연구경쟁력 분석을 통한 국가 ICT R&D 포트폴리오 연구

강혜진 과학기술연합대학원대학교 2015 국내석사

원본 증명을 위한 JPEG 압축 이미지의 DCT 기반 연성 워터마크

최완주 세종대학교 대학원 2012 국내석사

본 논문에서는 JPEG 압축에서 사용되는 DCT의 계수를 조작하여 워터마크를 삽입한다. JPEG 압축 과정에서 8x8 블록 단위로 얻어진 DCT 계수 중 Y성분의 DCT 계수에 임의로 정한 크기 분류 기준에 따라 LSB 영역에 워터마크를 삽입한다. 이때 삽입되는 워터마크는 블록 단위로 다르게 생성이 된다. 워터마크 생성에 사용되는 성분은 해당 블록을 포함하여 8-이웃 관계에 있는 블록들의 Y, Cb, Cr 성분의 DCT 계수(워터마크가 삽입될 Y성분의 DCT 계수 중 LSB 영역을 제외한), 해당 블록에서 워터마크가 삽입되는 위치 정보, 워터마크가 삽입되는 비트 수, 마지막으로 사용자 키가 있다. 이들을 MD5, SHA-512 등의 암호화 함수에 넣은 출력 값으로 이진 랜덤 숫자를 발생시켜 워터마크로 사용한다. 이후 허프만 코드 등의 엔트로피 코딩이 가해져 JPEG 압축이 완료된다. 워터마크가 삽입된 JPEG 이미지는 재저장, 공간영역에서의 조작 등에 대해 아주 쉽게 손상되어 변조 이미지의 원본 위장을 불가능케 한다. 워터마크가 삽입된 다른 JPEG 이미지나 블록 성분을 이용하여 변조해도 또한 워터마크 삽입 방식과 동일하게 DCT 계수에서의 조작을 가한다 하더라도 변조가 검출되고 그 위치를 알아낼 수 있다. 워터마크 삽입 영역 분류 수치를 수정하여 워터마크의 삽입량을 조절할 수 있으며 비가시성 또한 갖춘 원본증명 워터마크를 완성하였다. In this paper, the DCT coefficients which used for JPEG compression used in this operation to insert in the watermark. JPEG compression process, resulting in a 8x8 block of DCT coefficients in units of the DCT coefficients of the Y-factor arbitrarily classified in accordance with the size of the watermark is inserted in the LSB area. At this time, the inserted watermark will be generated differently in the unit of block. The factors of generating watermark are DCT coefficients of Y and Cb and Cr-factor which is in the 8-neighbor relation include current block(except LSB area of DCT coefficients of Y-factor that will be inserted watermark), the information of location where watermark is inserted in the current block, the number of bits which watermark is inserted and the last, the user key. Since those enter into the encipherment functions (MD5, SHA-512, etc) such as loading the binary output value by generating a random number is used as a watermark. After those processes, entropy coding (Huffman code, etc) will be applied and the JPEG compression will be completed. The JPEG images which inserted watermark are easily damaged from restoring and inventing in the space, so those make irregular image impossible to be the original image authentication. Using other JPEG images which was inserted by watermarked and block factor for modulation can also insert a watermark in the DCT coefficients in the same way, even if the operation is inserted to the modulation is detected and its location can be determined. We can adjust the injection of watermark with editing the classified numerical value of watermark injection area and complete the original proof watermark with invisibility.

