초록 ▼

∎ 개발 목표: 클라우드 환경에서 저작물의 적법한 사용과 불법 공유 방지 및 효율적인 저작권 관리를 위한 콘텐츠 내용기반 이용 제어 및 보호관리 기술 개발
◦저작권 판별을 위한 On-Time 식별자 생성 기술 개발
- 실시간 방송 스트리밍에 대한 고속 식별자 생성 기술
* 노드당 4개 채널 처리, 식별자 생성시 스트리밍 지연시간 100ms
- 모바일 디바이스용 콘텐츠 규격에 강인한 식별 기술
* 3.5인치 ~ 10인치용 영상(3가지 이상) 식별율 95.3%
- 최신 방송식별 DB에 대한 고속 업데이트

∎ 개발 목표: 클라우드 환경에서 저작물의 적법한 사용과 불법 공유 방지 및 효율적인 저작권 관리를 위한 콘텐츠 내용기반 이용 제어 및 보호관리 기술 개발
◦저작권 판별을 위한 On-Time 식별자 생성 기술 개발
- 실시간 방송 스트리밍에 대한 고속 식별자 생성 기술
* 노드당 4개 채널 처리, 식별자 생성시 스트리밍 지연시간 100ms
- 모바일 디바이스용 콘텐츠 규격에 강인한 식별 기술
* 3.5인치 ~ 10인치용 영상(3가지 이상) 식별율 95.3%
- 최신 방송식별 DB에 대한 고속 업데이트 기술
* 인메모리 방식의 특징 인덱스 및 DB 갱신
- 클라우드 내 불법 방송콘텐츠 업로드 자동 탐지 시스템
* 방송 후 5분 이내 업로드 탐지
- 세컨드 스크린을 통한 연관 정보 제공 시스템
* 스마트 기기용 핑거프린트 검출 기술
* 방송 후 5초 이내 방송 프로그램 식별
◦저작권 유무에 따른 가변적 이용 제어 기술 개발
- On-Time 식별자를 이용한 저작물 콘텐츠 링크 제어 기술
* 클라우드 내 콘텐츠의 웹, SNS, e-mail을 통한 공유링크 제어
- 동영상 분류 기술을 이용한 비상업용 저작물 공유 제어 기술
* 상업용/비상업용 동영상 분류를 통한 비상업용 콘텐츠 공유 허용 기술
- 가변적 이용 제어 서비스를 위한 인터페이스 표준화
* 클라우드 스토리지의 콘텐츠 공유 제어 참조 모델 (TTA 국내표준 제정)
- 동영상 클라우드 서비스의 저작권 관리 프레임워크 표준화
* 필터링, 포렌식마킹, 이용제어 기술을 적용한 동영상 클라우드 서비스의 요구사항 및 인터페이스 정의 (TTA 국내표준 제정)
◦스트리밍 기반 콘텐츠 포렌식마킹 기술 개발
- 가변 비트율 적응 오디오 포렌식마킹 기술
* 강인성: DA/AD 변환 후 압축: 92% 검출
* 오디오 비인지성: MOS 4.64, ABX 신뢰도 95% 이상 만족
- 동일 콘텐츠 동시요청 공유제어가 가능한 실시간 비디오 포렌식마킹 기술
* 강인성: 재인코딩한 파일에서 평균 96.4% 검출
* 비인지성: PSNR 45.4dB, SSIM 0.99 이상
- 고속 오디오/비디오 포렌식마킹을 위한 패킷 조합 기술
* 오디오 : 192Kbps 스트리밍 기준 지연시간 43.36ms
* 동일 비디오에 대해 50명 이상 동시요청 시 포렌식마킹 시간 : 재생 시간의 0.5%
- 사용자 단말 및 네트워크 환경을 고려한 실시간 화질 변경 스트리밍 기술
* 14개의 가변 화질 스트리밍 지원
◦상업용/비상업용 동영상 분류 기술 개발
- 상업용/비상업용 동영상의 통계 특성 분석을 통한 확률 모델링
* 분류모델의 확률모델 파라미터 추정
- 상업용/비상업용 동영상 분류자 개발
* 상업용/비상업용 동영상 분류를 위한 특징 선택 및 최적화
* 1만건 DB 규모, 분류 성공률 85.5%
- 이미지 분류 특징 연구
* 사진 이미지 품질 측정 인자 연구
- 모바일 환경을 위한 상업용/비상업용 동영상 분류 기술 최적화
* 모바일 기기에서 상업용/비상업용 동영상 분류 3.07초
◦콘텐츠 품질 대응 동영상 분류 기술 개발
- 콘텐츠 품질 측정 인자 개발
* 휴먼 팩터 기반 품질 측정 인자 개발
- HVS(Human Visual System)기반 논블라인드 동영상 품질분류 기술
* 분류 성공률 95.5% (참조 영상과의 품질 비교)
- 영상 통계 특성 분석
* 주파수, 공간, 시간 영역의 통계적 특성 분석 및 특징 추출
- 특성 기반 블라인드 동영상 품질분류 기술
* 분류 성공률 89.2％ (참조 영상 없이 품질 분류)

