KR102238796B1 - 저작자 정보 통합 수집 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

Abstract

일실시에에 따르면, 장치에 의해 수행되는, 저작자 정보를 통합하여 수집하는 방법에 있어서, (a) 제1 사용자 계정이 로그인된 제1 사용자 단말로부터 제1 콘텐츠를 수신하는 단계; (b) 상기 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있는지 여부를 확인하는 단계; (c-1) 상기 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠를 새로 생성된 1차 저작물로 판정하는 단계; (c-2) 상기 제1 콘텐츠가 1차 저작물로 판정되면, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자를 나타내는 제1 저작자 정보로 등록하는 단계; (d-1) 상기 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있는 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제1 사용자 계정의 정보가 일치하는지 여부를 확인하는 단계; (d-2) 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제1 사용자 계정의 정보가 일치하지 않는 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠를 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정하는 단계; 및 (d-3) 상기 제1 콘텐츠가 2차 저작물로 판정되면, 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보를 통해 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보를 확인하고, 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 제2 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는 것이 확인되면, 상기 제2 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자를 나타내는 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하는 단계를 포함하는, 저작자 정보 통합 수집 방법이 제공된다.

Description

저작자 정보 통합 수집 방법, 장치 및 시스템 {METHOD, DEVICE AND SYSTEM FOR INTEGRATED COLLECTING AUTHOR INFORMATION}

아래 실시예들은 저작자 정보를 통합하여 수집하는 기술에 관한 것이다.

최근 전자 장치는 개인이 휴대하고 다닐 수 있도록 휴대 단말로 개발되고 있는 경우가 많으며, 전자 장치의 기능이 다양화되고 있다. 이에 따라 전자 장치에는 사용자의 편의를 위한 각종 기능들이 내장되고 있으며, 전자 장치는 사용자 조작에 따라 각 기능들을 활성화하여 해당 기능을 실행할 수 있게 되었다. 예를 들면, 전자 장치는 다양한 애플리케이션을 제공할 수 있도록 되었다. 다양한 애플리케이션은 네트워크를 통해 메시지를 주고 받기 위한 애플리케이션, 카메라를 통해 이미지를 획득하기 위한 애플리케이션, 음성 통신을 제공하는 애플리케이션, 비디오를 재생하는 애플리케이션, 방송(broadcasting) 신호를 수신하여 비디오나 오디오 프로그램을 제공하는 애플리케이션 등을 포함할 수 있다.

전자 장치가 제공하는 애플리케이션이 다양해짐에 따라, 사용자들의 전자 장치 사용 패턴이 주로 전자 장치를 이용하여 콘텐츠를 제공받아 소비하는 것에서 콘텐츠를 생산하여 제공하는 것으로 변화하고 있다. 　예를 들면, 소셜 네트워크 서비스(social network service)를 기반으로 하여, 사용자가 생산한 콘텐츠를 공유하는 경우가 많아졌다.　대표적인 예로는 개인적인 일상에 기반한 서비스를 제공하는 페이스북, 사용자가 직접 촬영한 사진을 공유하는 서비스를 제공하는 인스타그램, 사용자가 생성한 동영상을 공유하는 서비스인 유튜브, 다양한 관심사에 대해서 정보를 공유하는 블로그 등이 있다.

그런데 콘텐츠가 공유되는 경우, 공유된 콘텐츠는 다수의 사용자들에 의해 재공유되거나, 변조, 변경 등과 같이 수정될 수 있음에도 불구하고, 콘텐츠의 원저작자가 누구인지, 콘텐츠를 수정한 조작자가 누구인지를 알 수 없는 경우가 많아 콘텐츠의 원저작자의 권리를 보호하기 어려운 문제점이 있다. 예를 들면, 사용자가 콘텐츠를 무단으로 다운로드 또는 스크린 캡쳐 등을 통하여 획득한 후에, 이를 변조, 변경 등의 수정을 하여 수정된 콘텐츠를 공유하는 경우 원저작자에 대한 정보 없이 공유될 수 있으므로, 원저작자의 권리를 보호할 수 없는 문제점이 있다.

따라서, 원작 콘텐츠가 수정된 경우, 수정한 사람 뿐만 아니라 원저작자까지 파악 가능하도록, 저작자 정보를 수집하여 제공할 수 있는 기술에 대한 연구개발이 요구되고 있다.

일실시예에 따르면, 제1 콘텐츠가 1차 저작물로 판정되면, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 저작자 정보로 등록하고, 제1 콘텐츠가 2차 저작물로 판정되면, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 저작자 정보로 등록하면서, 제1 콘텐츠의 원저작자인 제2 사용자 계정의 정보를 제2 저작자 정보로 등록하는 저작자 정보 통합 수집 방법, 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일실시예에 따르면, 장치에 의해 수행되는, 저작자 정보를 통합하여 수집하는 방법에 있어서, (a) 제1 사용자 계정이 로그인된 제1 사용자 단말로부터 제1 콘텐츠를 수신하는 단계; (b) 상기 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있는지 여부를 확인하는 단계; (c-1) 상기 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠를 새로 생성된 1차 저작물로 판정하는 단계; (c-2) 상기 제1 콘텐츠가 1차 저작물로 판정되면, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자를 나타내는 제1 저작자 정보로 등록하는 단계; (d-1) 상기 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있는 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제1 사용자 계정의 정보가 일치하는지 여부를 확인하는 단계; (d-2) 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제1 사용자 계정의 정보가 일치하지 않는 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠를 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정하는 단계; 및 (d-3) 상기 제1 콘텐츠가 2차 저작물로 판정되면, 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보를 통해 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보를 확인하고, 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 제2 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는 것이 확인되면, 상기 제2 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자를 나타내는 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하는 단계를 포함하는, 저작자 정보 통합 수집 방법이 제공된다.

