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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

서예진 (울산대학교, 울산대학교 대학원)

발행연도
2015
저작권
울산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2015

개선된 QIM과 SVM을 이용한 공격에 강인한 오디오 워터마킹
서예진 전기전자컴퓨터공 2015.01 학위논문
개선된 QIM과 SVM을 이용한 공격에 강인한 다중 오디오 워터마킹 알고리즘 개발
서예진 ,  조상진 ,  정의필 융합신호처리학회 논문지 2015.01 학술저널

2013

주파수 위상 응답과 크기 응답에 QIM을 이용한 다중 오디오 워터마킹
서예진 ,  조상진 ,  정의필 한국음향학회지 2013.01 학술저널

초록· 키워드

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현재, 정보의 디지털화, 나날이 발전하는 신호처리기술, 스마트 폰의 보급 확산은 과거보다 월등히 많고 다양한 디지털 콘텐츠를 즐길 수 있는 환경을 제공하고 있다. 그러나 디지털 콘텐츠의 무제한적 복제가 가능하고 쉽게 데이터를 변형할 수 있어서 디지털 저작권 보호의 문제도 같이 증대되고 있다. 오디오 워터마킹은 키를 사용하여 인증된 사람에 의해서만 삽입된 워터마크를 검출하고 이를 통해서 저작권을 증명함으로써 지적재산권을 보호하는 기술이다. 본 논문에서는 파워에 따라 적응적 스텝사이즈를 가지는 개선된 QIM(Quantization Index Modulation)을 이용한 워터마크 삽입 방법과 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 디코딩 모델을 이용하여 이를 사용하지 않았을 때보다 성능이 더 좋아진 공격에 강인한 오디오 워터마킹 알고리즘을 최종적으로 제안하였다.
QIM을 이용하는 워터마킹 방식은 워터마크 검출 시 원본 이미지가 필요 없는 블라인드 워터마킹 방식으로 확산대역을 이용하는 방식이나 LBM(low bit modulation)방식보다 강인하다. 하지만 QIM을 이용하는 방식은 양자화 스텝 사이즈에 대한 정보를 이용하면 누구나 워터마크를 삭제할 수 있다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 파워에 따라 적응적인 스텝 사이즈를 가지는 개선된 QIM을 이용하는 방식을 사용하였다. 신호의 주요부분은 일반적으로 파워가 높기 때문에 이 부분에 워터마크를 삽입하게 되면 워터마크를 훼손하려고 했을 때 원신호도 심각한 손상을 입는다. 따라서 파워가 높은 부분에 워터마크를 삽입하였다. 또한 주파수 위상응답과 크기 응답에 강인한 공격이 다르기 때문에 양쪽 모두에 삽입해서 강인성을 보완할 수 있는 다중 워터마킹 방식을 사용하였다. SVM은 현재까지 알려진 이진분류기 중 가장 성능이 우수한 시스템이다. 검출된 워터마크가 워터마크로서의 기능이 애매모호할 경우가 종종 발생하는데 이때 SVM을 적용하여 워터마크 검출 비율을 향상시켰다. 강인성 검증을 위해 워터마크 된 신호에 StirMark, SMDI, STEP2000 벤치마킹 중에서 14개의 공격을 가하였는데, 그 결과 기존의 방법보다 PSNR(peak signal to noise ratio)과 BER(bit error rate)이 모두 개선되었다. 특히, PSNR이 10dB 이상인 경우에는 대부분의 공격에서 1% 이내의 BER을 갖는 우수한 성능을 보였다.
#오디오 워터마킹 #Quantization index modulation #주요 피크 #주파수 영역 #블라인드 검출 #양자화 스텝사이즈 #웨이블릿 패킷 변환 #에너지 #Support Vector Machine #디코딩 모델

목차

목 차
I. 서 론 1
1.1 연구배경 및 필요성 1
1.2 논문의 범위 3
1.3 논문의 차별성 4
1.4 본 논문의 구성 5
II. 디지털 오디오 워터마킹 7
2.1 디지털 오디오 워터마킹 시스템의 특성 7
2.2 디지털 워터마킹의 수학적 모델 7
2.2.1 왜곡 속박 다중화 모델(distortion constrained multiplexing model) 7
2.2.2 등가 슈퍼 채널 모델 8
2.3 삽입 방법들의 클래스 9
2.4 워터마크 벤치마킹 11
2.4.1 SDMI 11
2.4.2 STEP 2000 15
2.4.3 StirMark 17
III. Quantization Index Modulation(QIM) 21
3.1 Quantization index modulation 21
3.2 디더 모듈레이션(dither modulation) : QIM 구현 22
3.3 균일 스칼라 양자화(uniform scalar quantization)를 이용한 단일 부호화 된 이진 디더 모듈레이션(coded binary dither modulation) 23
IV. SVM(Support Vector Machines) 25
4.1 수학식 25
4.2 커널의 사용 28
V. 파워기반 오디오 워터마킹과 SVM 디코딩 32
5.1 워터마크 삽입 32
5.1.1 피크에 QIM을 적용한 오디오 워터마킹 32
5.1.2 대역별 파워에 QIM을 적용한 오디오 워터마킹 35
5.1.3 주파수 위상응답과 크기응답에 QIM을 적용한 오디오 워터마킹 38
5.2 워터마크 검출 및 디코딩 40
5.2.1 유클리디안 거리 40
5.2.2 복원율 40
5.2.3 SVM 디코딩 40
VI. 알고리즘 테스트 44
6.1 강인성 테스트 44
6.2 신뢰도 테스트 46
6.3 청취 테스트 46
VII. 실험결과 48
7.1 강인성 테스트 결과 49
7.1.1 기존의 오디오 워터마킹 알고리즘 49
7.1.2 피크에 QIM과 유클리디안 거리를 이용한 워터마킹 알고리즘 56
7.1.3 대역별 파워에 QIM과 유클리디안 거리를 이용한 워터마킹 알고리즘 64
7.1.4 주파수 위상응답과 크기응답에 QIM과 복원율을 이용한 워터마킹 알고리즘 72
7.1.5 피크에 QIM과 SVM 디코딩을 이용한 워터마킹 알고리즘 80
7.1.6 대역별 파워에 QIM과 SVM 디코딩을 이용한 워터마킹 알고리즘 87
7.1.7 주파수 위상응답과 크기응답에 QIM과 SVM 디코딩을 이용한 워터마킹 알고리즘 94
7.2 신뢰성 테스트 결과 101
7.3 청취도 테스트 결과 108
VII. 결 론 110
참 고 문 헌 112

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