KR20090113064A - 무작위적으로 분포되는 워터마크 단위 패턴 및 고속 ｈｖｓ연산을 이용한 초고속 추적 비디오 워터마킹 알고리즘 - Google Patents

무작위적으로 분포되는 워터마크 단위 패턴 및 고속 ｈｖｓ연산을 이용한 초고속 추적 비디오 워터마킹 알고리즘 Download PDF

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Abstract

워터마크 패턴을 연속적인 비디오 프레임에 분산시켜 공모공격에 강인한 성능을 가지면서도 고속으로 삽입 및 추출이 가능한 장치 및 방법이 제공된다. 워터마크 패턴을 비디오 프레임에 타일구조로 삽입하기 위한 단위 블록 워터마크 패턴을 생성한다. 비디오 프레임의 영역을 m×n 개의 타일구조 단위 영역으로 분할하고, 첫 번째 프레임에서 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 K 개의 위치를 선택한다. 그리고, 다음 프레임에서는 무작위로 K 개 선택된 위치와 중복이 되지 않게 다시 K 개를 선택한다. 이 작업은 m×n 개의 타일구조 단위 영역 위치가 모두 선택될 때까지 m×n/K 개의 연속적인 비디오 프레임에 대해 반복된다. 디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임에 대해 HVS 연산을 원본 비디오 프레임의 1/4 배 축소된 프레임에 대해 수행하여 NVF 를 계산한다. 무작위로 선택된 비디오 프레임의 K 개의 위치에 NVF 에 따라 K 개의 단위 블록 워터마크 패턴만을 삽입한다. 무작위적인 위치에 몇 개의 워터마크 패턴 단위 블럭만을 분포시키므로 연산 속도가 최소화되고, 더 많은 콘텐츠 사용자 정보를 추출해 내기 쉽고, 공모 공격에 강인한 특성을 갖는다.
무작위 위치, 워터마크, HVS

Description

무작위적으로 분포되는 워터마크 단위 패턴 및 고속 ＨＶＳ 연산을 이용한 초고속 추적 비디오 워터마킹 알고리즘{HIGH-SPEED FORENSIC VIDEO WATERMARKING ALGORITHM USING RANDOMLY DISPERSED WATERMARK UNIT PATTERNS AND FAST HVS COMPUTATION}
본 발명은 비디오 콘텐츠에 초고속으로 디지털 워터마크를 삽입 또는 삽입된 디지털 워터마크를 추출하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 고해상도 및 고화질의 HD 비디오 콘텐츠에 고속으로 추적 워터마크 (forensic watermark) 를 삽입 또는 삽입된 디지털 워터마크를 추출하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
디지털 형태로 제작되어진 비디오 데이터 등의 각종 매체들은 정보의 저장이나 변환이 용이하여, 저작자의 동의 없이 복사 배포될 가능성이 높아, 원저작자의 지적 재산권이 보호되지 않는 문제점이 있다.
이러한 디지털 정보의 저장과 변화의 편리성, 대량 복제성 및 유통성으로 인하여 가상 공간을 통한 지적 재산권의 침해는 날로 그 심각성이 더해지고 있어서, 원 저작자의 지적 재산권을 보호하기 위해 다양한 워터마킹 장치 및 방법이 개발되 고 있다.
워터마킹은 디지털 콘텐츠에 사용자만이 알 수 있는 아이디 또는 정보 등의 부호를 삽입하거나, 영상·음성 등의 신호에 특정한 코드나 유형 등을 삽입하는 기술로서, 사용자가 음원을 청취하거나 이미지를 보는 데는 전혀 지장을 주지 않으면서도 원본의 출처나 복제 경로를 찾아낼 수 있어 불법복제를 방지하고 데이터 소유자의 저작권과 소유권을 효율적으로 보호하기 위한 기술이다.
워터마킹은 워터마크의 가시성 여부에 따라서 가시적 워터마킹(Visible Watermarking) 과 비가시적 워터마킹 (Invisible Watermarking) 으로 분류되며, 비가시적 워터마킹에서는 워터마크를 삽입하는 방법에 따라 공간영역 워터마킹과 주파수영역 워터마킹으로 분류된다.
가시적 워터마킹은 원본 이미지에 눈으로 확인이 가능한 저작자 정보를 삽입함으로써 저작권을 명시하는 것으로서 손쉽게 사용할 수 있으나, 원본이 손상될 수밖에 없다는 단점이 있다. 따라서, 오늘날의 이미지 워터마킹 기술에 있어서는 비가시적 워터마킹이 주로 사용되고 있다. 이러한 비가시적 워터마킹은 인간 시각시스템 (Human Visual SYSTEM; HVS) 의 감각한계를 이용하여 시각적으로는 감지할 수 없도록 워터마크를 삽입하는 기술이다.
워터마크가 보이지 않도록 삽입하기 위해서는 넓은 영역에 낮은 강도로 워터마크가 삽입이 되어야 하는데, 이러한 기술로서 활용되고 있는 것이 확산 스펙트럼 방식이다. 확산 스펙트럼 방식에서는 의사 랜덤 시퀀스를 워터마크로 사용하는데, 이 랜덤 시퀀스는 균일 분포함수를 가지며, 주파수의 전대역에 걸쳐서 고르게 분포되어 있기 때문에 효과적으로 사용할 수 있는 방법이다.
종래의 비디오 워터마킹은 디코딩된 프레임의 모든 영역에 고르게 워터마크 패턴을 분포시키는 특성을 가지고 있다. 종래와 같이 워터마크 패턴을 디코딩된 프레임의 전 영역에 삽입하는 방법은 공모 공격 (collusion attack) 에 취약해질 수 있다는 문제점이 있다. 속도적인 측면에서도 비디오 해상도가 높아지면 높아질수록 연산량이 많아 삽입 및 추출속도가 느려진다는 것이다. 또한, 하나의 비디오 콘텐츠에 여러명의 추적 워터마크가 삽입되는 경우에, 삽입된 추적 워터마크 패턴을 각각 추정하기 어렵다는 문제점이 있다. 이는, 하나의 비디오 콘텐츠에 삽입된 여러 개의 추적 워터마크 간에 중첩이 발생되고, 서로간의 직교성이 떨어지기 때문에, 상호 상관 기법을 통해 각각의 워터마크 패턴을 추출하기 어려워지기 때문이다.