상기 (a) 단계는, 상기 제1 사용자 단말로부터 제1 파트 콘텐츠를 수신하는 단계; 제3 사용자 계정이 로그인된 제3 사용자 단말로부터 제2 파트 콘텐츠를 수신하는 단계; 상기 제1 파트 콘텐츠 및 상기 제2 파트 콘텐츠를 결합하여 상기 제1 콘텐츠를 생성하는 단계; 및 상기 제1 콘텐츠에서 상기 제1 파트 콘텐츠가 차지하는 비율인 제1 비율을 획득하고, 상기 제1 콘텐츠에서 상기 제2 파트 콘텐츠가 차지하는 비율인 제2 비율을 획득하는 단계를 포함하며, 상기 (c-2) 단계는, 상기 제1 비율이 상기 제2 비율 보다 큰 것으로 확인되면, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 상기 제3 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하는 단계; 및 상기 제1 비율이 상기 제2 비율 보다 작은 것으로 확인되면, 상기 제3 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하는 단계를 포함하며, 상기 (d-1) 단계는, 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제1 사용자 계정의 정보 및 상기 제3 사용자 계정의 정보 중 어느 하나가 일치하는지 여부를 확인하는 단계를 포함하며, 상기 (d-2) 단계는, 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제1 사용자 계정의 정보 및 상기 제3 사용자 계정의 정보가 모두 일치하지 않는 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠를 상기 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정하는 단계를 포함하며, 상기 (d-3) 단계는, 상기 제1 비율이 상기 제2 비율 보다 큰 것으로 확인되면, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 상기 제3 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제2 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제3 저작자를 나타내는 제3 저작자 정보로 등록하는 단계; 및 상기 제1 비율이 상기 제2 비율 보다 작은 것으로 확인되면, 상기 제3 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제2 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제3 저작자 정보로 등록하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (d-3) 단계는, 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 상기 제2 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는 것이 확인되면, 상기 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 상기 제1 콘텐츠에 대한 저작자 등록 시도 알림 메시지를 상기 제2 사용자 계정이 로그인된 제2 사용자 단말로 전송하는 단계; 및 상기 제2 사용자 단말로부터 상기 제1 콘텐츠에 대한 저작자 등록 허락 요청이 수신되면, 상기 제2 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (d-3) 단계는, 상기 제1 콘텐츠가 상기 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정되면, 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보가 일치하는지 여부를 확인하는 단계; 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보가 일치하지 않는 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠의 정보를 상기 데이터베이스에 저장된 콘텐츠의 정보들과 비교하여, 상기 제1 콘텐츠와 가장 유사한 제3 콘텐츠를 획득하는 단계; 상기 제1 콘텐츠 및 상기 제3 콘텐츠 간의 유사도가 상기 제1 콘텐츠 및 상기 제2 콘텐츠 간의 유사도 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보를 확인하고, 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 제3 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는 것이 확인되면, 상기 제3 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하는 단계; 상기 제1 콘텐츠 및 상기 제3 콘텐츠 간의 유사도가 상기 제1 콘텐츠 및 상기 제2 콘텐츠 간의 유사도 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠를 상기 제3 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정하는 단계; 및 상기 제3 콘텐츠의 저작자 정보를 확인하고, 상기 제3 콘텐츠의 저작자 정보로 제4 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는 것이 확인되면, 상기 제4 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 저작자 정보 통합 수집 방법은, 상기 (a) 단계 이전에, 상기 제1 사용자 단말로부터 상기 제1 콘텐츠에 대한 공동 제작 요청이 수신되면, 상기 제1 콘텐츠를 공동으로 제작할 제작 참가자들의 모집 공고를 웹 페이지 상에 업로드 하는 단계; 복수의 사용자 단말들로부터 상기 제1 콘텐츠를 공동으로 제작할 제작 참가자들의 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 사용자 계정의 정보 및 상기 제작 참가자들의 정보를 인공지능에 적용하여, 제1 선별 제작 참가자들―상기 제작 참가자들 중에서 상기 제1 사용자 단말에 표시될 제작 참가자들― 및 상기 제1 선별 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하여 상기 제1 사용자 단말로 전송하는 단계; 제2 선별 제작 참가자들―상기 제1 선별 제작 참가자들 중에서 콘텐츠 제작 횟수가 기준 횟수 이상으로 판별된 제작 참가자들― 및 상기 제2 선별 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하여 상기 제1 사용자 단말로 전송하는 단계; 상기 제2 선별 제작 참가자들 중에서 상기 제1 사용자와 공동 제작을 함께 진행한 적이 있는 제1 제작 참가자를 확인하고, 상기 제1 제작 참가자를 친구로 등록하였는지 여부를 획득하는 단계; 상기 제1 제작 참가자가 친구로 등록되어 있는 경우, 제3 선별 제작 참가자들―상기 제2 선별 제작 참가자들 중에서 상기 제1 제작 참가자와 제작 참가자 정보가 미리 정의된 기준에 따라 유사한 것으로 판별된 제작 참가자들― 및 상기 제3 선별 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하여 상기 제1 사용자 단말로 전송하는 단계; 및 상기 제1 제작 참가자가 친구로 등록되어 있지 않은 경우, 제4 선별 제작 참가자들―상기 제2 선별 제작 참가자들 중에서 상기 제1 제작 참가자와 제작 참가자 정보가 미리 정의된 기준에 따라 유사하지 않은 것으로 판별된 제작 참가자들― 및 상기 제4 선별 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하여 상기 제1 사용자 단말로 전송하는 단계를 더 포함하며, 상기 제작 참가자들의 정보는 각각의 제작 참가자의 관심 분야 및 거주 지역을 포함하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보는 상기 제1 사용자의 관심 분야 및 거주 지역을 포함하고, 상기 제3 선별 제작 참가자들은 적어도 한 명 이상이 상기 제1 선별 제작 참가자들과 상이하고, 상기 제4 선별 제작 참가자들은 적어도 한 명 이상이 상기 제1 선별 제작 참가자들과 상이하고, 상기 제3 선별 제작 참가자들은 적어도 한 명 이상이 상기 제4 선별 제작 참가자들과 상이할 수 있다.

일실시예에 따르면, 제1 콘텐츠가 1차 저작물로 판정되면, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 저작자 정보로 등록하고, 제1 콘텐츠가 2차 저작물로 판정되면, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 저작자 정보로 등록하면서, 제1 콘텐츠의 원저작자인 제2 사용자 계정의 정보를 제2 저작자 정보로 등록함으로써, 원작 콘텐츠가 수정된 경우, 수정한 사람 뿐만 아니라 원저작자까지 파악 가능하도록, 저작자 정보를 통합하여 등록할 수 있는 효과가 있다.

한편, 실시예들에 따른 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성의 예시도이다.
도 2는 일실시예에 따른 저작자 정보를 통합하여 수집하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 공동 저작자를 통해 제1 콘텐츠를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 1차 저작물에 대한 공동 저작자 정보를 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 2차 저작물에 대한 공동 저작자 정보를 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일실시예에 따른 원작자 허락을 통해 저작자 정보를 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일실시예에 따른 원저작자 정보를 변경하여 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일실시예에 따른 제작 참가자들 및 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일실시예에 따른 인공 신경망의 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일실시예에 따른 장치의 구성에 대한 예시도이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성의 예시도이다.

도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 시스템은 통신망을 통해 서로 통신 가능한 복수의 사용자 단말(100) 및 장치(200)를 포함할 수 있다.

먼저, 통신망은 유선 및 무선 등과 같이 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 서버와 서버 간의 통신과 서버와 단말 간의 통신이 수행되도록 다양한 형태로 구현될 수 있다.

복수의 사용자 단말(100) 각각은 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다. 바람직하게, 도 1과 같이, 제1 사용자 단말(110), 제2 사용자 단말(120), 제3 사용자 단말(130) 등은 스마트폰일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수도 있다. 복수의 사용자 단말(100) 각각은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 복수의 사용자 단말(100)은 장치(200)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.

복수의 사용자 단말(100) 각각은 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 운영하는 웹 페이지에 접속되거나, 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 개발·배포한 애플리케이션이 설치될 수 있다. 복수의 사용자 단말(100) 각각은 웹 페이지 또는 애플리케이션을 통해 장치(200)와 연동될 수 있다.

복수의 사용자 단말(100) 각각에 로그인된 사용자 계정은 웹 페이지 또는 애플리케이션에서 로그인한 상태로 유지될 수 있다. 구체적으로, 제1 사용자 단말(110)에 로그인된 제1 사용자 계정, 제2 사용자 단말(120)에 로그인된 제2 사용자 계정 등이 각각의 사용자 단말을 통해 로그인되면, 웹 페이지 또는 애플리케이션은 저작자 정보를 통합하여 수집하는 서비스와 관련된 다양한 기능들을 제공할 수 있다.

