The Advent of the global information structure and the do-called digital revolution raise countless new issues and questions. There are no limitations regulating the expressions on the cyberspace due to internet's of quality anonymity\ulcorner diversity\ulcorner spontaneity. Therefore, the freedom of speech is expanded in both areas of time and space, which was impossible with the old communicating system. The rapid development of the internet may not have occurred without techniques of linking and framing, which provide users flexible and easy access to other website. These techniques have enabled internet users to navigate the internet efficiently and sort through the products, services and information available on the internet. Although online technology raises many new legal issues, the law available to help us resolve them, at least today, is largely based on the world as it existed before online commerce became a reality. Thus the challenge is to predict how these new legal issues may be resolved using the current law. Especially, the damage from the above side effects on the cyberspace can be much more serious than in the real world because of promptness, wideness and anonymity. Therefore, regulating and controling the freedom of speech on the cyberspace became needed, and there are two kinds of opinion; one is that the laws in the real world should be applied for the cyberspace and the other is that regulating and controling the freedom of speech on the cyberspace should be performed by the users of cyberspace not by laws because the cyberspace is a free space and must not be interfered. In this study, the current judicial regulation of cyberspace, the side effects of cyberspace and the limitations of the freedom of speech are studied to solve the above problems with speech and the liabilities of on-line service providers are discussed around defamation the distribution of obscene pictures and information, and infringement of copyright.
소프트웨어 분류 기법은 저작권 침해 탐지, 악성코드의 분류, 소프트웨어 보관소의 소프트웨어 자동분류 등에 활용할 수 있으며, 불법 소프트웨어의 전송을 차단하기 위한 소프트웨어 필터링 시스템에도 활용할 수 있다. 소프트웨어 필터링 시스템에서 유사도 측정을 통해 불법 소프트웨어를 식별할 경우, 소프트웨어 분류를 활용하여 탐색 범위를 축소하면 평균 비교 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문은 API 호출 정보와 기계학습을 통한 윈도우즈 실행파일 분류를 연구한다. 다양한 API 호출 정보 정제 방식과 기계학습 알고리즘을 적용하여 실행파일 분류 성능을 평가한다. 실험 결과, PolyKernel을 사용한 SVM (Support Vector Machine)이 가장 높은 성공률을 보였다. API 호출 정보는 바이너리 실행파일에서 추출할 수 있는 정보이며, 기계학습을 적용하여 변조 프로그램을 식별하고 실행파일의 빠른 분류가 가능하다. 그러므로 API 호출 정보와 기계학습에 기반한 소프트웨어 분류는 소프트웨어 필터링 시스템에 활용하기에 적당하다.
The purpose of this research is to identify multidimensional motivation factors that determine the piracy of copyrighted digital music. The model is based on TPB(theory of planned behavior) as well as other models in consumer behavior. An empirical study resulted in the following findings. first Both individual's attitude toward music piracy and individual's perceived behavior control have positive impacts on the individual's behavioral intention of piracy. It turned out that perceived behavior control has a stronger impact on behavioral intention than attitude does. Second, the level of individual's moral judgment has negative impacts on both the attitude and behavioral intention toward music piracy. Third, individual's experience in music piracy positively affects the attitude, but does not directly or indirectly affect the behavior intention. Fourth, an economic gain from music piracy is not a significant factor in determining both attitude and behavioral intention. Fifth, the risk of being prosecuted for music piracy is a major factor in determining one's attitude, although the risk is not significant enough to change one's behavioral intention. This research found that individuals' intention to pirate digital music is mainly affected by the moral and ethical standards of the individuals and by the extra resources and abilities they possess. Such factors as economic gain and law enforcement were not significant enough to alter one's behavioral intention. This research is significant in that it established a behavioral model to understand the piracy of copyrighted digital music and that it empirically tested the model with Internet users in Korea. This is one of the first empirical studies in Korea to touch such ethically and perhaps politically sensitive issues as online music piracy.
인스타그램(Instagram)은 사람 간의 관계망을 구축하고 취미, 일상, 유용한 정보 등을 공유하는 인터넷 서비스인 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service:SNS)로 최근 다양한 연령층에서 각광받고 있다. 하지만 업로드한 개인 정보를 불특정 다수가 열람할 수 있고 검증되지 않은 정보가 무방비하게 공유되기 때문에 이를 악용한 각종 사기, 스토킹, 명의 도용, 저작권 침해, 악성코드 유포 등의 문제가 발생 하고 있다. 이에 따라 인스타그램에 대한 디지털 포렌식적 관점에서의 분석이 필요하나 관련한 연구는 미약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 인스타그램에 대해 디지털 포렌식 관점에서 역 공학 및 동적 분석을 수행하였고 그 결과 채팅 내용, 채팅 대상, 게시한 사진, 쿠키 정보 등의 사용자 행위 분석이 가능한 데이터가 담긴 3개의 데이터베이스 파일과 4개의 파일 저장 경로, 다양한 데이터 저장된 xml파일을 확인하였다. 또한 위의 분석 결과를 디지털 포렌식 조사에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
디지털로 신호를 표현하는 방법은 기존 아날로그 표현하는 방법에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 디지털로 된 데이터는 언제 어디서든 대단위 복제가 가능하다. 즉, 저작권 침해, 불법 복제 및 배포, 손쉽게 위조할 수 있다는 점이 그것이다. 디지털 영상 정보의 보호를 위해 디지털 영상의 불법적인 내용 조작을 막고, 영상의 소유권을 보장할 수 있는 방법으로 디지털 워터마크 (Digital Watermark)가 있다. 디지털 워터마크는 공개키 알고리즘이나 방화벽 등으로 해독된 영상에 대하여 부가적인 보호를 제공한다. 본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환 (Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적응 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적응 웨이브릿 (Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축 (Loss Compression)이나 필터링(Filtering), 잡음 (Noise) 등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.