또한, 종래의 비디오 워터마킹에서는 인간의 시각에 인지되지 못하도록 프레임 전 영역에 대한 HVS (Human Visual System) 추정을 통해 워터마크를 분포시킨다. HVS 는 워터마크 삽입 후에도 비가시성을 확보하기 위하여, 인간의 심리시각적 특성을 고려한 모델로서, 특히, Voloshynovskiy 에 의해 제안된 잡음 가시 함수 (NVF; noise visibility function) 에 기반한 인지모델을 적용한다. 잡음 가시 함수 NVF 는 영상에 잡음을 넣었을 때 잡음이 보이는 정도를 나타내는 함수로서, 영상의 지역적 영역에 따라 다른 값을 가지며 그 값은 0 과 1 사이의 값을 갖는다. 즉, 영상의 변화가 없는 평탄영역에서 NVF 는 1 이고, 윤곽 또는 경계 부근과 같은 변화가 많은 영역에서는 0 에 근접한다. 이와 같은 HVS 의 추정은 워터마크 삽입 시 가장 시간이 많이 걸리는 부분으로, 비디오의 해상도가 커지면 커질수록 HVS 추정 및 워터마크 임베딩을 하는데 걸리는 시간은 점점 더 커지게 된다.
따라서, 종래의 워터마크 삽입 기술에서, 고해상도, 고화질의 HD 콘텐츠에 워터마크 삽입시, 비디오 프레임의 원래 크기 영상에 대해 HVS 추정을 하는 경우 워터마크 삽입에 너무 오랜 시간이 필요하다는 문제가 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 고해상도 및 고화질의 HD 비디오 콘텐츠에 고속으로 워터마크를 삽입 및 추출할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, HD 콘텐츠와 같은 고해상도 및 고화질의 비디오 콘텐츠에 고속으로 워터마크를 삽입하고, 고속으로 추출하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다. 또한, 본 발명에 따른 장치 및 방법에 따라 워터마크를 삽입하거나 추출함으로써, 동일한 비디오 콘텐츠에 더 많은 콘텐츠 사용자 정보에 관한 워터마크를 삽입하거나 추출할 수 있고, 공모 공격에도 강인한 특성을 갖도록 하는 것이 본 발명의 목적이다.
상술한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 콘텐츠의 연속적인 비디오 프레임들에 워터마크를 삽입하는 장치는, 비디오 콘텐츠를 디코딩하는 디코더, 워터마크 모듈레이션 기법에 의해 단위 블록 워터마크 패턴을 생성하는 메시지 모듈레이션부, 비디오 프레임의 영역을 m×n 개의 타일구조 단위 영역으로 분할하고, 첫 번째 프레임에서 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 K 개의 위치를 중복되지 않게 선택하고, 다음 프레임에서 무작위로 선택된 K 개의 위치가 이전 프레임에서 선택된 위치와 서로 중첩되지 않도록 K 개의 위치를 선택하며, 이 위치 선택과정을 m×n/K 번 반복하는 위치 결정부, 디코딩 된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임에 대해 HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산하는 HVS 연산부, 및 위치 결정부에서 무작위로 선택된 K 개의 단위 영역 위치에 HVS 연산부에서 계산된 NVF 에 따라 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 워터마크 삽입부를 포함한다.
HVS 연산부는 디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임의 1/4 배 축소된 프레임에 대해 NVF 의 계산을 수행하고, 워터마크 삽입부는 1/4 배 축소된 비디오 프레임에 대해 계산된 NVF 를 원래의 비디오 프레임 크기와 확대된 형태로 매핑하여 적용한다.
본 발명의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 콘텐츠의 연속적인 비디오 프레임들에 워터마크를 삽입하는 방법은, 비디오 콘텐츠를 디코딩하는 단계, 워터마크 모듈레이션 기법에 의해 단위 블록 워터마크 패턴을 생성하는 단계, 비디오 프레임의 영역을 m×n 개의 타일구조 단위 영역으로 분할하고, 첫 번째 프레임에서 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 K 개의 위치를 중복되지 않게 선택하고, 다음 프레임에서 무작위로 선택된 K 개의 위치가 이전 프레임에서 선택된 위치와 서로 중첩되지 않도록 K 개의 위치를 선택하며, 이 위치 선택 과정을 m×n/K 번 반복하는 위치 결정 단계, 디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임에 대해 HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산하는 단계, 및 위치 결정 단계에서 무작위로 선택된 비디오 프레임의 K 개의 위치에 NVF 에 따라 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 단계를 포함한다.
HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산하는 단계는, 디코딩된 비디오 콘텐츠의 비 디오 프레임을 1/4 배 축소하는 단계, 및 축소된 비디오 프레임에 대해 NVF 를 계산하는 단계를 포함하고, 워터마크를 삽입하는 단계에서 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 때에, 계산된 NVF 를 축소되지 않은 원래의 비디오 프레임 크기와 확대된 형태로 매핑 적용한다.
본 발명의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 워터마크를 추출하는 장치는, 비디오 콘텐츠의 연속적인 비디오 프레임들에서, 비디오 프레임들은 각각 m×n 개의 단위 영역으로 이루어져 있고, 단위 블록 워터마크 패턴은 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 선택된 K 개의 단위 영역 위치에만 삽입되어 있는 비디오 콘텐츠로부터 워터마크를 추출하는 장치로서, 비디오 콘텐츠를 디코딩하는 디코더, m×n/K 개의 비디오 프레임 각각에 대해 워터마크가 존재하는 주파수 대역을 추정하는 워터마크 추정부, m×n/K 개의 비디오 프레임에 대해 각각 추정된 워터마크가 존재하는 주파수 대역에 대한 합산을 수행하는 합산부, 및 합산된 주파수 대역을 기초로 워터마크를 추출하는 워터마크 추출부를 포함할 수도 있다.
