사물인터넷(IoT)의 여러 분야에서 영상 정보의 보안은 매우 중요하며, 그 보안(저작권 등)을 표시하는 여러 방안을 연구하고 있다. 본 논문에서는 IoT에서 사용하는 영상 정보는 이산 코사인 변환(DCT)과 양자화를 통하여 계수값(QC)으로 변환된다. 그리고 워터마크(메시지)는 QR Code를 통하여 새로운 부호화된 메시지(WMQR)를 만든다. QC와 WMQR은 스테가노그래피LSB 기법을 적용하고, 영상정보의 보안(저작권 등)을 얻을 수 있다. 스테가노그래피의 LSB 기법은 위치(Secret Key)의 결정에 따라 메시지를 삽입할 수 있다. 부호화된 영상은 인터넷을 통하여 수신자에게 전송하게 된다. 역 과정에서는 영상과 QR 코드, 워터마크(Message)를 얻을 수 있다. 영상정보의 보안에서 워터마크를 추출하는 방법은 부호화된 영상과 Secret Key 만을 사용하며, DCT와 양자화 과정을 통하여 워터마크(Message)를 분리하여 얻을수 있다. 본 논문에서 우리는 영상정보의 보안의 방법을 개선할수 있었으며, 이 모의실험을 통하여 영상의 화질(PSNR), 정규화 상관도(NC)를 통하여 높은 보안성을 얻을 수 있었다.
사물인터넷(IoT)의 여러 분야에서 영상 정보의 보안은 매우 중요하며, 그 보안(저작권 등)을 표시하는 여러 방안을 연구하고 있다. 본 논문에서는 IoT에서 사용하는 영상 정보는 이산 코사인 변환(DCT)과 양자화를 통하여 계수값(QC)으로 변환된다. 그리고 워터마크(메시지)는 QR Code를 통하여 새로운 부호화된 메시지(WMQR)를 만든다. QC와 WMQR은 스테가노그래피 LSB 기법을 적용하고, 영상정보의 보안(저작권 등)을 얻을 수 있다. 스테가노그래피의 LSB 기법은 위치(Secret Key)의 결정에 따라 메시지를 삽입할 수 있다. 부호화된 영상은 인터넷을 통하여 수신자에게 전송하게 된다. 역 과정에서는 영상과 QR 코드, 워터마크(Message)를 얻을 수 있다. 영상정보의 보안에서 워터마크를 추출하는 방법은 부호화된 영상과 Secret Key 만을 사용하며, DCT와 양자화 과정을 통하여 워터마크(Message)를 분리하여 얻을수 있다. 본 논문에서 우리는 영상정보의 보안의 방법을 개선할수 있었으며, 이 모의실험을 통하여 영상의 화질(PSNR), 정규화 상관도(NC)를 통하여 높은 보안성을 얻을 수 있었다.
The security of the image information is very important in many areas of the IoT(Internet of Things), and study a number of ways to display the security (copyright, etc.). In this paper, information of image that is used by the IoT is converted to a DCT(Discrete Cosine Transform) and QC(Quantization...
The security of the image information is very important in many areas of the IoT(Internet of Things), and study a number of ways to display the security (copyright, etc.). In this paper, information of image that is used by the IoT is converted to a DCT(Discrete Cosine Transform) and QC(Quantization Coefficient). And watermark (message) is to create a new encoded message(WMQR) through a QR Code. QC and WMQR applies LSB steganography techniques, can get the security (copyright, etc.) of image information. LSB steganographic techniques may be inserted according to a message (Watermark) to determine the location (Secret Key). The encoded image is sent to the recipient via the Internet. The reverse process can be obtained image and a QR code, a watermark (Message). A method for extracting a watermark from the security of the image information is coded using only the image and Secret Key, through the DCT and quantization process, so obtained by separating the watermark (Message) for the image. In this paper, we were able to improve the security of the method of image information, the image quality of the image by the simulations (PSNR), in turn, benefits were also normalized correlation (NC) and security.
The security of the image information is very important in many areas of the IoT(Internet of Things), and study a number of ways to display the security (copyright, etc.). In this paper, information of image that is used by the IoT is converted to a DCT(Discrete Cosine Transform) and QC(Quantization Coefficient). And watermark (message) is to create a new encoded message(WMQR) through a QR Code. QC and WMQR applies LSB steganography techniques, can get the security (copyright, etc.) of image information. LSB steganographic techniques may be inserted according to a message (Watermark) to determine the location (Secret Key). The encoded image is sent to the recipient via the Internet. The reverse process can be obtained image and a QR code, a watermark (Message). A method for extracting a watermark from the security of the image information is coded using only the image and Secret Key, through the DCT and quantization process, so obtained by separating the watermark (Message) for the image. In this paper, we were able to improve the security of the method of image information, the image quality of the image by the simulations (PSNR), in turn, benefits were also normalized correlation (NC) and security.
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제안 방법
Steganography는 DCT/Q를 통해 얻은 영역을 DC(Direct Current)와 AC(Alternating Current)로 분리하였다. 그리고 본 연구에서는 워터마크의 삽입(은닉) 및 추출방법은 널리 알려진 방법을 확장하여 각각의 대역에 적용하였다.
본 논문에서는 IoT에서 사용하는 영상 정보는 부호화 방법과 워터마크(메시지), QR Code를 통하여 새로운 부호화된 메시지를 구성할 수 있다. 스테가노그라피 LSB 기법을 적용하여, 영상정보의 보안(저작권 등)을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 워터마크와 QR 코드의 연구를 위하여 워터마크(메시지)를 QR 코드화하여 원 영상정보 내에 은닉(삽입)한다. 그림 4와 같이 일반적으로 영상정보의 안쪽 혹은 바깥쪽의 위치에 QR 코드를 표시한다.