기계학습을 이용한 환경상품 수출입 예측모델 연구

박완 과학기술연합대학원대학교 2023 국내박사

우리가 살고 있는 현실세계는 다양한 형태로 연결되어 있다. 국가간 상품과 서비스를 교환하는 국제무역도 국가들 간 복잡하게 엮인 네트워크의 집합체이다. 국제무역과 비슷하게 환경문제도 한 국가만이 아닌, 여러 국가가 관여된 복잡한 네크워크다. 특히 급격한 도시화, 산업화 등으로 인한 환경오염은 이산화탄소와 온실가스 배출을 증가시켰고, 이는 지구온난화로 이어져 기후변화를 야기하고 있다. 따라서 복잡한 국제 네트워크 관계에서 한 국가에서 발생한 경제적, 사회적, 환경적 변화가 전 세계로 급속히 확산될 수 있다. 최근 기후변화에 대한 각 국의 관심이 증대되면서 환경상품에 대한 무역협상도 활발히 이루어지고 있다. 환경상품 무역에 대한 데이터 분석은 국가 간 무역장벽을 낮추기 위한 무역협상과 이러한 환경상품을 주로 수출입하는 국가를 식별하는 데 유용할 수 있다. 전통적으로 무역 연구에서는 중력모형으로 무역을 결정하는 설명 변수들을 분석하는 연구들이 주를 이루었다. 인공지능이 대두되며 다방면에서 기계학습을 적용한 연구도 활발히 이루어지고 있지만, 무역분야에서 중력모형을 기계학습에 적용한 연구는 근래에 조금씩 확산되고 있다. 따라서 본 논문은 국제무역에서 점차 중요해지는 환경상품의 수출입 네트워크 구조를 분석하고, 기계학습을 국제무역 데이터에 적용하여 환경상품의 수출입을 예측하는 모델에 대해 새로운 시각을 제시하고자 한다. 본 논문은 IMF에서 분류하고 있는 HS 코드 기준 환경상품에 대해 APEC에서 분류한 환경상품군(class)과 매칭되는 상품을 대상으로 분석을 진행하였다. 연구 대상국가는 국제무역 협상에서 주요한 역할을 하는 국가가 포함된 OECD 38개국과 OECD 회원국은 아니지만 국제무역에서 큰 비중을 차지하는 국가인 중국, 인도, 브라질, 남아프리카공화국, 인도네시아, 러시아를 선정하였다. 기간은 2001년부터 2020년까지 총 20년을 대상으로 네트워크 분석은 5개년(2001~2005년, 2006~2010년, 2011~2015년, 2016~2020년)으로 나누어 분석을 진행하였고, 예측모형은 20년에 대해 환경상품 분야별로 분석하였다. 또한 2001년부터 2010년까지의 데이터를 바탕으로 2020년까지 10년 간의 예측값을 실제값과 비교하였다. 네트워크 분석은 선행연구를 바탕으로 수출입 1위 국가로 한정하여 분석하였고, 중력모형에 기계학습을 적용하여 환경상품의 수출입을 예측하는 데 적합한 예측 모델과 주요 인자를 분석하였다. 분석 결과 환경 상품 무역 네트워크는 독일, 미국 중심으로 이루어져 있었으며 삼자관계 센서스 분석에서는 선행연구와의 차이가 나타났다. 기계학습을 적용한 예측 분석 결과, 스태킹 앙상블 모델의 예측력이 무역 형태나 환경상품 분야에 상관없이 가장 우수한 성능을 보여주었다. 변수 중요도 분석 결과, 수출입국의 GDP와 국가 간 거리가 예측성과 결정에 중요한 영향을 미치는 요소로 도출되었다. 또한 변수별 영향력은 수출입국의 GDP 변수값이 클수록, 거리의 변수값이 작을수록 예측에 긍정적인 영향을 주었다. 이는 중력모형이 가정한 국가의 GDP 크기에 비례하고 국가 간 거리에 반비례한다는 내용과 일치한다. 거리와 GDP를 제외한 설명변수들의 구성은 환경상품 분야별로 상이하였다. 본 논문은 점차 중요해지는 환경상품에 대한 무역을 예측하는 모델을 기계학습법으로 시도한 최초의 연구로 향후 기후변화와 관련된 환경분야의 무역데이터를 활용한 예측 연구 방법 발전에 기여할 수 있을 것이다. 특히 기계학습의 목표는 예측력을 극대화하는 것인 반면, 전통적인 회귀분석의 목표는 종속변수와 독립변수 간의 인과관계를 설명하기 위해 계수값을 추정하고 추론하는 데 있기에 본 논문을 통해 시도한 기계학습을 적용한 중력모델은 기존 연구와의 큰 차별점이라 할 수 있다. 본 논문에서 도출된 결과가 향후 국제협상을 이끌어가야 하는 정책입안자에게는 어떤 요인에 중점을 두고 정책을 세워야 할 지에 대한 정량적 자료로써 활용될 수 있을 것이다. The world we live in is connected in various forms. International trade, in which goods and services are exchanged among countries, can be seen as another form of complex networks. In a complex network relationship, there are various challenges that have occurred in one country can spread out around the world such as financial crisis, climate change and so on. As the number of abnormal and extraordinary natural disasters are increasing every year, countries are increasingly interested in climate change now than ever. Similar to international trade, environmental issues are in a complex network involving not only one country but several countries. As such, trade negotiations on environmental product are also actively taking in place. Data analysis on trade in environmental goods can be useful in negotiating trade policy to lower the trade