KR100723284B1 - 정보 신호에서의 보조 데이터의 검출 - Google Patents

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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

데이터는 다수의(가능한 한 동일한) 임베딩된 워터마크들의 관련 위치들 및/또는 극성들로 페이로드를 인코딩함으로써 정보 신호내에 숨겨진다. 페이로드는 위치의 함수로서 워터마크(들)와 신호간의 상관관계를 계산함으로써 검색한다. 상관 함수의 피크들간의 거리는 페이로드를 나타낸다. 상기 거리를 정확하게 검출하기 위해, 피크들이 손상된다 하더라도, 하나의 피크(p1) 주위의 윈도우(w1)내의 상관 함수는 다른 피크(p2) 주위의 유사한 윈도우(w2)내의 상관 함수와 비교된다. 이는 상기 윈도우의 상이한 위치들에 대해 행해진다. 상관 함수들이 서로 가장 유사한 윈도우들(37, 38)간의 거리(k)는 페이로드를 나타내는 거리이다.
페이로드 데이터, 워터마크, 인코딩, 상관 함수, 피크

Description

정보 신호에서의 보조 데이터의 검출{Detection of auxiliary data in an information signal}
본 발명은 정보 신호내에 임베딩된 워터마크들의 관련 위치 및/또는 관련 극성으로 인코딩된 페이로드 데이터를 검출하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
국제 특허 출원 WO-A-99/45705 호는 정보 신호내에 멀티 비트의 페이로드 데이터를 검출하는 방법을 기재한다. 페이로드는 다수의(가능한 한 같은) 임베딩된 워터마크 패턴들의 관련 위치와 극성으로 인코딩된다. 종래 기술의 검출 방법은 신호에 대해 워터마크 패턴들의 위치의 함수로서 임베딩된 워터마크 패턴들과 정보 신호의 상관관계를 계산하는 단계를 포함한다. 이 계산하는 단계는 임베딩된 워터마크 패턴들의 위치들과 극성들이 큰 양 또는 음의 피크들로 나타나는 상관 함수를 산출한다. 피크들간의 그리고 피크들의 부호들간의 관련 거리는 페이로드 데이터를 나타낸다.
이상적인 경우에, 상관 함수의 피크들은 디랙 펄스(Dirac-pulse)들과 비슷하며 그들의 위치는 충분히 정확하게 결정될 수 있다. 그러나, 많은 실제 상황에서 위치들 및 극성들은 매우 잘 규정되지 않는다. 이는 특히 신호가 처리를 필요로 하는 경우이다. 예를 들어, 비디오 처리는 상관관계 피크들이 손상되도록 한다. 피크들이 넓어져서 중심 위치는 더 이상 잘 규정되지 않는다. 큰 음측의 로브들로 인해 피크의 부호조차도 부정확하게 검색될 수도 있다.
이 문제점에 대한 해결책으로서, WO-A-99/45705는 모든 가능한 위치들의 서브-그리드에 대해 허용된 피크 위치들의 제한을 교시한다. 다음으로 피크 지터는 가장 가까운 서브-그리드(sub-grid) 점을 양자화함으로써 해결된다. 그러나, 워터마크의 페이로드 용량은 그것에 의해 감소된다. 더욱이, 이는 피크 극성의 역전을 해결하지 못한다.
발명의 목적 및 요약
본 발명의 목적은 정보 신호에 임베딩된 다수의 워터마크 패턴들간의 거리를 검출하기 위한 향상된 방법 및 장치를 제공하는 것이 본 발명의 목적이다. 또한 상기 워터마크 패턴들의 관련 극성들을 검출하기 위한 향상된 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
이 목적을 위해, 피크들의 관련 위치들을 결정하는 단계는 적어도 하나의 상기 윈도우들의 다수의 위치들에 대해 상기 피크들 중 한 피크 주위의 윈도우에서의 상관 함수와 상기 피크들 중 다른 피크 주위의 윈도우에서의 상관 함수의 유사성을 계산하는 단계와 상기 유사성이 극값(extreme value)을 갖는 상기 윈도우들의 위치들을 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명은 상관 함수의 피크들이 손상되었다면, 그것들이 동일한 방법으로 모두 손상되었다는 인식을 기초로 한다. 피크들 부근의 상관 함수(파형)는 큰 범위에서 서로 유사하다. 본 발명은 상관 함수가 서로 가장 유사한 부근을 식별하고 개개의 피크들간의 거리보다도 오히려 식별된 부근들간의 거리를 결정함으로써 이 특성을 이용한다.
