[논문]정보은닉기법을 적용한 함정 전투체계 소나 영상의 정보관리 방안 연구

이준호; 신상호; 정기현; 유기영

doi:10.9766/kimst.2015.18.6.779

정보은닉기법을 적용한 함정 전투체계 소나 영상의 정보관리 방안 연구
Study of Information Hiding Methods for SONAR Images in the Naval Combat System 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.18 no.6, 2015년, pp.779 - 788

이준호 (국방과학연구소 제6기술연구본부) , 신상호 (동국대학교 실감미디어 성과확산사업단) , 정기현 (경일대학교 사이버보안학과) , 유기영 (경북대학교 컴퓨터학부)

Abstract ▼ AI-Helper

The SONAR waterfall image(SWI) is used typically to target detection in SONAR operation and is managed with additional data linked in the naval combat system. The SWI and additional data are very important to classify a kind of target. Although additional data of the SWI is essential and must be kept together with the SWI, it was stored separately in the current system. In this paper, we propose an improved information management method in the naval combat system, where additional data can be contained in the SWI together by using information hiding techniques. The experimental results show that the effectiveness of information hiding techniques in the naval combat system. It is demonstrated that the information hiding techniques can be applied to the SWI that can make the naval combat system to be robust and secure.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 절에서는 소나 waterfall 영상의 특성을 분석하기 위한 정보은닉 기법에서 널리 사용되는 그레이 스케일 영상들을 비교용 커버영상으로 선택하여 소나 waterfall 영상을 커버영상으로 사용하는 경우에 대해 영상특성을 비교한다. 또한 소나 waterfall 영상의 추가정보의 종류와 특성에 대해 살펴본다.
따라서, 정보은닉 기법을 소나 waterfall 영상에 대해 적용할 경우 추가정보와 영상의 잘못된 연결 또는 연결해제, 추가정보 누락과 소실을 방지할 수 있고, 중요 정보들의 노출차단 및 접근제한을 통한 강력한 보안성의 확보가 가능하다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 고려하여 정보은닉 기법을 적용한 새로운 소나 waterfall 영상의 정보관리 방안을 제안한다.
본 논문에서는 함정 및 잠수함에서 사용되는 소나운용 화면 중 대표적인 소나 waterfall 영상에 정보은닉 기법을 적용하여 추가정보에 대한 보안 강화와 영상과 연결성 유지가 가능함을 확인하였다.
본 절에서는 소나 waterfall 영상의 특성을 분석하기 위한 정보은닉 기법에서 널리 사용되는 그레이 스케일 영상들을 비교용 커버영상으로 선택하여 소나 waterfall 영상을 커버영상으로 사용하는 경우에 대해 영상특성을 비교한다. 또한 소나 waterfall 영상의 추가정보의 종류와 특성에 대해 살펴본다.
본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 보안 기법으로 정보은닉(information hiding) 기법을 적용하고자 한다. 이 기법은 Fig. 2와 같이 임의의 커버 영상(cover image)에 비밀 정보를 삽입하여 스테고 영상(stego image)을 생성하는 것으로 스테고 영상에 비밀 정보가 삽입되어 있는지를 인지할 수 없도록 하는 것이 목적이다. 이러한 정보은닉 기법을 적용함으로써 기존 운용 방식은 유지하면서 보안이 강화된 정보관리 시스템의 개발이 가능하다.

제안 방법

본 절에서 두 종류의 정보은닉 기법들을 Fig. 6의 소나 waterfall 영상에 적용한 후, Fig. 4의 그레이 스케일 영상들과 비교를 통해 삽입 가능한 추가정보 용량과 이미지 왜곡 정도를 나타내는 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)의 결과를 분석한다.
본 절에서는 소나 waterfall 영상에 대한 가역정보은닉과 비가역정보은닉의 대표적인 기법인 히스토그램 이동과 LSB 삽입 기법을 기술한다.
앞에서 언급한 것처럼 일반적으로 자료 분석에 많이 사용되는 그레이스케일 영상들을 커버영상으로 선정하여 소나 waterfall 영상을 커버영상으로 한 경우와 왜곡정도와 삽입용량을 비교하였다.
정보를 원본 영상에 삽입하고 추출할 때 정보관리 및 정보분석 담당에게만 각각 권한을 부여하여 권한을 보유한 담당자만 정보를 삽입하고 추출한다. 정보 추출 후 추가 분석이 완료된 정보는 표적 데이터베이스의 갱신에 사용되며 모든 함정에 분배하게 된다.
추가정보를 소나 waterfall 영상 내에 삽입하는 것은 LSB 삽입과 히스토그램 이동 기법을 이용하여 수행 하고, 생성된 스테고 영상을 통해 추가정보의 삽입 용량(embedding capacity)과 왜곡정도(PSNR)를 기존의 그레이 스케일(grayscale) 영상들과 실험을 통해 비교·분석한다.

이론/모형

본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 보안 기법으로 정보은닉(information hiding) 기법을 적용하고자 한다. 이 기법은 Fig.

