[논문]디지털 음악콘텐츠 표절분석시스템 설계 및 구현

신미해; 김의정; 서수석; 김영철

doi:10.6109/jkiice.2013.17.12.3016

디지털 음악콘텐츠 표절분석시스템 설계 및 구현
Design and Implementation of Plagiarism Analysis System of Digital Music Contents 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.17 no.12, 2013년, pp.3016 - 3022

신미해 (Department of Computer Education, Kongju National University) , 김의정 (Department of Computer Education, Kongju National University) , 서수석 (Department of E-Business, Yuhan College) , 김영철 (Department of E-Business, Yuhan College)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 사람의 감성에 의해 판단되는 음악의 표절에 대한 논란을 IT 기술을 이용해 표절 판단의 근거를 제공할 수 있는 새로운 음악콘텐츠 표절분석시스템 설계 및 구현방법을 제안하였다. 먼저 음악콘텐츠의 요소 파악을 기초로 유사한 서로 다른 두 음원의 표절분석을 수행하여 유사도를 측정하는 시스템을 개발하고자 하였으며, 이를 위해 먼저 음원 분석을 위해 디지털 음악 요소에 대해 고찰하고, 이를 IT 기술을 이용해 표절 분석에 이용할 수 있는 방법을 살펴보았다. 표절분석의 효율적 처리를 위해 JFugue에서 지원하는 뮤직스트링을 이용하여 음악콘텐츠 표절분석시스템을 설계하고 추상구문트리(AST)를 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a novel design and implementation method to detect musical plagiarism which can provide human experts evidences to decide plagiarism using cutting-edge information technologies and thereby can solve exhaustive disputes on cases of musical plagiarism when the cases are decided by human experts' emotional preferences. We first search digital music elements to analyze music source and examine how to use these in plagiarism analysis using IT techniques. Therefore we designed music plagiarism analysis system by using MusicString which is supported in JFugue and construct AST to manipulate music plagiarism analysis efficiently.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 사람의 감성에 의해 판단되는 음악의 표절에 대한 논란을 IT 기술을 이용해 표절 판단의 근거를 제공할 수 있는 음악콘텐츠 표절분석시스템을 구현하고자 한다. 음악저작권을 보호하기 위해서 음악 표절분석시스템을 만드는 것은 음악에 대한 지식과 IT에 대한 기술을 동시에 갖추고 있어야 한다.
인터넷의 발달로 인한 무의식 중 사용한 지식인지는 정확히 알 수가 없지만 창작자의 권리를 보호하는 측면에서 시스템적인 판단 근거는 반드시 요구된다[2, 3, 4]. 본 논문은 그 동안의 표절과 관련한 많은 연구들을 기초로 판단자의 감성이 개입을 배제하고 시스템적으로 접근 할 수 있는 표절분석시스템에 초점을 맞추었다.
본 논문의 목적은 음악콘텐츠 관련 기술을 활용하여 다양한 음원을 분석할 수 있는 시스템을 구현하는 데 있다. 이를 위해 세부적으로는 음악콘텐츠의 요소 파악을 기초로 유사한 서로 다른 두 음원의 표절분석을 수행하여 유사도를 측정하는 시스템을 개발하고자 하였으며 기본적인 연구방법은 표 1과 같다.
음원분석의 마지막 단계로 BNF를 만들어 표절분석 시스템에 활용하고자 하였으며, 다음은 본 연구에서 MusicString BNF 문법 연구를 위해 문자 변환 시 생성하고자 하는 BNF의 일부를 보여준다.
음원의 발전으로 인한 디지털 음반시장에서 국내·외를 막론하고 많은 표절 논란이 사회적으로 큰 문제가 되고 있으며, 이러한 논란은 앞으로 더욱 빈번하게 발생할 것으로 예상되고 있다. 이에 본 논문은 사람의 감성에 의해 판단되는 음악의 표절에 대한 논란을 IT 기술을 이용해 표절 판단의 근거를 제공할 수 있는 음악 콘텐츠 표절분석시스템 설계 및 구현 방법을 제안하였다. 이를 위해 먼저 음원의 디지털변환 처리를 통해 다양한 음원을 분석하였으며 유사도 알고리즘을 사용한 두 개의 음악콘텐츠 간 표절 여부를 판단하는 시스템을 구현하였다.