장치(200)는 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버일수도 있고, 클라우드 서버일 수도 있고, 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 장치(200)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 장치(200)는 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공 신경망을 구비할 수 있다. 장치(200)는 복수의 사용자 단말(100)과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.

장치(200)는 복수의 사용자 단말(100)과의 유무선 통신을 통해, 복수의 사용자 단말(100) 각각을 통해 로그인된 제1 사용자 계정, 제2 사용자 계정 및 제3 사용자 계정과 데이터를 주고받을 수 있다.

한편, 설명의 편의를 위해 도 1에서는 복수의 사용자 단말(100) 중 제1 사용자 단말(110), 제2 사용자 단말(120) 및 제3 사용자 단말(130)만을 도시하였으나, 단말들의 수는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 장치(200)의 처리 용량이 허용하는 한, 단말들의 수는 특별한 제한이 없다.

일실시예에 따르면, 제1 사용자 단말(110)은 사진(예를 들면, JPG 파일), 동영상(예를 들면, MPEG 파일), 음악(예를 들면, MP3 파일), 문서(예를 들면, PDF 파일), 이미지(예를 들면, PNG 파일) 등의 콘텐츠를 생성하여 저장할 수 있다.

예를 들어, 제1 사용자 단말(110)은 카메라 촬영을 통해 사진 또는 동영상을 생성하여 저장할 수 있고, 문서 애플리케이션을 통해 사용자에 의해 작성된 문서를 생성하여 저장할 수 있고, 이미지 처리 애플리케이션을 통해 사용자 입력, 예를 들면, 드로잉 입력에 따른 이미지를 생성하여 저장할 수 있다. 또한, 콘텐츠(예를 들면, 이미지)를 생성하는 과정을 재생하여 줄 수 있도록, 생성 과정에 대한 정보(예를 들면, 드로잉 입력에 대한 정보)를 생성하여 저장할 수 있다. 또한, 콘텐츠는 열람 또는 편집이 가능한 파일(예를 들면, Office Open XML file formats(OOXML))일 수 있다.

제1 사용자 단말(110)은 자체적으로 콘텐츠를 제작하여 생성할 수 있으며, 외부로부터 사진, 동영상, 음악, 문서, 이미지 등의 콘텐츠를 수신하여 수신된 콘텐츠를 수정함으로써, 수정된 콘텐츠를 제작하여 생성할 수도 있다. 콘텐츠는 사진, 동영상, 음악, 문서, 이미지 외에도 다른 형식의 디지털 콘텐츠를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 제1 사용자 단말(110)에서 자체적으로 생성된 콘텐츠는 원작 콘텐츠인 1차 저작물로 분류되고, 외부로부터 수신된 콘텐츠의 수정을 통해 생성된 콘텐츠는 원작 콘텐츠에서 수정된 콘텐츠인 2차 저작물로 분류될 수 있다. 콘텐츠의 수정이란 콘텐츠의 일부 또는 전체가 변경, 변형, 추가, 편집, 조작 또는 삭제되는 것을 의미할 수 있다.

도 2는 일실시예에 따른 저작자 정보를 통합하여 수집하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 먼저, S201 단계에서, 장치(200)는 제1 사용자 계정이 로그인된 제1 사용자 단말(110)로부터 제1 콘텐츠를 수신할 수 있다.

구체적으로, 장치(200)는 자체적으로 제작하여 생성된 콘텐츠를 제1 사용자 단말(110)로부터 수신할 수 있고, 외부로부터 수신된 콘텐츠를 수정하여 생성된 콘텐츠를 제1 사용자 단말(110)로부터 수신할 수 있다.

S202 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있는지 여부를 확인할 수 있다.

예를 들어, 제1 콘텐츠가 1차 저작물인 경우에는 원저작자 정보가 등록되어 있지 않고, 제1 콘텐츠가 2차 저작물인 경우에는 원저작자 정보가 등록되어 있는데, 장치(200)는 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있는지 여부를 확인할 수 있다.

일실시예에 따르면, 제1 콘텐츠가 1차 저작물인 경우, 제1 콘텐츠는 제1 콘텐츠에 대한 정보만을 포함하고, 제1 콘텐츠가 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물인 경우, 제1 콘텐츠는 제1 콘텐츠에 대한 정보, 제2 콘텐츠의 식별 정보, 제1 콘텐츠의 원저작자 정보로 제2 콘텐츠의 저작자 정보를 포함할 수 있다.

S203 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있는지 여부를 판단할 수 있다.

S203 단계에서 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있지 않은 것으로 확인되면, S204 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠를 새로 생성된 1차 저작물로 판정할 수 있다.

S205 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠가 1차 저작물로 판정되면, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자를 나타내는 제1 저작자 정보로 등록할 수 있다. 이때, 장치(200)는 제1 사용자 단말(110)에 로그인된 제1 사용자 계정의 정보를 확인하여, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록할 수 있다.

S203 단계에서 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있는 것으로 확인되면, S206 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제1 사용자 계정의 정보가 일치하는지 여부를 확인할 수 있다.

S207 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제1 사용자 계정의 정보가 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.

S207 단계에서 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제1 사용자 계정의 정보가 일치하는 것으로 확인되면, S204 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠를 1차 저작물로 판정할 수 있으며, 제1 콘텐츠의 원저작자 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록할 수 있다.

S207 단계에서 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제1 사용자 계정의 정보가 일치하지 않는 것으로 확인되면, S208 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠를 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정할 수 있다. 이때, 장치(200)는 제1 콘텐츠에 포함된 제2 콘텐츠의 식별 정보를 확인하여, 제1 콘텐츠가 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 것을 파악할 수 있다.

S209 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠가 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정되면, 제1 콘텐츠의 원저작자 정보를 통해 제2 콘텐츠의 저작자 정보를 확인하고, 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 어느 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는지 여부를 확인하여, 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 제2 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는 것이 확인될 수 있다.

S210 단계에서, 장치(200)는 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 제2 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는 것이 확인되면, 제2 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자를 나타내는 제2 저작자 정보로 등록하고, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자를 나타내는 제1 저작자 정보로 등록할 수 있다.

즉, 장치(200)는 제2 콘텐츠를 수정하여 제1 콘텐츠를 제작한 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 원저작물인 제2 콘텐츠를 제작한 제2 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록할 수 있다.

도 3은 일실시예에 따른 공동 저작자를 통해 제1 콘텐츠를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 먼저, S301 단계에서, 장치(200)는 제1 사용자 계정이 로그인된 제1 사용자 단말(110)로부터 제1 파트 콘텐츠를 수신할 수 있다.

S302 단계에서, 장치(200)는 제3 사용자 계정이 로그인된 제3 사용자 단말(130)로부터 제2 파트 콘텐츠를 수신할 수 있다.

