KR101492486B1 - 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 방법은 데이터베이스를 구축하는 단계; 스캔본 중에서 연속하지 않는 페이지로 구성된 페이지 그룹에 대해 상기 데이터베이스와의 유사도를 측정하는 단계; 상기 페이지 그룹의 유사도 평균값이 미리 설정된 값 이하인지를 판단하는 단계; 및 상기 판단결과에 근거하여 상기 스캔본이 상기 데이터베이스에 저장된 만화와 일치하는지를 판단하는 단계;를 포함한다.

Description

조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템 및 방법{IDENTIFICATION SYSTEM AND METHOD FOR SCANED COMICS INSENSITIVE TO COMPOSITION METHOD}

본 발명은 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이미지 파일 형태로 유포된 디지털 만화 출판물을 저장하여 생성한 파일, 화면 캡쳐 기능을 이용하여 디지털 만화 출판물을 캡쳐하여 생성한 파일, 실물의 만화 출판물을 스캔하거나 디지털 카메라를 이용한 촬영으로 생성한 파일 등 다양한 방법으로 획득한 만화 출판물을 조판 방식에 관계없이 하나의 데이터 베이스만으로 검색하고 불법 복제 및 이로 인한 공유를 차단하여 만화 출판물의 저작권을 보호하는 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템 및 방법에 관한 것이다.

디지털 콘텐츠 기술의 발달과 데이터 전송 매체의 발달로 인해 데이터의 상호 교류 및 정보의 양이 급격하게 증가하고 있다. 일반적으로 영화, 음악, 문서, 사진 등 다양한 종류의 디지털 콘텐츠가 제작되고 인터넷, P2P 또는 웹 하드를 통해 공유되고 빠르게 유포됨으로써 콘텐츠의 습득이 용이해졌다.

이러한 콘텐츠 공유에 의해 사회적인 문제로 지적되는 것이 저작권이 있는 디지털 콘텐츠의 불법 공유로 인한 저작권자의 권리 침해 문제이다. 디지털 콘텐츠에 대한 저작권 침해 사례들로 인해 DRM(Digital Rights Management), 워터마킹, 핑커프린팅 등의 기술이 적용되어 저작권자의 권리 보호 및 사용자의 피해를 예방하기 위해 활용되고 있다. 하지만 CD, DVD, 책과 같은 저작물을 디지털 기기를 사용하여 디지털화하여 공유하는 경우에 저작권자의 권리는 제대로 보호받지 못하고 있으며 사용자에 대한 피해도 예방하지 못하고 있다.

그 중에서도 문서, 특히 만화 출판물의 경우 고사양의 스캐너 및 디지털 카메라를 이용하여 불법적인 복제와 복사 과정을 통해 실물 출판물이 디지털 콘텐츠화되고 사용자 사이에서 상호 공유됨으로써 저작권자의 권리가 침해되는 사례가 빈번히 발생하고 있다.

근래 저작권보호를 위한 기술적 보호조치의 의무화로 인하여 대부분의 OSP(Online Service Provider)에서는 콘텐츠에 대해서 콘텐츠 인식을 통한 필터링 기술이 적용되어 사용되고 있다.

콘텐츠의 저작권을 보호하기 위해 불법 유통되는 콘텐츠를 모니터링함에 있어서, 한 장의 이미지만으로 검색하는 경우 유사한 다른 컨텐츠와 혼동되어 검색 신뢰성이 떨어질 수 있고, 이를 방지하기 위해 한 장의 이미지에 대해 정밀한 검색을 수행하는 경우 유사도 측정부에 부하가 걸려 시간이 오래 소요되어, 끊임없이 발행되는 만화 출판물의 저작권을 효과적으로 보호함에 있어서 한계가 존재한다.

그리고 연속된 이미지에 대해 순차적으로 유사도 측정을 수행하는 경우, 타국에서 출판되는, 예를 들어 일본의 조판방식은 한국의 조판방식과 상이함에 따라 이미지 순서가 엇갈리게 되어 정확한 유사도 측정에 어려움이 있다. 이를 방지하기 위해, 1페이지 처리부와 2페이지 처리부를 두어 유사도를 측정하고 있으나, 하나의 파일에 대해 두 개의 데이터베이스가 필요하다는 문제점이 존재한다.

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 만화 출판물 콘텐츠가 디지털화되어 공유되는 경우, 저작권자의 권리 보호와 사용자의 피해를 예방하기 위해 만화 출판물 이미지에서 특징을 추출하고 해당 저작물에 대한 정보를 데이터베이스화한 후, 스캔본 중에서 연속된 짝수 페이지 또는 홀수 페이지로 구성된 페이지 그룹과 데이터베이스를 비교함으로써 간단하고 신속하게 콘텐츠의 저작권을 보호할 수 있는 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 유사도가 미리 정해진 기준 이하로 떨어지는 노이즈를 포함하는 이미지를 제거하고 다른 이미지의 유사도 판단을 통해 신뢰성있는 유사도 판단이 가능한, 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 실시예에 따른 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 방법은 데이터베이스를 구축하는 단계; 스캔본 중에서 연속하지 않는 페이지로 구성된 페이지 그룹에 대해 상기 데이터베이스와의 유사도를 측정하는 단계; 상기 페이지 그룹의 유사도 평균값이 미리 설정된 값 이하인지를 판단하는 단계; 및 상기 판단결과에 근거하여 상기 스캔본이 상기 데이터베이스에 저장된 만화와 일치하는지를 판단하는 단계;를 포함한다.

