Data Encryption Technique for Depth-map Contents Security in DWT domain

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* 종신회원 : 국립목포해양대학교 전자공학과(교신저자, [email protected]) 접수일자 : 2013. 01. 07 심사완료일자 : 2013. 01. 29

영역에서의 암호화 기술

최현준*

Data Encryption Technique for Depth-map Contents Security in DWT domain

Hyun-Jun Choi*

이 논문은 2010년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2011-0026667)

요 약

디지털 영상 콘텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상 데이터에 대한 보안문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 깊이정보 영상 콘텐츠를 숨기기 위한 암호화 방식을 제안한다. 이 방식은 웨이 블릿 영역에서 주파수 계수들을 대상으로 수행이 된다. 이 방식은 웨이블릿 변환의 레벨과 임계치를 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 실험결과 전체 데이터 중에서 0.048%의 데이터만을 암호화하더라도 원본 깊이 정보 영상의 정보를 확인할 수 없었다. 본 논문에서 제안한 암호화 알고리즘은 암호화 혹은 영상처리 분야의 연구 자들에게 하나의 지표가 될 것으로 생각된다.

ABSTRACT

As the usage of digital image contents increase, a security problem for the payed image data or the ones requiring confidentiality is raised.

This paper propose a depth-map image contents encryption methodology to hide the depth information. This method is performed on the frequency coefficients in the Wavelet domain. This method, by selecting the level and threshold value for the wavelet transform, encryption at various strengths are possible. The experimental results showed that encrypting only 0.048% of the entire data was enough to hide the constants of the depth-map. The encryption algorithm expected to be used effectively on the researches on encryption and others for image processing.

키워드

깊이정보, 영상 암호화, 이산 웨이블릿 변환, 3차원

Key word

Depth-map, Image Encryption, DWT, 3D

Open Access

http://dx.doi.org/10.6109/jkiice.2013.17.5.1245

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Ⅰ. 서 론

최근 직관적이면서 이해하기 쉽고, 또 가장 함축적인 정보를 포함하는 영상과 비디오 콘텐츠에 대한 선호도 가 매우 급속히 증가하고 있다[1]. 영상/비디오 콘텐츠의 사용량 및 분야가 확산됨에 따라 유료정보 또는 비밀보 장이 요구되는 정보의 사용이 점차 증가되고 있어서, 영 상정보의 보안기술이 또 하나의 중요한 연구대상의 되 고 있다[2]. 영상암호화 기술은 영상데이터의 전체 혹은 일부분을 조작(암호화)하여 허용된 소유권자에게만 올 바른 영상 정보를 제공하는 기술이다. 영상정보를 숨기 는 작업은 영상정보가 전송되는 동안 허락되지 않은 사 람이 영상정보를 포획하여 그 영상의 내용을 파악하거 나 다시 사용화지 못하게 하는 것이 목적이다. 따라서 암 호화 결과 영상을 인식하지 못하거나 영상을 다시 사용 하지 못할 정도로 왜곡이 된다면 굳이 영상 데이터 전체 를 암호화 할 필요는 없다. 더구나 암호화 알고리즘이 복 잡한 과정을 거쳐 수행되므로 암호화를 위한 처리시간 때문에 전체 영상처리시간에 큰 영향을 줄 수 있으며, 특 히 무선통신의 경우 암호화 및 복호화 과정으로 인한 지 연시간과 전력소모는 큰 장애요인이 될 수 있다. 따라서 가능하면 암호화 양을 최소화 하는 것이 바람직하다[3].

깊이정보는 카메라와 실제 사물과의 거리를 일정한 비트수로 표현한 것이다. 깊이정보를 얻는 방법은 2대 이상의 카메라를 이용해 획득한 영상들을 대상으로 스 테레오 정합(stereo matching)을 수행하여 변위정보 (disparity)를 생성한 후 이를 기반으로 깊이정보를 계산 하는 방법이 있다. 그러나 스테레오 정합으로 고품질의 변위정보를 얻는 것은 어려운 일이며, 많은 자원이 소요 된다. 최근에는 깊이정보를 직접 획득할 수 있는 깊이카 메라가 개발되어 판매되고 있으며, 이들을 이용하는 연 구도 활발히 진행되고 있다. 깊이카메라는 일반적으로 TOF(time-of-flight) 방식과 구조광(structured light) 방식 으로 실사 객체의 깊이정보를 획득한다[4,5].

