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인공신경망을 이용한 워터마킹을 처리하기 위한 장치에 있어서, 복수의 블록으로 구분되는 영상인 학습 데이터가 입력되면, 상기 복수의 블록 각각에 비트 1이 삽입되었을 확률과 비트 0이 삽입되었을 확률을 출력하는 인공신경망; 원본 데이터를 복수의 블록으로 구분하고, 구분된 각 블록에 이진 데이터인 삽입 이미지의 비트값을 삽입하는 워터마킹을 수행하며, 워터마킹이 이루어진 원본 데이터를 워터마킹 공격 기법에 따라 변형하여 학습 데이터를 생성하는 가공부; 상기 학습데이터를 상기 블록 별로 상기 인공신경망에 입력하여 상기 인공신경망의 출력값이 상기 삽입된 비트값을 나타내는 기댓값과의 차이가 최소가 되도록 가중치를 산출하는 학습부;를 포함하며, 상기 인공신경망은 각각이 가중치가 적용되는 복수의 연산을 포함하는 복수의 계층을 포함하고, 상기 복수의 계층은 입력계층, 컨볼루션계층, 풀링계층, 완전연결계층 및 출력계층을 포함하며, 상기 출력계층은 2개의 노드를 포함하고, 상기 2개의 노드는 상기 인공신경망에 입력된 데이터에 비트 1이 삽입되었을 확률값을 출력하는 제1 출력 노드 및 상기 인공신경망에 입력된 데이터에 비트 0이 삽입되었을 확률값을 출력하는 제2 출력 노드를 포함하고, 상기 인공신경망에 대한 학습이 완료된 후, 상기 인공신경망은 워터마킹 기법에 대해서 알려지지 않았으며 워터마킹 공격이 이루어졌는지 여부도 알려지지 않은 영상인 대상 데이터가 복수의 블록으로 구분되어 입력되면, 입력된 복수의 블록 각각에 비트 1이 삽입되었을 확률과 비트 0이 삽입되었을 확률을 출력하고, 상기 인공신경망에 상기 대상 데이터를 입력하고, 상기 대상 데이터의 입력에 따라 상기 인공신경망이 출력한 상기 복수의 블록 각각에 비트 1이 삽입되었을 확률과 비트 0이 삽입되었을 확률에 따라 상기 대상 데이터의 복수의 블록 각각에 삽입된 비트값을 결정하는 판단부;를 더 포함하며,상기 가공부는 상기 결정된 비트값에 따라 삽입 이미지를 재구성하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 워터마킹을 처리하기 위한 장치
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인공신경망을 이용한 워터마킹을 처리하기 위한 방법에 있어서, 가공부가 원본 데이터를 복수의 블록으로 구분하고, 구분된 각 블록에 이진 데이터인 삽입 이미지의 비트값을 삽입하는 워터마킹을 수행하는 단계; 상기 가공부가 상기 워터마킹이 이루어진 원본 데이터를 워터마킹 공격 기법에 따라 변형하여 학습 데이터를 생성하는 단계; 학습부가 상기 학습데이터를 상기 블록 별로 상기 인공신경망에 입력하여 상기 인공신경망의 출력값이 상기 삽입된 비트값을 나타내는 기댓값과의 차이가 최소가 되도록 가중치를 산출하는 단계;상기 인공신경망에 대한 학습이 완료된 후, 판단부가 상기 인공신경망에 워터마킹 기법에 대해서 알려지지 않았으며 워터마킹 공격이 이루어졌는지 여부도 알려지지 않은 영상인 대상 데이터를 복수의 블록으로 구분하여 입력하는 단계; 상기 인공신경망이 입력되는 대상 데이터의 복수의 블록 각각에 비트 1이 삽입되었을 확률과 비트 0이 삽입되었을 확률을 출력하는 단계; 상기 판단부가 상기 출력에 따라 상기 영상의 각 블록에 삽입된 비트값을 결정하는 단계; 및 상기 가공부가 상기 결정된 비트값에 따라 삽입 이미지를 재구성하는 단계;를 포함하며, 상기 인공신경망은 각각이 가중치가 적용되는 복수의 연산을 포함하는 복수의 계층을 포함하고, 상기 복수의 계층은 입력계층, 컨볼루션계층, 풀링계층, 완전연결계층 및 출력계층을 포함하며, 상기 출력계층은 2개의 노드를 포함하고, 상기 2개의 노드는 상기 인공신경망에 입력된 데이터에 비트 1이 삽입되었을 확률값을 출력하는 제1 출력 노드 및 상기 인공신경망에 입력된 데이터에 비트 0이 삽입되었을 확률값을 출력하는 제2 출력 노드를 포함하는 인공신경망을 이용한 워터마킹을 처리하기 위한 방법
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