본 발명에 따른 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템 및 방법은 불법으로 유포된 출판물들을 조판방식에 관계없이 하나의 데이터베이스로 유사도를 검출하여 저작권을 보호할 수 있는 효과가 있다.

본 발명에 따른 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템 및 방법은 유사도가 미리 정해진 기준 이하로 떨어지는 노이즈가 포함된 이미지를 제거하고 다른 이미지의 유사도 판단을 통해 신뢰성 있는 유사도 판단이 가능한 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 스캔 만화 식별 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 이미지 정규화부의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 일반적인 한국 만화의 박스프레임에서 컷의 순서를 도시한 도면이다.
도 4는 일반적인 일본 만화의 박스프레임에서 컷의 순서를 도시한 도면이다.
도 5는 일반적인 한국 및 일본 만화의 페이지별 흐름의 순서를 도시한 도면이다.
도 6은 발명의 실시예에 따라 한국 만화의 조판 방식을 데이터베이스로 한 경우의 유사도 판단을 나타내는 도면이다.
도 7은 발명의 실시예에 따라 일본 만화의 조판 방식을 데이터베이스로 한 경우의 유사도 판단을 나타내는 도면이다.
도 8은 발명의 실시예에 따라 스캔된 이미지에 노이즈가 포함된 경우의 유사도 판단을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 스캔 만화 식별 방법을 도시한 흐름도이다.

본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.

또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 본 발명에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.

도 1은 본 발명에 따른 스캔 만화 식별 시스템의 구성을 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명에 따른 이미지 정규화부의 구성을 도시한 도면이다. 도 1 및 도 2를 참조하여 스캔 만화 식별 시스템의 동작을 상세히 알아보기로 한다.

도 1에 의하면, 스캔 만화 식별 시스템은 이미지 보정부(100), 이미지 정규화부(200), 만화 출판물 핑거프린트 추출부(300), 유사도 측정부(400), 데이터베이스(500)를 포함한다. 상술한 구성 이외에 다른 구성이 스캔 만화 식별 시스템에 포함될 수 있다.

입력으로 제공되는 만화 출판물 파일은 다양한 형태를 갖는다. 다양한 형태는 여러 이미지 부호화 방법에 의해 인코딩된 이미지 파일을 의미한다. 생성되는 파일 확장자는 JPEG, GIF, BMP, PNG, ICO 등을 포함할 수 있으며, 이에 대해 한정하지는 않는다.

만화책의 한 페이지 또는 두 페이지가 하나의 이미지 파일로 생성된다. 즉, 단면인 한 페이지가 하나의 이미지 파일로 생성될 수 있고, 책을 펼쳤을 때, 오른쪽 및 왼쪽의 두 페이지가 병합되어 하나의 이미지 파일로 생성될 수도 있다. 본 발명의 실시예에서 데이터베이스(500)는 한 페이지로 구성된 이미지 파일을 저장한다. 데이터베이스(500)에 저장된 이미지 파일의 페이지 배열에 대해서는 도 5 내지 도 7을 참조하여 후술한다.

만화책 1권은 여러 개의 이미지 파일로 구성되며, 이 이미지 파일들은 권 단위로 zip과 같은 파일 압축 방법을 사용하여 하나의 압축파일로 존재할 수 있다. 또한 보통의 만화책 1질은 1권 이상으로 이루어지므로 전체 만화책 파일이 하나의 압축파일로 만들어지거나, 1권 단위로 압축된 파일들을 모아 다시 압축하여 전체 만화책 1질을 구성할 수도 있다. 본 발명의 입력은 이미지 파일 형태이므로 압축된 파일이 입력으로 들어오면 압축을 해제하여 이미지 파일의 묶음으로 만든다.

이미지 보정부(100)는 입력받은 만화 출판물 이미지 파일에서 핑거프린트 추출을 용이하게 하기 위하여 이미지를 조정하고 이미지 정규화부(200)가 처리할 수 있는 이미지 형태로 변환하기 위한 기능을 수행한다.

만화 출판물은 디지털화하는 방법에 따라 필요없는 정보가 포함되기도 하고 이미지의 방향이 변경되기도 한다. 예를 들어 스캔을 통하여 만화 출판물을 디지털 파일로 생성하는 경우, 단순히 책을 펼쳐서 두 페이지를 한꺼번에 스캔하면 가운데 부분의 여백은 휘어지거나 검은 색의 노이즈가 들어가는 등의 이미지 왜곡 현상이 발생할 수 있다.