barriers among countries and identifying countries that mainly import and export these environmental goods. In this regard, the purpose of this paper is to analyze the structure of trade network of environmental goods and suggest prediction models based on Machine Learning which is used widely these days. This paper analyzed the product matching the environmental goods classified by APEC and IMF. The target countries include 38 OECD member countries as well as 6 other countries where it plays a major role in international trade negotiations, that is, China, India, Brazil, South Africa, Indonesia, and Russia. These 6 countries are not the member of OECD. The network analysis was carried out for a total of 20 years from 2001 to 2020. The network analysis was limited to the top import and export countries based on previous studies. A prediction model and feature importance are analyzed by applying machine learning to the gravity model. As a result, the major network countries of environmental goods are Germany and the United States. In addition, the triad census showed a difference from previous literatures. According to the prediction model, the highest accuracy was calculated in stacking ensemble model regardless of the environmental goods classification. The feature importance indicates that the GDP of both import and export are a major factor that have a significant influence on predictability and decision making. As the GDP value gets bigger while distance value is smaller, each variable has a positive effect on prediction. This is consistent with the fact that the gravity model is proportional to the size to the size of countries’ GDP and inversely proportional to the distance between countries. Except for distance and GDP, the composition of explanatory variables differed by environmental goods. This paper is the first and the foremost study to attempt to apply the machine learning model for prediction in trade of environmental goods which is becoming increasingly important. In particular, the goal of machine learning is to maximizing prediction, whereas the goal of traditional regression analysis is to estimate and infer coefficient values to explain the causal relationship between dependent and independent variables. Therefore, the machine learning application in this paper is a big difference from previous studies. The contribution of this study is to develop prediction approaches in trade data specifically environmental goods. In particular, with respect to the trade structure and prediction of environmental goods in major countries, this study shows a possibility of applying machine learning model to traditional gravity model. This is the biggest difference from the previous studies. Also, for policy makers it can be uses as a quantitative data what factors to focus on when setting up policy.