동일한 해결책은 피크의 관련 극성들의 검출에 적용된다. 본 발명에 따라, 피크들의 관련 극성들을 검출하는 단계는 상기 피크들 중 한 피크 주위의 윈도우내의 상관 함수와 상기 피크들 중 다른 피크들 주위의 윈도우내의 상관 함수의 유사성을 계산하는 단계와 상기 유사 값의 부호를 결정하는 단계를 포함한다. 신호가 양인 경우, 2개의 피크들은 동일한 극성을 갖는다. 신호가 음인 경우, 피크들은 반대 극성들을 갖는다.
도 1은 페이로드 데이터가 비디오 이미지내에 어떻게 임베딩되는지를 예시하기 위한 워터마크 임베더의 개략도.
도 2 및 도 3은 도 1에 도시되는 워터마크 임베더의 동작을 예시하기 위한 도면.
도 4는 본 발명에 따른 페이로드 데이터를 검출하는 장치의 개략도.
도 5의 a 및 b는 도 4에 도시된, 장치의 동작을 일반적으로 예시하기 위한 2차원의 상관 함수들을 도시한 도면.
도 6은 도 4에 도시된, 장치의 동작을 일반적으로 예시하기 위한 1차원의 상관 함수들을 도시한 도면.
도 7은 본 발명에 따른 방법의 일실시예를 예시하기 위한 1차원의 상관 함수들을 도시한 도면.
도 8 및 도 9는 본 발명에 따른 장치의 실시예에 의해 실행되는 동작 단계들의 흐름도.
도 10은 본 발명에 따른 방법의 다른 실시예를 예시하기 위한 2차원의 상관관계 피크 패턴을 도시한 도면.
도 1은 국제 특허 출원 WO-A-99/45705의 교시에 따라 보조 데이터가 비디오 이미지에 어떻게 임베딩되는지를 예시하기 위한 워터마크 임베더의 개략도를 도시한다. 장치는 모션 비디오 신호 X를 수신하고 워터마크된 비디오 신호 Y를 출력한다. 이는 페이로드 인코더(10), 타일링 회로(11), 및 가산기(12)를 포함한다. 도 2는 페이로드 인코더(10)의 동작을 예시한다. 인코더는 한정된 세트의 비상관적인 "기본" 워터마크 패턴들(W1, W2)을 수신한다. 각각의 기본 워터마크는 소정 패턴의 랜덤 노이즈 휘도 값들이지만, 편의상 이는 이 예에서 사람이 인식할 수 있는 컨텐츠(각각 직사각형, 및 삼각형)를 제공하였다.
임베딩된 워터마크 패턴 W는 상기 기본 패턴들 및/또는 그것으로부터 주기적으로 시프트되는 버전들의 조합이다. 이 예에서, 인코더(10)는 W=W1-W2k를 발생시키는데, 여기서 W2k는 기본 패턴 W2의 주기적으로 시프트된 버전이다. 부호들 및 시프트 벡터들(k)은 페이로드 데이터 K를 나타낸다. 복잡성을 줄이기 위해, 워터마크 패턴 W는 비교적 작은 크기의 M×M(예를 들어, 128×128) 픽셀들을 갖는다. 도 3에 도시된 바와 같이, 이는 타일링 회로(11)에 의해 큰 이미지 영역을 타일로 덮는다. 동일한 워터마크 WM은 다음에 모션 비디오 신호의 연속하는 프레임들내에 임베딩된다.
도 4는 본 발명에 따른 워터마크 검출기의 개략도를 도시한다. 워터마크 검출기는 가능한 한 워터마크된 이미지 Q를 수신한다. 이미지는 M×M(M=128) 크기의 블록들로 분할되며(21) 모든 블록들은 M×M 크기로 버퍼 B내에 쌓여진다(22). 이 동작은 폴딩으로 공지된다. 버퍼 B가 워터마크들 W1 및 W2의 하나 이상의 버전들을 포함하는지 여부를 검출하기 위해, 버퍼 컨텐츠 B 및 각각의 워터마크 패턴들은 상관관계를 필요로 한다. 상관관계를 계산하는 것은 정보 신호 값들 q={qij}과 워터마크 패턴의 대응 값들 w={wij}의 내적 d=<q,w>을 계산하는 것을 포함한다. 2차원의 M×M 이미지에 대하여, 내적은
Figure 112001007650777-pct00001
이다. 워터마크 w는 상관관계 d가 소정 임계를 초과한다면 존재한다.
