인터넷과 컴퓨터의 성능이 향상됨에 따라 수 초 내에 영화 한 편을 내려 받을 수 있을 정도로 발전했다. 이에 따라 편의성을 이유로 합법적으로 비용을 지불하지 않고 영상 컨텐츠를 불법으로 다운로드 받아 감상하는 이용자들이 늘어가고 있는 추세이다. 이에 따라 국내외 적으로 저작권법을 강화 또는 개정하여 불법복제물을 상습적으로 게시하거나 복제하는 행위에 대해 강력한 법적 제재를 시행하고 있다. 본 논문에서는 네티즌들이 영상 컨텐츠의 불법 공유에 대해 과연 어떤 수준의 의식을 가지고 있는지에 대해 탐구하였다. 컴퓨터 소프트웨어 및 음악에 대한 불법복제에 관한 연구 및 논의는 활발하게 이루어졌고 불법 복제 완화에 대한 거의 완벽한 해법이 이미 나와 있으나 영화를 비롯한 영상 컨텐츠에 대한 불법복제 의식에 대한 연구는 수행되지 않고 있는 실정이다. 가장 정평이 나있는 온라인 조사 사이트 월드 서베이를 통해 사용자의 영상 컨텐츠 불법복제에 관한 의식 조사를 시행했다. 응답 결과에서 열 명 중 아홉 명이 영상 컨텐츠를 불법 복제하여 사용하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 놀라운 사실은 그와 같은 수준인 95%의 응답자가 불법복제는 위법이라고 생각하는 것으로 밝혀졌다.
인터넷 기술의 발달함에 따라 많은 콘텐츠가 생산되고 그 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유통되고 있는 콘텐츠 수가 증가하였고, 반면에 저작권을 침해하는 불법복제물을 유포하는 건수도 증가하고 있다. 한국저작권보호원은 문자열 매칭 기반 불법복제물 추적관리시스템을 운영하고 있으며, 이를 우회하기 위해 다수의 노이즈를 삽입하므로 정확한 검색이 어려운 현실이다. 최근, 노이즈를 제거하기 위한 자연어 처리, AI 딥러닝 기술을 이용한 연구와 저작권 보호를 위한 다양한 블록체인 기술이 연구되어 있으나 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인에서 수집한 데이터에 노이즈를 제거하고, 키워드 기반 불법복제물을 검색한다. 또한, heavy uploader 대상 프로파일링 분석을 통해 동일 heavy uploader를 추정해 간다. 향후, 불법복제물 검색기술과 heavy uploader 대상 프로파일링 분석 결과를 바탕으로 차단 및 대응기술이 결합하면 저작권 피해를 최소화할 것으로 기대한다.
In recent years, the number of digital content transaction has increased dramatically, in main, owing to the innovation of IT technology. At the same time, it creates new problems which have never been found in traditional transactions. Especially, due to the easy-copy characteristics of digital content, the illegal usage of digital content proliferates. Also the conflicts between seller an d buyer in digital content transactions on cyberspace market take place frequently because contracts were made without face-to-face discussion. The increase of illegal usage and conflict in digital content market would diminish motivation of creators for their work, furthermore break down digital content market on cyberspace. Digital content transaction authentication system would play an important role in creating sound digital content market. Especially, it would make big contribution to reducing the number of conflict between seller and buyer. In this context, the main objective of this study is to suggest operational model of digital content transaction authentication and to explain critical success factors in organizing digital content transaction authentication system.
현재의 저작권 보호 기술 개발은 디지털 콘텐츠의 최종 소비자인 구매자단을 대상으로 해서 주로 이루어지고 있다. 그러나. 불법복제는 최종 소비자인 구매자뿐만 아니라 디지털 콘텐츠의 유통 가치사슬 중간 단계인 공급자와 배포자단에서도 항상 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 창작자가 콘텐츠를 배포한 시점부터 구매자가 소비하는 시점까지 모든 유통 가치사슬에서 콘텐츠의 저작권 보호를 지원하는 End-to-end 디지털 저작권 보호 시스템을 설계하고 구현한다 제안하는 시스템은 창작자, 공급자, 배포자 단에서도 구매자 단에서와 같이 콘텐츠 저작권을 안전하게 관리하고 콘텐츠의 불법 사용을 방지할 수 있는 기술적 장치를 제공함으로써 각 유통주체의 저작권을 보호하고 소유권 침해를 방지할 수 있는 환경을 제공한다.