본 발명의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 워터마크를 추출하는 방법은, 비디오 콘텐츠의 연속적인 비디오 프레임들에서, 비디오 프레임들은 각각 m×n 개의 단위 영역으로 이루어져 있고, 단위 블록 워터마크 패턴은 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 선택된 K 개의 단위 영역 위치에만 삽입되어 있는 비디오 콘텐츠로부터 워터마크를 추출하는 방법으로서, 비디오 콘텐츠를 디코딩하는 단계, m×n/K 개의 비디오 프레임 각각에 대해 워터마크가 존재하는 주파수 대역을 추정하는 단계, m×n/K 개의 비디오 프레임에 대해 각각 추정된 워터마크가 존재하는 주파수 대역을 합산하는 단계, 및 합산된 상기 주파수 대역을 기초로 워터마크를 추출하는 단계를 포함할 수도 있다.
본 발명에 의하면, 하나의 비디오 프레임 내에 단위 블럭의 워터마크 패턴이 비디오 프레임 전 영역에 고르게 분포되어 삽입되는 것이 아니라, 무작위적인 위치에 몇 개의 워터마크 패턴 단위 블럭만을 분포시키므로 연산 속도를 최소화할 수 있다. 패턴 단위 블럭들은 여러 개의 비디오 프레임들에 분산 분포되기 때문에, 이들을 선택 조합하면 최종적으로 비디오 프레임 크기의 전 영역에 고르게 분포된 하나의 타일 구조 프레임을 구성하게 된다. 또한, 하나의 프레임 내의 무작위적인 위치에 몇 개만을 분포시키기 때문에, 워터마크 패턴이 있는 위치를 외부에서 추정하기 힘들고, 비밀키 (Secret Key) 에 따라 비디오 시퀀스에 분포하는 워터마크 패턴 단위 블럭들의 위치의 가지수는 무한히 커서, 서로간에 중첩되지 않을 확률이 높아진다. 따라서, 한 비디오에 여러개의 추적 워터마크가 삽입되더라도 중첩될 확률이 적어지기 때문에, 종래의 워터마크 삽입 방법에 비해 더 많은 콘텐츠 사용자 정보를 추출해 내기 쉽다. 이와 아울러, 연산량이 작아지기 때문에 삽입 및 추출 속도 또한 고속화되는 장점을 가진다. 또한, 공모 공격 중 평균화 공격을 할 경우, 오히려 비디오 화질이 더 나빠지기 때문에, 공모 공격에 강인한 특성을 갖는다.
또한, 본 발명에 따라 HVS 추정 부분을 비디오 프레임 원본 크기의 1/4 배 축소 (면적 대비, 가로/세로 2 배 축소) 된 영역에서 구하고, 이를 다시 원본 영상 크기와 확대된 형태로 매킹 적용하는 방법을 통해, 워터마크 삽입 시, 가장 시간이 많이 걸리는 부분인 HVS 추정 부분에서의 연산 속도가 기존의 연산속도보다 4 배 빠르게 된다.
또한, 매 프레임마다 워터마크를 추출하는 과정을 수행하지 않고, (m×n)/K 개의 프레임을 누적시킨 후에 한번 워터마크 추출을 시도하기 때문에, 기존의 방법보다 (m×n)/K-1 번 워터마크 추출을 하는데 걸리는 시간 비용이 절약된다. 여기서, (m×n)/K 개의 프레임을 누적 시킬 때, 삽입한 무작위 위치는 비밀 키에 의해 선택된 것이기 때문에, 추출할 때 비밀키에 의해 삽입 위치를 알 수 있다. 따라서, 해당 위치의 패턴만을 선별해서 누적을 시킨다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에서 워터마크는 타일링 (tiling) 구조로 단위 블록 워터마크 패턴을 프레임에 삽입하는 방식을 갖는다. 비디오 프레임 영역을 가로, 세로 (1/m)×(1/n) 의 사각형 영역으로 나누는데, 여기서 m≥4, n≥4 이다. (1/m)×(1/n) 의 사각형 영역으로 나눈 하나의 영역의 크기는 M, N 의 크기를 갖는다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 워터마크를 삽입하는 장치의 전체적인 구성도이다. 도 1 에서와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 비디오 콘텐츠의 연속적인 프레임들 상에 워터마크를 삽입하는 장치는, 비디오 콘텐츠를 디코딩하는 디코더 (1), 워터마크 모듈레이션 기법에 의해 단위 블록 워터마크 패턴을 생성하는 메시지 모듈레이션부 (2), m×n 개의 단위 영역으로 이루어진 비디오 프레임에 서, m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 중복되지 않게 K 개의 위치를 선택하고, 선택된 K 개의 위치가 이전 프레임에서 선택된 위치들과 서로 중첩되지 않도록 K 개의 위치 선택과정을 m×n/K 번 반복하는 위치 결정부 (3), 디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임에 대해 HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산하는 HVS 연산부 (4), 및 위치 결정부 (3) 에서 무작위로 선택된 K 개의 위치에 HVS 연산부 (4) 에서 계산된 NVF 에 따라 워터마크를 삽입하는 워터마크 삽입부 (5) 를 포함한다.
디코더 (1) 는 먼저 워터마크를 삽입하고자 하는 비디오 콘텐츠를 디코딩한다.
한편, 메시지 모듈레이션부 (2) 는 단위 블록 워터마크 패턴이 비디오 프레임의 복수의 단위 영역 중 하나의 단위 영역에 대응될 수 있도록, 워터마크 모듈레이션 기법에 의해 M×N 크기의 단위 블록 워터마크 패턴을 생성한다.
위치 결정부 (3) 는 비디오 프레임의 복수의 단위 영역 위치 중 몇 개의 단위 영역 위치만을 무작위로 중복되지 않게 선택하여 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하기 위한 위치를 결정한다. 종래의 타일링 구조로 워터마크를 삽입하는 장치에서는 비디오 프레임의 전 영역에 워터마크 패턴을 삽입하지만, 본 발명에 따른 워터마크 삽입 장치에서는 비디오 프레임의 전 영역이 아닌, 무작위로 선택된 K 개의 단위 영역 위치에만 단위 블록 워터마크 패턴이 삽입되기 때문에, 위치 결정부 (3) 에서는 단위 블록 워터마크 패턴이 삽입될 위치를 결정한다. 무작위의 특정 위치 결정 방법은 비밀 키에 의한 랜덤 패턴의 무작위 패턴 위치를 결정하는 구조를 갖는다.
