게임산업의 급속한 발전과 더불어 대중적, 상업적, 인기 게임에 대한 저작권, 표절, 복제에 대한 논란이 많이 나타나고 있으나 게임에 대한 저작권, 표절, 복제도 산출, 유사도, 가치 평가에 대한 연구는 미비한 상태이며 유사도, 복제도 산출에 있어서 정량적인 산출 기법에 대한 연구는 전무한 상태이다. 본 논문에서는 게임 컨텐츠의 저작권, 프로그램보호권, 컴퓨터 게임과 영상 저작물의 관계를 고찰해 보았으며 이를 근거로 게임의 게임 저작권 설정에 대한 기초 자료를 제시하였다. 게임의 복제, 표절, 저작권 논란에 대하여 그동안 주관적이고 정성적인 형태로 표현된 유사도를 게임 특징벡터 추출 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 유사도 산출 방법을 제안하였다. 제안 방법은 게임 분류기법에서 특징 벡터를 추출하여 이를 근거로 원본 게임과 유사한 게임간의 특징 벡터를 비교하여 정량적인 유사도를 산출하였으며 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 유사게임간의 그룹화, 정량적 유사도 산출의 가능성을 제시하였다.
인터넷을 비롯한 통신기술의 비약적인 발전과 보급, Mpeg, Jpeg 등의 멀티미디어 데이터 압축기술의 발전으로 인하여 문서, 사진, 동영상, 오디오 데이터 등의 다양한 매체들이 디지털화되어 고속으로 전송이 가능하게 되었다. 이러한 멀티미디어 컨텐츠(Multimedia Contents)에 대해 누구나 쉽게 저장과 접근, 이용 가능하게 됨으로써 저작물에 대한 소유권 문제가 큰 이슈로 부각되었다. 본 논문에서는 이러한 멀티미디어 데이터의 저작권을 보호하기 위한 방법들을 살펴보고 각 기법의 특성을 고찰한다. 또한 각 기법들간의 관계 및 체계를 분류하고 저작권 보호에 효율적인 워터마킹(Watermarking)기법과 스테가노그라피(Steganography) 및 핑거프린팅(Fingerprinting)기법을 비교 분석한다.
2012년 3월 15일부터 시작된 한미FTA 개정저작권이 출판과 출판콘텐츠 관련 사업 부분에 어떤 영향을 미치는지 살펴보자. 첫째, 저작권 유지기간이 50년에서 70년으로 바뀌었다. 이는 출판사 및 음반사와 같이 저작물을 상업적으로 유통하는 국내 업체들이 미국에 로열티를 지불할 기간이 20년 더 늘어난 것이므로 로열티 부담이 는 셈이다. 둘째, 배타적발행권의 신설이다. 지금까지 배타적발행권은 종이책 출판과 프로그램에만 해당됐는데, 최근 들어 활발해진 전자책 활성화에 따라 출판권을 전자책까지 인정한다는 의미로 볼 수 있다. 콘텐츠를 다루는 일인으로서 저작권의 개념이 바뀌어야 할 때라고 본다. 나아가 출판콘텐츠를 포함한 문화콘텐츠(음반, 영상, 공연 등) 관련자들에게 미치는 영향도 함께 살펴본다.
오늘날 저작권 관련 산업이 사회, 경제적으로 큰 영향을 미치는 대규모 산업으로 성장하였음에도 불구하고 저작물에 대한 소유권 및 저작권에 대한 문제가 끊임없이 발생하고 있으며 특히 이미지 저작권과 관련된 연구는 거의 진행되지 않는 상태이다. 본 연구에서는 기존의 문서 영상처리 기술과 딥 러닝 기술을 융합하여 교육용 도서 영상에서의 객체 자동 추출 및 분류 기술 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 먼저 잡음을 제거한 후, 시각적 주의(visual attention) 기반 영역 추출 과정을 수행한다. 추출된 영역을 기반으로 블록화 작업을 수행하고, 각 블록을 그림인지 아니면 문자 영역인지를 분류한다. 마지막으로 추출된 그림 영역 주위를 검색하여 캡션 영역을 추출한다. 본 연구에서 진행한 성능 평가 결과, 그림 영역은 최대 97% 정확도를 보이며, 그림 및 캡션 영역 추출에 있어서는 평균 83%의 정확도를 보여 준다.
워터마킹(Watermarking) 기법은 멀티미디어 컨텐츠의 저작권 보호를 위해서 특정 데이터를 저작물의 품질이나 데이터 크기의 변화 없이 삽입하고, 필요시 이를 검출하는 기술이다. 워터마크가 삽입된 컨텐츠는 사람의 육안이나 청각으로 구별할 수 없어야 하고 여러 종류의 변환 또는 고의적 공격에 강인성을 가져야한다. 본 논문에서는 영상의 공간 영역과 주파수 영역에 대한 정보를 함께 갖는 웨이블릿(Wavelet) 변환영역에서 워터마킹을 수행하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 강인성과 비가시성을 동시에 만족하기 위해 다중 임계값을 사용하였다. 워터마크 삽입 위치는 상관도가 높은 부대역 계수들의 유사성을 조사하고 관련 주파수 대역에서 계수의 중요도를 검증한 뒤 워터마크를 삽입할 위치로 결정하였다. 이 때 유사성의 표현은 부대역간의 계수 값 차를 이용하였고, 이 차들의 분포는 워터마크를 삽입하고 검출하는데 사용한다. 워터마크의 검출은 부대역간의 특성을 이용함으로써 원래의 영상을 사용하지 않고 검출할 수 있다. 이러한 특성들 때문에 제안한 워터마킹 알고리즘은 JPEG 압축 공격 등을 비롯한 일반적인 영상처리에 대해 비가시성과 강인성을 동시에 만족함을 보였다.