또한 하나의 이미지 파일에 두 페이지가 포함되는 경우, 즉, 오른쪽 페이지와 왼쪽 페이지를 하나의 이미지 파일로 구성하는 경우, 이를 제대로 처리하지 않아 하나의 페이지만 포함된 이미지 파일로 인식하면 핑거프린트를 제대로 추출할 수 없다. 이러한 만화 출판물의 왜곡현상은 스캔하는 방법의 차이에서 결정되는 경우가 대부분이므로 이미지 보정부(100)에서 보정 작업을 처리하는 것이 핑거프린트 추출 신뢰도 향상에 바람직하다.

이미지 보정부(100)는 이러한 입력 이미지를 보정하고, 핑거프린트를 추출할 영역만을 잘라내어 이미지 정규화부(200)로 전달한다.

이미지 정규화부(200)는 도 2에 도시된 바와 같이 페이지 판단부(210) 및 이미지 정렬부(220)를 포함한다.

페이지 판단부(210)는 이미지가 한 페이지인지 또는 두 페이지인지를 판단한다. 이는 가로 및 세로의 비율을 계산하여 판단될 수 있다. 한 페이지인지 또는 두 페이지인지를 판단하는 가로 및 세로의 비율은 만화책의 종류 및 컷의 비율에 따라 다르게 설정될 수 있으며, 예를 들어, 이미지로 인식되는 영역의 가로 길이가 세로 길이보다 긴 경우, 두 페이지가 하나의 이미지로 병합하여 스캔된 경우로 판단할 수 있다.

이미지 정렬부(220)는 입력된 만화 출판물의 이미지를 분리하는 기능을 수행한다. 유사도 측정부(400) 및 데이터베이스(500)가 한 페이지로 구성된 이미지를 처리하는 경우, 이미지 정렬부(220)는 입력된 만화 출판물이 두 페이지로 구성된 하나의 이미지이면 이를 한 페이지로 구성된 두 개의 이미지로 분리한다.

데이터베이스(500)는 해당 만화책의 모든 페이지에 대한 핑거프린트를 추출하는 것에 의해 구축되는 것으로, 만화책을 한 페이지 단위로 스캐닝한 후에 조판 방식에 따라 순서를 재정렬하고 한 페이지 단위로 데이터베이스가 구축된다.

유사도 측정부(400)에서 한 페이지로 구성된 이미지의 유사도를 측정하는 경우, 이미지 정렬부(220)는 입력된 만화 출판물이 두 페이지로 구성된 하나의 이미지이면 이를 한 페이지로 구성된 두 개의 이미지로 병합한다. 예를 들어, 한국 만화의 조판 방식에 따라 페이지 정보가 (1,2), (3,4), (5,6)인 경우, 이를 (1), (2), (3), (4), (5), (6)으로 분리한다. 또한, 일본 만화의 조판 방식에 따라 페이지 정보가 (2,1), (4,3), (6,5)인 경우, 이를 (2), (1), (4), (3), (6), (5)로 분리하고 필요에 따라 (1), (2), (3), (4), (5), (6)의 순으로 정렬한다.

만화 출판물 핑거프린트 추출부(300)는 입력된 스캔 만화의 이미지로부터 그 만화만이 가지고 있는 속성 정보인 핑거프린트를 추출하게 된다.

여러 페이지에 걸쳐 핑거프린트를 추출하는 경우, 연속된 페이지의 핑거프린트를 추출할 수 있다. 여기서, 일본 만화의 조판 방식에 따라 페이지 순서가 (2), (1), (4), (3), (6), (5)인 경우, (2), (1), (4), (3), (6), (5)의 순으로 핑거프린트를 추출하고, 한국 만화의 조판 방식에 따라 페이지 순서가 (1), (2), (3), (4), (5), (6)인 경우, (1), (2), (3), (4), (5), (6)의 순으로 핑거프린트를 추출한다.

유사도 측정부(400)는 검색 대상 만화 출판물과 데이터베이스(500)의 유사도를 비교하여 만화 출판물을 식별한다. 데이터베이스(500)와 스캔된 입력 만화 출판물의 유사도 비교시 이미지 전체를 비교할 수도 있고, 이미지 식별 시스템에서 사용하는 이미지 특징점 기술을 사용하여 비교할 수도 있다. 유사도 측정부(400)는 데이터베이스(500)와 대상이 되는 만화책을 비교함에 있어서, 연속되는 짝수 또는 홀수 이미지에 대해 검색을 실행한다. 유사도 검색을 실시하는 페이지 그룹에 대해서, 본 발명에서는 연속되는 짝수 또는 홀수의 페이지 그룹을 예로 들어 설명하였으나, 연속되지 않는 짝수 또는 홀수, 예를 들어, (1), (5), (9) 페이지 그룹에 대해 유사도를 측정할 수 있고, 짝수와 홀수의 조합, 예를 들어, (1), (4), (7) 페이지 그룹에 대해 유사도를 측정할 수도 있다.