영상의 보안은 일반적으로 암호화 알고리즘을 적용 하여 수행되는데, 암호화 알고리즘의 계산량이 많으므 로 영상데이터 전체를 암호화 하는 것 보다는 일부분만 을 암호화하는 부분암호화 방법이 적절하다[6]. 본 논문 에서는 DWT(Discrete Wavelet Transform)방식을 이용하 여 암호화 대상에 포함되는 데이터의 양을 최소화하기 위하여 각 화소 데이터의 일부분만을 선택한다. 이후에,

DWT영역에서 주파수변환 결과의 부대역 중 일부분만 을 선택하는 기술과 특정 부대역의 일부 계수만을 암호 화한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 기존의 영 상암호화 기술에 대해 소개하고, 3장에서 제안하는 깊이 정보 암호화 기술을 소개한다. 4장에서 실험 및 구현결 과에 대하여 논의한 후, 5장에서 결론을 맺는다.

Ⅱ. 영상 암호화

디지털 콘텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀 유지를 필요로 하는 디지털 콘텐츠에 대한 보안문제가 중요해지고 있다. 기본적으로는 인터넷 프로토콜은 그 자체로 보안 프로토콜을 포함하고 있으며(SSL 혹은 IPsec), 통신의 시작단계에서부터 인증 및 보안을 위한 프로토콜을 적용하도록 규정하고 있다. 특히 무선통신 의 경우 공격가능성이 유선에 비해 훨씬 높으나, 통신주 체의 특성상 유선에 비해 가벼운 보안 프로토콜을 적용 하고 있다. 또한 유/무선이 같이 포함된 경우 유선구간과 무선구간의 경계에서 보안 프로토콜을 변경하여야 하 기 때문에 통신의 처음부터 끝까지(end-to-end)의 보안 에 상당한 문제점을 안고 있는 실정이다. 근본적으로 인 터넷 또는 무선인터넷 프로토콜이 포함하고 있는 보안 프로토콜은 프로토콜 계층에 따라 수행되는 방식으로, 특정 계층의 보안 알고리즘은 상위 계층으로의 진행을 위해서는 그 보안 프로토콜을 풀어야 한다. 따라서, 보다 더 확실한 보안을 위해서는 현존하는 통신 프로토콜의 보안 프로토콜 이외에 최상위 계층, 즉 응용계층에서 보 안 알고리즘을 적용하도록 권유하고 있다[5].

2.1. 암호화 알고리즘

암호알고리즘은 암․복호화에 사용되는 키의 특성 에 따라 암‧복호화 키가 같은 대칭키 암호알고리즘과 암

‧복호화 키가 서로 다른 공개키 암호알고리즘으로 크게

구분할 수 있으며, 대칭키 암호알고리즘은 비밀키 암호

알고리즘이라고도 불리며 데이터 처리 형식에 따라 스

트림 암호알고리즘과 블록 암호알고리즘으로 나눌 수

있다. 본 논문에서는 이러한 암호알고리즘 중에서 DES,

SEED, 및 AES와 같은 블록 암호 알고리즘을 사용하여

깊이정보 데이터의 일부분을 암호화한다[6].

(3)

2.2. 영상암호화의 예

영상 콘텐츠를 암호화하는 기법은 적용 영역에 따라 서 공간영역(spatial domain)에서의 방식과 주파수 영역 (frequency domain)에서의 방식으로 나누어진다. 공간영 역에서 이루어지는 기술은 영상을 구성하는 화소 자체 의 값을 변화시키는 방법이다. 영상의 화소자체를 다룬 다는 점에서 상당히 간단한 방법이라 할 수 있는데 영상 의 화소에서 일정 비트 혹은 비트 평면을 대상으로 암호 화를 수행한다.