클라우드 환경의 발전에 따른 스트리밍 플랫폼과 콘텐츠의 증가로 합법적인 콘텐츠뿐만 아니라 불법 복제된 콘텐츠 또한 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 다양한 콘텐츠에 대한 저작권 침해 여부를 판별할 수 있는 기술의 개발이 요구된다. 한국저작권보호원에서는 AI를 활용한 영상 콘텐츠 실증시스템을 운영하고 있지만, 해상도 변화와 같은 왜곡에 대해 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 스켈레톤 정보를 활용하여 불법 스트리밍 플랫폼에서 유통 중인 영상 콘텐츠에 대해 왜곡 저항력이 강한 저작권 침해 여부 판단 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 빠른 연산을 위해 수집된 데이터를 이진 데이터로 변환하여 원본 영상과의 해밍거리를 계산하는 방법을 사용하였으며, 실험 결과 평균 215KB의 크기와 94.79%의 정확도로 불법 복제 영상물을 판별할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 상향식 방식의 주의모듈을 사용하여 얻어지는 의미론적으로 중요한 영역에 워터마킹을 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 저작물을 공격하는 제3자가 영상 전체 정보가 아닌 몇몇 영역 및 물체에 관심을 가지고 있다는 사실에 착안하여 의미론적으로 중요하다고 생각되는 영역에 워터마크 정보를 삽입한다. 이는 전통적인 워터마킹 방법이 영상의 전체 영역에 걸쳐 워터마크를 삽입하는 것과는 다른 접근방법이다. 워터마크가 삽입되는 관심영역은 인간의 상향식 방식의 시각적 주의에 기반하여 모델링 된 주의모듈을 통해 얻는다. 본 논문을 통해 제안되는 워터마크 기법은 워터마크가 전체 영상이 아닌 몇몇 주요영역에 삽입되므로 중요부분이 공격당하기 어렵게 되며, 워터마크를 확인하여 소유권자를 구분할 때에도 워터마크가 관심영역 안에 있기 때문에 삽입된 워터마크의 탐지율이 높아진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 확인하였다.
인터넷 기술의 발전에 따라 온라인상에서 사용자들이 콘텐츠를 공유할 수 있는 공유 서비스들이 많아졌다. 최근에 발표된 연구에서는 온라인 스트리밍 서비스를 재생했을 때 PC에 남는 캐시 파일들을 특정 규칙에 맞게 재조합하면 재생했던 영상을 복원할 수 있으며, 이를 통해 불법저작물 시청에 대한 디지털증거를 확보할 수 있음이 알려졌다. 저작권 침해의 관점에서 이러한 기술은 실시간으로 스트리밍된 콘텐츠들을 파일 형태로 다시 복원할 수 있고, 이는 다른 사이트로 재유포 및 재업로드 될 가능성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 현재 국내외로 많이 사용되는 온라인 스트리밍 서비스 23개를 선정하여 시청한 후, PC에 기록되는 캐시 파일을 이용하여 영상 복원 여부를 실험하였다. 이를 통해 거의 모든 사이트에서 복원이 가능했음을 확인하였다. 추가적으로 본 연구에서는 온라인 스트리밍 서비스상에서 영상 복원을 통한 저작권 침해를 방지하기 위한 방안들에 대해서도 함께 언급하고자 한다.
4차 산업의 주요 기술로 실감형 360도 영상 콘텐츠가 주목받고 있다. 전 세계 실감형 360도 영상 콘텐츠의 시장 규모는 2018년 67억 달러에서 2020년 약 700억 달러까지 증가될 것이라고 전망하고 있다. 하지만 대부분 실감형 360도 영상 콘텐츠가 웹하드, 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해가 증가하고 있다. 이러한 불법 유통을 막기 위하여 기존 2D 영상은 불법저작물 필터링 기술을 사용하고 있다. 그러나 초고화질을 지원하고 두 대 이상의 카메라를 통해 촬영된 영상을 하나의 영상에 담는 실감형 360도 영상 콘텐츠의 특징 때문에 왜곡 영역이 존재하여 기존 2D 영상에 적용된 기술을 그대로 사용하기엔 다소 무리가 있다. 또한, 초고화질에 따른 특징점 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 왜곡이 심한 영역을 제외한 객체 식별 영역을 선정하고, 식별 영역에서 딥 러닝 기술을 이용하여 객체를 인식하고 인식된 객체의 정보를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 특징점 추출 및 식별 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존에 제안 되었던 스티칭 영역을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출방법과 비교하여 성능의 우수성을 보였다.
A video-work story analysis system based on emotional state measurement includes a content provision unit which provides story content of a video-work, a display unit which displays content provided by the content provision unit, an emotional state measurement unit which measures a tense-relaxed emotional state of a viewer viewing the displayed story content, a story pattern analysis unit which analyzes the tense-relaxed emotional state measured from the emotional state measurement unit according to a scene in the story content provided by the content provision unit, and a story pattern display unit which prints out an analysis result or displays the analysis result as an image. The emotional state measurement unit measures a tense or relaxed emotional state through one or more analyses among a brainwave analysis, a vital sign analysis, or an ocular state analysis. A writer may obtain support in an additional scenario modification work, and an investor may obtain support in making a decision through the above description. Furthermore, the video-work story analysis system and analysis method based on emotional state measurement may extract a particular pattern with respect to a change in an emotional state of a viewer, compile statistics, and analyze a correlation between a story and an emotional state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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