도 2 는 무작위적으로 단위 블록 워터마크 패턴을 여러 프레임들 상에 임의의 K 개만큼씩 중복되지 않게 분포시키는 방법을 도시한다.
위치 결정부 (3) 는, 먼저 비디오 프레임의 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 K 개의 위치를 선택한다. 이때, 선택할 수 있는 랜덤 위치는 (m×n)C(K) 개가 존재하게 된다. 여기서, C(·) 는 조합을 나타낸다. 예를 들어, 비디오 프레임이 4×4 개의 단위 영역을 갖고, 이 중 무작위로 4 개를 선택하여 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 경우라면, (4×4)C(4)=1,820 가지의 랜덤 위치가 존재한다. 첫 번째 비디오 프레임에 대해 K 개의 단위 영역 위치가 선택된 경우, 다음 비디오 프레임 (두 번째 프레임) 에서는 첫 번째 프레임에서 선택된 K 개의 단위 영역 위치를 제외한 나머지 영역 중 K 개를 선택하여 선택된 단위 블록의 위치가 서로 중첩되지 않도록 한다. 이때, 선택할 수 있는 랜덤 위치는 (m×n-K)C(K) 개가 존재한다. 따라서, 4×4 개의 단위 영역 중 4 개가 선택된 이후, 두 번째 비디오 프레임에서 선택할 수 있는 랜덤 위치는 (4×4-4)C(4)=495 개가 존재한다.
위치 결정부 (3) 는 비디오 프레임의 모든 단위 영역 위치가 선택될 때까지 위 과정을 반복한다. 즉, 위와 같이 K 개의 위치를 선택하는 과정은 m×n/K-1 번 반복한다. 예를 들어, 4×4 개의 단위 영역 중 랜덤으로 4 개의 단위 영역 위치를 선택하는 경우라면, 이와 같은 선택이 3 번 반복된 후에는 자동으로 4 개의 단위 영역의 위치만이 남게될 것이기 때문이다.
위와 같은 방법에 의해 여러 개의 프레임에 무작위적으로 분포되는 패턴의 가지수는 이하의 수학식 (1) 과 같이 계산될 수 있다.
P(i)= P(i-1)×(m×n)C(K), i==1 인 경우,
= P(i-1)×(m×n-K)C(K), 나머지 경우, i=2,...,(m×n)/K, P(0)=1
m, n 의 크기가 클수록 무작위적으로 중첩되지 않을 수 있는 가지수가 많이 발생하기 때문에, 공모 공격에 강인해 질 수 있다.
또한, 무작위적인 위치에 몇 개만을 분포시키기 때문에, 워터마크 패턴이 있는 위치를 외부에서 추정하기 힘들고, 비밀키 (Secret Key) 에 따라 비디오 시퀀스에 분포하는 워터마크 패턴 단위 블럭들의 위치의 가지수는 무한히 커서, 서로간에 중첩되지 않을 확률이 높아진다. 따라서, 한 비디오에 여러개의 추적 워터마크가 삽입되더라도 중첩될 확률이 적어지기 때문에, 종래의 워터마크 삽입 방법에 비해 더 많은 콘텐츠 사용자 정보를 추출해 내기 쉽다.
도 1 로 돌아가서, 본 발명의 일 실시예에 따른 워터마크를 삽입하는 장치의 HVS 연산부 (4) 에 대해 살펴본다.
HVS 연산부 (4) 는 디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임에 대해 HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산한다. HVS 연산은 워터마크 패턴이 인간의 시각에 인지되지 않도록 인간의 시각적 특성을 고려해서, 인지하기 어려운 부분을 찾아내기 위한 방법이다. 잡음 가시 함수 (NVF) 는 영상에 잡음을 넣었을 때 잡음이 보이는 정도를 나타내는 함수로서, 영상의 지역적 영역에 따라 다른 값을 가지며, 그 값은 0 과 1 사이의 값을 갖는다. 즉, 영상의 변화가 없는 평탄영역에서 NVF 는 1 이고, 윤곽 또는 경계 부근과 같은 변화가 많은 영역에서는 0 에 근접한다.
이와 같은 NVF 의 계산은 종래의 HVS 연산 모델에서와 같이 원래 크기의 비디오 프레임에 대해 수행될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 워터마크 삽입 장치에서, HVS 연산부 (4) 는 평탄 부분은 더욱 평탄하게 만들고 에지 부분은 더욱 강하게 만들면서 고속 연산을 수행하기 위해 디코딩된 비디오 프레임을 1/4 배 축소한 뒤 수행될 수 있다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따라 고속으로 HVS 를 연산하는 과정에서 1/4 배 축소된 비디오 프레임을 도시한다.
종래의 HVS 모델은 원본 비디오 영상에 대해 NVF 를 계산하고, 이를 워터마크 삽입에 이용한다. 이에 반해, 본 발명의 일 실시예에 따른 HVS 모델은 디코딩된 비디오 프레임을 1/4 배 축소한 뒤 NVF 를 계산하고, 워터마크 삽입부에서 워터마크 삽입시, 이를 다시 원본 비디오 프레임 크기와 확대된 형태로 매핑 적용하는 방법을 통해, 워터마크 삽입 시 가장 시간이 많이 걸리는 부분인 HVS 추정 부분의 연산 속도를 기존의 연산속도보다 4 배 빠르게 수행한다.
도 1 로 돌아가서, 본 발명의 일 실시예에 따른 워터마크를 삽입하는 장치의 워터마크 삽입부 (5) 에 대해 살펴본다.