(a) (b)

(c) (d) 그림 1. 영상 암호화의 예; (a) 원본 영상, (b)

공간영역에서 전체데이터 암호화, (c) 주파수영역에서 전체데이터 암호화, (d) 주파수영역에서 데이터의 일부분만을 암호화 Fig. 1 Example of image encryption; (a) original image, (b) whole data encryption in spatial domain,

(c) whole data encryption in frequency domain, (d) partial data encryption in frequency domain 이때 암호 기술로는 표준으로 제정되어 사용하는 암 호알고리즘이나 카오스(chaos) 시스템 등을 이용하여 값 자체를 변화시키거나 일정 블록을 이루어 값들을 자리 이동시킴으로써 암호화를 수행한다. 주파수 영역에서 이루어지는 암호화 기술들은 비교적 다양한 방식으로 암호화가 가능한데 대표적으로 아래와 같은 3가지 방법 을 생각해 볼 수 있다[5].

① DCT영역에서의 DC/AC 계수 암호화

② DWT영역에서의 부대역 구성방법 암호화

③ 기타 주파수변환 영역에서의 암호화

실제 영상데이터의 암호화 결과를 그림 1에서 보이고 있다. 그림 1의 영상 암호화는 공간영역과 주파수 영역 에서 각각 수행한 결과이다. 그림 1 (a)는 원영상, (b)는 모든 화소 값들을 암호화 한 결과, (c)는 주파수영역에서 주파수 계수(coefficient) 전체를 암호화한 결과, (d)는 4- 레벨 DWT를 수행한 후 LL4 부대역만을 암호화한 결과 이다. 그림 1(d)의 경우 (b), (c)와는 다르게 전체 데이터 의 일부분(0.3906%)을 암호화하여 원 영상을 거의 인식 할 수 없을 정도의 효과를 얻을 수 있다. 이와 같은 암호 화 기법을 부분암호화(partial encryption)라고 한다.

Ⅲ. 깊이정보 데이터의 암호화

본 논문에서 제안하는 첫 번째 깊이정보 암호화 기술 은 FDWT(forward-DWT) 결과의 최상위 부대역의 일부 계수만을 선택하여 암호화하는 것이다. 이 방식의 목적 은 최소의 암호화 양으로 최대의 암호화 효과를 거두는 것이다. 본 논문에서 제안하는 첫 번째 DWT영역에서의 깊이정보 부분 암호화 알고리즘 순서는 그림 2와 같다[7].

그림 2. LLx 부대역의 일부 계수 암호화

Fig. 2 Partial coefficient encryption of LLx subband

(4)

제안한 깊이정보의 부분 암호화 기법의 실행순서는 다음과 같다.

① 깊이정보를 대상으로 DWT를 수행한다.

② 최상위 부대역의 최저파수 부대역에서 임계치 (threshold) 이상의 계수 값을 선택하여 암호화한다.

③ 역 DWT를 수행하여 암호화된 깊이정보 영상을 얻 는다.

상기와 같이 DWT영역의 최상위 부대역 중에서 가장 큰 계수 값들만을 대상으로 암호화를 수행할 경우 공간 영역에서 실제로 암호화 대상이 되는 대상은 큰 값을 갖 는 화소들이다. 일반적으로 깊이정보 영상의 경우 중요 한 정보(객체)들이 화면 내에서 카메라와 가까운 거리에 위치하게 된다. 즉, 깊이정보 영상에서 중요한 정보를 포 함하는 깊이정보 화소 값들은 비교적 큰 값을 갖는다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 FDWT 후 최상위 부대역 계수 들의 평균값을 구한 후 이 값을 임계치로 사용하였다.

즉, 임계치 이상의 값들을 대상으로 암호화를 수행하였 다. 암호화 후 IDWT(inverse-DWT)를 수행하여 암호화 된 깊이정보 영상을 얻을 수 있다. 암호화 된 깊이정보 영상과 원본 깊이정보 영상의 PSNR(peak signal to noise ratio) 수치를 계산하여 객관적인 암호화 성능을 측정하 였다.