일실시예에 따르면, 제1 콘텐츠는 제1 파트 콘텐츠 및 제2 파트 콘텐츠로 구성될 수 있다. 예를 들어, 제1 콘텐츠가 사용자에 의해 그려진 벡터 이미지(vector image)라면, 사용자가 입력한 각각의 스트로크(stroke) 또는 소정의 기준에 따라 생성된 스트로크들의 집합이 파트 콘텐츠에 해당될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 손과 터치스크린을 이용하여 선을 그리는 경우, 사용자가 선의 시작점에서 터치스크린에 손을 접촉하였을 때부터 선의 종료점에서 터치스크린으로부터 손을 뗄 때까지가 하나의 스트로크가 될 수 있으며, 이러한 스트로크들이 입력된 시간의 순서대로 축적된 전체가 하나의 벡터 이미지, 즉, 파트 콘텐츠를 구성할 수 있다.

즉, 제1 콘텐츠는 복수의 파트 콘텐츠로 분절될 수 있으며, 사용자에 의해 파트 콘텐츠들의 생성 및 수정이 가능한 형식을 가질 수 있다. 예를 들어, 제1 콘텐츠가 복수의 스트로크로 구성된 벡터 이미지일 경우, 사용자는 일련의 스트로크들을 입력함으로써 벡터 이미지를 생성하여 파트 콘텐츠를 새로 생성하거나, 기존의 벡터 이미지를 구성하는 스트로크들의 일부 또는 전부를 수정하여 파트 콘텐츠를 생성할 수 있다. 따라서, 원저작자가 업로드한 원본 콘텐츠를 이용하여 다른 사용자가 2차 저작물을 생성하는 것이 가능해진다.

S303 단계에서, 장치(200)는 제1 파트 콘텐츠 및 제2 파트 콘텐츠를 결합하여 제1 콘텐츠를 생성할 수 있다.

S304 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠에서 제1 파트 콘텐츠가 차지하는 비율인 제1 비율을 획득하고, 제1 콘텐츠에서 제2 파트 콘텐츠가 차지하는 비율인 제2 비율을 획득할 수 있다.

예를 들어, 제1 콘텐츠가 제1 파트 콘텐츠 및 제2 파트 콘텐츠로 구성되어 있는 경우, 장치(200)는 제1 콘텐츠에서 제1 파트 콘텐츠가 60%를 차지하고 있는 것으로 확인되면, 제1 비율을 60%로 획득하고, 제2 비율을 40%로 획득할 수 있다.

도 4는 일실시예에 따른 1차 저작물에 대한 공동 저작자 정보를 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 먼저, S401 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠에서 제1 파트 콘텐츠가 차지하는 비율인 제1 비율을 획득하고, 제1 콘텐츠에서 제2 파트 콘텐츠가 차지하는 비율인 제2 비율을 획득할 수 있다.

S402 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제1 사용자 계정의 정보가 일치하는 것으로 확인되면, 제1 콘텐츠를 1차 저작물로 판정할 수 있다.

S403 단계에서, 장치(200)는 제1 비율이 제2 비율 보다 큰지 여부를 판단할 수 있다.

S403 단계에서 제1 비율이 제2 비율 보다 큰 것으로 확인되면, S404 단계에서, 장치(200)는 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 제3 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록할 수 있다.

즉, 장치(200)는 제1 파트 콘텐츠 및 제2 파트 콘텐츠로 구성되어 있는 제1 콘텐츠에서 제1 파트 콘텐츠가 차지하고 있는 비율이 더 높기 때문에, 제1 파트 콘텐츠를 제작한 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 제2 파트 콘텐츠를 제작한 제3 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록할 수 있다.

S403 단계에서 제1 비율이 제2 비율 보다 작은 것으로 확인되면, S405 단계에서, 장치(200)는 제3 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록할 수 있다.

즉, 장치(200)는 제1 파트 콘텐츠 및 제2 파트 콘텐츠로 구성되어 있는 제1 콘텐츠에서 제2 파트 콘텐츠가 차지하고 있는 비율이 더 높기 때문에, 제2 파트 콘텐츠를 제작한 제3 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 제1 파트 콘텐츠를 제작한 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록할 수 있다.

도 5는 일실시예에 따른 2차 저작물에 대한 공동 저작자 정보를 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 먼저, S501 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠에서 제1 파트 콘텐츠가 차지하는 비율인 제1 비율을 획득하고, 제1 콘텐츠에서 제2 파트 콘텐츠가 차지하는 비율인 제2 비율을 획득할 수 있다.

S502 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제1 사용자 계정의 정보 및 제3 사용자 계정의 정보가 모두 일치하지 않는 것으로 확인되면, 제1 콘텐츠를 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정할 수 있다.

S503 단계에서, 장치(200)는 제1 비율이 제2 비율 보다 큰지 여부를 판단할 수 있다.

S503 단계에서 제1 비율이 제2 비율 보다 큰 것으로 확인되면, S504 단계에서, 장치(200)는 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 제3 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 확인된 제2 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제3 저작자 정보로 등록할 수 있다.

즉, 장치(200)는 제1 파트 콘텐츠 및 제2 파트 콘텐츠로 구성되어 있는 제1 콘텐츠에서 제1 파트 콘텐츠가 차지하고 있는 비율이 더 높기 때문에, 제1 파트 콘텐츠를 제작한 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 제2 파트 콘텐츠를 제작한 제3 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록한 후, 제1 콘텐츠의 원작인 제2 콘텐츠를 제작한 제2 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제3 저작자 정보로 추가하여 등록할 수 있다.

S503 단계에서 제1 비율이 제2 비율 보다 작은 것으로 확인되면, S505 단계에서, 장치(200)는 제3 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 확인된 제2 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제3 저작자 정보로 등록할 수 있다.

즉, 장치(200)는 제1 파트 콘텐츠 및 제2 파트 콘텐츠로 구성되어 있는 제1 콘텐츠에서 제2 파트 콘텐츠가 차지하고 있는 비율이 더 높기 때문에, 제2 파트 콘텐츠를 제작한 제3 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 제1 파트 콘텐츠를 제작한 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록한 후, 제1 콘텐츠의 원작인 제2 콘텐츠를 제작한 제2 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제3 저작자 정보로 추가하여 등록할 수 있다.

도 6은 일실시예에 따른 원작자 허락을 통해 저작자 정보를 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 먼저, S601 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제1 사용자 계정의 정보가 일치하지 않는 것으로 확인되면, 제1 콘텐츠를 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정할 수 있다.

S602 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 원작인 제2 콘텐츠의 저작자 정보를 확인하여, 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 등록되어 있는 제2 사용자 계정의 정보를 확인할 수 있다.

S603 단계에서, 장치(200)는 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 제2 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는 것이 확인되면, 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 제1 콘텐츠에 대한 저작자 등록 시도 알림 메시지를 제2 사용자 계정이 로그인된 제2 사용자 단말(120)로 전송할 수 있다. 여기서, 제1 콘텐츠에 대한 저작자 등록 시도 알림 메시지는 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 제1 콘텐츠가 저작자 등록을 시도하고 있다는 것을 제2 콘텐츠를 제작한 원저작자에게 알려주기 위한 메시지일 수 있다.

S604 단계에서, 장치(200)는 제2 사용자 단말(120)로부터 제1 콘텐츠에 대한 저작자 등록 허락 요청을 수신할 수 있다. 즉, 제2 콘텐츠를 제작한 원저작자가 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 제1 콘텐츠의 저작자 등록을 허락하는 경우, 장치(200)는 제1 콘텐츠에 대한 저작자 등록 허락 요청을 수신할 수 있다.

