디지털 핑거프린팅(Digital Fingerprinting)은 기 밀 정보를 디지털 콘텐츠에 삽입하는 측면에서는 디지털 워터마킹과 동일 하다고 볼 수 있으나 저작권자나 판매자의 정보가 아닌 콘텐츠를 구매한 사용자의 정보를 삽입함으로써 콘텐츠 불법 배포자를 추적할 수 있도록 한다는 점에서 워터마킹과 차별화된 기술이다. 이러한 핑거프린팅 기술은 소유권에 대한 인증뿐만 아니라 개인 식별 기능까지 제공해야 하므로 기존의 워터마킹이 갖추어야 할 요구사항인 비가시성, 견고성, 유일성과 더불어 공모허용, 비대칭성, 익명성, 조건부 추적성 등이 부가적으로 필요하다. 본 논문에서는 행렬의 한 열을 선택 후 쉬프팅 기법을 사용 하서 사용자 정보로 조합하여 핑거프린트를 생성하였다. 이렇게 생성된 핑거프린트 정보를 2레벨 웨이블릿 변환 영역 중 LH2, HL2, HH2 부대역에 삽입하였다. 쉬프팅 정보와 도메인 개념을 사용하여 보다 많은 사용자에게 핑거프린트 정보를 삽입할 수 있으며, 공모공격과 JPEG 압축에서도 최소한 1명 이상의 공모자를 검출할 수 있는 핑거프린팅의 기본 조건을 만족하였다.
고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.
오늘날 다양한 서버 내 가상화 기술 중 도커(Docker)는 기존의 방식보다 경량화된 서비스 운영 환경을 제공함으로써 많은 기업 환경에 도입되고 있다. 도커는 이미지, 컨테이너 개념을 통해 서버 환경 구축, 업데이트, 이동을 효율적으로 할 수 있게 지원한다. 도커가 많이 보급될수록 도커 이미지를 배포하는 서버나 도커 기반의 호스트에 대한 공격 유인이 증가할 것이다. 이에 본 논문에서 도커 데몬이 비활성화 된 상태에서도 컨테이너의 파일 시스템을 추출할 수 있는 방안을 포함하여 도커를 사용하는 호스트에 대한 포렌식 조사 기법과 그 절차를 제시하였다.
스테가노그래피는 이미지의 외적인 면에서 미세한 변화를 가진 디지털 이미지에 자료를 은닉하기 위해 사용된다. 은닉이미지가 의심되는 스테고 신호 분석에서 개선된 통계량을 이용하여 갑작스러운 변화를 신속, 정확하게 감지하는 기법의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 축차적인 스테가노그래피에서 은닉된 메시지를 감지하고 그 위치를 찾아내는 방법을 제시한다. 즉, 검사하는 이미지에 은닉메시지의 존재 유무를 결정하고 그 위치를 찾아낼 때까지 CUSUM-SPRT 스테간 분석을 기반으로 하는 통계적 검정을 반복한다. 논문에서 일반화된 수식을 위해 개선된 $S^{t^*}_j$를 이용한 통계량 $g_t$를 사용한다.
새로운 제품의 홍보는 전시디자인의 중요한 목적중 하나이다. 대부분의 전통적인 전시기법은 아날로그 매체로 구현되어 왔으며 일방형구조로 실현된다. 그러나 시대상을 반영하고 첨단제품 등을 홍보하기 위해서는 디지털기술을 이용한 새로운 전시기법의 개발이 필요하다. 이 글은 카메라 센서기술과 비디오 입출력 기법을 활용한 디지털미디어분야와 전시디자인에 결합 가능성을 제시하고자 한다. 관람자와 전시물간의 상호작용은 홍보하고자하는 주제 및 제품에 대해 관람자로 하여금 보다 적극적인 참여를 유도할 수 있으며 이를 통해 효과적으로 전시목표를 달성할 수 있다. 비디오 입출력을 활용한 다양한 디스플레이 기법은 직간접적인 제품의 소개와 더불어 재미의 속성을 관람자에게 전달하게 된다. 관람자는 물리적인 경험과 학습의 효과를 전시를 통해 경험할 수 있으며 해당 기업이나 제품에 대해 긍정적인 이미지를 얻게 된다. 비디오 입출력을 이용한 작가의 사례와 이를 활용한 전시디자인의 예시를 분류하여 유형별 가능성을 살펴보았다. 뉴미디어 작가와 전시디자인의 결합은 상호결함을 보완할 수 있으며 아이디어와 기술의 결합 그리고 현실화의 문제를 해결할 수 있을 것이다.
Image interpolation, a technology that converts low resolution images into high resolution images, has been widely used in various image processing fields such as CCTV, web-cam, and medical imaging. This technique is based on the fact that the statistical distributions of the white Gaussian noise and the difference between the interpolated image and the original image is similar to each other. The proposed algorithm is composed of three steps. In first, the interpolated image is derived by random image interpolation. In second, we derive weighting functions that are used to apply non-local mean filtering. In the final step, the prediction error is corrected by performing non-local mean filtering by applying the selected weighting function. It can be considered as a post-processing algorithm to further reduce the prediction error after applying an arbitrary image interpolation algorithm. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.