성능/효과

(b) 및 7.(c)의 히스토그램 특성이 이러한 특성을 가지고 있으므로, 소나 waterfall 영상에 히스토그램 이동 기법을 적용하면 삽입 용량이 그레이 스케일 영상에 비해 증가될 것임을 알 수 있다.
따라서, 소나 waterfall 영상에 LSB 삽입 기법 적용시 삽입 가능한 정보량이 최대 1 KB 인 추가정보보다 큰 값이므로 모든 추가정보의 삽입이 가능함을 알 수 있다.
따라서, 소나 waterfall 영상이나 적외선 영상 등 표적 식별 및 분석용으로 사용되는 경우와 같이 비밀정보 삽입 후 원본 복원 시 영상의 훼손을 방지하여 원본을 유지해야 하는 영상 정보관리시스템이 요구되는 경우에는 가역정보은닉 기법을 적용하는 것이 적절할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 소나 waterfall 영상의 추가정보에 대한 정보보안과 관리, 접근제어를 위해 영상 내에 관련 추가정보를 삽입하는 가역 및 비가역 정보은닉 기법 적용이 가능함을 보인다. 또한, 기존의 그레이 스케일 영상을 이용한 정보은닉 기법의 실험 결과와 비교하여 본 논문의 연구 효과 및 우수성을 검증하여 함정 전투 체계에서 사용되는 소나 waterfall 영상에 대해 정보은닉 기법 적용을 통해 소나정보에 대해 보안을 강화할 수 있음을 보였다.
본 논문에서 추가정보 분석 대상인 표적 접촉 및 추적 시 소나 waterfall 영상에 정보은닉 기법인 LSB 삽입 기법 적용 시 최소 65,536비트(8,192바이트)와 최대 786,432비트(98,304바이트)의 정보 삽입이 가능하고, 히스토그램 이동 기법 적용 시 최소 17,126비트(2,140바이트)와 최대 218,195비트(27,274바이트)의 정보를 삽입 할 수 있으므로 최대 1 KB인 추가 정보들을 모두 영상에 삽입할 수 있음을 확인하였다. 또한, 히스토그램 이동 기법 적용 시 그레이 스케일 영상에 비해 최대 18배의 정보 삽입이 가능함을 실험을 통해 확인하였다. 반면, 소나 waterfall 영상과 그레이 스케일 영상의 PSNR은 근소한 차이임을 확인하였다.
소나 waterfall 영상은 스테가노그래피에서 주로 사용되는 영상들과 상이한 특성 때문에 새로운 알고리즘 적용이 필요하다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 소나 waterfall 영상과 같이 히스토그램 변화가 많은 영상에는 좋은 성능을 가지나, 히스토그램 변화가 적은 영상인 경우에는 삽입용량과 영상 품질이 다소 떨어 진다.
본 논문에서 추가정보 분석 대상인 표적 접촉 및 추적 시 소나 waterfall 영상에 정보은닉 기법인 LSB 삽입 기법 적용 시 최소 65,536비트(8,192바이트)와 최대 786,432비트(98,304바이트)의 정보 삽입이 가능하고, 히스토그램 이동 기법 적용 시 최소 17,126비트(2,140바이트)와 최대 218,195비트(27,274바이트)의 정보를 삽입 할 수 있으므로 최대 1 KB인 추가 정보들을 모두 영상에 삽입할 수 있음을 확인하였다. 또한, 히스토그램 이동 기법 적용 시 그레이 스케일 영상에 비해 최대 18배의 정보 삽입이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.
가역정보은닉의 대표적인 기법으로는 히스토그램 이동(histogram shifting)^[1,3~6]과 차분확장(differential expansion)^[2,19]이 존재하고, 비가역정보은닉의 대표적인 기법으로는 LSB 삽입^[2,6,7]과 PVD(pixel value differencing)^[11,14]가 존재한다. 본 논문에서는 소나 waterfall 영상의 추가정보에 대한 정보보안과 관리, 접근제어를 위해 영상 내에 관련 추가정보를 삽입하는 가역 및 비가역 정보은닉 기법 적용이 가능함을 보인다. 또한, 기존의 그레이 스케일 영상을 이용한 정보은닉 기법의 실험 결과와 비교하여 본 논문의 연구 효과 및 우수성을 검증하여 함정 전투 체계에서 사용되는 소나 waterfall 영상에 대해 정보은닉 기법 적용을 통해 소나정보에 대해 보안을 강화할 수 있음을 보였다.
본 논문의 연구를 통해 소나 waterfall 영상을 커버영상으로 정보은닉 기법을 적용할 경우 추가정보가 영상내에 삽입되어 추가 정보의 노출 및 접근 방지를 통한 기밀성을 확보할 수 있으며, 영상에 삽입된 정보를 추출하여 제거할 때까지 추가정보와 소나 waterfall 영상의 연결이 유지되어 정보 소실을 방지할 수 있다.
추가정보를 소나 waterfall 영상 내에 삽입하는 것은 LSB 삽입과 히스토그램 이동 기법을 이용하여 수행 하고, 생성된 스테고 영상을 통해 추가정보의 삽입 용량(embedding capacity)과 왜곡정도(PSNR)를 기존의 그레이 스케일(grayscale) 영상들과 실험을 통해 비교·분석한다. 실험 결과에서는 소나 waterfall 영상 내에 정보 은닉기법 적용 시 그레이 스케일 영상과 비교하여 PSNR은 기존 기법의 결과와 유사하고, 삽입 용량은 최대 61배 증가함을 보인다.
픽셀 내의 최상위 비트(most significant bit: MSB)가 변경된 경우 이에 대한 픽셀 값의 변화 영역은 ±127 이지만, LSB가 변경된 경우 이에 대한 픽셀 값의 최대 변화 영역은 ±1 이다. 이러한 사실을 기반으로 LSB 삽입 기법이 제안되었고, 한 픽셀 내의 8 비트 중 LSB 3 비트까지 변경되더라도 시각적으로 변경된 픽셀 값에 대한 인지가 불가능하다는 사실이 실험적으로 증명되었다. 다음 그림은 LSB 삽입기법의 예시로써 비밀 데이터 “1101”을 각각의 LSB에 삽입하는 과정을 나타내고 있다.
반면, 소나 waterfall 영상과 그레이 스케일 영상의 PSNR은 근소한 차이임을 확인하였다. 이러한 실험결과를 통하여 함정 및 잠수함에 사용되는 소나 영상 정보관리에 정보은닉 기법을 적용할 수 있음을 보였다.
소나 영상 1과 2의 256×256 크기 영상에 대해 삽입정보량이 1 KB(8,000비트) 보다 낮지만 두 영상은 추가정보가 분석되고 저장되는 표적 접촉 및 추적 상태가 아니므로 추가 정보가 없는 경우의 영상이다. 히스토그램 이동 기법 적용 시 삽입 용량은 LSB 삽입 기법에 비해 상대적으로 작은 값이지만, 소나 waterfall 영상의 추가정보가 최대 1 KB 이므로 히스토그램 이동기법을 적용 시에도 모든 추가정보의 삽입이 가능하고 추가적인 확장도 가능함을 알 수 있다.

