1. 서론

빠른 기술의 발달과 인터넷의 사용증가로 인하여 영상 데이터 뿐 만 아니라 다양한 데이터들이 디지털화 되고 있다. 디지털미디어들이 다양해지면서 전송과 저장, 편집과 같은 다양한 기능들을 이용하기가 더욱 편리해지고, 그러면서 디지털미디어들의 증가량도 더욱 가속화되어가고 있다. 하지만, 디지털미디어에 적용할 수 있는 기술들이 편리해진 동시에 그것들은 더욱 불법복제의 위험에 노출되어 진다. 따라서 디지털콘텐츠의 불법적인 유포나 복사와 같은 위험으로부터 디지털저작물들의 저작권들을 보호할 필요성이 증가하고 있다. 현재 디지털 불법 콘텐츠들을 검출하고, 대응 및 예방하기 위한 다양한 방법들이 존재한다.^(1,2) 그 중 DRM 과 Watermarking은 불법 복제 콘텐츠에 대응하는 대표적인 메커니즘이다.

DRM은 디지털 콘텐츠의 지적재산권의 관리와 투명하고 신뢰성 있는 유통 환경을 보장해 주는 기술 및 서비스 체계라고 할 수 있다. DRM을 구성하는 가장 기본적이고 핵심적인 요소는 사용자(User), 콘텐츠(Contents), 사용권한(Permission), 사용조건(Condition)으로 네 가지 이다. DRM 기술은 이 핵심 요소들 간의 연관성을 통해 콘텐츠의 생명주기가 사라지지 않는 한 지속적으로 보호 될 수 있어야 하고, 시스템적으로 처리 가능하도록 하여야 하며, 명시된 권리에 따라서 통제될 수 있음을 주장한다. 하지만 국내에서는 DRM 시장은 많은 공급자에 하나의 DRM이 표준 형태로 자리 잡고 있지 못하며, 이러한 상황은 DRM의 상호호환성 결여로 인한 사용자의 불편과 사전적 보호기술인 DRM을 사용하였음에도 불구하고, 불법복제를 확실하기 막을 수 없다는 실효성의 문제가 대두되기도 한다.⁽⁷⁾ 또한 콘텐츠에 접근하기 위해서 사용자의 인증정보가 필요하므로 프라이버시에 대한 문제도 존재한다.⁽⁶⁾

또 다른 방법으로, 워터마킹 기술은 멀티미디어 콘텐츠에 소유권자의 저작권 정보를 워터마크로 삽입하고 불법 복제된 콘텐츠에서 워터마크를 다시 추출함으로써 소유권을 주장할 수 있도록 하는 기술로서 저작권자 또는 판매권자의 정보를 멀티미디어 콘텐츠 내에 삽입하여 추후 발생하게 될 지적 재산권 분쟁에서 정당함을 증명하는데 사용된다.⁽⁷⁾ 워터마킹 기술이 실질적으로 적용되기 위한 몇 가지 요구사항들은 (1) Imperceptibility, (2) Robustness, (3) Payload size, (4) 원본의 사용여부, (5) Multiple watermarks, (6) Security 등이 있다. 워터마크의 요구사항에 있어 Robustness는 중요한 요소이지만 이를 공격하는 방식들은 더욱더 많아지고 교묘해지고 있는데 공격들의 종류로는 크게 신호 감쇄, 검출 실패, 위조 공격, 특정 환경조성 등이 있다. 하지만 여전히 워터마킹 기술은 잡음이나 신호처리와 같은 외부의 공격으로 인해 변형되거나 파괴되기 쉽다는 단점이 있다. 따라서 DRM의 단점인 다른 매체들 간의 상호호환이 불편하다는 점, 워터마킹 기법의 단점인 신호처리 등의 외부 공격에 대해 강인하지 않다는 것을 보완하여 외부의 공격에도 강인한 불법콘텐츠 검출방법이 필요하다.

본 논문에서는 기존 방식들의 단점을 보완하여 외부의 공격에도 강인한 불법콘텐츠 검출방법을 제안한다. Near-duplicate 비디오 검색 방법은 주어진 쿼리 비디오에 대해 비디오 데이터 셋에서 검색 및 연산을 통해 유사한 데이터를 검출해내는 방법이다. 이 기술은 비디오 검색, 비디오 저작권 보호, 비디오 추천, 비디오 모니터링 등의 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다^(3,8). 본 논문에서 Near-Duplicate 비디오 검출을 위해 추출한 특징으로는 가장 일반적으로 사용되는 이미지의 전역 특징인 HSV 히스토그램, 지역 특징인 LBP 히스토그램 특징을 사용하였다⁽³⁾. 고 차원의 특징 벡터의 유사도 계산의 속도를 줄이기 위해 유클리디안 공간 기반의 Hashing 기법을 사용하였으며 기존 연구의 코사인 유사도 기반의 Hashing 기법⁽⁴⁾와 속도 비교 실험을 하였다. 워터마킹 기술과의 불법 콘텐츠 검출 비교 실험을 위해 각 500개의 영상에 대한 500개의 키 프레임 이미지 셋을 구축하였으며, 3가지 외부 공격에 대한 검출 실험을 진행하였다. 실험 조건은 원본 그대로의 사용, 노이즈 삽입 후 사용, 텍스트 삽입 후 사용, 해상도 변경 후 사용으로 설정하였다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 데이터 추출 방식과 채택된 불법 콘텐츠 검출 방법에 대한 소개, 3장에서는 실험의 진행방식 및 실험결과 그리고 마지막 4장에서 결론으로 끝을 맺는다.