데이터베이스(500)는 만화 출판물로부터 추출된 핑거프린트를 저장 및 관리한다. 또한 제작자, 출판사, 제목, 요약, 발행일, ISBN, 주소 등 다양한 정보들이 만화 출판물에 대한 정보로 저장, 관리될 수 있다. 또한, 관리를 위해 원본 만화 출판물을 저장할 수 있으며, 보안 요청시 암호화하여 전체 또는 일부를 저장할 수 있다. 본 발명에 따른 스캔 만화 식별 방법에 대해서는 추후 상세히 기술한다.

도 3은 일반적인 한국 만화의 박스프레임에서 컷의 순서를 도시한 도면이고, 도 4는 일반적인 일본 만화의 박스프레임에서 컷의 순서를 도시한 도면이다.

컷의 순서를 도시하는 도 3에 도시된 바와 같이, 일반적인 조판 방식으로 출판된 한국 만화의 박스프레임에서 시간순으로 배열된 a 컷에서는 키커와 골키퍼가 대치하고 있고, b 컷에서는 키커가 슈팅을 하고 있으며, c 컷에서는 득점이 결정되고, d 컷에서는 득점한 키커가 환호하고 있다. 이와 같이 시간의 흐름에 따라 배열된 a 컷부터 d 컷까지의 내용을 순차적으로 이해함에 있어서, 좌측 상단에서부터 우측 하단으로 컷이 진행되고 있음을 확인할 수 있다. 즉, a 컷 및 b 컷을 포함하고 좌측에 위치하는 1 페이지 이후에, c 컷 및 d 컷을 포함하고 우측에 위치하는 2 페이지를 확인함으로써, 페이지의 흐름에 따라 이야기의 진행을 확인할 수 있다. 그리고 두 페이지의 사이에는 여백이 존재할 수 있다.

도면에서는 1 페이지에 a 컷 및 b 컷이 각각 절반의 면적으로 배치되어 있고, 2 페이지에 c 컷 및 d 컷이 각각 절반의 면적으로 배치되어 있으나 컷의 크기에 대해 한정하지는 않는다. 예를 들어, a 컷이 두 개 이상의 컷으로 세분될 수 있으며, 세분된 컷은 다양한 방법으로 배치될 수 있다.

그리고 일본 만화의 박스프레임에서 컷의 순서를 도시하는 도 4에 도시된 바와 같이, 우측에 위치하는 1 페이지에는 a 컷 및 b 컷이 포함되어 있고, 좌측에 위치하는 2 페이지에는 c 컷 및 d 컷이 포함되어 있다. a 컷 및 b 컷을 포함하고 우측에 위치하는 1 페이지 이후에, c 컷 및 d 컷을 포함하고 좌측에 위치하는 2 페이지를 확인함으로써, 페이지의 흐름에 따라 이야기의 진행을 확인할 수 있다.

도 5는 일반적인 한국 및 일본 만화의 페이지별 흐름의 순서를 도시한 도면이다. 도 5(a)에 도시된 바와 같이 한국 만화는 좌측에서 우측으로 컷이 진행됨에 따라 입력되는 페이지 정보가 (1,2), (3,4), (5,6)의 순서를 갖게 되나, 도 5(b)에 도시된 바와 같이 한국과 조판 방식이 상이한 일본 만화는 우측 상단에서 좌측 하단으로 컷이 진행됨에 따라 입력되는 페이지 정보가 (2,1), (4,3), (6,5)의 순서를 갖게 된다.

두 페이지가 하나의 이미지로 구성되는 경우, 이를 하나의 페이지로 구성되는 두 개의 이미지로 정렬하고자 할 때, (2,1), (4,3), (6,5)의 페이지를 (2), (1), (4), (3), (6), (5) 페이지로 분할하여 데이터베이스(500)에 (2), (1), (4), (3), (6), (5)의 순으로 저장한다. 또는 분할된 (2), (1), (4), (3), (6), (5) 페이지를 (1), (2), (3), (4), (5), (6) 페이지 순으로 정렬하여 데이터베이스(500)에 저장할 수도 있다.

한국 만화의 경우에는 페이지 정보가 (1,2), (3,4), (5,6)의 순서를 갖게 되므로, 이를 분할하면 (1), (2), (3), (4), (5), (6) 페이지 순으로 정렬되고, 데이터베이스(500)에 (1), (2), (3), (4), (5), (6)의 순으로 저장된다.

이와 같이 연속되는 페이지의 이미지를 데이터베이스(500)에 저장하고, 저장된 데이터를 통해 저작권을 보호하고자 하는 만화 출판물과의 신속하고 정확한 유사도 판단을 수행할 수 있다.

도 6은 발명의 실시예에 따라 이미지가 연속되는 페이지의 순서대로 데이터베이스에 저장된 경우, 즉 일반적인 한국 만화의 조판 방식을 데이터베이스로 한 경우의 유사도 판단을 나타내는 도면이다.

한국 만화의 조판 방식에 따른 데이터베이스(510)에는 이미지가 연속하는 페이지의 순서대로 저장된다. 즉, (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)...의 페이지 순서대로 저장된다.