도 4에 도시된, 장치는 국제 특허 출원 WO-A-99/45707의 교시에 따른, 이미지에 관한 기본 워터마크의 모든 가능한 시프트에 대하여 상관관계 값 d를 동시에 계산하기 위해 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Treansform)을 사용한다. 이 동작은 간략하게 요약될 것이다. 버퍼 B의 컨텐츠 q와 기본 워터마크 패턴 w는 변환 회로(23 및 24)에서 각각 고속 퓨리에 변환(FFT)을 필요로 한다. 이 동작은
Figure 112001007650777-pct00003
를 산출하는데, 여기서
Figure 112001007650777-pct00004
및
Figure 112001007650777-pct00005
는 복소수들의 집합들이다.
상관관계를 계산하는 것은 q의 컨벌루션과 w의 공액(conjugate)을 계산하는 것과 동일하다. 변환 도메인에서, 이는
Figure 112001007650777-pct00006
에 대응하며, 여기서
Figure 112005040457188-pct00002
는 포인트 방향으로의 곱셈을 나타내며, conj()는 변수의 허수 부분의 부호를 반대로 하는 것을 나타낸다. 도 4에서,
Figure 112005040457188-pct00007
의 공액은 컨주게이션 회로(25)에 의해 실행되며, 포인트 방향으로의 곱셈은 곱셈기(26)에 의해 실행된다. 상관관계 값들 d의 집합은 상기 곱셈의 결과를 역 퓨리에 변환함으로써 얻어지는데,
Figure 112001007650777-pct00008
역 퓨리에 변환은 역 FFT 회로(27)에 의해 실행된다.
도 5의 a는 기본 워터마크 패턴 W1이 검출기에 적용되는 경우 상관관계 값들의 그래프를 도시한다. 상관 함수는 피크(31)를 나타낸다. 피크는 양의 극성을 가지며, 이 예에서, (0,0) 위치에서 있다. 이 피크의 절대 위치는 이미지 Q가 전이(translation) 또는 크로핑(cropping)과 같은 처리를 겪는다면 상이할 수 있음을 주의하라. 도 5의 b는 기본 워터마크 패턴 W2가 검출기에 적용되는 경우 상관관계 값들의 그래프를 도시한다. 상관 함수는 (24,40)에서 음의 피크(32)를 나타낸다. 양의 피크(31)에 관한 상기 피크의 관련 위치는 W1에 관한 W2k의 관련 거리(픽셀들에서), 즉, 시프트 벡터 k로 드러난다.
시프트 벡터 검색 회로(28)는 하기에 기술될 방법으로 피크 패턴들로부터 시프트 벡터 k를 검색한다. 최종적으로, 페이로드 디코더(29)는 피크들의 극성들과 이와 같이 발견된 벡터 k로부터 임베딩된 페이로드 K를 디코드한다.
도 6은 보다 편리하기 위해 1차원의 도메인에서의 상관 함수들을 도시한다. 피크들(31 및 32)간의 거리 k는 이상적인 경우에 정확히 검색된다. 그러나, 많은 실제 상황에서 피크들의 위치들 및 극성들은 잘 규정되지 않는다. 비디오 처리는 상관관계 피크들이 손상(smear)되도록 한다. 피크들이 넓어지면, 중심 위치는 더 이상 잘 규정되지 않는다. 큰 음측의 로브들로 인해 피크의 부호조차도 부정확하게 검색될 수 있다. 이는 부이상적인(sub-ideal) 조건하에서 상관 함수들을 도시하는 도 7에 예시된다. 피크들(33 및 34)은 다른 위치에서, 검출되었다. 이 현상은 피크 지터로 불린다. 피크(34)는 또한 최악의 극성을 가져서, 검출기가 시프트 벡터의 방향을 결정할 수 없다. 말할 나위도 없이 도 7에서의 벡터 k'는 페이로드 K의 잘못된 검출을 야기할 수 있다.
