한 워터마크의 삽입 및 검출이 가능한 결과를 얻을 수 있었고 삽입 정보의 다양화를 기할 수 있었다.
본 연구에서는 안드로이드와 같은 저 사양 임베디드 시스템에서 동영상을 대상으로 사용자 ID에 대한 일정한 정보를 삽입하고 검출하는 워터마크 응용 시스템을 개발하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다.
영문, 한글, 숫자 또는 이들의 조합의 형태로 존재한다. 본 연구에서는 우선 영문과 숫자를 조합한 경우와 숫자만을 이용한 경우를 예제로 사용하고자 한다. 때에 따라서 더 길고 복잡한 ID를 사용할 수 있지만 실험의 편의성을 고려하여 영문 2자와 4비트 디지털 숫자 및 8비트의 디지털 숫자를 사용하였다.
워터마크가 삽입된 영상에 공격이 가해지지 않는 경우는 매우 깨끗하게 패턴을 검출할 수 있지만 공격이 가해지면 패턴이 훼손되기 때문에 검출이 어렵게 되는 것이다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대처하기 위해 패턴 후보의 추출, 전처리, 검출 단계에서 성능을 높이기 위한 노력을 하였다. 패턴의 후보를 추출하기 위해서 원본 영상을 대조하는 방법이 존재하는데 본 연구에서는 자가 영상에서 패턴 후보를 추출하고 추출된 패턴에서 훼손될 경우 잡음을 줄이기 위해 전처리(preprocessing)를 실시하였다.
영문자를 삽입할 수 있으며 한글의 삽입도 가능하다. 하지만 한글의 경우 복잡한 글자 모양이 존재하므로 조합체로 사용하기 보다는 낱글자의 형태가 더 높은 검출 율을 나타내기 때문에 이를 권고하고자 한다. 디지털 숫자의 경우 숫자와 패턴을 동시에 사용하면 검출율을 크게 향상시킬 수 있다.

가설 설정

(3) 내림차순으로 정렬하여 중간 값을 구하면 0 또는 1이 될 것이다

제안 방법

그림에서 나타낸 바와 같이 삽입되는 워터마크의 크기(가로×세로), 시기(프레임 번호) 및 위치(x, y) 등을 암호화된 사용자 아이디를 이용한 유사 난수 형태로 삽입함으로써 노출 가능성을 낮추는 방법을 개발하였다.
워터 마크는 사용자의 정보를 암호화하여 삽입하는 핑거프린트의 형태로 삽입되며 이때 노출 위험을 피하기 위해 사용자 ID를 블록암호화하여 의사 난수화하고 이를 토대로 워터마크의 삽입 위치, 크기 및 삽입 프레임 번호에 변화를 주는 방법을 사용하였다. 또한 동영상의 특징상 많은 프레임이 존재하므로 이런 특징을 적극 활용하여 검출 결과를 안정화한 후 적분을 하여 검출 가능성을 높이는 시도를 하였다.
본 연구에서 채택한 방식은 저 사양 시스템에서 손쉽게 삽입할 수 있는 Bitmap 영상에 삽입하는 방식으로 Bitmap은 +1과 0으로만 구성되며 노출의 위험을 줄이기 위해 암호화 된 위치와 패턴을 사용하여 삽입하고자 한다. 본 연구에서 제안된 워터마크 삽입 및 검출 시스템의 개요는 다음 그림 1 및 그림 2와 같다.
본 연구에서는 낮은 사양의 시스템에서 처리속도에 부담을 주지 않고 상기의 장단점을 보안하기 위해 공간영역에서 워터마크를 삽입하고자 한다. 워터 마크는 사용자의 정보를 암호화하여 삽입하는 핑거프린트의 형태로 삽입되며 이때 노출 위험을 피하기 위해 사용자 ID를 블록암호화하여 의사 난수화하고 이를 토대로 워터마크의 삽입 위치, 크기 및 삽입 프레임 번호에 변화를 주는 방법을 사용하였다. 또한 동영상의 특징상 많은 프레임이 존재하므로 이런 특징을 적극 활용하여 검출 결과를 안정화한 후 적분을 하여 검출 가능성을 높이는 시도를 하였다.
워터마크 시스템은 삽입 방식에 따라 크게 주파수 영역과 영상 영역으로 나뉘는데, 본 연구에서는 영상 영역 삽입 방식을 택하였다. 영상 영역 삽입 방식 중에는 DCT 계수에 삽입하는 방식과 Bitmap 영상에 삽입하는 방식이 존재하는데 두 방식 모두 장단점을 가지고 있다.
삽입된 패턴의 삽입 위치가 동일하면 삽입 위치가 노출될 가능성이 높기 때문에 위치와 패턴의 크기를 암호화하여 모든 미디어에 각각 다르게 적용하여야 한다. 이를 위해서 패턴의 삽입 위치와 삽입되는 패턴의 크기를 달리하였다. 삽입 위치 및 패턴 크기를 구하기 위해서는 암호화된 ID를 모듈로(Modulo) 연산으로 처리한다.
본 연구에서는 이러한 문제에 대처하기 위해 패턴 후보의 추출, 전처리, 검출 단계에서 성능을 높이기 위한 노력을 하였다. 패턴의 후보를 추출하기 위해서 원본 영상을 대조하는 방법이 존재하는데 본 연구에서는 자가 영상에서 패턴 후보를 추출하고 추출된 패턴에서 훼손될 경우 잡음을 줄이기 위해 전처리(preprocessing)를 실시하였다. 끝으로 패턴 후보 검출을 위해 상관계수(correlation coefficient) r 연산을 사용하였으며 데이터의 집중도를 높이기 위해 150여 후보를 축적하여 사용하였다.

