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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

윤창섭 (경북대학교, 경북대학교 대학원)

지도교수
김승호.
발행연도
2021
저작권
경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수16

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

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Dawen 등의 기법은 임베딩과 암호화 간의 아무런 연관성이 없이 병렬로 수행하기 위해서 영상 왜곡에 영향을 많이 주는 I 프레임은 제외하고 P 프레임만을 대상으로 동작한다. 이 때문에 강력한 왜곡이 발생하여 암호화를 할 수 없다. 이를 보완하기 위해 Quantized Transform Coefficients(QTC), Motion Vector Difference(MVD), Intra Prediction Mode(IPM) 등 세 가지의 정보를 같이 암호화한다. QTC는 Context Adaptive Binary Arithmetic Coding(CABAC) 코덱에 의해 비트 스트림이 변환된 정보로 무손실이지만, 다른 정보들은 인코딩과 디코딩 과정에서 손실이 발생할 수 있다. 따라서 암호화가 완벽히 복호화되지 않는다. 또한 인코딩 과정에서 데이터 임베딩이 되므로 인코딩된 콘텐츠의 데이터에 접근하기 위해서는 전체 과정에 대한 디코딩과 재인코딩 과정이 필요하여 대용량 고화질의 콘텐츠에 저작권 보호를 실시간으로 처리하지 못한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Central Processing Unit(CPU)과 Graphics Processing Unit(GPU)의 이기종 시스템 상에서 CABAC 코덱을 활용한 High Efficiency Video Coding(HEVC) 기반 실감형 콘텐츠에 대한 실시간 스트리밍 저작권 보호 기법을 제안한다. 암호화의 경우 참조 프레임을 가지지 않으며 왜곡이 발생하기 쉬운 I 프레임만을 선택하여 GPU의 Compute Unified Device Architecture(CUDA) 코어에서 스레드풀 기반으로 Digital Rights Management(DRM) 패키징을 병렬로 처리한다. 이와 동시에 포렌식 마크와 QTC 영역의 zero 값을 고속 비트 연산으로 처리하여 삽입한다. 이때 DRM과 포렌식 마크 간의 연관성을 피하기 위해 주파수 특성 기반으로 QTC 서브 블록을 만들어 삽입 연산 영역을 분리시킨다. 이는 암호화에서 기존의 방법보다 약 2dB 차이를 보이며 해상도가 클수록 차이는 증가한다. 또한 QTC 영역만을 사용하므로 완벽한 복호화가 가능하다. 그리고 삽입 속도 측면에서도 복잡도가 높은 HEVC 프로세스의 디코딩 및 재인코딩하는 과정을 생략하고 엔트로피 코딩만을 이용해 CPU와 GPU의 코어를 상호 활용하여 8K의 속도에서는 20배 이상의 성능을 향상시켜 실시간 저작권 보호가 가능한 것을 볼 수 있었다.

목차

1 Introduction 1
2 Related Works 5
2.1 Introduction of HEVC/MPEG-H Part.2(h265) 5
1.1.1.1. 2.1.1 Prediction Encoding 6
1.1.1.2. 2.1.2 Transform Coding 8
1.1.1.3. 2.1.3 Quantization 9
1.1.1.4. 2.1.4 CABAC Coding 11
2.2 The review of Dawen''s scheme 13
1.1.1.5. 2.2.1 Selective Encryption 13
1.1.1.6. 2.2.2 Data Embedding 15
1.1.1.7. 2.2.3 Data Extraction 16
3 Parallel DRM Forensic Marking Technology for Real Time 18
3.1 Pre-Blocking Copyright Protection Technology 18
1.1.1.8. 3.1.1 DRM Packaging based on Thread Pool 19
1.1.1.9. 3.1.2 DRM License Management Technology 23
3.2 Post-Blocking Copyright Protection Technology 23
1.1.1.10. 3.2.1 Forensic Mark Generation 23
1.1.1.11. 3.2.2 Forensic Mark Embedding 24
1.1.1.12. 3.2.3 Forensic Mark Extraction and Content Reconstruction 26
4 Experimental Results and Analysis 28
5 Conclusions 35

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