디지털 워터마킹은 디지털 콘텐츠에 워터마크를 삽입함으로써 불법적인 복제를 방지하고, 지적재산권 및 저작권을 보호하며, 소유권을 주장할 수 있는 근거를 제시하는 기술이다. 기존의 워터마킹 기법에서는 워터마크를 삽입함으로써 데이터 왜곡과 품질 저하가 불가피하다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 원래 데이터를 변경하지 않는 제로-워터마킹 기법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 VQ(Vector Quantization) 방식의 블록 효과를 줄이고, 압축 비율과 품질을 향상시킨 SMVQ(Side Match Vector quantization) 방식에 대한 제로-워터마킹 체계인 CSMVQ(Chaotic SMVQ)를 제안한다. SMVQ 이미지 압축에서는 동일하게 두 이웃 블록의 접면 정보를 이용하기 위하여 좌측 상단에서 우측 하단으로 진행되므로, 임의의 순서로 블록을 선택하여 워터마크를 삽입하기 어렵다. CSMVQ에서는 이전에 부호화된 이웃 블록들의 접면 정보의 일치성을 동적으로 고려하여 부호화를 진행한다. 그러므로 무질서한 방식으로 워터마크가 삽입되도록 지원할 수 있다.
본 논문에서는 이미지 데이터의 저작권 보호를 위해 워터마크 삽입시 워터마크 영상에 DM-SS 기법을 적용하고 DM-SS 방식에서의 Burst성 에러에 강인한 Reed-Solomon 부호화를 적용하여 워터마크 복원에 대한 성능 개선을 하였다. 그리고 영상에 대한 외부 공격으로는 OFDM/QPSK 전송 시스템을 이용하여 전송 시 생기는 여러 가지 요인을 고려하였다.
본 논문에서는 광학식 기법을 이용한 적외선 센서(IR Sensor)를 이용하여 지폐 계수기에서 지폐가 32채널 IR Sensor를 지났을 때 빛에 대한 반사량과 투과량을 측정하여 진폐와 위폐를 구분하는 방법을 구현하였다. 진 위폐를 감별하기 위하여 10bit gray scale의 지폐 IR 이미지를 사용하였으며, 지폐이미지 정보는 0부터 4095까지이다. IR 이미지의 특징은 어두운 부분과 밝은 부분으로 나뉘며, 위폐는 이러한 IR 특징이 진폐와 다르게 나타난다. 적외선 센서는 비교적 고가이었으나 최근 대량생산으로 가격이 저렴해져 이 분야에 적용이 적합하다. 제안된 방법에서는 IR 특징을 정의한 SW의 Table과 입력된 IR 이미지의 특징을 비교하여 진폐 및 위폐를 감별하는 방법을 사용하였다. 결과적으로 구현된 시스템의 성능은 유로화 진폐의 경우 권종에 따라 1-2%의 오인식 경우가 있으나, 여러 나라의 위폐의 경우 100% 검출하여 구현 성능이 양호함을 보였다.
디지털 기술과 인터넷의 발달로 인해 이미지 생산, 유통, 이용이 활발하게 이루어지고 있으며, 이미지 검색에 관한 연구도 증가하는 추세이다. 이미지검색 분야는 내용기반과 의미기반으로 나뉘어 연구가 수행되어왔으며, 문헌정보학 관점에서는 특히 의미기반의 색인과 검색에 주목해왔다. 본 연구는 체계적인 분석기법을 이용하여 의미기반 이미지검색 분야 연구 집적의 분석결과를 제시하고자 한다. 이를 위하여 데이터는 Web of Science 수록된 문헌정보학(Information Science/Library Science)분야의 이미지검색 논문 및 학술회의 논문 총 282건을 대상으로 하였으며, 국내 연구와 비교를 위해서는 DBpia에 수록된 문헌정보학 분야의 이미지검색 논문 35건을 수집하였다. 데이터 분석 과정은 우선 개괄적인 현황을 파악하기 위해서 서지사항을 분석하였고, 이와 함께 내용분석을 통한 체계적 분석 고찰을 수행하였다. 연구 결과 이미지 검색은 기존 연구에서 밝힌 바와 같이 의미기반 이미지 검색이 주된 흐름이며, 그 중에서도 이미지 색인과 기술 분야, 이미지 요구와 검색행태 분야의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났다. 최근 연구 경향으로 주목할 만한 분야는 집합적 색인, 다언어/다문화 환경에서의 색인과 이미지 요구, 감정색인과 접근 등이다. 이용자 중심의 이미지 검색 연구 측면에서는 특정 이용자 그룹 중에서 대학생이나 대학원생이 주된 연구 대상 이용자 그룹이며 이 외에도 이미지를 업무에 사용하는 이용자 그룹에 대한 연구가 주된 경향이다. 최근에는 일반 이용자를 대상으로 일상생활 환경에서 이미지검색에 관한 연구가 등장하기 시작했다. 국내 연구와 비교하면, 논문의 수적인 차이를 제외하면 세부 연구 주제에 있어서 상당히 유사한 분포를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 지금까지의 이미지 검색 분야의 연구 집적을 조명하며, 향후 발전적 방향을 제시하는데 있어서 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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