제안 방법

MusicString은 음악 연주 정보를 문자열로 표기한 것으로 C음을 연주하는 표현은 ‘C’이다. 각 음은 공백문자로 구별한 토큰(token)단위로 연주하며, 유사도 분석을 위해 각 토큰을 AST노드로 구축하였다. 토큰은 음표(note), 화음(chord), 쉼표(rest), 악기 변경, 박자 표시, 컨트롤러 이벤트, 상수 정의 등으로 이루어진다.
두 개의 midi 파일 간 음악 간 표절 여부를 판별하기 위해 정형화 방법과 이를 구현하기 위해서는 음악에 관련된 음표를 스트림화하여 문자열 형태로 변환한 후에 유사도 알고리즘을 사용하여 두 음악 간에 표절 여부를 판단하는 음악콘텐츠 표절분석시스템을 다음의 그림 2와 같이 구현하였다.
음원 분석을 위해 디지털 변환 처리된 음원을 기반으로 피치 매트릭스 알고리즘에 이용될 MusicString을 생성하는 한편 AST(Abstract Syntax Tree) 변환과 Music String BNF(Backus Naur Form) 변환 연구를 수행하여 음악콘텐츠 표절분석시스템에 이용될 자료를 생성하였다. 먼저 디지털 음악 표절분석모듈을 개발하기 위해 두 개의 midi 파일 간 음악 간 표절 여부의 판별이 가능한 정형화 방법을 사용하였다. 이를 구현하기 위해서 음악에 관련된 음표를 스트림화하여 문자열 형태로 변환한 후에 유사도 알고리즘을 사용하여 두 음악 간에 표절 여부를 가려내는 방법을 사용하였다.
본 논문에서는 오픈소스 라이브러리인 ‘JFugue’와 ‘스마일 v.5.2 for Csound 5’를 사용하여 미디를 Music String으로 변환하는 방법으로 음원을 디지털 신호로 변환하였다.
세부적으로는 표 3과 같이 서로 다른 2개의 음원 사이의 유사도가 분석되고, 출력될 내용은 동일한 마디와 전체 유사도 값이 출력되도록 설계하였다.
음원 분석을 위해 디지털 변환 처리된 음원을 기반으로 피치 매트릭스 알고리즘에 이용될 MusicString을 생성하는 한편 AST(Abstract Syntax Tree) 변환과 Music String BNF(Backus Naur Form) 변환 연구를 수행하여 음악콘텐츠 표절분석시스템에 이용될 자료를 생성하였다. 먼저 디지털 음악 표절분석모듈을 개발하기 위해 두 개의 midi 파일 간 음악 간 표절 여부의 판별이 가능한 정형화 방법을 사용하였다.
음원 표절과 관련된 요소 평가 시스템에서는 IT 기술을 기반으로 하여 두 음원의 구조적 유사성을 검토하여 분석하였다. 이러한 기술은 음악 콘텐츠의 구조적 특성을 정량적인 방법으로 비교할 수 있도록 하는 것으로 본 시스템을 이용하여 정형적으로 표절 여부를 계량화한다면, 전문가의 감성으로만 의존했던 음악 표절 평가를 계량적이고, 객관적으로 수행할 수 있을 것이다.
음표는 C(도), D(레), E(미), F(파), G(솔), A(라), B(시), R(쉼표)이며, 음표 뒤에는 반음올림(#), 반음내림(b), 옥타브(0~10, 디폴트 5) 값을 사용하였고, 유사도 비교 시 음표 문자열과 음표 수치 두 가지를 가지고 비교 분석하였다. 화음은 음표 다음에 표기하였으며, Cmaj는 C+E+G와 동일한데 유사도 측정을 위해서 모두 후자표기법으로 바꾸어 일관성을 유지하였다.
이 점은 음악에 관련된 또 다른 부작용으로 표절이 더욱 쉽게 이루어질 수 있으며, 감성적으로 같은 음을 나타낼 여지가 많이 있다. 이러한 부작용을 정형적으로 판단하기 위하여 표절검사를 수행하였다. 그림 2는 ‘스마일 v.
먼저 디지털 음악 표절분석모듈을 개발하기 위해 두 개의 midi 파일 간 음악 간 표절 여부의 판별이 가능한 정형화 방법을 사용하였다. 이를 구현하기 위해서 음악에 관련된 음표를 스트림화하여 문자열 형태로 변환한 후에 유사도 알고리즘을 사용하여 두 음악 간에 표절 여부를 가려내는 방법을 사용하였다. 보다 구체적인 방법은 피치 매트릭스 알고리즘을 이용하는 방법이 있다[7].
이에 본 논문은 사람의 감성에 의해 판단되는 음악의 표절에 대한 논란을 IT 기술을 이용해 표절 판단의 근거를 제공할 수 있는 음악 콘텐츠 표절분석시스템 설계 및 구현 방법을 제안하였다. 이를 위해 먼저 음원의 디지털변환 처리를 통해 다양한 음원을 분석하였으며 유사도 알고리즘을 사용한 두 개의 음악콘텐츠 간 표절 여부를 판단하는 시스템을 구현하였다.
본 논문의 목적은 음악콘텐츠 관련 기술을 활용하여 다양한 음원을 분석할 수 있는 시스템을 구현하는 데 있다. 이를 위해 세부적으로는 음악콘텐츠의 요소 파악을 기초로 유사한 서로 다른 두 음원의 표절분석을 수행하여 유사도를 측정하는 시스템을 개발하고자 하였으며 기본적인 연구방법은 표 1과 같다.
화음은 음표 다음에 표기하였으며, Cmaj는 C+E+G와 동일한데 유사도 측정을 위해서 모두 후자표기법으로 바꾸어 일관성을 유지하였다. 지속시간(duration)의 디폴트는 1/4음표로 처리하였으며, 지속시간은 옥타브 다음 혹은 생략한 경우 음표 바로 뒤에서 사용하며 영문 및 숫자로 표기하였다.