인터넷 환경의 급속한 성장으로 인해 효율적인 디지털 콘텐츠 보급이 가능하게 되었다. 하지만 악의적인 공격자에 의한 저작권 침해 등으로 인해, 이미지 데이터 보호 및 비밀 통신 방법에 관한 요구사항 또한 높아지고 있다. Shamir와 Lin-Tsai는 각각 비밀 공유의 원리를 기반으로 간단한 비밀 이미지 암호화 알고리즘들을 제안하였다. 하지만 Shamir와 Lin-Tsai가 제안한 비밀 공유 기법들은 이미지의 화질을 저하시키는 심각한 문제가 있다. 이로 인해, 제3자가 쉽게 은닉된 정보를 알아챌 수 있다. 본 논문에서 이미지의 화질과 안전성을 향상시킬 수 있는 그레이 코드를 이용한 비밀 공유 기법을 제안한다. 제안한 기법은 Shamir와 Lin-Tsai의 기법들과 비교하여 공유 이미지의 화질이 우수할 뿐만 아니라 보다 강화된 보안성을 제공한다.
디지털 영상의 배포에서, 저작권 침해자에 의해 영상이 불법으로 위 변조되어 유통되는 심각한 문제가 대두되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 위 변조된 디지털 영상의 에지 에너지 정보를 이용한 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SA (Streaking Artifacts)와 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix)을 이용하여, 원 영상의 JPEG 압축률 (QF=90, 70, 50, 30)에 따른 에지정보와 질의영상의 에지정보를 추출하고, 이를 각각 비교하여 위 변조 여부를 판정한다. 원 영상과 질의영상의 에지정보 매칭은 JPEG 압축률 조합의 임계치 (TCJCR : Threshold by Combination of JPEG Compression Ratios)에 따라 이루어진다. 실험을 통하여, TP (True Positive)와 FN (False Negative)은 87.2%와 13.8%이며, 산출된 최소평균 판정 에러는 0.1349이다. 그리고 제안된 알고리즘의 성능평가에서 민감도 (Sensitivity)와 1-특이도(1-Specificity)의 AUROC (Area Under Receiver Operating Characteristic) 커브 면적은 0.9388로 'Excellent(A)' 등급임을 확인하였다.
파일 식별과 분석은 컴퓨터 포렌식 수사과정에서 디지털증거 획득 및 증거분석에 중요한 요소이며 지금까지 많은 연구가 진행되었다. 그러나 실행파일의 식별과 분석은 주로 악성코드에 대해 연구되어 왔기 때문에, 저작권침해 사고와 같은 일반적인 실행파일을 세부적으로 분류하고 탐지해야 할 경우에는 기존의 악성코드 분류 방법은 적용되기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 실행파일 헤더내 문서화되지 않은 정보의 유사도 측정에 근거한 비교를 통해 실행파일을 세부적으로 분류할 수 있는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 실행파일의 헤더에 포함된 정보를 이용하기 때문에 일반적인 실행파일뿐만 아니라 기존의 악성코드 및 새로운 악성코드와 변종 그리고 실행압축, 코드변형, 가상화 및 난독화된 실행파일 분류에도 활용이 가능하다.
본 논문은 불법복제된 DTV 방송프로그램의 온라인 불법전송을 차단하기 위한 비디오 복사본 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 급격한 휘도 변화가 나타나는 방송영상의 비디오 프레임을 선별하여 키프레임(keyframe)을 구성한 후, 키프레임의 시 공간적 특징정보를 추출하여 사전에 등록된 방송영상 저작물들의 특징정보와 비교함으로써 해당 방송영상의 불법복제 여부를 판별하는 동영상 필터링(filtering) 기능을 제공한다. 특히 모든 프레임을 이용하지 않고 키프레임만을 추출함으로써 대용량 방송영상물의 저작권 침해 여부를 효율적으로 판단할 수 있으며, 온라인 전송과정에서 빈번히 적용되는 영상비 변환, 로고 삽입, 자막 삽입, 화질 열화 및 해상도 감소 등의 다양한 동영상 편집효과에도 강인함을 실험을 통하여 확인하였다. 또한 기존 알고리즘들과의 성능비교실험을 통하여 상대적 우수성을 평가하였다.
본 연구는 2012년 12월을 기준으로 디지털 전환이 완료된 시점에서 우리나라 유료방송 가입가구의 약 절반에 해당하는 가구가 디지털 전환의 수혜를 입지 못하는 초유의 사태가 여전히 진행 중이며, 이로 인해 구체적인 대안으로 떠오르고 있는 클리어 쾀과 8VSB 전송방식의 도입이 과연 타당한가에 대해 검토하고자 했다. 검토결과, 별도의 셋톱박스가 필요없는 클리어 쾀과 8VSB 방식은 사업자와 시청자의 경제적 부담을 덜어주고, 디지털 기술에 소외되기 쉬운 정보소외 계층을 포함시킬 수 있다는 장점이 있지만 전체 유료시장이 저가화되거나 콘텐츠 사업자의 저작권을 침해하는 등 콘텐츠 산업에 부정적인 영향을 미칠 것이라는 문제가 수반된다. 이로 인해 정부는 최소한의 수혜가구와 최소 채널을 지정해서 디지털 전환에 차질이 없되 관련 사업에 피해가 가지 않는 방향으로 정책적 목표를 설정할 필요가 있지만 상기한 우려가 쉽게 사라지지 않은 상황이다. 이에 대해 방통위는 한시적으로 두 가지 방법에 대해 개방적인 태도를 취할 필요가 있으며, 디지털 전환이 어느 정도 완성된 시점에서는 재고해야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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