S605 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠에 대한 저작자 등록 허락 요청이 수신되면, 제2 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록할 수 있다.

즉, 장치(200)는 제2 콘텐츠를 수정하여 제1 콘텐츠를 제작한 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 제2 콘텐츠를 제작한 원저작자인 제2 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록할 수 있다.

도 7은 일실시예에 따른 원저작자 정보를 변경하여 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 먼저 S701 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제1 사용자 계정의 정보가 일치하지 않는 것으로 확인되면, 제1 콘텐츠를 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정할 수 있다. 이때, 장치(200)는 제1 콘텐츠에 포함된 제2 콘텐츠의 식별 정보를 기초로, 제1 콘텐츠가 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 것을 파악할 수 있다.

S702 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제2 콘텐츠의 저작자 정보가 일치하는지 여부를 확인할 수 있다.

구체적으로, 장치(200)는 제1 콘텐츠로부터 확인된 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 데이터베이스로부터 확인된 제2 콘텐츠의 저작자 정보를 비교하여 일치하는지 여부를 확인할 수 있다. 장치(200)는 콘텐츠의 저작자 정보를 저장하여 관리하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.

S703 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제2 콘텐츠의 저작자 정보가 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.

S703 단계에서 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제2 콘텐츠의 저작자 정보가 일치하는 것으로 확인되면, S704 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 원저작자 정보로 등록되어 있는 제2 사용자 계정의 정보를 확인할 수 있다.

S705 단계에서, 장치(200)는 제2 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록할 수 있다.

S703 단계에서 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제2 콘텐츠의 저작자 정보가 일치하지 않는 것으로 확인되면, S706 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠의 정보를 데이터베이스에 저장된 콘텐츠의 정보들과 비교하여, 제1 콘텐츠와 가장 유사한 제3 콘텐츠를 획득할 수 있다. 장치(200)는 콘텐츠의 정보를 저장하여 관리하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.

장치(200)는 제1 콘텐츠와 가장 유사한 제3 콘텐츠를 획득하는데 있어, 콘텐츠가 이미지인 경우 이미지 비교를 통해 유사도를 분석하고, 콘텐츠가 영상인 경우 영상 비교를 통해 유사도를 분석하여, 제1 콘텐츠와 가장 유사한 제3 콘텐츠를 구분하여 획득할 수 있다.

S707 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠 및 제3 콘텐츠 간의 유사도가 제1 콘텐츠 및 제2 콘텐츠 간의 유사도 보다 높은지 여부를 판단할 수 있다.

S707 단계에서 제1 콘텐츠 및 제3 콘텐츠 간의 유사도가 제1 콘텐츠 및 제2 콘텐츠 간의 유사도 보다 낮은 것으로 확인되면, S708 단계에서, 장치(200)는 제2 콘텐츠의 저작자 정보를 확인하고, 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 등록되어 있는 제3 사용자 계정의 정보를 확인할 수 있다.

예를 들어, 제2 콘텐츠의 저작자 정보는 제2 사용자 계정의 정보에서 제3 사용자 계정의 정보로 변경될 수 있으며, 장치(200)는 원저작자 정보가 변경됨에 따라 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 등록되어 있는 제3 사용자 계정의 정보를 확인할 수 있다.

S709 단계에서, 장치(200)는 제3 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록할 수 있다.

S707 단계에서 제1 콘텐츠 및 제3 콘텐츠 간의 유사도가 제1 콘텐츠 및 제2 콘텐츠 간의 유사도 보다 높은 것으로 확인되면, S710 단계에서, 장치(200)는 제1 콘텐츠를 제3 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정할 수 있다.

즉, 장치(200)는 제1 콘텐츠에 포함된 제2 콘텐츠의 식별 정보를 통해 제1 콘텐츠를 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정하였으나, 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 제2 콘텐츠의 저작자 정보가 상이하고, 제2 콘텐츠 보다 더 유사한 제3 콘텐츠가 확인되었으므로, 제1 콘텐츠를 제2 콘텐츠가 아닌 제3 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정할 수 있다.

S711 단계에서, 장치(200)는 제3 콘텐츠의 저작자 정보를 확인하고, 제3 콘텐츠의 저작자 정보로 등록되어 있는 제4 사용자 계정의 정보를 확인할 수 있다.

S712 단계에서, 장치(200)는 제4 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 제1 사용자 계정의 정보를 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록할 수 있다.

도 8은 일실시예에 따른 제작 참가자들 및 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

먼저, 장치(200)는 제1 사용자 단말(110)로부터 제1 콘텐츠에 대한 공동 제작 요청을 수신할 수 있다. 제1 콘텐츠에 대한 공동 제작 요청은 제1 콘텐츠를 공동으로 제작할 공동 제작을 희망하는 참가자들을 소집하기 위한 요청일 수 있다.

장치(200)는 제1 사용자 단말(110)에 로그인한 제1 사용자 계정의 정보를 획득할 수 있다.

장치(200)는 제1 사용자 단말(110)에 로그인한 제1 사용자 계정을 확인하여, 제1 사용자 계정의 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 제1 사용자 계정의 정보는 제1 사용자의 콘텐츠 제작 이력, 관심 분야, 거주 지역 및 제1 사용자와 공동 제작을 함께 진행한 적이 있는 제작 참가자들에 대한 정보를 포함할 수 있다.

장치(200)는 제1 사용자 단말(110)로부터 제1 콘텐츠에 대한 공동 제작 요청이 수신되면, 제1 콘텐츠를 공동으로 제작할 제작 참가자들의 모집 공고를 웹 페이지 상에 업로드 할 수 있다.

장치(200)는 복수의 사용자 단말(100) 중 제1 사용자 단말(110)을 제외한 나머지 단말들로, 제1 콘텐츠를 공동으로 제작할 제작 참가자들의 모집 공고를 전송할 수 있다.

S801 단계에서, 장치(200)는 복수의 사용자 단말(100)들로부터 제1 콘텐츠를 공동으로 제작할 제작 참가자들의 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 제작 참가자들의 정보는 각각의 제작 참가자의 콘텐츠 제작 이력, 관심 분야 및 거주 지역을 포함할 수 있다.

S802 단계에서, 장치(200)는 제1 사용자 계정의 정보 및 제작 참가자들의 정보를 인공지능에 적용하여, 제1 선별 제작 참가자들 및 제1 선별 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하여 제1 사용자 단말(110)로 전송할 수 있다. 여기서, 제1 선별 제작 참가자들은 제작 참가자들 중에서 제1 사용자 단말(110)에 표시될 제작 참가자들을 의미할 수 있다.

구체적으로, 장치(200)는 미리 학습된 제1 인공지능(제1 인공 신경망)을 포함할 수 있다. 제1 인공 신경망은 제1 사용자의 계정 정보 및 제작 참가자들의 정보를 입력받아, 제1 사용자와 함께 공동 제작을 수행할 것으로 판단되는 제작 참가자들을 선별하고, 선별된 제작 참가자들과 함께 공동 제작을 수행하기를 희망하는 순위를 추론하도록 학습될 수 있다. 제1 인공 신경망의 구체적인 학습 동작은 도 9를 참조하여 후술된다.