유사도 측정의 대상이 되는 만화 스캔본의 복수 이미지 중, 홀수 또는 짝수 페이지에서 선택된 순차적인 이미지와, 데이터베이스(510)와의 유사도 측정을 실시한다. 홀수 또는 짝수 페이지에서 선택된 순차적인 이미지는 공차(公差)가 2인 등차수열인 페이지의 배열을 의미한다.

구체적으로, 한국 만화 스캔본(601)이 한 페이지로 구성된 하나의 이미지로 형성되는 경우, (1), (2), (3), (4), (5), (6)의 페이지 순서대로 정렬되고, 이 중에서 연속하는 짝수 또는 홀수로 선택된 복수의 이미지와 데이터베이스(510)와의 유사도 측정을 실시한다.

이에 따라 (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)의 페이지 순으로 이미지가 저장된 데이터베이스(510)와 (1), (3), (5) 또는 (2), (4), (6)의 페이지 순으로 정렬된 스캔본(601)의 유사도 측정을 실시할 수 있다.

또한, 한국 만화 스캔본(601)이 두 페이지로 구성된 하나의 이미지로 형성되는 경우, (1, 2), (3, 4), (5, 6)의 페이지 순서대로 정렬된다. 이에 따라 데이터베이스(510)와 스캔본(601)의 유사도 측정을 실시함에 있어서, 연속하는 짝수 또는 홀수로 선택된 복수의 이미지, 즉, 왼쪽 또는 오른쪽의 페이지를 선택하여 (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)의 페이지 순으로 이미지가 저장된 데이터베이스(510)와 유사도 측정을 실시한다.

이에 따라, 왼쪽의 페이지를 선택하는 경우, 선택된 한국 만화 스캔본(601)은 (1), (3), (5)의 순으로 데이터베이스(510)와 유사도 측정을 실시한다. 또는 오른쪽의 페이지를 선택하는 경우, 선택된 한국 만화 스캔본(601)은 (2), (4), (6)의 순으로 배열된 이미지와 데이터베이스(510)와의 유사도 측정을 실시한다.

일본 만화 스캔본(602)이 한 페이지로 구성된 하나의 이미지로 형성되고 (1), (2), (3), (4), (5), (6)의 페이지 순서대로 정렬되는 경우에는 이 중에서 홀수 또는 짝수 페이지를 선택하여 (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)의 페이지 순으로 이미지가 저장된 데이터베이스(510)와 유사도 측정을 실시할 수 있다. 즉, (1), (3), (5) 또는 (2), (4), (6)의 순으로 배열된 이미지와 데이터베이스(510)와의 유사도 측정을 실시한다.

일본 만화 스캔본(602)이 한 페이지로 구성된 하나의 이미지로 형성되고 (2), (1), (4), (3), (6), (5)의 페이지 순서대로 정렬되는 경우에도 홀수 또는 짝수 페이지를 선택하여 유사도 측정을 실시할 수 있다. 즉, (1), (3), (5) 또는 (2), (4), (6)의 순으로 배열된 이미지와 데이터베이스(510)와의 유사도 측정을 실시한다.

또한, 일본 만화 스캔본(602)이 두 페이지로 구성된 하나의 이미지로 형성되는 경우, (2, 1), (4, 3), (6, 5)의 페이지 순서대로 정렬된다. 이에 따라 데이터베이스(510)와 스캔본(602)의 유사도 측정을 실시함에 있어서, 연속하는 짝수 또는 홀수로 선택된 복수의 이미지, 즉, 왼쪽 또는 오른쪽의 페이지를 선택하여 (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)의 페이지 순으로 이미지가 저장된 데이터베이스(510)와 유사도 측정을 실시한다.

이에 따라, 왼쪽의 페이지를 선택하는 경우, 선택된 일본 만화 스캔본(602)은 (2), (4), (6)의 순으로 데이터베이스(510)와 유사도 측정을 실시한다. 또는 오른쪽의 페이지를 선택하는 경우, 선택된 일본 만화 스캔본(602)은 (1), (3), (5)의 순으로 배열된 이미지와 데이터베이스(510)와의 유사도 측정을 실시한다.

도시된 바와 같이 만화 스캔본 중에서 선택된 이미지의 페이지가 (2), (4), (6)인 경우 데이터베이스(510)의 이미지 중에서 (1), (3), (5)와 비교하면 유용한 유사도 측정이 이루어지지 않으므로, 유사도가 현저히 낮은 값을 갖게 된다. 이 경우에는 스캔본의 이미지를 우측 또는 좌측으로 이동하여 유사도 측정을 실시한다. 이동여부를 결정하는 기준은, 예를 들어 연속하는 페이지의 유사도 측정의 평균이 미리 정해진 값 이하인 경우로 설정할 수 있다.

도 7은 발명의 실시예에 따라 이미지가 연속되지 않는 페이지의 순서대로 데이터베이스에 저장된 경우, 즉 일반적인 일본 만화의 조판 방식을 데이터베이스로 한 경우의 유사도 판단을 나타내는 도면이다.