대상 데이터

패턴의 후보를 추출하기 위해서 원본 영상을 대조하는 방법이 존재하는데 본 연구에서는 자가 영상에서 패턴 후보를 추출하고 추출된 패턴에서 훼손될 경우 잡음을 줄이기 위해 전처리(preprocessing)를 실시하였다. 끝으로 패턴 후보 검출을 위해 상관계수(correlation coefficient) r 연산을 사용하였으며 데이터의 집중도를 높이기 위해 150여 후보를 축적하여 사용하였다. 다음은 워터마크 검출 과정에 대한 구성도이다.
본 연구에서는 우선 영문과 숫자를 조합한 경우와 숫자만을 이용한 경우를 예제로 사용하고자 한다. 때에 따라서 더 길고 복잡한 ID를 사용할 수 있지만 실험의 편의성을 고려하여 영문 2자와 4비트 디지털 숫자 및 8비트의 디지털 숫자를 사용하였다. ID 암호화를 위해 사용된 알고리즘은 한국 인터넷 진흥원(KISA: Korean Internet & Security Agency)에서 개발하여 배포한 HIGHT(HIGh security and light weigHT) 블록 암호화 알고리즘으로 낮은 사양의 시스템 환경에서 사용하여 암호화하는데 적합하도록 개발된 경량 암호화 알고리즘이다.
본 연구에서는 시각적인 판단을 위해 150장 축적 결과를 영상으로 출력하여 나타내었다. 결과가 좋아서 시각적으로도 판단이 용이할 정도로 뚜렷한 결과를 얻을 수 있었다.
실험은 지상파 TV방송을 TS 형태로 캡쳐받은 동영상을 이용하여 실시하였다. 동영상은 드라마, 토크쇼 등을 대상으로 하였으며 드라마의 경우 움직임이 적은 경우, 중간 정도의 움직임이 있는 경우와 움직임이 큰 경우로 나누어 실험했으며 여행 다큐멘터리는 화면 변화가 매우 큰 경우가 많다.