이론/모형

파서는 음악 파일을 구문 분석하여 적합성을 검사한다. 파서에 의하여 검증된 후에는 AST핸들러에서 음악 파일을 내부 표절 분석기나 역파서에서 처리할 수 있도록 만든 문법 트리인 AST정의(Abstract Syntax Tree Definition; ASTD)를 참조하여 AST를 생성한다. 사용자는 명령어 처리기(Command Line Interpreter; CLI)로부터 파일 파싱이나 표절 분석 혹은 결과를 출력하는 명령을 입력 받는다.

성능/효과

발표작 “파랑새" 음원을 시스템에 적용해 본 결과 24마디 중 4마디가 일치하여 유사도(0.17)와 일치부분의 결과값(Dm-C-Bb-Am)을 쉽게 얻어낼 수 있었다.

후속연구

본 논문을 통해 제안한 음악콘텐츠 표절분석시스템 구현 방법은 과거와 현재뿐만 아니라 미래까지 논란이 계속될 수 있는 음악 관련 표절 분야의 새로운 해결 방법을 마련할 수 있을 것이며, 지금까지 감성적으로만 판단할 수밖에 없는 음악 표절 시비 논란을 정형화된 수치로 제공하여 해결책의 근거로 제시할 수 있다. 또한 음악콘텐츠의 표절로부터 개인 창작물을 보호할 수 있으며 표절 검수 비용 및 시간 절감 효과와 점점 진화하고 있는 정보검색 및 분석 기술을 확보할 수 있을 것이다. 마지막으로 국내의 표절관련 기초 기반 기술의 획득 및 국제 경쟁력 확보 등의 효과를 기대할 수 있다.
또한 음악콘텐츠의 표절로부터 개인 창작물을 보호할 수 있으며 표절 검수 비용 및 시간 절감 효과와 점점 진화하고 있는 정보검색 및 분석 기술을 확보할 수 있을 것이다. 마지막으로 국내의 표절관련 기초 기반 기술의 획득 및 국제 경쟁력 확보 등의 효과를 기대할 수 있다.
본 논문을 통해 제안한 음악콘텐츠 표절분석시스템 구현 방법은 과거와 현재뿐만 아니라 미래까지 논란이 계속될 수 있는 음악 관련 표절 분야의 새로운 해결 방법을 마련할 수 있을 것이며, 지금까지 감성적으로만 판단할 수밖에 없는 음악 표절 시비 논란을 정형화된 수치로 제공하여 해결책의 근거로 제시할 수 있다. 또한 음악콘텐츠의 표절로부터 개인 창작물을 보호할 수 있으며 표절 검수 비용 및 시간 절감 효과와 점점 진화하고 있는 정보검색 및 분석 기술을 확보할 수 있을 것이다.
음원 표절과 관련된 요소 평가 시스템에서는 IT 기술을 기반으로 하여 두 음원의 구조적 유사성을 검토하여 분석하였다. 이러한 기술은 음악 콘텐츠의 구조적 특성을 정량적인 방법으로 비교할 수 있도록 하는 것으로 본 시스템을 이용하여 정형적으로 표절 여부를 계량화한다면, 전문가의 감성으로만 의존했던 음악 표절 평가를 계량적이고, 객관적으로 수행할 수 있을 것이다. 향후 본 시스템의 실용화를 위해 연구방법의 보완과 시스템의 이식성을 높이는 작업은 보다 일반화되고 정밀한 연구 결과를 얻어낼 수 있을 것으로 기대한다.
이러한 기술은 음악 콘텐츠의 구조적 특성을 정량적인 방법으로 비교할 수 있도록 하는 것으로 본 시스템을 이용하여 정형적으로 표절 여부를 계량화한다면, 전문가의 감성으로만 의존했던 음악 표절 평가를 계량적이고, 객관적으로 수행할 수 있을 것이다. 향후 본 시스템의 실용화를 위해 연구방법의 보완과 시스템의 이식성을 높이는 작업은 보다 일반화되고 정밀한 연구 결과를 얻어낼 수 있을 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	음악 콘텐츠 검색 기술이란?	음악 콘텐츠 검색 기술은 디지털 신호로 기록된 음악 정보를 분석해 유사한 음악을 검색하거나 사용자가 필요한 음원 정보를 찾아내는 데 활용되는 기술이다. 음악 콘텐츠 검색 기술은 최근 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 컴퓨터 성능의 비약적 발전과 초고속 통신망의 등장에 힘입어 꾸준히 발전하고 있다.