일본 만화의 조판 방식에 따른 데이터베이스(520)에는 이미지가 연속하지 않는 페이지의 순서대로 저장된다. 즉, (2), (1), (4), (3), (6), (5), (8), (7), (10), (9)...의 페이지 순서대로 저장된다. 이는 도 4 및 도 5에서 살펴본 바와 같이 조판 방식의 차이에 기인한다.

유사도 측정의 대상이 되는 만화 스캔본의 복수 이미지 중, 홀수 또는 짝수 페이지에서 선택된 순차적인 이미지와, 데이터베이스(520)와의 유사도 측정을 실시한다.

구체적으로, 일본 만화 스캔본(602)이 한 페이지로 구성된 하나의 이미지로 형성되는 경우, (2), (1), (4), (3), (6), (5)의 페이지 순서대로 정렬되고, 이 중에서 연속하는 짝수 또는 홀수로 선택된 복수의 이미지와 데이터베이스(520)와의 유사도 측정을 실시한다.

이에 따라 (2), (1), (4), (3), (6), (5), (8), (7), (10), (9)의 페이지 순으로 이미지가 저장된 데이터베이스(520)와 (1), (3), (5) 또는 (2), (4), (6)의 페이지 순으로 정렬된 스캔본(602)의 유사도 측정을 실시할 수 있다.

또한, 일본 만화 스캔본(602)이 두 페이지로 구성된 하나의 이미지로 형성되는 경우, (2, 1), (4, 3), (6, 5)의 페이지 순서대로 정렬된다. 이에 따라 데이터베이스(520)와 스캔본(602)의 유사도 측정을 실시함에 있어서, 스캔본(602)이 두 페이지로 구성된 경우에는 연속하는 짝수 또는 홀수로 선택된 복수의 이미지, 즉, 왼쪽 또는 오른쪽의 페이지를 선택하여 (2), (1), (4), (3), (6), (5), (8), (7), (10), (9)의 페이지 순으로 이미지가 저장된 데이터베이스(520)와 유사도 측정을 실시한다.

이에 따라, 왼쪽의 페이지를 선택하는 경우, 선택된 일본 만화 스캔본(602)은 (2), (4), (6)의 순으로 데이터베이스(520)와 유사도 측정을 실시한다. 또는 오른쪽의 페이지를 선택하는 경우, 선택된 일본 만화 스캔본(602)은 (1), (3), (5)의 순으로 배열된 이미지와 데이터베이스(520)와의 유사도 측정을 실시한다.

또한, 한국 만화 스캔본(601)이 한 페이지로 구성된 하나의 이미지로 형성되고 (1), (2), (3), (4), (5), (6)의 페이지 순서대로 정렬되는 경우에는 이 중에서 홀수 또는 짝수 페이지를 선택하여 (2), (1), (4), (3), (6), (5), (8), (7), (10), (9)의 페이지 순으로 이미지가 저장된 데이터베이스(520)와 유사도 측정을 실시할 수 있다. 즉, (1), (3), (5) 또는 (2), (4), (6)의 순으로 배열된 이미지와 데이터베이스(510)와의 유사도 측정을 실시한다.

이는 일본 만화 스캔본이 한 페이지로 구성된 하나의 이미지로 형성되고 (1), (2), (3), (4), (5), (6)의 페이지 순서대로 정렬되는 경우에도 마찬가지로 적용될 수 있다.

또한, 한국 만화 스캔본(601)이 두 페이지로 구성된 하나의 이미지로 형성되는 경우, (1, 2), (3, 4), (5, 6)의 페이지 순서대로 정렬된다. 이에 따라 데이터베이스(520)와 스캔본(601)의 유사도 측정을 실시함에 있어서, 연속하는 짝수 또는 홀수로 선택된 복수의 이미지, 즉, 왼쪽 또는 오른쪽의 페이지를 선택하여 (2), (1), (4), (3), (6), (5), (8), (7), (10), (9)의 페이지 순으로 이미지가 저장된 데이터베이스(520)와 유사도 측정을 실시한다.

이에 따라, 왼쪽의 페이지를 선택하는 경우, 선택된 한국 만화 스캔본(602)은 (1), (3), (5)의 순으로 데이터베이스(520)와 유사도 측정을 실시한다. 또는 오른쪽의 페이지를 선택하는 경우, 선택된 한국 만화 스캔본(601)은 (2), (4), (6)의 순으로 배열된 이미지와 데이터베이스(520)와의 유사도 측정을 실시한다.

도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이 만화 스캔본 중에서 선택된 이미지의 페이지가 (1), (3), (5)인 경우 데이터베이스(520)의 이미지 중에서 (2), (4), (6)와 비교하면 유용한 유사도 측정이 이루어지지 않으므로, 유사도가 현저히 낮은 값을 갖게 된다. 이 경우에는 스캔본의 이미지를 우측 또는 좌측으로 이동하여 유사도 측정을 재실시한다. 이동 여부를 결정하는 기준은, 예를 들어 연속하는 페이지의 유사도 측정의 평균이 미리 정해진 값 이하인 경우일 수 있다.