시프트 벡터 검색 회로(28)(도 4)는 피크들이 손상되었다 하더라도, 시프트 벡터 k를 정확하게 검색하도록 배치된다. 이 회로의 일실시예의 동작은 도 8을 참조하여 기술될 것이며, 도 8은 동작 단계들의 흐름도를 도시한다:
단계 51 : 소정 임계 T보다 큰 abs(B)에서의 가장 큰 값의 위치 p1을 결정한다. 적절하게 선택된 p1의 근처에 속하지 않는 abs(B)에서의 두 번째로 큰 값의 위치 p2를 또한 결정한다. 적절한 p1 근처의 배제는 p2로서 선택되는 p1 의 큰 서브-피크(sub-peak)를 방지한다. 임계 T는 국제 특허 출원 WO-A-99/45706의 교시에 따라 설정될 수 있다.
단계 52 : p1을 포함하는, 윈도우 w1(도 7에서 35)과 p2를 포함하는, 동일 크기의 윈도우 w2를 선택한다. 윈도우는 2차원의 피크 패턴들의 경우에 직사각형 또는 원일 수 있다.
단계 53 : 서로 유사한 w1과 w2에서 상관 함수의 범위를 결정한다. 이 목적을 위해, 회로는 정합 값 e(w1, w2)를 계산한다. 정합 값들을 계산하는 다양한 방법들은 기술상 공지되었다. 간단한 상관관계는 적절한 선택이다. 윈도우 내에 서로 유사한 파형들이 많으면 많을수록, e(w1, w2)의 절대값은 점점 더 커진다. e(w1, w2)의 부호는 윈도우 w1에서의 파형이 윈도우 w2에서의 파형과 정말로 유사한지 또는 반대인지 나타낸다.
단계 54 : 윈도우 w1 및/또는 w2의 모든 가능한 위치들에 대해 단계 53을 반복한다. 순환적인 시프트가 임베더에 적용됨을 주의하라. 버퍼 B의 말단 중 하나를 초과하는 윈도우는 감싸져야만 한다.
단계 55 : 정합 값 e(w1, w2)의 최대 절대값과 그 부호를 결정한다.
단계 56 : abs(e(w1, w2))가 최대인 윈도우들간의 관련 거리를 결정한다. 도 7에서, 상기 윈도우들은 37 및 38로 각각 표시된다. 이와 같이 결정된 거리는 구해진 벡터 k이다.
상술한 방법은 몇 가지 결점을 갖는다. 윈도우들의 모든 가능한 쌍들이 구해져야 하기 때문에 이는 계산상 고가이다. 게다가, 윈도우들의 기하학 및 크기는 고정된다. 윈도우들이 너무 크다면, 많은 정합은 서브-피크들이 없는 노이즈 샘플들 이외의 상관관계 버퍼 B의 샘플들을 사용하여 행해진다. 윈도우들이 너무 작고 피크들이 넓다면, 나쁜 벡터가 추출될 수 있다. 도 9는 벡터 검색 회로의 다른 실시예에 의해 실행되는 동작 단계들의 흐름도를 도시한다. 동작은 도 10을 참고하여 기술될 것이며, 도 10은 2차원의 공간적인 상관 함수들의 상면도를 도시한다.
단계 61 : 버퍼 B내에 2개의 피크들 p1과 p2를 결정한다. 이 단계는 도 8에서의 단계 51과 유사하다.
단계 62 : p1의 근처에서 큰 로컬 피크들(임계 T보다 큰)로 이루어진 윈도우 w1을 선택한다. 도 10에서, 로컬 피크들은 솔리드(solid) 픽셀들로 도시된다.
단계 63 : 벡터 v=p2-p1을 계산한다. 이 벡터(도 10에서 71)는 구해진 벡터 k에 대한 첫 추정으로 간주될 수 있다.
단계 64 : 벡터 v에 대해 w1과 w2내의 상관관계 패턴들 사이에서 정합 값 e(w1, w2)을 결정하는데, 여기서 w2=w1+v(도 10에서 72)이다. 이 단계는 w1(도 10에서 흰색 직사각형)내의 비피크(non-peak)들에 대한 상관관계 노이즈가 0으로 설정되는 경우 매우 효과적이다.