현재 통신 방송 융합 서비스로 크게 대두되고 있는 서비스는 IPTV 서비스이다. IPTV 서비스는 대량의 방송 채널 선택, VoD서비스, 각종 양방향 응용 서비스 등과 같은 고품질의 다양한 방송 통신 융합 서비스 제공한다. IPTV에 대한 관련 기술이 빠르게 발전되면서 그에 대한 불법시청, 불법 복제, 접근권한 오남용 등 IPTV 콘텐츠 보안취약점에 대한 우려가 증가되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 공개키 기반구조(PKI)의 공개키 인증서와 권한인증기반구조(PMI)의 속성인증서를 이용하여, 콘텐츠 서버 접근통제방안을 제안하였다.
디지털기술의 급속한 발전으로 인해 현재 대부분의 문서가 디지털화된 형태를 이루고 있으며 이러한 정보는 지속적으로 증가하고 있는 상황이다. 웹 및 문서저작도구의 발전과 함께, 정보의 생성과 공유가 쉬워지면서 중복적으로 존재하는 정보의 비율이 갈수록 높아지고 있으며 일부를 표절하여 자신의 정보로 사용하는 문서의 불법적인 복제문제가 발생할 수 있다. 현재 온라인 상에서 제공되고 있는 수많은 정보는 그것을 접하는 사용자들에게 유용하게 사용될 수도 있지만 불법복제 (illegal copy)나 표절(plagiarism)과 같은 형태로 이용될 수 있는 가능성도 높다. 두 경우에 있어서 원문의 부분 또는 전체를 그대로 사용하는 경우가 있으며, 특히, 표절의 경우에 있어서는 문장의 재구성, 유사단어로 대체하는 것처럼 원문과는 다른 형태로 나타날 수 있다. 그러나 표절에 있어서 엄청난 양의 정보중에서 일부를 표절한 사실을 알아내기란 쉽지가 않다 왜냐하면 표절을 판별하기 위해서는 기존에 존재하는 모든 정보를 알고 있어야 하는데 이것은 이론상으로 사람의 힘으로는 불가능하기 때문이다. 또한 저작자의 동의 없이 이루어지는 불법적인 복제는 디지털콘텐츠의 유통을 위한 커다란 걸림돌이 되고 있다. 따라서 기존의 문서와의 유사성 판별을 통해서 자동적으로 표절의 가능성을 제시해 줄 수 있는 기술과 함께 근본적으로 디지털 저작물에 대한 불법적인 복제를 막을 수 있는 방법이 필요하다.
본 논문은 한국저작권위원회의 저작권 R&D 과제(과제명 : 북스캔 어문/만화 저작물 식별 및 복제방지 기술 개발)에서 연구 중인 북스캔 도서 저작물 식별 기술연구로 북스캔 만화 저작물과 함께 북스캔 도서를 효과적으로 식별할 수 있는 기술 개발을 통하여 북스캔 만화 및 도서 저작물의 건전한 생태계 기반 조성을 목적으로 한다. 본 논문은 기 연구된 북스캔 만화 저작물 식별 시스템에 추가적으로 도서 저작물 식별 시스템을 통합 구현한 모델을 제시하고자 한다. 최근 들어 고화질 스캐너와 보정 소프트웨어들을 이용한 도서의 불법 복제가 확산되고 있어 만화와 함께 도서에 대한 식별 기술을 제공하여 무차별적 복제로 인한 저작권자들의 피해를 줄이는데 본 연구가 도움이 될 것으로 기대한다.
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 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.
비디오 데이터베이스에서 복사본의 위치를 검출하기 위해서는 비디오의 특징(signature)이 비디오의 재편집(reediting), 채널 잡음, 시간적인 프레임 율(frame rate) 변화에 강한 특성을 지녀야 한다. 여러 가지 시그네쳐중 하나인 오디널(ordinal) 시그네쳐는 평균 명암도 값을 구하는 고정 윈도우(fixed window) $N{\times}N$의 크기에 따라 프레임의 공간적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 논문은 인터넷상에서 이미 배포된 비디오, 위조된 비디오의 검출을 위해 키 프레임으로 정합하지 않고 연속적인 비디오 프레임에서 공간의 변화특성인 기존의 오디널을 개선한 변형된 robust 오디널 특징을 제안하였다. Robust 오디널은 2차원 벡터 구조를 가지고 있어 비디오의 잡음과 프레임 율의 변화에 강한 특성을 가지고 있으며, 검색공간인 R-트리 공간에서 MBR 형태로 표현될 수 있다. 또한 비디오 복사 검출에 필수적인 대용량 데이터베이스 검색에 적합한 R-트리 구조를 이용하여 정확히 정합되는 프레임의 위치를 찾아내고, n차원 입력의 구조를 가지고 있는 R-트리의 입력으로 robust 오디널 특징이 적합하게 사용되었다. 실험결과 비디오 정합율이 향상되고 대용량 데이터베이스에 알맞은 특징을 가지고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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