도면에서는 이해를 돕기 위해 페이지 수가 낮은, 즉 책의 초반 페이지를 예로 들어 설명하였으나 이에 대해 한정하지는 않으며 책의 중반, 후반의 이미지에 대해 유사도를 측정할 수도 있을 것이다.

도 6 및 도 7에서 한국 만화의 조판 방식에 따른 데이터베이스(510)와 일본 만화의 조판 방식에 따른 데이터베이스(520)로 구분하여 설명하였으나 이는 각 국의 일반적인 조판 방식에 따라 데이터베이스(500)에 저장되는 이미지의 순서를 기준으로 분류한 것으로 일본 만화의 이미지가 순차적으로 저장되거나, 한국 만화가 일본과 같은 조판 방식으로 이미지가 저장되는 경우에는 상호 적용될 수 있을 것이다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 연속되는 짝수 또는 홀수 페이지 그룹의 이미지에 대한 데이터베이스와의 유사도 측정을 통해 산출된 유사도의 평균이 미리 정해진 값 이상인 경우에는 만화 출판물을 식별할 수 있다.

이에 따라 조판 방식에 관계없이, 이미지가 포함하는 페이지 수에 관계없이, 한 페이지의 이미지를 포함하는 데이터베이스만으로 효과적인 유사도 측정이 가능하다.

도 8은 발명의 실시예에 따라 스캔된 이미지에 노이즈가 포함된 경우의 유사도 판단을 나타내는 도면이다.

스캔본(600)에 노이즈(630)를 포함하는 페이지가 삽입되는 경우, 노이즈(630)에 의해 유용한 유사도 측정이 어려워질 수 있다. 즉, 노이즈(630)를 포함하는 페이지에 의해 이후의 페이지가 전체적으로 한 페이지씩 뒤로 밀리기 때문에 유용한 유사도 측정이 불가능하다.

또한, 특정 페이지에 노이즈(630)가 포함되어 유사도 측정시 해당 페이지가 현저하게 낮아지게 되어 유사도 측정이 실행된 이미지의 유사도의 평균이 낮아지게 되어 정확한 유사도 측정이 어려워질 수 있다. 이러한 경우 노이즈(630)가 포함되는 이미지에 대한 유사도 측정을 실행하지 않고 후속되는 이미지 또는 노이즈(630)가 포함되는 이미지 이전의 이미지에 대해 유사도 측정을 실행하여 유사도 측정을 실시할 수 있다. 노이즈(630)를 포함하는지 여부에 대한 판단 기준은 유사도 측정을 실시한 복수 이미지에 대한 유사도의 평균값에 비해 특정 이미지의 유사도 측정값이 미리 정해진 범위 이하인 경우로 설정할 수 있다.

도면에서 데이터베이스(500)는 순서대로 정렬되었으나 일본의 조판 방식을 따르는 경우에도 마찬가지로 적용될 수 있다. 또한 도면에서 노이즈가 스캔본(600)에 적용된 경우를 예로 들어 설명하였으나, 데이터베이스(500)에 노이즈가 포함된 경우에도 마찬가지로 적용될 수 있다.

도 9는 본 발명에 따른 스캔 만화 식별 방법을 도시한 흐름도이다. 처음으로, 데이터베이스를 구축함에 있어서 한 페이지로 구성되는 하나의 이미지인 경우에는 이를 데이터베이스에 저장한다(S100). 한국만화인 경우에는 (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)의 페이지 순으로 이미지가 저장되고, 일본만화의 경우에도 이미지가 페이지 순으로 정렬되면 (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)의 페이지 순으로 이미지가 저장될 수 있고, 고유의 조판방식에 따라 (2), (1), (4), (3), (6), (5), (8), (7), (10), (9)의 페이지 순으로 이미지가 저장될 수도 있다.

또한, 두 페이지로 구성되는 하나의 이미지를 한 페이지로 구성되는 두 개의 이미지로 분리하여 정렬하고자 하는 경우에는 한 페이지의 이미지로 분할하여 데이터베이스에 저장한다. 즉, 페이지 순서가 (1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10)인 경우 (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)로 분할하여 데이터베이스에 저장하고 페이지 순서가 (2, 1), (4, 3), (6, 5), (8, 7), (10, 9)인 경우 (2), (1), (4), (3), (6), (5), (8), (7), (10), (9)의 페이지 순으로 분할하여 데이터베이스에 저장한다. 또는 재정렬 과정을 통해 (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)의 페이지 순서로 데이터베이스에 저장될 수도 있다.

다음으로, 스캔본 중에서 연속하는 짝수 또는 홀수 페이지 그룹에 대해 데이터베이스와의 유사도 측정을 실시한다(S200). 연속하는 짝수 또는 홀수 페이지 그룹은 예를 들어, (1), (3), (5) 또는 (2), (4), (6)의 페이지로 구성될 수 있다.