빅데이터 기반의 미래 기술 탐색 연구

김현우 과학기술연합대학원대학교 2017 국내석사

미래 기술은 기술 기반의 조직이 지속 가능한 성장을 위해 필수적으로 탐색해야 될 핵심 요소이다. 많은 연구자들에 의해 미래 기술을 탐색하는 방법론들이 개발되고 연구되어 왔으나, 대부분의 연구가 미래의 기술을 예측하는데 한정되어 왔다. 미래의 기술 트렌드를 예측하고, 이에 발빠르게 대응하는 것은 국가 차원의 과학기술정책 수립에 기여하는 바가 크지만, 그 하위 집단인 지방자치단체나 기업체의 경우, 단순히 유망한 기술을 예측하는 데에서 벗어나 해당 사용자의 역량을 바탕으로 한 맞춤형 미래 기술 탐색 활동이 필요하다. 본 연구에서는 기술 트렌드 관점과 사용자 관점에서의 미래 기술 탐색에 대해 정의하고, 이를 기반으로 빅데이터를 활용한 증거 기반의 정량적 접근법을 이용하여 맞춤형 미래 기술을 탐색하는 모델을 제시하고자 한다. 본론의 각 장에서는 지방자치단체의 관점과 기업체의 관점에서 미래 기술을 탐색하는 방법을 고찰한다. 방대한 양의 특허 데이터에 대하여 특허 네트워크 분석, 연관 규칙 분석, 링크 예측 분석 등이 실시되었으며, 최종 결과물로 맞춤형 미래 유망 산업군 및 맞춤형 미래 유망 제품군이 추출되었다. 본 연구에서 제안된 미래 신사업 발굴 및 탐색에 대한 방법은 체계적인 프로세스와 정량적 결과물을 바탕으로 시행되었다는 점에서 학술적․실무적으로 유의미한 의의를 가진다. 본 연구의 결과물이 향후 사용자 중심의 미래 과학기술 정책, 미래 기술 탐색 방법론 개발 및 실무 적용에 공헌할 수 있기를 기대한다.

"기업의 ESG 활동과 재무성과 변동성 간의 관련성 연구 : 중국기업을 대상으로

염호 강남대학교 일반대학원 2023 국내석사

In recent years, the Chinese government attaches great importance to the concept of sustainable development and green development, and the performance of enterprises in environmental, social and corporate governance(ESG) has attracted wide attention from all walks of life in China. Based on the data of 28,277 A-share superior companies from 2010 to 2021, this paper empirically examines the impact of corporate ESG activities on corporate financial results. The impact of ESG activities on the variability of corporate financial results is studied The results show that the better the performance of ESG is, the higher the financial performance(ROA) is, the better the performance of ESG activities is, and the less the corporate variability is, that is, the higher the stability of corporate financial results is. The improvement effect of enterprise ESG performance on enterprise financial results(ROA) is more obvious. This paper provides empirical evidence for the positive economic consequences of ESG activities, and has certain implications for corporate managers and investors to pay attention to ESG performance and improve ESG policies.

과학계량학 기반 국가R&D 및 비국가R&D 성과와 성별에 따른 성과차이 탐색 연구

최현진 과학기술연합대학원대학교 2021 국내석사

최근 우리나라 국가R&D 예산이 연간 20조원을 돌파하면서 국가 R&D 혁신에 대한 목소리가 높아지고 있다. 이에 따라 정부는 국가 R&D 혁신역량 강화를 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 이처럼 정부주도의 강력한 국가 R&D 혁신정책의 성공적 이행을 위해서는 정책 수립단계에서부터 우리나라 국가 R&D 성과 현황에 대한 정확한 이해가 선행되어야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 국가R&D 과제정보와 성과정보를 제공하고 있는 NTIS 데이터와 Web of Science SCIE 논문 데이터를 수집하여 2007년부터 2016년까지 10년간의 논문 피인용 성과를 과학계량학 기반의 방법으로 분석하였다. 이를 통해, 우리나라 연구자의 국가R&D와 비 국가R&D 성과에 유의미한 차이가 있는지, 또 국가 R&D 과제의 연구책임자 성별에 따라 성과에 유의미한 차이가 존재하는지 두 가지 관점에서 살펴보고자 하였다. 분석 결과, 국가 R&D와 비 국가 R&D 논문 성과에 유의미한 차이가 있음을 확인하였으며, 분야별 성과분포의 차이가 존재하는 것으로 분석되었다. 마찬가지로 연구책임자 성별에 따른 국가 R&D 논문의 성과와 분야별 성과분포도 차이가 있었다. 본 연구는 지난 10여 년간의 우리나라 연구자의 논문 성과를 조망하여 보고, 국가 R&D 여부와 연구책임자의 성별 이라는 두가지 관점에서 논문의 피인용 성과에 차이가 존재함을 확인하였다는 데 그 의의가 있다. 또한, 국가 R&D 과제만을 대상으로 특정 주제분야에 한정하여 분석하였던 기존의 성과분석 연구들과 달리, 방대한 양의 SCI(E) 논문을 대상으로 국가 R&D 성과여부와 연구책임자 성별을 식별하고 그에 따른 성과분석을 시도하였다는 점에서 차별성을 가진다고 할 수 있다. 본 연구를 통해 우리나라 과학기술분야 국가 R&D 혁신역량 강화를 위한 사전탐색 연구로서 그 의미가 있다.

