본 논문에서는 DCT영역에서 반복적 이진위상컴퓨터형성홀로그램을 이용한 디지털 영상 워터마킹 기술을 제안하였다. 워터마크로 주로 사용되는 랜덤 시퀸스 또는 로고와 같은 은닉영상 대신 은닉영상을 손실없이 재생할 수 있는 이진위상컴퓨터형성홀로그램을 생성하고, 이를 반복적으로 표현해서 워터마크로 사용한다. 그리고 이 워터마크를 호스트영상의 DCT 계수에 적절한 규칙을 통해 가중치를 부여하여 삽입한 후, IDCT한다. 워터마크의 추출은 워터마킹된 영상과 호스트영상을 DCT하고, 삽입시 적용한 규칙을 통해서 수행한다. 그리고 추출된 워터마크의 역푸리에 변환과 호스트영상에 삽입하기전의 워터마크를 역푸리에 변환하여 재생한 은닉영상과의 상관을 취함으로써 워터마크의 존재여부를 검증한다. 제안한 방법은 워터마크 삽입/추출시 반복되는 홀로그램정보를 활용하고, 이진 값으로 구성되어 있으므로 기존의 어떠한 워터마킹 기술보다 외부 공격에 견실한 특징을 가지고 있으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 콘텐츠의 지적재산권 보호를 위하여 딥 러닝을 기반으로 하는 워터마킹 시스템 및 하드웨어 가속기 구조를 제안한다. 제안하는 워터마킹 시스템은 호스트 영상과 워터마크가 같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 전처리 네트워크를 거친 호스트 영상과 워터마크를 정합하여 워터마크를 삽입하는 네트워크, 그리고 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 중 호스트 영상의 전처리 네트워크와 삽입 네트워크를 하드웨어로 설계한다.
교통 분야에서도 역시 영상을 이용한 시스템의 개발이 주요 이슈가 되고 있다. 이는 영상을 이용한 시스템의 경우 설치비용이 기존 시스템들에 비해 엄청나게 저렴하다는 것과 설치하는 기간 중에도 교통의 흐름을 거의 방해하지 않고 설치가 가능하다는 장점을 가지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 임베디드 시스템 환경에서 영상 검지기 시스템의 구현을 제안하였다. 전체 시스템은 호스트 컨트롤러 보드부분과 영상처리 보드 부분으로 나뉜다. 호스트 컨트롤러 보드 부분은 전체 시스템의 제어와 외부와의 인터페이스, 그리고 OSD(On Screen Display) 부분을 담당하게 된다. 영상처리 보드 부분은 알고리즘의 적용, 마우스 신호의 베어를 담당하고 있다 그리고 안정적인 호스트 컨트롤러의 보드의 운영을 위해 uC/OS-II 를 호스트 컨트롤러 보드에 포팅하였다.
최근 다양한 형태와 종류로 영상 콘텐츠를 가공하고 사용하는 응용분야가 급격히 증가하고 있다. 영상 콘텐츠는 고부가가치의 콘텐츠이므로 영상 콘텐츠의 제작 및 사용이 활성화되기 위해서는 이 콘텐츠의 지적재산권이 보호되어야 하며, 현재까지 그 방법으로 가장 널리 연구되고 있는 것이 디지털 워터마킹이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 워터마크 삽입 및 추출 네트워크를 제안한다. 제안하는 방법은 호스트 영상의 비가시성(invisibility)을 보존하면서 악의적/비악의적 공격에 워터마크의 강인성(robustness)를 극대화하는 방법이다. 이 네트워크는 워터마크를 호스트 영상과 똑같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 변화된 호스트 영상과 워터마크 정보를 3차원적으로 정합하여 호스트 영상의 해상도를 유지하면서 워터마크 데이터를 삽입하는 네트워크, 그리고 해상도를 줄이며 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 다양한 워터마크 영상과 다양한 해상도를 가진 호스트 영상에 대해 다양한 화소값 변경공격과 기하학적 공격을 실험하여 제안하는 방법의 비가시성과 강인성을 검증하고, 이 방법이 범용적이고 실용적임을 보인다.
본 논문에서는 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용한 디지털 워터마크 삽입 및 추출 방법을 제안한다. 호스트 영상의 데이터 셋은 128×128 크기의 흑백 영상인 BOssBase 데이터 셋을 사용하고, 워터마크 영상은 8×8 크기의 이진 영상을 사용한다. 네트워크는 호스트 영상에 워터마크를 삽입하는 삽입기와 워터마크가 삽입된 영상에서 워터마크를 추출하는 추출기로 구성된다. 강인성을 위해 삽입기가 생성한 영상에 공격 시뮬레이션을 수행한 다음에 워터마크를 추출한다. 그 결과, PSNR은 31.47dB가 나왔고, 공격에 강인한 워터마크를 추출할 수 있다.