그림 3. DWT 영역에서의 부대역 암호화 Fig. 3 Subband encryption in DWT domain

제안한 두 번째 깊이정보의 부분 암호화 기법의 실행 순서는 다음과 같다.

① 깊이정보를 대상으로 DWT를 수행한다.

② 최상위 부대역 중에서 LH, HL, HH 부대역 계수들의 에너지를 구한다. 에너지는 아래의 식 (1)을 이용하여 계산한다.

(1)

여기서 N은 부대역 S내에 존재하는 계수의 개수, C

i

는

i-번째 계수를 의미한다.

③ 에너지 E

s,tatal

이 가장 큰 부대역과 함께 LL부대역 을 암호화한다.

④ 역 DWT를 수행하여 암호화된 깊이정보 영상을 얻는다.

Ⅳ. 실험결과

본 장에서는 3장에서 설명한 깊이정보 암호화 기술에 대한 실험결과를 소개한다. 본 논문에서는 앞서 설명한 암호화 기술을 C언어로 구현하였고, 아래의 그림 4와 같 은 깊이정보 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과는 객관적인 화질측정 방법인 PSNR (peak signal noise ratio) 수치를 나타내었으나, 이 값이 절대적으로 암 호화 효율을 대표할 수 없으므로 시각적인 분석을 위해 암호화된 결과영상을 함께 소개하였다.

본 논문에서 제안한 알고리즘의 객관적인 성능평가 를 위해 암호화한 깊이정보 영상의 PSNR 수치와 암호화 율 (encryption ratio, ER)을 계산하였다. 암호화율은 아래 의 식 (2)와 같은 수식으로 계산하였다[6].

암호화율   암호화한데이터량 × 전체데이터량 (2)

그림 5는 본 논문에서 제안하는 암호화 방식과의 비

교를 위해 공간영역과 DWT영역에서 Lovebirds 깊이정

보의 데이터 전체를 암호화한 결과이다. 데이터 전체를

암호화 하였기에 암호화율은 100%이다. 두 결과 모두

(5)

원본 데이터의 정보를 시각적으로는 확인할 수 없을 정 도의 암호화 효과를 얻었고, PSNR의 경우 공간영역에 서 암호화를 수행한 결과가 더 낮은 수치를 보여 암호화 효율 측면에서는 DWT영역의 암호화보다 더 우수한 것 으로 판단이 된다. 하지만, 이와 같은 방식으로 공간영역 과 주파수영역에서 데이터 전체를 암호화 하는 방식이 기 때문에 자원 사용률이 상대적으로 높아지는 문제가 있다.

(a) (b)

(c)

(d)

그림 4. 실험 데이터; (a) Lovebirds(1,024x768), (b) Ballet(1,024x768), (c) Breakdancers(1,024x768),

(d) Cafe(1,920x1,080)

Fig. 4 Experimental data; (a) Lovebirds(1,024x768), (b) Ballet(1,024x768), (c) Breakdancers(1,024x768),

(d) Cafe(1,920x1,080)

(a) (b)

그림 5. 깊이정보 암호화의 예; (a) 공간영역에서 전체데이터 암호화(PSNR: 2.2167), (b) DWT영역에서

전체데이터 암호화(PSNR: 6.5028) Fig. 5 Example of depth-map encryption; (a) whole

data encryption in spatial domain, (b) whole data encryption in DWT domain

(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

그림 6. DWT영역에서의 깊이정보 암호화 예(Lovebirds);

(a) 1-레벨 DWT, (b) 2-레벨 DWT, (c) 3-레벨 DWT, (d) 4-레벨 DWT, (e) 5-레벨 DWT, (f) 6-레벨 DWT Fig. 6 Example of Depth-map encryption results in DWT domain(Lovebirds); (a) 1-level DWT, (b) 2-level

DWT, (c) 3-level DWT, (d) 4-level DWT, (e) 5-level

DWT, (f) 6-level DWT

(6)

그림 6과 표 1에서 Lovebirds 깊이영상을 대상으로 1-level 부터 6-level까지 DWT를 수행한 후 최상위 부대 역 중에서 LL 부대역만을 암호화한 결과를 보이고 있다.