Abstract ▼

∎ Development Goals : Development of usage control and protection technologies to prevent illegal content sharing and manage copyright efficiently on cloud
◦ Development of on-time identifier(fingerprint) to protect copyright of broadcasting content
- High-speed identifier extracting technolog

∎ Development Goals : Development of usage control and protection technologies to prevent illegal content sharing and manage copyright efficiently on cloud
◦ Development of on-time identifier(fingerprint) to protect copyright of broadcasting content
- High-speed identifier extracting technology for live broadcast streaming content
* Capability processing 4 channels per a node, 100ms delay during generating fingerprint
- Robust identification technology for video content used by mobile devices
* Identification rate of videos for 3.5 ~ 10 inch display : 95.3%
- High-speed updating technology of fingerprint DB for identifying the latest broadcasting content
- Automatic detection technology against uploading illegal broadcasting content on the cloud
* Blocking within 5 minutes after the broadcast
- Second screen system providing information related to TV program
* Fingerprint extracting technology for mobile devices
* Recognition for TV program within 5 seconds after its broadcasting
◦ Development of variable usage control technology according to copyright information
- Link control technology using On-Time identifier for copyrighted content
* Link control for content shared by Web, SNS, and e-mail on the cloud storage service
- Sharing control technology using video classification for commercial and non-commercial content
* Technology that allows the sharing for non-commercial video using video classification technique
- Interface standardization for variable usage control service
* Domestic standardization for usage control interfaces on the cloud storage service
- Framework standardization for copyright management on the video cloud service
* Defining Requirements and Interfaces for video cloud service using filtering, forensic-marking, and usage control technologies
◦ Development of streaming-based content forensic marking technology
- Adaptive forensic-marking technology for variable bit-rate audio
* Robustness: 92% detection rate against compression after DA/AD conversion
* Inaudibility: MOS 4.64, ABX test pass
- Real-time video forensic-marking technology supporting concurrent requests on the same video content
* Robustness: 96.4% detection rate after re-encoding conversion
* Invisibility: PSNR 45.4dB, SSIM 0.99
- Packet combination technology for high-speed audio/video forensic marking
* 43.36msec time delay in streaming of 192Kbps audio
* forensic-marking processing time for more than 50 concurrent requests on the same video : 0.5% of playback duration
- Variable quality streaming technology in accordance with user device network environments
* Supporting 14 kinds of variable quality streaming
◦ Development of commercial/non-commercial video classification technology
- Probability modeling applied statistical analysis of commercial and non-commercial video
* Estimation for probability parameters of a video classification model
- Development of features for commercial/non-commercial video classification
* Feature selection and optimization for commercial/non-commercial video classification
* DB size : 10,000 videos, classification rate : 85.5%
- Research on features for image classification
* Research on measurement factors for photo quality assessment
- Optimization of commercial/non-commercial video classification algorithm for mobile environments
* Processing time for commercial/non-commercial video classification in mobile device (Android/iOS) : 3.07 seconds
◦ Video classification technology based on quality
- Development of measuring factors for video quality
* Human factor based quality measurement
- HVS(Human Visual System)-based non-blind classification technique for video quality
* Classification accuracy: 95.5% (referencing original video)
- Statistical properties analysis for video quality measurement
* Statistical properties analysis and feature extraction in frequency, spatial and temporal domain
- Properties based blind video quality classification
* Classification accuracy: 89.2% (no-referencing original video)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요 약 문 ... 5
• SUMMARY ... 11
• CONTENTS ... 14
• 목차 ... 15
• 제 1장 기술개발 과제의 개요 ... 16
• 제 1절 개발기술의 개념 및 정의 ... 16
• 제 2절 개발기술의 목적 및 필요성 ... 17
• 제 2장 국내외 기술개발 현황 ... 20
• 제 1절 시장 현황 및 전망 ... 20
• 제 2절 관련 기술의 현황 및 전망 ... 25
• 제 3장 기술개발 내용, 방법 및 결과 ... 28
• 제 1절 기술개발의 최종 목표 ... 28
• 제 2절 연구개발 추진 실적 ... 30
• 제 3절 과제 수행 주요 결과 ... 85
• 제 4장 목표 달성도 및 관련 분야의 기여도 ... 97
• 제 1절 기술 개발 목표 수준 및 평가 방법 ... 97
• 제 2절 기술 개발 목표의 달성도 ... 101
• 제 3절 관련분야 기술발전 기여도 ... 110
• 제 5장 기술개발 결과의 활용 계획 ... 112
• 제 1절 활용 방안 ... 112
• 제 2절 사업화 계획 ... 114
• 제 6장 기술개발 과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 116
• 제 1절 저작권 관련 해외 시장 및 기술 동향 ... 116
• 제 2절 저작권 관련 해외 특허 동향 ... 124
• 제 7장 참고 문헌 ... 126
• 끝페이지 ... 129