2. 불법 콘텐츠 검출 시스템

Near-Duplicate 비디오 검출은 일반적으로 1) 키 프레임 추출, 2) 특징 추출, 3) 해쉬 코드 인코딩, 4) 유사도 계산 과정으로 진행된다. 키 프레임 추출은 일정한 샘플링 주기를 통해 비디오에서 n개의 이미지를 추출하는 방법이다. 추출된 키 프레임은 고유의 특성을 정량화하기 위해 특징 벡터로 변환된다. 영상 내에 존재하는 정보를 추출하는데 사용되는 주된 특징으로는 형태(shape), 색상(color), 질감(texture) 등이 있다.⁽⁹⁾ 본 논문에서는 기존의 NDVR 연구에서 일반적으로 많이 사용되는 HSV, LBP 히스토그램을 사용한다.

3. 실험 및 실험 결과

본 논문에서는 공격이 발생할 수 있는 다양한 환경에서의 검출 율을 계산하기 위해, 네 가지의 다른 환경에서 실험을 진행하였다. 실험 조건은 1) 원본 그대로의 사용, 2) 노이즈 삽입 후 사용, 3) 텍스트 삽입 후 사용, 4) 해상도 변경 후 사용으로 설정한다. 네 가지 조건에서 기존에 불법 콘텐츠 검출을 위해 사용되었던 워터마킹 기법⁽⁵⁾과의 검출 율 비교를 진행한다. 이전 연구에서 제안된 방법은 디지털 영상에 대한 2차원 이산 웨이블릿 변환의 주파수 특성을 이용하며, 전역적 데이터에 디지털 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하였다. 디지털 워터마크를 삽입하는 방법은 간단한 양자화 인덱스 변조(Quantization Index Modulation, QIM) 방법을 사용하였다. 두 방법의 검출율 비교를 위해서 실험 결과에서 정밀도(precision)-재현율(recall) 그래프를 사용하여 나타낸다. 통계적 분류 분야에서 정밀도와 재현율은 다음과 같이 정의된다.

정밀도는 불법 콘텐츠로 추정된 데이터 중 실제 불법 콘텐츠의 비율을 의미하고 재현율은 전체 불법 콘텐츠 중 불법 콘텐츠로 추정된 것들의 비율을 의미한다. 검출 율은 이 정밀도와 재현율이 교차하는 지점이 된다.

4. 결 론

본 논문에서는 디지털저작물 중 디지털 콘텐츠들의 노출이 증가되면서 디지털 저작물들의 저작권 보호는 더욱 중요해졌다. 기존에는 디지털 저작물들의 저작권을 보호하는 여러 가지 메커니즘이 존재한다. 대표적으로 예시를 든 DRM과 워터마킹도 그 중 하나이다. DRM은 정당한 가치를 지불한 사람만이 콘텐츠에 접근할 수 있다는 안정성은 있지만, 콘텐츠의 유료화나 다른 매체들과의 호환성이 불가한 불편성에 있어서 상용화되기 힘들다는 단점이 있다. 또한 디지털 워터마킹 방식은 현재 디지털 저작물들의 보호 방식으로 가장 많이 쓰이고 있는 방식이지만 공격 방법이 매우 다양한 만큼 교묘해지고 있다. 점차 교묘해지는 공격에 쉽게 취약해지기 때문에 안전성면에서의 단점이 있다. 본 논문에서는 디지털저작물 중 이미지에 대한 불법 콘텐츠 검출방법을 제안하였다. 나아가 기존의 보호방법 중 대표적인 디지털 워터마킹 방식과 비교하여 외부의 공격에도 강인한 불법 콘텐츠 검출 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 원본을 포함한 노이즈, 텍스트와 같은 외부의 공격이 발생한 4가지의 환경에서 제안된 방법과 워터마킹 방식 모두 실험을 진행하여 그 결과를 비교하였다. 도출된 결과로는 모든 환경에서 워터마킹보다 제안된 방법이 더 높은 정확성을 보였다. 향후에는 노이즈가 발생한 이미지에서의 검출 율을 보다 개선하여, 외부의 공격에도 강인한 불법 콘텐츠 검출 프로그램을 만들고 디지털 워터마킹 기법과의 복합사용을 통해 불법 콘텐츠 검출 효율을 더욱이 높일 것을 목표로 한다.