표 1의 수치적인 결과만을 보면 최상위 LL 부대역만의 암호화 결과도 상당히 우수하다고 볼 수 있다. 하지만 그 림 6(c),(d)에서 시각적으로 확인할 수 있듯이 5-level 이 상 DWT를 수행한 후 최상위 부대역의 LL계수들만을 암 호화 할 경우 고주파 성분(윤곽선 정보)들이 살아남아 원본 데이터의 시각적인 정보를 노출시킬 수 있다는 문 제점이 있다.

표 1. DWT영역에서의 LLx 암호화 결과:

ER과 PSNR 측정결과

Table. 1 Depth-map encryption results in LLx of DWT domain: measurement results of ER and PSNR

DWT Level ER (%) PSNR [dB]

1 25 2.4628

2 6.25 2.4778

3 1.5625 2.5045

4 0.3906 2.5228

5 0.0977 2.5788

6 0.0244 2.5194

그림 7에서는 본 논문에서 제안한 첫 번째 암호화 기 술인 최상의 부대역의 LL계수 중 임계치(Th) 이상의 계 수만을 암호화한 결과를 보이고 있다. 앞서 기술한 바와 같이 깊이정보 내에서 중요한 객체들만이 선택적으로 암호화된 것을 확인할 수 있다.

그림 7의 좌측영상은 LL5 부대역, 우측영상은 LL6 부대역의 임계치 이상의 값을 암호화한 결과이다. 그 림 7(a)와 (b)의 경우 깊이영상 내에서 비교적 중요한 부 분들이 상당히 은닉되었지만, 그림 7(c)와 (d)의 경우에 는 상당히 많은 정보들이 노출되고 있는 것을 확인할 수 있다.

표 2에서는 그림 7에서 보인 암호화 결과영상의 암호 화율(ER)과 PSNR 측정결과를 보이고 있다. 그림 7과 표 1의 결과를 종합해 보면, 본 논문에서 제안한 DWT 최상 위 부대역의 LLx에서 임계치 이상의 계수들을 암호화하 는 방식은 암호화 율(ER) 측면에서는 상당히 우수한 결 과를 보이지만, 다양한 깊이 값을 갖는 중요 객체들이 동

일한 깊이정보 내에 존재할 경우에는 다소 효율이 떨어 질 수 있다는 것을 알 수 있다.

(a)

(b)

(c)

(d)

그림 7. LLx 부대역의 일부 계수 암호화 결과;

(a) Lovebirds(Th=40), (b) Ballet(Th=96), (c) Breakdancers (Th=111), (d) Cafe(Th=111)

Fig. 7 Partial coefficient encryption results of LLx subband;

(a) Lovebirds, (b) Ballet, (c) Breakdancers, (d) Cafe

(7)

그림 8에서는 본 논문에서 두 번째로 제안했던 암호 화 기술의 결과를 보이고 있다. 암호화된 깊이정보 영 상의 결과들이 거의 유사하여 가로방향의 윤곽선 성분 이 많은 Lovebirds와 세로방향의 윤곽선 성분이 많은 Breakdancers 깊이정보 영상의 결과만을 그림 8에서 보 였다.