워터마크 삽입부 (5) 는 위치 결정부 (3) 에서 무작위로 중복되지 않게 선택된 비디오 프레임의 K 개의 단위 영역 위치에 HVS 연산부 (4) 에서 계산된 NVF 에 따라 워터마크를 삽입한다. 워터마크 삽입부 (5) 는 첫 번째 비디오 프레임에 대해 위치 결정부 (3) 에서 중복되지 않게 선택된 K 개의 단위 영역 위치에 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입한다. 다음으로, 두 번째 비디오 프레임에 대해, 첫 번째 비디오 프레임에서 선택된 K 개의 단위 영역을 제외한 나머지 영역 중 위치 결정부 (3) 에서 무작위로 중복되지 않게 선택된 K 개의 단위 영역 위치에 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입한다.
워터마크 삽입부 (5) 는 비디오 프레임의 모든 단위 영역 위치에 단위 블록 워터마크 패턴이 삽입될 때까지 위와 같은 과정을 반복한다. 예를 들어, 4×4 개의 단위 영역 중 랜덤으로 4 개의 단위 영역 위치를 선택하는 경우라면, 4 개의 비디오 프레임에 대해 위와 같은 과정을 반복한다. 4×4 개의 단위 영역을 포함하는 비디오 프레임에서 서로 중첩되지 않도록 4 개의 단위블록을 선택할 수 있는 프레임의 수는 총 4 개이므로, 4 개의 비디오 프레임에 각각 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 경우, 비디오 프레임의 복수의 단위 영역이 모두 선택될 수 있다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따라 비디오 콘텐츠에 워터마크를 삽입하는 방법의 전체적인 플로차트이다.
본 발명에 따른 워터마크 삽입 방법은 타일링 구조로 단위 블록 워터마크 패턴을 비디오 프레임에 삽입하는 방식을 갖는다. 비디오 프레임 영역을 가로, 세로 (1/m)×(1/n) 의 사각형 영역으로 나누는데, 여기서 m≥4, n≥4 이다. (1/m)×(1/n) 의 사각형 영역으로 나눈 하나의 영역의 크기는 M, N 의 크기를 갖는다.
도 4 에서와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 비디오 콘텐츠의 연속적인 비디오 프레임들에 워터마크를 삽입하는 방법은, 워터마크 모듈레이션 기법에 의해 단위 블록 워터마크 패턴을 생성하는 단계 (S1), m×n 개의 단위 영역으로 이루어진 비디오 프레임에서, m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 중복되지 않게 K 개의 위치를 선택하는 단계 (S2), 디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임에 대해 HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산하는 단계 (S3), 및 위치 결정 단계에서 무작위로 선택된 비디오 프레임의 K 개의 단위 영역 위치에 NVF 에 따라 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 단계 (S4) 를 포함한다.
단위 블록 워터마크 패턴을 생성하는 단계 (S1) 에서는 단위 블록 워터마크 패턴이 비디오 프레임의 복수의 단위 영역 위치 중 하나의 위치에 대응될 수 있도록, 워터마크 모듈레이션 기법에 의해 M×N 크기의 단위 블록 워터마크 패턴을 생성한다.
무작위로 K 개의 단위 영역 위치를 중복되지 않게 선택하는 단계 (S2) 는 비디오 프레임의 복수의 단위 영역 위치 중 몇 개의 위치만을 무작위로 선택하여 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하기 위한 위치를 결정한다. 종래의 타일링 구조로 워터마크를 삽입하는 방법에서는 비디오 프레임의 전 영역에 워터마크 패턴을 삽입하지만, 본 발명에 따른 워터마크 삽입 방법에서는 비디오 프레임의 전 영역이 아닌, 무작위로 선택된 K 개의 단위 영역 위치에만 단위 블록 워터마크 패턴이 삽입되기 때문에, 무작위로 K 개의 단위 영역 위치를 선택하는 단계 (S2) 에서는 단위 블록 워터마크 패턴이 삽입될 K 개의 단위 영역 위치를 결정한다. 무작위의 특정 위치 결정 방법은 비밀 키에 의한 랜덤 패턴의 무작위 패턴 위치를 결정하는 구조를 갖는다.
단계 (S2) 에서는 먼저 비디오 프레임의 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 K 개의 위치를 선택한다. 이때, 선택할 수 있는 랜덤 위치는 (m×n)C(K) 개가 존재하게 된다. 여기서, C(·) 는 조합을 나타낸다. 첫 번째 비디오 프레임에 대해 K 개의 단위 영역 위치가 선택된 경우, 다음 비디오 프레임 (두 번째 프레임) 에서는 첫 번째 프레임에서 선택된 K 개의 단위 영역 위치를 제외한 나머지 영역 중 K 개를 선택하여 선택된 단위 블록의 위치가 서로 중첩되지 않도록 한다. 이때, 선택할 수 있는 랜덤 위치는 (m×n-K)C(K) 개가 존재한다. 단계 (S2) 는 비디오 프레임의 모든 단위 영역 위치가 선택될 때까지 위 과정을 반복한다. 즉, 위와 같이 K 개의 위치를 선택하는 과정은 m×n/K-1 번 반복한다. 예를 들어, 4×4 개의 단위 영역 중 랜덤으로 4 개의 단위 영역 위치를 선택하는 경우라면, 이와 같은 선택이 3 번 반복된 후에는 자동으로 4 개의 단위 영역의 위치만이 남게될 것이기 때문이다. 또한, 위와 같은 방법에 의해 여러 개의 프레임에 무작위적으로 분포되는 패턴의 가지수는 상술한 바와 같은 수학식 (1) 과 같이 계산될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 워터마크 삽입 방법에서, 무작위로 K 개의 단위 영역을 중복되지 않게 선택하는 단계 (S2) 는 비디오 프레임의 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 K 개의 위치를 선택하는 제 1 단계 (S21), 및 다음 순서의 비디오 프레임에서, 앞선 비디오 프레임에서 선택된 K 개의 위치를 제외한 나머지 위 치 중에서 무작위로 K 개의 위치를 중복되지 않게 선택하는 제 2 단계 (S22) 를 포함하고, 제 2 단계 (S22) 는 비디오 프레임의 모든 단위 영역 위치가 선택될 때까지 반복된다.