단계 65 : 모든 가능한 벡터들에 대해 v 근처에서 단계 64를 반복한다. 이 예에서, 부근은 v 주위의 11×11 픽셀들의 정사각형 영역(77)이다. v 근처의 이러한 한 벡터는 73으로 표기되며 대응 윈도우 w2는 도 10에서 74로 표기된다.
단계 66 : 정합 값 e(w1,w2)의 가장 큰 절대값과 그 부호를 결정한다. 도 10에서 정합 값이 최대인 벡터 및 윈도우 w2는 각각 75 및 76으로 표기된다. 윈도우 76(고체 직사각형들로 도시된)에서 로컬 피크들은 윈도우 w1에서 로컬 피크들에 대해 최상의 정합을 나타낸다.
단계 67 : 상기 가장 큰 값과 관련된 벡터 k와 부호로부터 임베딩된 페이로드 K를 도출한다.
페이로드 데이터가 다수의 워터마크들만의 관련 극성들로 나타날 수 있음을 주의해야 한다. 이 경우에, 검출기는 가장 유사한 윈도우들 w1과 w2간의 거리를 결정할 필요가 없을 뿐만 아니라, 정합 값 e(w1,w2)의 부호도 결정할 필요가 없다.
상술한 방법은 피크들의 클러스터(cluster)를 구하며 이 클러스터들을 정합하기 위한 최적의 전이를 결정한다. 특히, 피크들의 제 1 및 제 2 클러스터를 결정하면, 벡터 v는 검색되어 v에 걸쳐 시프트되는 제 1 클러스터가 제 2 클러스터와 정합하거나 또는 최상의 가능한 방식으로 그 역과 정합하도록 한다. 이러한 정합의 결과는 벡터 v와 부호 s인데, 부호는 클러스터가 동일하거나 또는 반대 극성을 갖는지 여부를 나타낸다. 이는 절대 부호를 피크들의 클러스터에 할당하는 것이 어렵다는 것을 알려준다. 그러므로 페이로드의 인코딩이 절대 부호들(벡터들 k와 -k가 동일한 페이로드 데이터를 바람직하게도 나타내야 하는)에 의존하지 않는 것이 양호하다.
본 발명은 다음과 같이 요약될 수 있다. 데이터는 다수의(가능한 한 동일한) 임베딩된 워터마크들의 관련 위치들 및/또는 극성들로 페이로드를 인코딩함으로써 정보 신호내에 숨겨진다. 페이로드는 위치의 함수로서 워터마크(들)와 신호간의 상관관계를 계산함으로써 검색한다. 상관 함수의 피크들간의 거리는 페이로드를 나타낸다. 상기 거리를 정확하게 검출하기 위해, 피크들이 손상된다 하더라도, 하나의 피크(p1) 주위의 윈도우(w1)내의 상관 함수는 다른 피크(p2) 주위의 유사한 윈도우(w2)내의 상관 함수와 비교된다. 이는 상기 윈도우의 상이한 위치들에 대해 행해진다. 상관 함수들이 서로 가장 유사한 윈도우들(37, 38)간의 거리(k)는 페이로드를 나타내는 거리이다.

Claims (6)

  1. 정보 신호에 임베딩된 워터마크들의 상대 위치들로 인코딩된 페이로드 데이터(payload data)를 검출하는 방법으로서,
    - 상기 신호에 관한 상기 적용된 워터마크의 위치의 함수로서 각 워터마크와 상기 신호 사이의 상관들을 계산하는 단계(23-27),
    - 상관 함수들의 피크들(31, 32)의 상기 상대 위치들을 결정하는 단계(28), 및
    - 상기 피크들의 상기 상대 위치들로부터 상기 페이로드 데이터를 검출하는 단계(29)를 포함하는, 페이로드 데이터 검출 방법에 있어서,
    피크들의 상기 상대 위치들을 결정하는 상기 단계(28)는,
    - 상기 피크들 중 하나(p1) 주위의 윈도우(w1)에서의 상기 상관 함수와 상기 피크들 중 다른 하나(p2) 주위의 윈도우(w2)에서의 상기 상관 함수의 유사성, 상기 윈도우들 중 적어도 하나의 복수의 위치들에 대하여, 계산하는 단계(53; 64), 및
    - 상기 유사성이 극값(extreme value)을 갖는 상기 윈도우들의 위치들을 결정하는 단계(55; 66)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 페이로드 데이터 검출 방법.