표 2. LLx 부대역의 일부 계수 암호화 결과:

ER과 PSNR 측정결과

Table. 2 Partial coefficient encryption results of LLx subband: measurement results of ER and PSNR

Depth-map DWT

Level

ER (%)

PSNR [dB]

Lovebirds 5 0.0813 10.2537

6 0.0200 10.1911

Ballet 5 0.1310 13.6115

6 0.0260 12.6723

Breakdancers 5 0.0920 15.8168

6 0.0240 14.7614

Cafe 5 0.1040 11.5423

6 0.0290 10.3976

(a)

(b)

그림 8. DWT 영역에서의 부대역 암호화 결과;

(a) Ballet, (b) Breakdancers

Fig. 8 Subband encryption results in DWT domain;

(a) Ballet, (b) Breakdancers

그림 8의 좌측은 5-레벨, 우측은 6-레벨 DWT를 수행 한 후에 암호화한 결과들이다. 그림 8에서 확인할 수 있 듯이 제안한 암호화 기술을 적용한 결과 원본 깊이정 보 영상의 시각적인 정보를 완벽하게 은닉할 수 있었 다. 표 3에서는 그림 8에서 보인 두 가지 깊이정보 영상 을 포함한 모든 암호화 결과영상의 암호화율(ER)과 PSNR 측정결과를 보이고 있다. 본 논문에서 제안한 첫 번째 암호화 기술과 비교해 보면, 암호화율은 두 번째 방식이 다소 높지만 PSNR 수치는 거의 절반 정도로 낮 아지고, 시각적인 은닉효과 역시 매우 우수함을 확인 할 수 있었다.

표 3. DWT 영역에서의 부대역 암호화 결과: ER과 PSNR 측정결과

Table. 3 Subband encryption results in DWT domain:

measurement results of ER and PSNR

Depth-map DWT Level

ER (%)

PSNR [dB]

Lovebirds 5 0.1953 6.7266

6 0.0480 6.7383

Ballet 5 0.1953 6.6390

6 0.0480 6.6516

Breakdancers 5 0.1953 6.7576

6 0.0480 6.7716

Cafe 5 0.1953 6.6227

6 0.0480 6.6417

Ⅴ. 결 론

본 논문에서는 깊이정보 콘텐츠의 보안을 위한 암

호화 기술을 제안하였다. 제안한 방식은 깊이정보를

대상으로 DWT를 수행한 후 암호화를 수행하는 것이

다. 첫 번째 암호화 방식은 FDWT 후 최상위 LL 부대역

의 계수 중에서 임계치 이상의 계수만을 선정하여 암

호화를 수행하는 것이다. 두 번째 방식은 FDWT 후 최

상위 LL부대역과 함께 LH 혹은 HL 부대역 중에서 더

큰 에너지 값을 갖는 부대역을 선정하여 암호화하는

것이다.

(8)

깊이정보 영상을 대상으로 제안한 암호화 기술을 적 용한 결과, 첫 번째 방식은 특정 객체만을 대상으로 암호 화를 수행할 경우, 두 번째 방식은 깊이정보 영상 전체를 은닉하고자 할 경우에 적합할 것으로 보인다.

참고문헌

[1] R. Want and G. Borriello, "Survey on Information Application," IEEE Computer Graphics and Applications, Vol. 20, Issue 3, pp. 24-31, June, 2000 [2] F. Stajano and H. Isozaki, "Security issues for Internet

applications," Proceedings of Applications and the Internet (SAINT) Workshop, pp. 18-24, 2002

[3] 최현준, 서영호, 하준, 김동욱, “Fresnel 변환을 이용 한 디지털 홀로그램 암호화”, 2012년 한국방송공학 회 하계학술대회, 2012년 7월

[4] 구자명, 서영호, 최현준, 유지상, 김동욱, “스테레오 깊이영상의 변위증분을 이용한 중간시점 깊이영상 생성”, 한국방송공학회 논문지, 제17권2호, pp.363- 373, 2012년 3월

[5] 홍기성, 서영호, 김동욱, “디지털 홀로그램 콘텐츠의 저작 및 합성”, 한국정보통신학회논문지, 제 16권 제 1호, pp.1-12, 2012년 1월

[6] 서영호, S. Dey, 김동욱, “웨이블릿 영역에서의 선택 적 부분 영상 암호화”, 한국통신학회논문지, 제 28권 6C호, pp.648-658, 2003년 6월

[7] 하준, 최현준, “깊이정보의 DWT 영역에서의 부분 암호화”, 2012년 한국방송공학회 추계학술대회, P1-2, 2012년 11월

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