대상 데이터
본 논문에서 제안하는 알고리즘의 실험은 Core i5 3.4GHz, RAM 4.00GB의 Window 7에서 Visual C++를 이용하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하였다. 그리고 NxN(256*256) 그레이 레벨의 정지 영상과 nxn(32*32) 그레이 레벨의 영상인 워터마크(메시지)를 사용하여 실험하였다.
본 논문의 구성은 5개의 장으로 구성되었다. II장에서는 워터마킹 기법과 영상에서 QR 코드, 스테가노그라피 기법에 대하여 기술하였다.
이론/모형
사용된 정규화 상관도(NC, Normalized Correlation)를 사용하였고, NC의 계산식은 다음과 같다. 원 워터마크와 추출된 워터마크의 NC값은 모두 100을 얻게 되었다.
워터마크 메시지(Message)를 QR 코드로 변환하여 얻게 된다. 얻은 신호는 Steganography 방법을 적용하여 부호화된 영상을 만들 수 있다.
그림 9는 그림8에서 사용된 영상의 결과이다. 표 2는 모의실험에서 얻은 결과이며 평균 PSNR을 향상시켰으며, 보다 객관적으로 증명하기 위해서 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)을 사용한다.
성능/효과
스테가노그라피 LSB 기법을 적용하여, 영상정보의 보안(저작권 등)을 얻을 수 있다. QR 코드는 삭제, 변경을 통해서 다른 의미를 표현할 수 있지만, 본 논문에서 QR 코드를 원 영상에 은닉(삽입)함으로써 영상의 중요한 정보를 은닉함으로써 위조 여부를 확인할 수 있다. 이 방법은 여러 분야에 적용 가능하며 영상정보의 보안의 방안으로 이용하면 정확한 위조여부를 인증할 수 있다.
후속연구
본 논문에서 영상정보의 보안 방법을 제안할 수 있고 앞으로 여러 분야에서 영상정보의 보안에 대하여 연구될 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
워터마킹 기법이란 무엇인가?
워터마킹 기법은 사용자의 ID (Identification)나 자신만의 영상정보를 넣음으로써 불법적인 복제를 막고 데이터 소유자의 저작권과 소유권을 효율적으로 보호하기 위한 방법이다.[1][2][3][4]
사물인터넷에서 여러 기술이 통함됨에 따라 어떤 문제가 발생할 수 있는가?
여러 기술들이 통합됨에 따라 각각의 기능에서 보안 기술에 대한 문제가 발생할 수 있다. 사물인터넷을 구성하는 개별 기술이 기본적인 보안 기능(기밀성과 무결성, 인증/인가)을 제공하더라도 해당 보안 기술은 서로 연결되지 못하거나, 연동시 새로운 보안 취약성이 발생할 수 있었다.
사물인터넷을 실현하는데 필요한 요소는 무엇인가?
사물인터넷을 실현하는데 필요한 요소는 센서와 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 웹앱, 데이터 분석과 예측, 빅데이터 처리, 보안과 프라이버시 보호 기술, 영상정보의 보안 등 다양한 기술을 들 수 있다. 이러한 기술들은 사물인터넷에서 각각 기능을 제공하며, 여러 기술이 통합되어 새로운 기능을 제공하기도 한다.
참고문헌 (10)
X. Xia, C. G. Boncelet and G. R. Arce, "A Multiresolution Watermark for Digital Images," IEEE Int. Conf. on Image Processing, vol. 1, pp. 548-551, 1997.
D. Zheng, Y. Liu, J. Zhao, and A. E. Saddik, "A survey of RST invariant image watermarking algorithms," ACM Computing Surveys, vol. 39, issue 2, no. 5, 2007.
M. Yesilyurt, Y. Yalman, A. T. Ozcerit, "A New DCT Based Watermarking Method Using Luminance Component," Elektronika Ir Elektrotechnika, Vol. 19, No. 4, pp. 47-52, 2013.
Ji-in Kim, Jeong-Sig Kim, and Goo-Rak Kwon, "A Robust Watermarking using Quantized AC Coefficients," Journal of KIIT. Vol. 11, No. 6, pp. 85-90 June 30, 2013.
QR Code, http://www.denso-wave.com/qrcode/ko/index.html
Y. S. Im, E. Y. Kang, "MPEG-2 Video Watermarking in Quantized DCT Domain," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(JIIBC), Vol. 11, No. 1, pp. 81-86, 2011.
J. Gubbi, R. Buyya, S. Marusic, and M. Palaniswami, "Internat of things (IoT): a vision, architectural elements and future directions," Future Generation Computer Science, vol. 29, no. 7, pp. 1645-1660, 2013.
I. Jeon, S. Kang, H. Yang, "Development of Security Quality Evaluate Basis and Measurement of Intrusion Prevention System," Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society (JKAIS), Vol. 11, No. 1, pp. 81-86, 2010.
Diffie, W., and Hellman, M. "New Directions in Cryptography," IEEE trans on Information Theory, vIT-22 n6, p.359-376, November 1976.
Anant M.Bagade and Sanjay N.Talbar, "A High Quality Steganographic Method Using Morphing", J Inf Process Syst(JIPS), Vol.10, No.2, pp.256-270, June 2014.
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