  2. 정보 신호에 임베딩된 워터마크들의 상대 극성들로 인코딩된 페이로드 데이터를 검출하는 방법으로서,
    - 상기 신호에 관한 상기 워터마크의 위치의 함수로서 상기 워터마크들과 상기 신호 사이의 상관을 계산하는 단계(23-27),
    - 상관 함수의 피크들(31, 32)의 상대 극성들을 결정하는 단계(28), 및
    - 상기 피크들의 상기 상대 극성들로부터 상기 페이로드 데이터를 검출하는 단계(29)를 포함하는, 페이로드 데이터 검출 방법에 있어서,
    피크들의 상기 상대 극성들을 결정하는 상기 단계(28)는,
    - 상기 피크들 중 하나(p1) 주위의 윈도우(w1)에서의 상기 상관 함수와 상기 피크들 중 다른 하나(p2) 주위의 윈도우(w2)에서의 상기 상관 함수의 유사성을 계산하는 단계(53; 64), 및
    - 상기 유사성 값의 부호를 결정하는 단계(55; 66)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 페이로드 데이터 검출 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    피크 주위의 윈도우에서의 상기 상관 함수는 상기 윈도우에서의 로컬 피크들(local peaks)의 상기 상관 값들에 의해 표현되는, 페이로드 데이터 검출 방법.
  4. 정보 신호에 임베딩된 워터마크들의 상대 위치들로 인코딩된 페이로드 데이터를 검출하는 장치(arrangement)로서,
    - 상기 신호에 관한 상기 적용된 워터마크의 위치의 함수로서 각 워터마크와 상기 신호 사이의 상관들을 계산하는 수단(23-27),
    - 상관 함수들의 피크들(31, 32)의 상기 상대 위치들을 결정하는 수단(28), 및
    - 상기 피크들의 상기 상대 위치들로부터 상기 페이로드 데이터를 검출하는 수단(29)을 포함하는, 페이로드 데이터 검출 장치에 있어서,
    피크들의 상기 상대 위치들을 결정하는 상기 수단(28)은,
    - 상기 피크들 중 하나(p1) 주위의 윈도우(w1)에서의 상기 상관 함수와 상기 피크들 중 다른 하나(p2) 주위의 윈도우(w2)에서의 상기 상관 함수의 유사성, 상기 윈도우들 중 적어도 하나의 복수의 위치들에 대하여, 계산하는 수단(53; 64), 및
    - 상기 유사성이 극값을 갖는 상기 윈도우들의 위치들을 결정하는 수단(55; 66)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 페이로드 데이터 검출 장치.
  5. 정보 신호에 임베딩된 워터마크들의 상대 극성들로 인코딩된 페이로드 데이터를 검출하는 장치로서,
    - 상기 신호에 관한 상기 워터마크의 위치의 함수로서 상기 워터마크들과 상기 신호 사이의 상관을 계산하는 수단(23-27),
    - 상관 함수의 피크들(31, 32)의 상대 극성들을 결정하는 수단(28), 및
    - 상기 피크들의 상기 상대 극성들로부터 상기 페이로드 데이터를 검출하는 수단(29)을 포함하는, 페이로드 데이터 검출 장치에 있어서,
    피크들의 상기 상대 극성들을 결정하는 상기 수단(28)은,
    - 상기 피크들 중 하나(p1) 주위의 윈도우(w1)에서의 상기 상관 함수와 상기 피크들 중 다른 하나(p2) 주위의 윈도우(w2)에서의 상기 상관 함수의 유사성을 계산하는 수단(53; 64), 및
    - 상기 유사성 값의 부호를 결정하는 수단(55; 66)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 페이로드 데이터 검출 장치.
  6. 제 4 항 또는 제 5 항에 있어서,
    피크 주위의 윈도우에서의 상기 상관 함수는 상기 윈도우에서의 로컬 피크들의 상기 상관 값들에 의해 표현되는, 페이로드 데이터 검출 장치.
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