본 논문에서는 FTTH 환경에 의해 가입자까지 100Mbps 이상의 대역폭을 보장하면서 실제 서비스 되어 질 수 있는 응용 시스템인 개인 인터넷 방송 시스템을 호스트 멀티캐스트 Scheme을 이용하여 설계 및 구현하였다. 전송 방식인 호스트 멀티캐스트에 대해 알아보고 개인 인터넷 방송 서버(Contents Provider)와 클라이언트(Host)의 구조에 효율적인 호스트 멀티캐스트 알고리즘인 Data Delivery Tree Algorithm(DDTA)를 제안하고, DDTA 알고리즘이 FTTH 환경에서 HDTV급 고화질 영상을 전송할 수 있는 개인 인터넷 방송 시스템에 효율적인 알고리즘이라는 것을 보인다.
본 논문은 처리속도와 호환성을 고려하여 DSP프로세서를 이용한 영상의 임펄스 노이즈 제거 필터 설계에 관한 연구이다. 시스템의 하드웨어 구현은 32비트 DSP 독립타겟보드 및 CCD 카메라에서 NTSC 영상의 입력을 획득하는 비전보드로 구성되며 시스템 제어를 위한 호스트 컴퓨터로 구성된다. 디노이징 기법은 적응 미디언 필터를 적용하였다. 실험결과 90%와 PSNR 22㏈정도의 제거 효과가 있다.
본 논문에서는 DCT영역에서 암호화된 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 이용한 반복적 디지털 영상 워터마킹 기술을 제안하였다. 워터마크 삽입과정은 워터마크로 사용되는 은닉영상 대신 은닉영상을 손실없이 재생할 수 있는 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 생성하고, 반복적으로 표현한 후, 이를 랜덤하게 발생시킨 이진 위상성분을 가지는 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화하여 워터마크로 사용한다. 그리고 이 암호화된 워터마크에 가중치 함수를 곱하고, 호스트영상의 DCT 영역에서 DC 성분에 삽입한 후, IDCT를 수행한다. 워터마크의 추출은 워터마킹된 영상과 호스트영상의 DCT 계수 차이를 구하고, 삽입시 적용한 가중치 함수를 나눈 후, 키 영상과의 XOR 연산을 이용하여 복호화한다. 그리고 복호화된 워터마크를 역푸리에 변환하여 은닉 영상을 재생한다. 마지막으로 원래의 은닉영상과 복호화된 은닉영상과의 상관을 통해 워터마크의 존재여부를 결정한다. 제안한 방법은 워터마킹 기술은 이진 값으로 구성된 은닉 영상의 홀로그램 정보를 이용하고, 암호화 기법을 활용하였으므로 기존의 어떠한 워터마킹 기술보다 외부 공격에 안전하고, 견실한 특징을 가지고 있으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 장점들을 확인하였다.
본 논문에서는 DCT 영역에서 스크램블된 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 이용한 디지털 영상 워터마킹 기술을 제안하였다. 워터마크 삽입과정은 워터마크로 사용되는 은닉영상 대신 은닉영상을 손실 없이 재생할 수 있는 이진 위상 컴퓨터홀로그램을 생성하고 이를 스크램블기법으로 암호화 하여 워터마크로 사용한다. 그리고 암호화된 워터마크에 가중치 함수를 곱하고 호스트영상의 DCT 영역에서 DC성분에 삽입한 후 IDCT를 수행한다. 워터마크의 추출은 워터마킹된 영상과 원래의 호스트영상의 DCT계수 차이를 구하고, 삽입시 적용한 가중치 함수를 나눈 후 디스크램블링 하여 복호화 한다 그리고 복호화된 워터마크를 역푸리에 변환하여 은닉영상을 재생한다 마지막으로 원래의 은닉영상과 복호화된 은닉영상과의 상관을 통해 워터마크의 존재여부를 결정한다. 제안된 워터마킹 기술은 이진 값으로 구성된 은닉영상의 홀로그램정보를 이용하고 스크램블링 암호화 기법을 활용하였음으로 기존의 어떠한 워터마킹 기술보다 압축, 잡음 및 절단과 같은 다양한 외부공격에 안전하고 견실한 특징을 가지고 있음을 컴퓨터시뮬레이션을 통해 그 장점들을 확인하였다.
제철소에서 생산된 Slab에는 서로를 구분하기 위해 관리번호가 기재되어 있다. 호스트 컴퓨터에서 보내 온 Slab 관기번호와 제품에 마킹되어 있는 Slab 관리번호의 일치 여부를 확인하기 위하여 자동 인식 시스템이 설치되어 있다. 자동 인식 시스템은 실시간으로 Slab가 없을 때의 영상과 Slab가 있을 때의 영상을 촬영하고 이를 이용하여 Slab 관리 번호를 인식하는 방법으로 구성되어 있다. 제철소 배경 영상이 복잡하고 조명이 계속 바뀌기 때문에 Text Region을 찾는 방법은 Slab 관리 번호를 인식하는데 가장 큰 문제점이다. 본 논문에서는 복잡한 배경을 실시간으로 Training하여 Text Region을 찾기 위한 전처리 과정을 나타내었다. 복잡한 배경 영상을 이용하여 Slab가 위치한 Region을 찾을 수 있고 실시간으로 Training하기 때문에 조명의 영향을 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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