다음으로, 상기에서 선택된 페이지 그룹의 평균유사도에 비해 미리 정해진 범위 이하의 값을 갖는 선택된 페이지 그룹 내의 특정 페이지가 존재하는지를 판단한다(S300).

S300의 단계에서 선택된 페이지 그룹의 평균유사도에 비해 미리 정해진 범위 이하의 값을 갖는 선택된 페이지 그룹 내의 특정 페이지가 존재하면 유사도 측정부(400)는 상기 특정 페이지를 유사도 판단에서 제외시키고(S400), 이를 제외한 페이지 그룹의 유사도를 측정한다(S500). 유사도 측정에는 예를 들어, EHD(Edge Histogram Descriptor), OMPF(Orthgonality Mean Projection Feature), Icon, CovM(Covariant Moment), thumbnail 등의 기술들이 활용될 수 있으며, 이에 대해 한정하지는 않는다.

다음으로, 측정된 페이지 그룹의 유사도 평균값이 미리 설정된 값 이하인지를 판단하여(S600), 이하인 경우에는 페이지 그룹을 이동시킨 후(S700), 이동된 위치에서 페이지 그룹의 유사도를 측정한다(S500). 페이지 그룹의 이동은 유사도를 측정하기 위해 페이지 그룹의 위치를 우측 또는 좌측으로 이동시키는 것을 의미한다.

S600의 단계에서 측정된 페이지 그룹의 유사도 평균값을 근거로 하여 스캔본이 데이터베이스에 저장된 만화인지 여부를 판단한다(S800). 상기 방법에 의해 조판 방식에 관계없이, 이미지가 포함하는 페이지 수에 관계없이, 한 페이지의 이미지를 포함하는 데이터베이스만으로 효과적인 유사도 측정이 가능하다.

기술한 스캔 만화 식별 시스템 및 방법은 만화 출판물 검색 시스템이나 OSP(Online Service Provider)에서 유통되고 있는 만화 출판물 중 불법 만화 출판물을 식별하여 필터링하는 시스템에 활용될 수 있다.

전술한 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100 이미지 보정부
200 이미지 정규화부
300 만화 출판물 핑거프린트 추출부
400 유사도 측정부
500 데이터베이스
600 스캔본

Claims (9)

1. 데이터베이스를 구축하는 단계;
   스캔본 중에서 연속하지 않는 페이지로 구성된 페이지 그룹에 대해 상기 데이터베이스와의 유사도를 측정하는 단계;
   상기 페이지 그룹의 유사도 평균값이 미리 설정된 값 이하인지를 판단하는 단계; 및
   상기 판단결과에 근거하여 상기 스캔본이 상기 데이터베이스에 저장된 만화와 일치하는지를 판단하는 단계;를 포함하되,
   상기 페이지 그룹의 유사도 평균값이 미리 설정된 값 이하인 경우 상기 페이지 그룹의 위치를 이동시켜 상기 데이터베이스와 유사도를 재측정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 페이지 그룹은 짝수 또는 홀수의 페이지로 구성되는 것을 특징으로 하는 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 페이지 그룹은 연속하는 짝수 또는 홀수의 페이지로 구성되는 것을 특징으로 하는 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 방법.
   
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 데이터베이스를 구축하는 단계는 한 페이지로 구성되는 하나의 이미지를 저장하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 방법.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 데이터베이스와의 유사도를 측정하여, 특정 페이지의 유사도 값이 상기 특정 페이지를 포함하는 페이지 그룹의 평균 유사도보다 미리 정해진 범위 이하인 값을 갖는 경우 상기 특정 페이지를 상기 유사도 측정에서 제외하는 것을 특징으로 하는 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 방법.
   
7. 만화 출판물로부터 추출한 핑거프린트를 저장하는 핑거프린트 데이터베이스;
   스캔된 이미지 파일에서 핑거프린트 추출을 용이하게 하기 위하여 이미지를 조정하는 이미지 보정부;
   상기 이미지로부터 핑거프린트를 추출하는 만화 출판물 핑거프린트 추출부; 및
   연속하지 않는 페이지로 구성된 페이지 그룹에 대해 상기 데이터베이스와의 유사도를 측정하는 유사도 측정부;를 포함하고,
   상기 유사도 측정부는 상기 페이지 그룹의 유사도 평균값이 미리 설정된 값 이하인 경우 상기 페이지 그룹의 위치를 이동시켜 상기 데이터베이스와 유사도를 재측정하는 것을 특징으로 하는 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 유사도 측정부는 연속하는 홀수 또는 짝수의 페이지로 구성된 페이지 그룹에 대해 상기 데이터베이스와의 유사도를 측정하는 것을 특징으로 하는 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템.
   
9. 제7항에 있어서,
   상기 유사도 측정부는 상기 페이지 그룹의 평균 유사도에 비해 미리 정해진 범위 이하의 값을 갖는 상기 페이지 그룹 내의 특정 페이지가 존재하면 상기 특정 페이지를 유사도 판단에서 제외시키는 것을 특징으로 하는 조판 방식에 둔감한 스캔 만화 식별 시스템.
   
   

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