Measuring R&D efficiency based on Data Envelopment Analysis and Diversity index and Technology Lifetime Estimation Approach Focused on Electric Vehicle

최명재 University of Science Technology 2022 국내박사

신성장동력 발굴을 위해 전 세계 국가들이 다양한 국가 R&D 사업을 통해 지속적인 성장을 추진하고 있다. 그러나 국가의 R&D 예산은 한정되어 있어 효율적인 활용이 필요하다. 실제로 OECD 보고서에 따르면, 대한민국의 R&D 예산은 24조원에 달하며 GDP(국내총생산)대비 R&D 비중은 세계 1위, 총액은 세계 5위로 나타났다. 하지만 기술혁신성과인 논문은 1억당 0.37건, 특허는 0.39건으로 투자 대비 성과가 상대적으로 저조한 것으로 보고되었다. 이에 예산의 효율적인 활용을 위해, R&D성과에 대한 우선순위 결정 및 평가 방법에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 하지만 기존 연구에서는 국가 또는 기관 단위의 효율성 분석이 주를 이루어 국가(기관)에서 주관하는 산업 분야가 무엇인지에 따라 국가(기관)의 효율성이 결정되는 한계점이 있었다. 본 논문에서는 R&D 사업의 성과를 기존의 연구와 달리 사업 단위로 국가연구개발사업의 효율성을 분석하였다. 또한 기존의 특허와 논문 건수 중심의 단순한 효율성 분석이 아닌 Citation 정보 및 Family 특허 정보를 통해 보다 다양한 지표를 토대로 효율성 분석 연구를 하였다. 이를 위해 국가 정부 연구 과제를 통합 관리하는 한국과학기술정보연구원의 NTIS(국가과학기술정보서비스) 데이터를 활용하여 각 사업의 논문 및 특허 정보 등 성과 정보와 R&D사업의 예산과 인력 정보를 수집하였다. 그리고 수집한 성과 정보와 예산을 토대로 사업 단위별 효율성을 분석하기 위해 자료포락분석(Data Envelopment Analysis; DEA)을 활용하였다. 본 논문에서는 특허와 논문에 대한 각각의 DEA 모형을 구축하여 특허 성과와 논문 성과에 대한 효율성을 각각 산출하였다. 이 때, 특허 성과를 위한 분석 모형에서는 특허의 Forward citation, 특허 건수와 특허의 패밀리 수 정보를 활용하였으며, 논문 성과 관련 DEA 모형에서는 논문의 피인용 횟수 및 Imfact factor와 논문의 건수 정보를 활용하였다. 각각의 모형에서 도출된 두 종의 효율성을 두 축으로 하는 사분면을 구성하여, 논문 성과와 특허 성과가 최적으로 나타난 사업 집단을 각각 도출하였다. 이를 통해 R&D 사업의 실현된 현재 성과를 분석하였다. 하지만 논문과 특허 성과는 파급효과가 존재하며 시차(Time-lag) 문제가 있어 성과가 바로 발생하지 않아 DEA 모형으로 사업 성과를 완전하게 평가하기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 현재의 성과 뿐만 아니라 미래의 예측된 성과에 대해 분석하기 위해 다양성 지수와 특허 데이터를 활용하여 기술적 수명을 예측하였다. 우선 다양성 지표는 Shannon-Weaver 지수와 Cosine Similarity를 활용하였다. 사업에서 발생한 성과인 논문과 특허의 분류를 기반으로 Shannon-Weaver 지수를 활용하여 사업별로 Balance와 Variety를 산출하였다. 또한 Cosine Similarity를 이용하여 사업별 Disparity를 산출하였다. 그리고 산출된 두 지표를 토대로 우수한 사업이 무엇인지 판단하여, 추후에도 영향력 있는 R&D 사업과 사업 내 핵심이슈를 도출하였다. 마지막으로 효율적인 연구개발(R&D) 관리를 위해 특허의 경제적 가치를 평가하는 것이 필요해지고 있는 상황이고 기술의 가치를 판단하는 것 자체가 쉽지 않은 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 수정된 감마 Gompertz NBD(G/G/NBD) 모델을 연구하여 기술적 수명을 추정하였다. 전체적으로 본 논문은 새로운 형태의 R&D 사업에 대한 효율성 분석 및 기술적 수명 예측을 통해 효율적인 대한민국 R&D 예산 활용에 관한 시사점을 도출하는데 의의가 있다. 특히 분석 과정에서 국가 R&D 사업 중에 효율적으로 잘 진행된 사업과 그렇지 않은 사업을 구분할 수 기 때문에 R&D 예산의 편성 및 분배 과정에서 효과적인 의사결정의 초석으로 활용할 수 있다는 점에서 의의를 갖는다.