제 1 단계 (S21) 는, 먼저 비디오 프레임의 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 K 개의 위치를 선택한다. 이때, 선택할 수 있는 랜덤 위치는 (m×n)C(K) 개가 존재하게 된다. 여기서, C(·) 는 조합을 나타낸다. 예를 들어, 비디오 프레임이 4×4 개의 단위 영역을 갖고, 이 중 무작위로 4 개를 선택하여 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 경우라면, (4×4)C(4)=1,820 가지의 랜덤 위치가 존재한다.
제 2 단계 (S22) 는, 이미 선택된 K 개의 위치를 제외한 나머지 위치 중에서 무작위로 K 개의 위치를 선택한다. 첫 번째 비디오 프레임에 대해 K 개의 단위 블록이 선택된 경우, 다음 비디오 프레임 (두 번째 프레임) 에서는 첫 번째 프레임에서 선택된 K 개의 단위 블록 위치를 제외한 나머지 영역 중 K 개를 선택하여 선택된 단위 블록의 위치가 서로 중첩되지 않도록 한다. 이때, 선택할 수 있는 랜덤 위치는 (m×n-K)C(K) 개가 존재한다. 따라서, 4×4 개의 단위 영역 중 4 개가 선택된 이후, 두 번째 비디오 프레임에서 선택할 수 있는 랜덤 위치는 (4×4-4)C(4)=495 개가 존재한다. 한편, 제 2 단계 (S22) 는 비디오 프레임의 모든 단위 영역이 선택될 때까지 위 과정을 반복한다. 따라서, 제 2 단계 (S22) 는 m×n/K-1 번 반복된다. 제 2 단계 (S22) 가 m×n/K-1 번 반복된 후에 비디오 프레임의 단위 영역 중 선택되지 않은 영역의 수는 K 개이므로, 별도의 위치 결정 과정이 필요 없이 K 개의 단위 영역 위치가 남게 될 것이다.
단계 (S3) 에서는 디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임에 대해 HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산한다.
이와 같은 NVF 의 계산은 종래의 HVS 연산 모델에서와 같이 원래 크기의 비디오 프레임에 대해 수행될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 워터마크 삽입 방법에서, HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산하는 단계 (S3) 는 평탄 부분은 더욱 평탄하게 만들고 에지 부분은 더욱 강하게 만들면서 고속 연산을 수행하기 위해 디코딩된 비디오 프레임을 1/4 배 축소한 뒤 수행될 수 있다.
HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산하는 단계 (S3) 는 비디오 프레임을 1/4 배 축소하는 단계 (S31), 및 축소된 비디오 프레임에 대해 NVF 를 계산하는 단계 (S32) 를 포함한다.
이 경우, 워터마크를 삽입하는 단계 (S4) 에서 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 때에, 1/4 배 축소된 비디오 프레임에 대해 계산된 NVF 를 축소되지 않은 원래의 비디오 프레임 크기와 확대된 형태로 매핑 적용할 수 있다. 종래의 HVS 모델은 원본 비디오 영상에 대해 NVF 를 계산하고, 이를 워터마크 삽입에 이용한다. 이에 반해, 본 발명의 일 실시예에 따른 HVS 모델은 디코딩된 비디오 프레임을 1/4 배 축소한 뒤 NVF 를 계산하고, 워터마크 삽입시, 이를 다시 원본 비디오 프레임 크기와 확대된 형태로 매핑 적용하는 방법을 통해, 워터마크 삽입 시 가장 시간이 많이 걸리는 부분인 HVS 추정 부분의 연산 속도를 기존의 연산속도보다 4 배 빠르게 수행할 수 있다.
단계 (S4) 에서는 단계 (S2) 에서 무작위로 선택된 비디오 프레임의 K 개의 단위 영역 위치에 단계 (S3) 에서 계산된 NVF 에 따라 워터마크를 삽입한다. 단계 (S4) 는 첫 번째 비디오 프레임에 대해 단계 (S2) 에서 선택된 K 개의 단위 영역 위치에 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입한다. 다음으로, 두 번째 비디오 프레임에 대해, 첫 번째 비디오 프레임에서 선택된 K 개의 단위 영역을 제외한 나머지 영역 중 단계 (S2) 에서 무작위로 선택된 K 개의 단위 영역 위치에 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입한다. 단계 (S4) 는 비디오 프레임의 모든 단위 영역 위치에 단위 블록 워터마크 패턴이 삽입될 때까지 위와 같은 과정을 반복한다. 예를 들어, 4×4 개의 단위 영역 중 랜덤으로 4 개의 단위 영역 위치를 선택하는 경우라면, 4 개의 비디오 프레임에 대해 위와 같은 과정을 반복한다. 4×4 개의 단위 영역을 포함하는 비디오 프레임에서 서로 중첩되지 않도록 4 개의 단위블록을 선택할 수 있는 프레임의 수는 총 4 개이므로, 4 개의 비디오 프레임에 각각 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 경우, 비디오 프레임의 복수의 단위 영역이 모두 선택될 수 있다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따라 워터마크를 추출하는 장치의 전체적인 구성도이다.
도 5 에서와 같이, 본 발명의 실시예에 따라 비디오 콘텐츠이 연속적인 비디오 프레임들에서, 비디오 프레임들은 각각 m×n 개의 단위 영역으로 이루어져 있고, 단위 블록 워터마크 패턴은 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 선택된 K 개의 단위 영역 위치에만 삽입되어 있는, 비디오 콘텐츠로부터 워터마크를 추출하는 장치는, 비디오 콘텐츠를 디코딩하는 디코더 (6), m×n/K 개의 비디오 프레임 각각에 대해 워터마크가 존재하는 주파수 대역을 추정하는 워터마크 추정부 (7), m×n/K 개의 비디오 프레임에 대해 각각 추정된 워터마크가 존재하는 주파수 대역에 대한 합산을 수행하는 합산부 (8), 및 합산된 주파수 대역을 기초로 워터마크를 추출하는 워터마크 추출부 (9) 를 포함한다.
워터마크가 존재하는 주파수 대역을 추정하는 워터마크 추정부 (7) 에서 워터마크가 존재하는 대역, Fband 은 Wiener Filter 와 같은 필터를 통해 워터마크가 존재하는 대역을 추정할 수 있다. 이와 같은 주파수 대역의 추정은 m×n/K 개의 순차적인 비디오 프레임 각각에 대해 수행된다.