성능/효과

(1) 본 연구에서 적용한 비트맵 오버랩 워터마크 기술을 이용하면 삽입 시간이 0.219 ± 0.094 (mS)로 실시간 삽입 연산이 가능하여 저 사양 시스템에 적합하였다.
(2) 삽입 시간과 위치를 사용자 ID를 암호화하여 서로 다르게 삽입함으로써 예측 가능성을 낮추었다.
(2) 윈도우 가로를 W, 세로를 H라 할때 윈도우 내의 픽셀 값의 합은 W×H가 된다
(3) 검출 시에 원본 동영상의 대조 없이 자체 영상을 이용하여 추출함으로써 혹시 있을 기하학적 공격에 대비할 수 있었다.
(4) 차분 영상에 대해 0과 +1로 제한한 후 중간 값 필터 링을 사용하여 검출 결과를 안정화시킬 수 있었다.
(5) 중간 값 필터링의 속도를 높이기 위해 내림차순을 사용하지 않고 본 연구에서 개발한 좌우 한 줄 연산에 의해 연산 시간을 대폭 줄일 수 있었다.
(6) 검출 결과를 적분함으로써 상관계수 r 연산 값 문턱치를 크게 상회하는 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 시각적인 판단을 위해 150장 축적 결과를 영상으로 출력하여 나타내었다. 결과가 좋아서 시각적으로도 판단이 용이할 정도로 뚜렷한 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과는 삽입된 영상 중 변화량이 문턱치를 넘지 않는 영상을 대상으로 150장 축적하여 얻어진 결과이다.
본 논문에서 제시한 워터마크의 삽입 및 검출은 제한된 조 건하에서도 높은 검출율을 얻을 수 있었다. 또한 검출 결과를 시각적으로 보여주기 위한 결과에서도 비교적 선명한 결과를 얻을 수 있었다.
본 실험에서 개발된 시스템에서 삽입 시간은 0.219 ± 0.094 (mS)로 실시간 연산에 적합한 연산시간이 소요되었다.
또한 검출 결과를 시각적으로 보여주기 위한 결과에서도 비교적 선명한 결과를 얻을 수 있었다. 상관계수 연산에 의한 결과도 움직임이 많은 경우 0.87, 중간의 경우 0.79, 움직임 적은 경우 0.84라는 높은 결과를 얻을 수 있어서 0.7 이상인 경우 확정적인 것을 참고하면 높은 검출 결과를 얻게 되었다. 워터마크 기호 영상 추출 단계에서 성공율 95.
7 이상인 경우 확정적인 것을 참고하면 높은 검출 결과를 얻게 되었다. 워터마크 기호 영상 추출 단계에서 성공율 95.45%의 결과를 얻었으며 이 결과 영상에 상관계수 r 연산을 적용하면 99% 이상 검출 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 동일한 동영상에서 다른 형태의 워터마크를 삽입하고 검출하여 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 이 실험을 통해 다양한 워터마크의 삽입 및 검출이 가능한 결과를 얻을 수 있었고 삽입 정보의 다양화를 기할 수 있었다. 다음 그림은 드라마 중 몸싸움 장면으로 움직임이 많은 동영상에서의 결과를 보여 주고 있다.
총 22개 동영상 실험 중 1개에서 검출 실패를 하였고 21 개 동영상에서 검출에 성공하여 95.45% 의 성공률을 나타내 었다. 이 중 1개의 동영상은 화면전환이 매우 큰 해수욕 및 선상 파티 장면으로 다른 실험과 동일하게 검출 길이를 3580 프레임으로 제한하였기 때문으로 실패한 것으로 판단된다.

후속연구

본 연구는 향후 다양한 공격에 대비한 알고리즘의 보안을 통해 상품화의 단계를 지향하고 있으며 이를 통해 영상 관제 시스템과 지적 재산권 보호 시스템에 적용할 예정이다.
본 연구의 결과는 상관계수 연산에 의한 패턴 인식으로도 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 영상으로 출력함으로써 시각에 의해 직관적인 검출도 가능하도록 하고 있다. 향후 본 연구를 바탕으로 다양한 공격에 대비한 실험을 통해 시스템 안정화를 이루어 영상관제 시스템에 탑재하기 위한 연구를 계속할 예정이다.
본 연구의 결과는 상관계수 연산에 의한 패턴 인식으로도 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 영상으로 출력함으로써 시각에 의해 직관적인 검출도 가능하도록 하고 있다. 향후 본 연구를 바탕으로 다양한 공격에 대비한 실험을 통해 시스템 안정화를 이루어 영상관제 시스템에 탑재하기 위한 연구를 계속할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	워터마크를 삽입하는 방식은 크게 무엇으로 나뉠 수 있는가?	워터마크를 삽입하는 방식에는 다양한 방식을 크게 나눠보면 첫 째 공간 영역(spatial domain)에 삽입 방식, 둘 째 변환 영역(transform domain)에 삽입 방식으로 나뉠 수 있다 [5]. 공간 영역에 삽입하는 경우는 영상에 직접 워터마크를 덧씌워서 삽입하는 경우이며[6]~[8] 변환 영역에 삽입하는 경우는 영상을 다른 차원으로 변환한 후 변환 차원에서 워터 마크를 삽입하는 경우이다.
	핑거프린팅의 특징은?	이를 위해 워터마킹 기술을 기반으로 사용자의 정보를 삽입하는 핑거프린팅이란 응용기술이 필요다. 즉, 워터 마킹 시스템을 이용하여 저작권자의 정보를 입력하는 점이 핑거프린팅의 특징이다[1]. 워터마킹에 의한 컨텐츠 보안은 매우 오래전부터 시도되어 왔다[2]~[4].
	본 연구에서 개발된 워터마크 시스템의 패턴의 삽입을 위해서 구하는 변수는 무엇인가?	(1) 패턴의 크기 결정 : 삽입되는 패턴의 가로, 세로를 결정한다. (width, height) (2) 프레임 번호 위치 : 패턴이 삽입될 프레임 간격을 결정한다. (Fr_num) (3) 프레임 내 위치 결정 : 삽입되는 패턴의 화면 내 위치를 정한다. (posX, posY)

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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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