강인한 디지털 이미지 워터마킹에서의 하다마드 커널을 이용한 개선된 DS-CDMA에 관한 연구

이명호 세종대학교 대학원 2008 국내석사

For gray level images, watermarking algorithms based on image normalization and DS-CDMA have been proposed. In DS-CDMA method, a binary pseudo-random sequence is generated and embedded as a watermark. In the extracted binary pseudo-random sequence, we may see the non-zero Bit Error Rate (BER) even if the watermarked image has not been attacked. We extend this method to color images. The Hadamard kernel is used for improving the BER against no attack. Experimental results show that our method guarantees the zero BER against no attack and the robustness against common image processing attacks such as JPEG compression, cropping, scaling, histogram equalization, changing luminance and contrast, etc.

지식서비스가 기업의 기술수준에 따라 경영성과에 미치는 영향에 대한 연구

김민지 과학기술연합대학원대학교 2023 국내석사

지식과 아이디어는 오늘날과 같은 지식 기반 사회에서 기업의 성과에 핵심적인 역할을 하고 있다. 지식집약적 정보를 제공하는 지식서비스(Knowledge Service: KS)는 기업의 성장과 국가적 차원의 성장을 위한 조직의 프로세스 향상 등 기업의 전문성을 높이기 위해 점점 더 많이 활용되고 있다. 본 연구는 지식서비스로 인해 향상된 기업의 역량이 기업의 경영성과에 미치는 영향과 기업 의사결정의 매개효과, 그리고 기업의 기술수준의 조절역할에 대해 논의하였다. 이를 위해 한국과학기술정보연구원의 지식서비스를 받은 중소기업을 대상으로 설문조사를 진행하였으며, 구조방정식 중 부분최소자승법 기반의 구조방정식 모형(Partial Least Squares SEM: PLS-SEM)을 채택하여 통계분석 소프트웨어 SmartPLS 4.0을 사용하였다. 기업이 가진 기술의 수준에 따라 고기술 기업(High Technology Level Firm), 중간기술 기업(Medium Technology Level Firm), 저기술 기업(Low Technology Level Firm)으로 분류하여 분석하였다. 분석 결과, 지식서비스로 인해 향상된 기업의 역량은 기업 경영진의 의사결정 과정에 기여함으로써 경영성과에 유의미한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 기업의 기술수준에 따라 비교했을 때, 기술 수준이 높은 기업과 낮은 기업의 직접효과와 간접효과가 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구는 설문조사를 바탕으로 한 실증적인 연구를 수행하였고, 특히 한국 중소기업의 사례를 살펴보았다는 점에서 의미가 있다. 또한 지식서비스와 기업 경영성과와의 관계 뿐 아니라 기업의 기술수준에 따라 분류하여 비교 분석을 시도하였다는 점에서 기존의 연구들과는 차별성을 가진다고 할 수 있다. 본 연구의 결과는 향후 우리나라 중소기업의 지식서비스 활용 및 관련 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다. Knowledge and ideas have played a key role in the knowledge-based society for particularly technological innovation. KS (Knowledge Service), which provides knowledge-intensive information to improve process of the organization for firm growth and national-level growth, is increasingly utilized to enhance firm expertise. This study identified the effect of knowledge services on business performance of firms and discussed the moderating role of firms’ technology level. A survey was conducted on small and medium sized enterprises that have received the knowledge service of the Korea Institute of Science and Technology Information, and statistical analysis software SmartPLS 4.0 was used to analyze a partial least squares method-based structural equation model (PLS-SEM) among structural equations. Respondents were classified into high, medium and low technology level based on the expertise of the company. As a result of the analysis, it was found out that the firm capabilities improved by the knowledge service had a significant impact on business performance by contributing to the decision-making process of the firm's management. In addition, when compared according to the firm technology level, it was found out that there was a significant difference in direct and indirect effects between firms with high and low technology levels. This study is meaningful in that it conducted an empirical study based on a questionnaire survey and examined the cases of Korean SMEs. In addition, it can be said to be different from previous studies in that it tried to compare and analyze the relationship between knowledge service and business performance as well as classified according to the firm technology level. The results of this study are expected to be used as basic data for the establishment of knowledge service utilization and related policies by Korean SMEs in the future.