	음악 콘텐츠 검색 기술이 꾸준히 발전하게 된 원동력은?	음악 콘텐츠 검색 기술은 디지털 신호로 기록된 음악 정보를 분석해 유사한 음악을 검색하거나 사용자가 필요한 음원 정보를 찾아내는 데 활용되는 기술이다. 음악 콘텐츠 검색 기술은 최근 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 컴퓨터 성능의 비약적 발전과 초고속 통신망의 등장에 힘입어 꾸준히 발전하고 있다. 음악 정보 검색 기술은 크게 음악을 분석하는 기준에 따라 기호(Symbolic)를 기반으로 한 분석과 신호(Signal spectrum)를 기반으로 한 분석으로 구분할 수 있다.
	기호를 기반으로 한 분석에서 사용되는 방식은?	기호를 기반으로 한 분석은 악보의 음표 정보를 분석하는 것으로, 음악의 악보를 얼마나 시각적으로 정확하게 묘사해 내고 이를 실제 연주에 활용할 수 있는가에 분석이 초점이 맞추어진다. 기호 분석에서 음악 정보를 다룰 때는 악보 형태의 그래픽 인터페이스를 사용하거나 스크립트 언어를 사용하는 방식이 활용되며, 주로 악기의 연주음이 명확하게 정의된 서양의 클래식 음악을 분석할 때 활용되었으나 최근에는 그 연구범위가 클래식 음악 데이터에만 제한적으로 적용되고 있다. 특히 기호 분석을 수행하기 위해서는 음악에 대한 전문적인 지식이 요구되기 때문에, 화성악이나 고전 음악에 대한 이해도가 높은 전문가가 아니면 쉽게 연구에 참여할 수 없다는 특징이 있다.

참고문헌 (7)

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D. L. McCabe, L. K. Trevino, and K. D. Butterfield, "Cheating in academic institutions: A decade of research," Ethics and Behavior, vol.11, no.3, pp. 219-232. Jan. 2010.
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H. I. Lim, "Comparing Binary Programs using Approximate Matching of k-grams," Journal of KISS : computing practices, vol. 18, no. 4, pp. 288-299, Apr. 2012.
L. Alexandral, U. Bogerd, and J. Zobel, "An Architecture of Effective Music Information Retrieval," Journal of the American Society for Information Science and Technology, vol.55, no.12, pp. 1053-1057, Jun. 2004.

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W. A. Arentz, M. L. Hetland, and B. Olstad, "Retrieving Musical Information Based on Rhythm and Pitch Correlations," Journal of New Music Research, vol. 34, no. 2, pp. 151-159, Feb. 2007.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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