제1 인공 신경망은 제1 사용자의 관심 분야 및 거주 지역, 제작 참가자들의 관심 분야 및 거주 지역을 종합적으로 추론하여, 제1 사용자가 공동 제작을 함께 희망할 것으로 여겨지는 제1 선별 제작 참가자들 및 제작 참가자 별로 공동 제작 희망 순위를 출력할 수 있다. 제1 선별 제작 참가자들의 공동 제작 희망 순위는 제1 선별 제작 참가자들의 표시 순서가 될 수 있다.

구체적으로, 제 1 인공 신경망은 제1 사용자 계정의 관심 분야 및 거주 지역과, 복수의 제작 참가자들의 관심 분야 및 거주 지역을 비교할 수 있다. 제1 인공 신경망은 제1 사용자 계정의 관심 분야 및 거주 지역과 복수의 제작 참가자들의 관심 분야 및 거주 지역이 미리 정의된 유사도 기준에 따라 유사하다고 판별될수록, 제1 사용자 계정이 공동 제작을 희망할 것으로 학습할 수 있다. 제1 인공 신경망은 제1 사용자 계정의 관심 분야와 복수의 제작 참가자들의 관심 분야가 미리 정의된 유사도 기준에 따라 유사하나, 제1 사용자 계정의 거주 지역과 제2 사용자 계정의 거주 지역이 미리 정의된 유사도 기준에 따라 유사하지 않은 경우, 제1 사용자 계정의 관심 분야 및 복수의 제작 참가자들의 관심 분야의 미리 정의된 희소도와 제1 사용자 계정의 거주 지역 및 복수의 제작 참가자들의 거주 지역의 미리 정의된 접근성을 기초로, 제1 사용자 계정이 공동 제작을 희망할 것인지 여부를 학습할 수 있다.

제1 사용자 단말(110)은 장치(200)로부터 제1 인공지능의 출력을 수신하여 획득할 수 있으며, 출력에 따른 표시 순서대로 제1 선별 제작 참가자들의 정보를 표시할 수 있다. 이를 통해, 제1 사용자 단말(110)을 사용하는 제1 사용자는 자신과 함께 공동 제작을 수행할 가능성이 높은 것으로 판단되는 제작 참가자들을 순서대로 확인할 수 있다.

S803 단계에서, 장치(200)는 제작 참가자들의 정보를 이용하여 제1 선별 제작 참가자들 중에서 콘텐츠 제작 횟수가 기준 횟수 이상으로 판별된 제작 참가자들을 확인하고, 확인된 결과를 통해, 제2 선별 제작 참가자들 및 제2 선별 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하여 제1 사용자 단말(110)로 전송할 수 있다. 여기서, 제2 선별 제작 참가자들은 제1 선별 제작 참가자들 중에서 콘텐츠 제작 이력을 통해 확인된 콘텐츠 제작 횟수가 기준 횟수 이상으로 판별된 제작 참가자들을 의미할 수 있다.

장치(200)는 제1 선별 제작 참가자들 중에서 콘텐츠 제작 횟수가 많을수록 높은 순위로 설정하여 제2 선별 제작 참가자들의 표시 순서를 출력할 수 있다.

S804 단계에서, 장치(200)는 제1 사용자 계정의 정보를 통해, 제1 사용자와 공동 제작을 함께 진행한 적이 있는 제1 제작 참가자가 있는지 여부를 확인하고, 제1 제작 참가자가 있는 것으로 확인되면, 제1 제작 참가자를 친구로 등록하였는지 여부를 획득할 수 있다. 장치(200)는 제1 사용자 계정의 친구 리스트를 확인하여, 제1 제작 참가자가 친구로 등록되었는지 여부를 획득할 수 있다.

S805 단계에서, 장치(200)는 제1 제작 참가자가 친구로 등록되어 있는지 여부를 판단할 수 있다.

S805 단계에서 제1 제작 참가자가 친구로 등록되어 있는 것이 확인되면, S806 단계에서, 장치(200)는 제3 선별 제작 참가자들 및 제3 선별 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하여 제1 사용자 단말(110)로 전송할 수 있다.

일실시예에 따르면, 제3 선별 제작 참가자들은 제2 선별 제작 참가자들 중에서 제1 제작 참가자와 제작 참가자 정보가 미리 정의된 기준에 따라 유사한 것으로 판별된 제작 참가자들을 의미할 수 있다.

S805 단계에서 제1 제작 참가자가 친구로 등록되어 있지 않은 것이 확인되면, S807 단계에서, 장치(200)는 제4 선별 제작 참가자들 및 제4 선별 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하여 제1 사용자 단말(110)로 전송할 수 있다.

일실시예에 따르면, 제4 선별 제작 참가자들은 제2 선별 제작 참가자들 중에서 제1 제작 참가자와 제작 참가자 정보가 미리 정의된 기준에 따라 유사하지 않은 것으로 판별된 제작 참가자들을 의미할 수 있다.

제3 선별 제작 참가자들 및 제4 선별 제작 참가자들을 선별하기 위해, 장치(200)는 미리 학습된 제2 인공지능(제2 인공 신경망)을 포함할 수 있다. 제2 인공 신경망은 제1 제작 참가자 정보로 확인된 제5 사용자 계정의 정보와, 제2 선별 제작 참가자들 중에서 제5 사용자 계정 이외의 나머지 계정들의 정보를 입력받아, 제5 사용자 계정을 사용하는 사용자와 미리 정의된 기준에 따라 유사하다고 여겨지는 제작 참가자들 및 제5 사용자 계정을 사용하는 사용자와 미리 정의된 기준에 따라 유사하지 않다고 여겨지는 제작 참가자들을 각각 선별하고, 각각 선별된 제작 참가자들에 대한 제1 사용자 계정의 선호 순위를 추론하도록 학습될 수 있다. 제2 인공 신경망의 구체적인 학습 동작은 도 9를 참조하여 후술된다.

미리 정의된 기준은, 제1 사용자 계정과 공동 제작을 함께 진행한 제5 사용자 계정의 정보와, 제2 선별 제작 참가자들 중에서 제5 사용자 계정 이외의 나머지 계정들의 정보가 유사할수록, 제5 사용자 계정 이외의 나머지 계정들은 제5 사용자 계정 보다 유사하다고 판단되는 기준일 수 있다. 제2 인공 신경망은 제5 사용자 계정의 정보, 제2 선별 제작 참가자들 중에서 제5 사용자 계정 이외의 정보, 미리 정의된 기준에 따른 제작 참가자들 간의 유사도 등을 종합적으로 추론하여, 제3 선별 제작 참가자들 및 제4 선별 제작 참가자들을 출력하고, 제1 사용자 계정과 제3 선별 제작 참가자들 및 제4 선별 제작 참가자들의 선호 순위를 출력할 수 있다. 제1 사용자 계정에 대한 제3 선별 제작 참가자들 및 제4 선별 제작 참가자들의 선호 순위는 제3 선별 제작 참가자들 및 제4 선별 제작 참가자들의 표시 순서가 될 수 있다.

이를 통해, 제1 사용자 계정을 사용하는 제1 사용자는 콘텐츠 공동 제작을 진행한 후에 만족하여 제5 사용자 계정을 사용하는 제5 사용자를 친구로 등록한 경우, 제5 사용자와 유사한 제작 참가자들을 추가로 추천 받을 수 있으며, 콘텐츠 공동 제작을 진행한 후에 불만족하여 제5 사용자 계정을 사용하는 제5 사용자를 친구로 등록하지 않은 경우, 제5 사용자와 유사하지 않은 제작 참가자들을 대신 추천 받을 수 있다.