합산부 (8) 에서는 m×n/K 개의 순차적인 비디오 프레임 각각에 대해 수행된 주파수 대역을 합산한다. 이와 같은 주파수 대역의 합산은 이하의 수학식 (2) 에 의해 수행될 수 있다.
Figure 112008030006067-PAT00001
여기에서,
Figure 112008030006067-PAT00002
는 첫번 째 프레임부터 j 번째 프레임까지의 주파수 대역을 합한 결과를 나타낸다. 예를 들어, 4×4/4 개의 순차적 비디오 프레임 각각에 대한 주파수 대역의 총 합산식에 대해 살펴보면,
Figure 112008030006067-PAT00003
=
Figure 112008030006067-PAT00004
+ Fband(3)= Fband(0) + Fband(1) + Fband(2) + Fband(3) 로 나타낼 수 있다. m×n/K 개의 프레임을 누적시킬 때, 삽입한 무작위 위치는 비밀 키에 의해 선택된 것이기 때문에, 추출할 때 비밀키에 의해 삽입 위치를 알 수 있다. 따라서, 해당 위치의 패턴만을 선별해서 누적을 시킨다.
m×n/K 개의 프레임에 대해 단위 블록 워터마크 패턴이 존재하는 주파수 대역을 누적시킨
Figure 112008030006067-PAT00005
는 워터마크 패턴 단위 블럭 Uidx(i,j) 이 타일 구조로 분포되어 있으므로,
Figure 112008030006067-PAT00006
내의 Uidx(i,j) 를 이하의 수학식 (3) 와 같이 중첩시켜 누적시킨다.
Figure 112008030006067-PAT00007
워터마크 추출부 (9) 에서는 합산부 (8) 의 합산 결과를 기초로 하여 워터마크를 추출한다. 비디오 프레임에 확산 스펙트럼 (Spread spectrum) 방식을 사용해서 워터마크 패턴을 삽입했다면, 크로스 상관도 (Cross Correlation) 기법을 통해 워터마크를 추출할 수도 있다.
워터마크 추출 구조의 메시지 모듈레이션부 (10) 는 워터마크 패턴의 동기화 정보 (Sync) 를 찾고, RST (Rotation, Scale, Translation) 공격을 받았을 경우, 원본 비디오 영상으로 복원을 한 후, 삽입된 워터마크를 추출하는데 이용된다.
상술한 바와 같은 워터마크 추출 장치는, 종래의 워터마크 추출 장치에서 매 프레임마다 워터마크를 추출하는 과정을 수행하는 것과 달리, m×n/K 개의 프레임을 누적시킨 후에 한번 워터마크 추출을 수행하기 때문에, 종래의 장치보다 m×n/K-1 번 워터마크 추출하는데 걸리는 시간 비용이 절약된다. 따라서, 고속의 워터마크 추출 속도를 가질 수 있다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따라 워터마크를 추출하는 방법의 플로차트이다.
도 6 에서와 같이, 본 발명의 실시예에 따라 비디오 콘텐츠에서, 비디오 프레임들은 타일구조로 각각 m×n 개의 단위 영역으로 구분되고, 단위 블록 워터마크 패턴은 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 선택된 K 개의 단위 영역 위치에만 삽입되어 있는, 비디오 콘텐츠로부터 워터마크를 추출하는 방법은, m×n/K 개의 순차적인 비디오 프레임 각각에 대해 워터마크가 존재하는 주파수 대역을 추정하는 단계 (S10), m×n/K 개의 순차적인 비디오 프레임에 대해 각각 추정된 워터마크가 존재하는 주파수 대역을 합산하는 단계 (S20), 및 합산된 주파수 대역을 기초로 워터마크를 추출하는 단계 (S30) 를 포함한다.
워터마크가 존재하는 주파수 대역을 추정하는 단계 (S10) 에서 워터마크가 존재하는 대역, Fband 은 Wiener Filter 와 같은 필터를 통해 워터마크가 존재하는 대역을 추정할 수 있다. 이와 같은 주파수 대역의 추정은 m×n/K 개의 순차적인 비디오 프레임 각각에 대해 수행된다.
주파수 대역을 합산하는 단계 (S20) 에서는 m×n/K 개의 순차적인 비디오 프레임 각각에 대해 수행된 주파수 대역을 누적시킨다. 이와 같은 주파수 대역의 합산은 상술한 수학식 (2) 에 의해 수행될 수 있다.
여기에서,
Figure 112008030006067-PAT00008
는 첫번 째 프레임부터 j 번째 프레임까지의 주파수 대역을 합한 결과를 나타낸다. 예를 들어, 4×4/4 개의 순차적 비디오 프레임 각각에 대한 주파수 대역의 총 합산식에 대해 살펴보면,
Figure 112008030006067-PAT00009
=
Figure 112008030006067-PAT00010
+ Fband(3)= Fband(0) + Fband(1) + Fband(2) + Fband(3) 로 나타낼 수 있다. m×n/K 개의 프레임을 누적시킬 때, 삽입한 무작위 위치는 비밀 키에 의해 선택된 것이기 때문에, 추출할 때 비밀 키에 의해 삽입 위치를 알 수 있다. 따라서, 해당 위치의 패턴만을 선별해서 누적을 시킨다.
m×n/K 개의 프레임에 대해 단위 블록 워터마크 패턴이 존재하는 주파수 대역을 누적시킨
Figure 112008030006067-PAT00011
는 워터마크 패턴 단위 블럭 Uidx(i,j) 이 타일 구조로 분포되어 있으므로,
Figure 112008030006067-PAT00012
내의 Uidx(i,j) 를 상술한 수학식 (3) 과 같이 중첩시켜 누적시킨다.
워터마크를 추출하는 단계 (S30) 에서는 단계 (S20) 의 결과를 기초로 하여 워터마크를 추출한다. 비디오 프레임에 분산 스펙트럼 (Spread spectrum) 방식을 사용해서 워터마크 패턴을 삽입했다면, 크로스 상관도 (Cross Correlation) 기법을 통해 워터마크를 추출할 수도 있다.
