메타버스 환경에서 사용되는 디지털 에셋의 n차 창작물 유사도 판별을 위한 데이터 중복성 판별 기술 (Data redundancy determination technology to determine the similarity of n-th creations of digital assets used in the metaverse environment)

서지정보

· 발행기관 : 한국소프트웨어감정평가학회
· 수록지 정보 : 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 / 19권 / 3호 / 45 ~ 54페이지
· 저자명 : 김원빈, 노창현, 조용준, 신동명

초록

최근 메타버스 환경이 빠르게 확산됨에 따라 메타버스 환경의 특징을 활용하여 가상세계에서 공연을 수행하는 사례가 증가하고 있다. 이렇게 가상세계에서 수행하는 공연을 가상공연이라 부른다. 가상공연은 현실세계의 공간에 제약받지 않고도 어디에서든 참여가 가능하기 때문에 공간에 제약을 받는 감염병 팬데믹, 물리적 거리로 인해 참여할 수 없는 해외 콘서트 등을 대체할 수 있는 수단으로 여겨지고 있다. 이러한 가상공연은 디지털 에셋이라고 부르는 여러 디지털 요소를 복합적으로 사용하여 하나의 콘텐츠를 구성한다. 따라서디지털 데이터의 특징인 복제 및 재사용의 용이성을 그대로 활용할 수 있다. 하지만 이러한 특징을 악용하여무단 복제, 재사용, 변형하는 등의 저작권을 침해하는 사례가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를해결하기 위해 디지털 데이터의 중복성 판별 및 유사도 판별기술을 제안한다. 이 기술은 저작자가 디지털 에셋 마켓에 새로운 디지털 에셋을 등록하려 할 때, 기존에 등록된 디지털 에셋과 동일한 데이터인지, 더 나아가서는 일부 변형된 데이터인지를 판별하는 기술이다. 이를 통해 본 연구에서는 디지털 에셋 데이터를 블록화하여 여러 조각으로 나누고, 해당 블록이 기존에 등록된 디지털 에셋과의 일치 여부를 분석하는 식으로 디지털 에셋의 중복성 및 유사도 판단을 수행한다. 이를 통해 권리 침해자에 의해 무단으로 복제 및 변형된 디지털 에셋이 무단으로 등록되는 것을 사전에 차단할 수 있다.

영어초록

In recent times, with the rapid proliferation of the metaverse environment, there has been a notable upswing in instances of performance within virtual realms, capitalizing on the inherent characteristics of this environment. These performances, conducted within virtual settings, are commonly referred to as virtual performances. The distinctive advantage of these virtual performances lies in their unrestricted accessibility, transcending the spatial confines of the physical world. As such, they are emerging as a viable substitution for overseas concerts that might be impeded by spatial constraints brought about by infectious disease pandemics or geographical remoteness. These virtual performances integrate a myriad of digital components, termed digital assets, to coalesce into a singular content. Consequently, the inherent trait of digital data, characterized by its ease of duplication and reuse, can be directly leveraged. Nevertheless, there is a concurrent rise in instances of copyright infringement, stemming from the unauthorized replication, reuse, and manipulation of these features. In this study, we propose technologies centered around redundancy and similarity determination for digital data, aiming to address these issues. This technology is employed to ascertain whether a given dataset corresponds to a previously registered digital asset or if it has undergone partial modifications when an author endeavors to register a new digital asset within the digital asset market. Through this, this study blocks digital asset data, divides it into several pieces, and determines the redundancy and similarity of digital assets by analyzing whether the blocks match existing registered digital assets. Through this, it is possible to prevent unauthorized registration of digital assets that have been copied or modified by rights infringers in advance.

참고자료

· 없음