왜곡 저항력이 강한 저작권 침해 영상 저작물 판별 기법
A Discriminating Mechanism of Suspected Copyright Infringement Video with Strong Distortion Resistance
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초록
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.
Abstract
The increase in number of streaming platforms and contents thereof, owing to an advancement of cloud environment, has triggered the rapid proliferation of illegally replicated contents as well as legal contents. This necessitates the development of technology capable of discriminating the copyright infringement of various contents. The Korea Copyright Protection Agency operates a video content demonstration system using AI, but it has limitations on distortions such as resolution changes. In this paper, we propose the powerful mechanism using skeleton, which is resistant against distorted video contents and capable of discriminating copyright infringement of platforms streaming illegal video contents. The proposed mechanism exploits the calculation of Hamming distance to the original video by converting collected data into binary ones for the efficient calculation. As a result of the experiment, the proposed mechanism have demonstrated the discrimination of illegally replicated video contents with an accuracy of 94.79% and average magnitude of 215KB.
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