일실시예에 따르면, 제3 선별 제작 참가자들은 적어도 한 명 이상이 제1 선별 제작 참가자들과 상이하고, 상기 제4 선별 제작 참가자들은 적어도 한 명 이상이 제1 선별 제작 참가자들과 상이하고, 제3 선별 제작 참가자들은 적어도 한 명 이상이 제4 선별 제작 참가자들과 상이할 수 있다.

도 9는 일실시예에 따른 인공 신경망의 학습을 설명하기 위한 도면이다.

인공 신경망은 장치(200)에 포함되는 구성일 수 있으며, 장치(200) 또는 별도의 학습 장치를 통해서 학습될 수 있다.

제1 인공 신경망은 제1 사용자의 계정 정보 및 제작 참가자들의 정보를 입력받아, 제1 사용자와 함께 콘텐츠 공동 제작을 수행할 것으로 판단되는 제작 참가자들을 선별하고, 선별된 제작 참가자들과 함께 콘텐츠 공동 제작을 수행하기를 희망하는 순위를 출력할 수 있다.

제2 인공 신경망은 제 1 사용자 계정과 공동 제작을 함께 진행한 제5 사용자 계정의 정보와, 제2 선별 제작 참가자들 중에서 제5 사용자 계정 이외의 나머지 계정들의 정보를 입력받아, 제5 사용자 계정을 사용하는 사용자와 미리 정의된 기준에 따라 유사하다고 여겨지는 제작 참가자들 및 제5 사용자 계정을 사용하는 사용자와 미리 정의된 기준에 따라 유사하지 않다고 여겨지는 제작 참가자들을 각각 선별하고, 각각 선별된 제작 참가자들에 대한 제1 사용자 계정의 선호 순위를 출력할 수 있다.

이하에서는 학습 장치를 통해 인공 신경망이 학습되는 과정을 설명한다.

먼저, S901 단계에서, 학습 장치는 트레이닝 데이터(training data)와 레이블(label)을 획득할 수 있다.

제1 인공 신경망의 학습을 위해, 학습 장치는 각각의 제작 참가자의 정보 및 각각의 제작 참가자와 동일한 공동 제작에 참가하는 나머지 제작 참가자들의 정보를 포함하는 데이터 세트를 각각의 트레이닝 데이터로 획득할 수 있다. 또한, 학습 장치는 각각의 제작 참가자가 공동 제작에 참여하여 실제로 공동 제작을 진행한 제작 참가자들의 리스트 및 각각의 공동 제작 수행에 대한 만족도의 설문 조사 결과를 각각의 트레이닝 데이터에 대응하는 레이블로 획득할 수 있다.

제2 인공 신경망의 학습을 위해, 학습 장치는 제1 사용자와 함께 공동 제작을 진행한 제5 사용자 계정의 정보와, 공동 제작에 참가 중인 제작 참가자들 중에서 제5 사용자 이외의 제작 참가자들의 정보를 각각의 트레이닝 데이터로 획득할 수 있다. 또한, 학습 장치는 각각의 제1 사용자가 공동 제작에 참여하여 실제로 제5 사용자와 공동 제작을 진행한 후 만족도의 설문 조사 및 제5 사용자와 공동 제작을 진행한 후 진행한 공동 제작들에 대한 제작 참가자들의 리스트 및 각각의 공동 제작에 대한 만족도의 설문 조사 결과를 각각의 트레이닝 데이터에 대응하는 레이블로 획득할 수 있다.

S902 단계에서, 학습 장치는 트레이닝 데이터로부터 인공 신경망의 입력을 생성할 수 있다.

학습 장치는 트레이닝 데이터를 인공 신경망의 입력으로 그대로 사용하거나, 각각의 트레이닝 데이터에서 불필요한 정보를 제거하는 통상의 프로세스를 거친 후, 인공 신경망의 입력을 생성할 수 있다.

S903 단계에서, 학습 장치는 입력을 인공 신경망에 적용할 수 있다.

장치(200)에 포함된 인공 신경망은 지도 학습(supervised learning)에 따라 학습되는 인공 신경망일 수 있다. 인공 신경망은 지도 학습을 통해 학습시키기에 적합한 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN) 또는 리커런트 신경망(recurrent neural network, RNN) 구조일 수 있다.

S904 단계에서, 학습 장치는 인공 신경망으로부터 출력을 획득할 수 있다.

제1 인공 신경망의 출력은 제1 사용자와 함께 콘텐츠 공동 제작을 진행하기를 희망할 것으로 여겨지는 제작 참가자들 및 이들과의 공동 제작 희망 순위의 추론일 수 있다. 구체적으로, 제1 인공 신경망은 제1 사용자의 관심 분야, 거주 지역, 제작 참가자들의 관심 분야, 거주 지역 등의 변화에 따른 패턴을 학습하여, 제1 선별 제작 참가자들 및 그들과의 공동 제작 희망 순위를 출력할 수 있다.

제2 인공 신경망의 출력은 제1 사용자와 공동 제작을 함께 진행한 제5 사용자 계정을 사용하는 제5 사용자와 미리 정의된 기준에 따라 유사하다고 여겨지는 제작 참가자들의 리스트, 제5 사용자 계정을 사용하는 제5 사용자와 미리 정의된 기준에 따라 유사하지 않다고 여겨지는 제작 참가자들의 리스트 및 각각의 리스트에 대한 제1 사용자의 선호 순위의 추론일 수 있다. 미리 정의된 기준은 제1 사용자 계정을 사용하는 제1 사용자와 함께 공동 제작을 진행한 제5 사용자 계정의 정보와 제2 선별 제작 참가자들 중에서 제5 사용자 계정 이외의 나머지 계정들의 정보가 유사할수록, 제5 사용자 계정 이외의 나머지 계정들은 제5 사용자 계정 보다 유사하다고 판단하는 기준일 수 있다.

제2 인공 신경망은 제5 사용자 계정의 정보, 제2 선별 제작 참가자들 중에서 제5 사용자 계정 이외의 나머지 계정들의 정보, 미리 정의된 기준에 따른 제작 참가자들 간의 유사도 등을 종합적으로 추론하여, 제3 선별 제작 참가자들 및 제4 선별 제작 참가자들을 선별하고, 제3 선별 제작 참가자들 및 제4 선별 제작 참가자들의 선호 순위를 출력할 수 있다.

S905 단계에서, 학습 장치는 출력과 레이블을 비교할 수 있다. 추론에 해당하는 인공 신경망의 출력과 정답에 해당하는 레이블을 비교하는 과정은 손실함수(loss function)를 계산하여 이루어질 수 있다. 손실함수는 기 알려진 평균 제곱 오차(mean squared error, MSE), 교차 엔트로피 오차(cross entropy error, CEE) 등이 이용될 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 인공 신경망의 출력과 레이블 간의 편차, 오차 내지는 차이를 측정할 수 있다면, 다양한 인공 신경망 모델들에서 이용되는 손실함수들이 이용될 수 있다.