JPEG2000 이미지의 원본 증명을 위한 워터마킹에 관한 연구

이진희 세종대학교 대학원 2018 국내석사

네트워크의 발달은 멀티미디어 데이터에 대한 접근성을 편리하게 해주어 디지털 데이터의 수집, 수정, 전송과 같은 편집에 대한 접근을 가능하게 해왔다. 이는 데이터의 불법 복제, 배포와 같은 악의적인 사용 또한 늘어나게 했고 이를 보호하는 기술들도 연구되어지고 있다. 디지털 워터마킹은 이미지 보호 도구 중 한 방법으로 디지털 워터마크라고 불리는 사용자 정보나 비밀 메시지와 같은 정보를 이미지에 삽입하는 기술이다. 디지털 워터마킹 기술은 사용 용도에 따라 크게 강인성(robust) 워터마킹, 연성(fragile) 워터마킹으로 분류 할 수 있다. 강인성 워터마킹은 이미지의 저작권 보호와 소유권을 증명하는 목적으로 사용되며 연성 워터마킹은 이미지의 원본 증명을 위한 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 연산(DWT) 기술을 기반으로 하는 JPEG2000 이미지에 대한 원본 증명이 가능한 연성 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 JPEG2000 이미지에 대해서 해당 블록 정보 뿐 만이 아니라 주변 블록의 정보를 이미지에 삽입하여, 기존 연성 알고리즘의 문제점이라고 지적되었던 collage 공격에도 원본증명이 가능한 알고리즘은 제안한다. The development of the network has facilitated access to the multimedia data, enabling access to editing, and transmission of digital data. It has also increased malicious exploitation, such as illegal copying and distribution of data. The technologies that protect them are also being studied. Digital watermarking is a one method of image forgery detection techniques. Digital watermarking is inserting watermark which is fragile to modification such as owners information of security message in digital image. In this paper, we propose a novel forgery detection method, which is a watermark-based, for authenticating JEPG2000 image integrity in the DWT domain. The proposed method, which aims at 100% detection accuracy for typical forgeries on JPEG2000 files. Proposed method can also detect forgeries by collage attack which is well-known forgery attack. The watermark is generated by collaborating with the neighboring group of blocks and is embedded into the block. Experimental results using various sample images show the superiority of the proposed method exhibiting the negligible visual difference between the original and the watermarked JPEG2000 images.