• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.2115-2130
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• 2022

With the development of over-the-top (OTT) services, the demand for content is increasing, and you can easily and conveniently acquire various content in the online environment. As a result, copyrighted content can be easily copied and distributed, resulting in serious copyright infringement. Some special forms of online service providers (OSP) use filtering-based technologies to protect copyrights, but illegal uploaders use methods that bypass traditional filters. Uploading with a title that bypasses the filter cannot use a similar search method to detect illegal content. In this paper, we propose a technique for profiling the Heavy Uploader by normalizing the bypassed content title and efficiently detecting illegal content. First, the word is extracted from the normalized title and converted into a bit-array to detect illegal works. This Bloom Filter method has a characteristic that there are false positives but no false negatives. The false positive rate has a trade-off relationship with processing performance. As the false positive rate increases, the processing performance increases, and when the false positive rate decreases, the processing performance increases. We increased the detection rate by directly comparing the word to the result of increasing the false positive rate of the Bloom Filter. The processing time was also as fast as when the false positive rate was increased. Afterwards, we create a function that includes information about overall piracy and identify clustering-based heavy uploaders. Analyze the behavior of heavy uploaders to find the first uploader and detect the source site.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.238-248
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• 2020

본 연구는 상향 사회비교를 통해 발생 되는 긍정과 부정의 감정을 균형 있게 살펴보고 발생 된 감정의 결과가 SNS 이용자의 게시 행태에 미치는 영향을 탐구한다. 특히, 본 연구는 상향 사회비교가 SNS의 팔로워와 게시자의 SNS 이용행태에 미치는 영향력과 팔로워가 다시 게시자가 되는 소셜 네트워크 순환의 구조적 원리를 체계적으로 규명해보고자 한다. 분석 결과, 상호작용 성향의 팔로워는 부정적인 상향 사회비교와 긍정적인 상향 사회비교를 하였으며, 부정적인 상향 사회비교는 독립 성향 게시를 감소시키는 것으로 나타났다. 하지만, 긍정적인 상향 사회비교는 독립 성향 게시와 상호작용 성향 게시 모두를 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구의 결과는 SNS에서 사회비교 이론이 부정적 상향 비교에만 치우쳐져 있던 선행 연구의 결과를 긍정적 상향 비교까지 확장 시켰다는 데 의의가 있다. 더불어, 본 연구는 SNS 플랫폼 운영자들에게 SNS 이용자들이 다른 플랫폼으로 이탈하지 않는 방안에 대한 실무적 전략을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1067-1078
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• 2020

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.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.211-218
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• 2017

Recently, the number of subscribers of the webtoons published by some major internet portal companies and others is increasing and their revenues are continually rising. Accordingly, a number of studies are being conducted for this phenomenon. For the uploaders off webtoons, their works are graded and added up for the promotion review but the criteria of such a promotion system usually fall short of readers' expectations. Although most of the subscribes of webtoons are drawn into subscription mainly by the recommendation of people around them, the responses from the new subscribers were often quite different from what the portal companies have anticipated, affecting the rank of the webtoon. Thus, a promotion management system which provides a reliable and clear method of assessment is proposed in this study including the revenue and copyright management scheme for the cartoonists.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.75-83
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• 2021

IT 산업의 발달과 문화 활동의 증가로 저작물에 대한 수요가 증가하고 온라인 환경에서 쉽고 편리하게 이용할 수 있다. 이에 따른 저작물 복제 및 유통이 용이하여 저작권 침해가 심각하게 일어나고 있다. 일부 특수한 유형의 온라인 서비스 제공업체(OSP)는 저작권을 보호하기 위해 필터링 기반 기술을 사용하기만 쉽게 우회할 수 있으며, 모든 불법 저작물을 차단하기에는 한계가 있어 저작권을 보호하기는 갈수록 힘들어지고 있다. 최근 불법저작물 유포자 대부분은 특정 소수이며, 다수 OSP와 다수 ID를 통해 불법저작물을 유포하여 이득을 취한다. 본 논문에는 불법저작물을 바탕으로 주요 분석대상인 대량의 불법저작물 유포자인 대량 유포자(Heavy Uploader) 프로파일링 기술을 제안한다. 이 프로파일링 기술은 불법저작물 전반에 대한 정보가 담긴 특징(Feature)을 생성하고 주요대량 유포자를 식별한다. 이 중 동일인으로 추정되는 대량 유포자를 식별하기 위해 클러스터링 기술을 사용한다. 또한, 불법저작물 유포자 추적과 행위분석을 통해 우선순위가 높은 대량 유포자를 분석할 수 있다. 향후, 대량의 불법저작물을 유포하는 대량 유포자를 식별하고 차단한다면 저작권 피해를 최소화할 것으로 기대한다.