후속연구

향후 소나 waterfall 영상과 다른 소나 영상(FRAZ, DEMON), 적외선(Near IR, Mid IR, Long IR, Far IR)영상, 카메라(컬러 카메라, 흑백 카메라, Low luminance 카메라 등) 영상 및 레이더비디오 등의 군사용 영상들에 대한 특성 분석을 통하여 영상 특성을 반영한 최적 및 최대 정보은닉 기법을 제안할 계획이다. 또한, 함정 전투체계 내부 영상 및 관련 추가정보의 보호를 위해 군에 도입될 함정 전투체계 영상의 정보관리시스템에 영상의 특성을 반영한 정보은닉 기법을 개발하여 적용함으로써 보안성이 한층 더 강화된 정보관리시스템이 개발될 수 있도록 발전시킬 것이다.
향후 소나 waterfall 영상과 다른 소나 영상(FRAZ, DEMON), 적외선(Near IR, Mid IR, Long IR, Far IR)영상, 카메라(컬러 카메라, 흑백 카메라, Low luminance 카메라 등) 영상 및 레이더비디오 등의 군사용 영상들에 대한 특성 분석을 통하여 영상 특성을 반영한 최적 및 최대 정보은닉 기법을 제안할 계획이다. 또한, 함정 전투체계 내부 영상 및 관련 추가정보의 보호를 위해 군에 도입될 함정 전투체계 영상의 정보관리시스템에 영상의 특성을 반영한 정보은닉 기법을 개발하여 적용함으로써 보안성이 한층 더 강화된 정보관리시스템이 개발될 수 있도록 발전시킬 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	소나(SONAR : Sound Navigation and Ranging)란 무엇인가?	소나(SONAR : Sound Navigation and Ranging)는 수중으로 방사되는 추진기 및 선체의 소음을 수신하여 표적을 탐지하고, 정보를 분석하여 표적을 식별하는 센서(sensor)로써 함정 및 잠수함에서 널리 운용되고 있다. 함정에서 사용되는 소나 운용 영상은 waterfall, FRAZ(frequency analyser), DEMON(demodulation) 등 다양하게 존재하지만 Fig.
	소나 운용 영상의 대표적인 영상은?	함정에서 사용되는 소나 운용 영상은 waterfall, FRAZ(frequency analyser), DEMON(demodulation) 등 다양하게 존재하지만 Fig. 1과 같은 소나 waterfall 영상이 대표적인 소나 운용 영상이다.
	소나 waterfal 영상은 0° ~ 360° 방위에 대해 음향정보가 존재하면 색과 강도(intensity)가 음향의 강도에 따라 부여되는데 이를 통해 무엇을 알 수 있는가?	소나 waterfal 영상은 정보가 수신되는 주기에 따라 갱신되며, 0° ~ 360° 방위에 대해 음향정보가 존재하면 색과 강도(intensity)가 음향의 강도에 따라 부여된다. 이를 통해 표적음향이 존재하지 않는 영역의 배경(검은색)과 비교하여 음향의 존재 유무와 크기를 인지할 수 있다.

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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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