이와 같은 방법은, 종래의 워터마크 추출 방법에서 매 프레임마다 워터마크를 추출하는 과정을 수행하는 것과 달리, m×n/K 개의 프레임을 누적시킨 후에 한번 워터마크 추출을 수행하기 때문에, 종래의 방법보다 m×n/K-1 번 워터마크 추출하는데 걸리는 시간 비용이 절약된다. 따라서, 고속의 워터마크 추출 속도를 가질 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 워터마크를 삽입하는 장치의 전체적인 구성도이다.
도 2 는 무작위적으로 단위 블록 워터마크 패턴을 연속적인 프레임들상에 중복되지 않게 분산시키고, 한 프레임 내에는 임의의 K 개만을 중복되지 않게 분포시키는 방법을 도시한다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따라 고속으로 HVS 를 연산하는 과정에서 1/4 배 축소된 비디오 프레임에 적용하여 처리하는 과정을 도시한다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따라 워터마크를 삽입하는 방법의 플로차트이다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따라 워터마크를 추출하는 장치의 전체적인 구성도이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따라 워터마크를 추출하는 방법의 플로차트이다.

Claims (6)

  1. 비디오 콘텐츠의 연속적인 비디오 프레임들에 워터마크를 삽입하는 장치로서,
    비디오 콘텐츠를 디코딩하는 디코더,
    워터마크 모듈레이션 기법에 의해 단위 블록 워터마크 패턴을 생성하는 메시지 모듈레이션부,
    비디오 프레임의 영역을 m×n 개의 타일구조 단위 영역으로 분할하고, 첫 번째 프레임에서 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 K 개의 위치를 중복되지 않게 선택하고, 다음 프레임에서 무작위로 선택된 K 개의 위치가 이전 프레임에서 선택된 위치와 서로 중첩되지 않도록 K 개의 위치를 선택하며, 이 위치 선택 과정을 m×n/K 번 반복하는 위치 결정부,
    디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임에 대해 HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산하는 HVS 연산부, 및
    상기 위치 결정부에서 무작위로 선택된 비디오 프레임의 K 개의 단위 영역에 HVS 연산부에서 계산된 NVF 에 따라 워터마크를 삽입하는 워터마크 삽입부를 포함하는, 워터마크 삽입 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 HVS 연산부는 상기 디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임의 1/4 배 축소된 프레임에 대해 NVF 의 계산을 수행하고,
    상기 워터마크 삽입부는 상기 1/4 배 축소된 비디오 프레임에 대해 계산된 NVF 를 원래의 비디오 프레임 크기와 확대된 형태로 매핑하여 적용하는, 워터마크 삽입 장치.
  3. 비디오 콘텐츠의 연속적인 비디오 프레임들에 워터마크를 삽입하는 방법으로서,
    비디오 콘텐츠를 디코딩하는 단계,
    워터마크 모듈레이션 기법에 의해 단위 블록 워터마크 패턴을 생성하는 단계,
    비디오 프레임의 영역을 m×n 개의 타일구조 단위 영역으로 분할하고, 첫 번째 프레임에서 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 K 개의 위치를 중복되지 않게 선택하고, 다음 프레임에서 무작위로 선택된 K 개의 위치가 이전 프레임에서 선택된 위치와 서로 중첩되지 않도록 K 개의 위치를 선택하며, 이 위치 선택 과정을 m×n/K 번 반복하는 위치 결정 단계,
    디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임에 대해 HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산하는 단계, 및
    위치 결정 단계에서 무작위로 선택된 비디오 프레임의 K 개의 단위 영역에 NVF 에 따라 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 단계를 포함하는, 비디오 콘텐츠에 워터마크를 삽입하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    HVS 연산을 수행하여 NVF 를 계산하는 단계는,
    상기 디코딩된 비디오 콘텐츠의 비디오 프레임을 1/4 배 축소하는 단계, 및
    축소된 비디오 프레임에 대해 NVF 를 계산하는 단계를 포함하고,
    워터마크를 삽입하는 단계에서 단위 블록 워터마크 패턴을 삽입하는 때에, 계산된 NVF 를 축소되지 않은 원래의 비디오 프레임 크기와 확대된 형태로 매핑 적용하는 것을 특징으로 하는, 비디오 콘텐츠에 워터마크를 삽입하는 방법.
  5. 비디오 콘텐츠의 연속적인 비디오 프레임들에서, 비디오 프레임들은 각각 m×n 개의 단위 영역으로 이루어져 있고, 단위 블록 워터마크 패턴은 m×n 개의 단위 영역 위치 중 무작위로 선택된 K 개의 단위 영역 위치에만 삽입되어 있는 비디오 콘텐츠로부터 워터마크를 추출하는 장치로서,
    비디오 콘텐츠를 디코딩하는 디코더,
    m×n/K 개의 비디오 프레임 각각에 대해 워터마크가 존재하는 주파수 대역을 추정하는 워터마크 추정부,
    m×n/K 개의 비디오 프레임에 대해 각각 추정된 워터마크가 존재하는 주파수 대역에 대한 합산을 수행하는 합산부, 및
    합산된 주파수 대역을 기초로 워터마크를 추출하는 워터마크 추출부를 포함하는, 워터마크 추출 장치.
  6. 비디오 콘텐츠의 연속적인 비디오 프레임들에서, 비디오 프레임들은 각각 m×n 개의 단위 영역으로 이루어져 있고, 단위 블록 워터마크 패턴은 m×n 개의 단위 영역 중 무작위로 선택된 K 개의 단위 영역에만 삽입되어 있는, 비디오 콘텐츠로부터 워터마크를 추출하는 방법으로서,
    비디오 콘텐츠를 디코딩하는 단계,
    m×n/K 개의 비디오 프레임 각각에 대해 워터마크가 존재하는 주파수 대역을 추정하는 단계,
    m×n/K 개의 비디오 프레임에 대해 각각 추정된 워터마크가 존재하는 주파수 대역을 합산하는 단계, 및
    합산된 상기 주파수 대역을 기초로 워터마크를 추출하는 단계를 포함하는, 워터마크 추출 방법.
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