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초록·키워드
3D 콘텐츠의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹에서, 기존 방법들은 렌더링 파이프라인의 중간 신호를 활용하지 못하고 균일한 강도로 워터마크를 삽입하여 지각적 품질 저하가 불가피하였다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 렌더링 신호와 JND 모델을 결합한 적응형 워터마킹 방법을 제안한다. 5가지 렌더링 신호와 JND 간의 상관관계를 Mutual Information으로 분석하여 Normal Map(0.073 nats)을 최적 가이드 신호로 선정하고, Product와 Gated 두 가지 픽셀별 강도 조절 전략을 설계하였다. 6개 3D 모델의 960개 샘플에 대한 실험 결과, 비교 대상 대비 PSNR 5.47dB 향상과 SSIM 0.0059 개선을 달성하면서 32비트 메시지 복원율 100%를 유지하였다. 추가 계산 비용은 19.4%로 실시간 적용이 가능하다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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