S906 단계에서, 학습 장치는 비교값을 기초로 인공 신경망을 최적화할 수 있다. 학습 장치는 비교값이 점점 작아지도록 인공 신경망의 노드(node)들의 웨이트(weight)를 갱신함으로써, 추론에 해당하는 인공 신경망의 출력과 정답에 해당하는 레이블을 점점 일치시킬 수 있고, 이를 통해 인공 신경망은 정답에 가까운 추론을 출력하도록 최적화될 수 있다. 구체적으로, 학습 장치는 비교값에 해당하는 손실함수가 최소값의 추정치에 가까워지도록 인공 신경망의 웨이트(weight)를 재설정하는 과정을 반복함으로써 인공 신경망을 최적화할 수 있다. 인공 신경망의 최적화를 위해 기 알려진 역전파(backpropagation) 알고리즘, 확률론적 경사하강법(stochastic gradient descent) 등이 이용될 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 다양한 신경망 모델들에서 이용되는 웨이트의 최적화 알고리즘이 이용될 수 있다.

학습 장치는 이와 같은 과정을 반복함으로써 인공 신경망을 학습시킬 수 있다.

이를 통해, 제1 사용자와 함께 콘텐츠 공동 제작을 수행할 것으로 판단되는 제작 참가자들을 선별하고, 선별된 제작 참가자들과 함께 공동 제작을 수행하기를 희망하는 순위를 출력하는 제1 인공 신경망을 학습시킬 수 있다. 제1 인공 신경망은 제1 선별 제작 참가자들의 리스트 및 제1 선별 제작 참가자들의 표시 순서와 제2 선별 제작 참가자들의 리스트 및 제2 선별 제작 참가자들의 표시 순서를 출력하는데 사용될 수 있다.

또한, 제1 사용자 계정을 사용하는 제1 사용자와 공동 제작을 함께 진행한 제5 사용자 계정을 사용하는 제5 사용자와 미리 정의된 기준에 따라 유사하다고 여겨지는 제작 참가자들을 선별하고, 제5 사용자 계정을 사용하는 제5 사용자와 미리 정의된 기준에 따라 유사하지 않다고 여겨지는 제작 참가자들을 선별하고, 각각 선별된 제작 참가자들에 대한 제1 사용자 계정의 선호 순위를 출력하는 제2 인공 신경망을 학습시킬 수 있다. 제2 인공 신경망은 제3 선별 제작 참가자들 및 제4 선별 제작 참가자들의 리스트 및 이들의 표시 순서를 출력하는데 사용될 수 있다.

도 10은 일실시예에 따른 장치의 구성에 대한 예시도이다.

일실시예에 따르면, 장치(200)는 프로세서(201) 및 메모리(202)를 포함한다. 프로세서(201)는 도 1 내지 도 9를 참조하여 전술된 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 9를 참조하여 전술된 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 장치(200)를 이용하는 자 또는 단체는 도 1 내지 도 9를 참조하여 전술된 방법들 일부 또는 전부와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.

메모리(202)는 전술된 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 전술된 방법들을 구현하는 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(202)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.

프로세서(201)는 프로그램을 실행하고, 장치(200)를 제어할 수 있다. 프로세서(201)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(202)에 저장될 수 있다. 장치(200)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.

장치(200)는 인공 신경망을 학습시키거나, 학습된 인공 신경망을 이용하는데 사용될 수 있다. 메모리(202)는 학습 중인 또는 학습된 인공 신경망을 포함할 수 있다. 프로세서(201)는 메모리(202)에 저장된 인공 신경망 알고리즘을 학습시키거나 실행시킬 수 있다. 인공 신경망을 학습시키는 장치(200)와 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치(200)는 동일할 수도 있고 개별적일 수도 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (3)

1. 장치에 의해 수행되는, 저작자 정보를 통합하여 수집하는 방법에 있어서,
   (a) 제1 사용자 계정이 로그인된 제1 사용자 단말로부터 제1 콘텐츠를 수신하는 단계;
   (b) 상기 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있는지 여부를 확인하는 단계;
   (c-1) 상기 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠를 새로 생성된 1차 저작물로 판정하는 단계;
   (c-2) 상기 제1 콘텐츠가 1차 저작물로 판정되면, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자를 나타내는 제1 저작자 정보로 등록하는 단계;
   (d-1) 상기 제1 콘텐츠에 원저작자 정보가 등록되어 있는 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제1 사용자 계정의 정보가 일치하는지 여부를 확인하는 단계;
   (d-2) 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제1 사용자 계정의 정보가 일치하지 않는 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠를 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정하는 단계; 및
   (d-3) 상기 제1 콘텐츠가 2차 저작물로 판정되면, 상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보를 통해 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보를 확인하고, 상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 제2 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는 것이 확인되면, 상기 제2 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자를 나타내는 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하는 단계를 포함하며,
   상기 (a) 단계는,
   상기 제1 사용자 단말로부터 제1 파트 콘텐츠를 수신하는 단계;
   제3 사용자 계정이 로그인된 제3 사용자 단말로부터 제2 파트 콘텐츠를 수신하는 단계;
   상기 제1 파트 콘텐츠 및 상기 제2 파트 콘텐츠를 결합하여 상기 제1 콘텐츠를 생성하는 단계; 및
   상기 제1 콘텐츠에서 상기 제1 파트 콘텐츠가 차지하는 비율인 제1 비율을 획득하고, 상기 제1 콘텐츠에서 상기 제2 파트 콘텐츠가 차지하는 비율인 제2 비율을 획득하는 단계를 포함하며,
   상기 (c-2) 단계는,
   상기 제1 비율이 상기 제2 비율 보다 큰 것으로 확인되면, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 상기 제3 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하는 단계; 및
   상기 제1 비율이 상기 제2 비율 보다 작은 것으로 확인되면, 상기 제3 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하는 단계를 포함하며,
   상기 (d-1) 단계는,
   상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제1 사용자 계정의 정보 및 상기 제3 사용자 계정의 정보 중 어느 하나가 일치하는지 여부를 확인하는 단계를 포함하며,
   상기 (d-2) 단계는,
   상기 제1 콘텐츠의 원저작자 정보와 상기 제1 사용자 계정의 정보 및 상기 제3 사용자 계정의 정보가 모두 일치하지 않는 것으로 확인되면, 상기 제1 콘텐츠를 상기 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 2차 저작물로 판정하는 단계를 포함하며,
   상기 (d-3) 단계는,
   상기 제1 비율이 상기 제2 비율 보다 큰 것으로 확인되면, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 상기 제3 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제2 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제3 저작자를 나타내는 제3 저작자 정보로 등록하는 단계; 및
   상기 제1 비율이 상기 제2 비율 보다 작은 것으로 확인되면, 상기 제3 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제2 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제3 저작자 정보로 등록하는 단계를 포함하는,
   저작자 정보 통합 수집 방법.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 (d-3) 단계는,
   상기 제2 콘텐츠의 저작자 정보로 상기 제2 사용자 계정의 정보가 등록되어 있는 것이 확인되면, 상기 제2 콘텐츠의 수정으로 생성된 상기 제1 콘텐츠에 대한 저작자 등록 시도 알림 메시지를 상기 제2 사용자 계정이 로그인된 제2 사용자 단말로 전송하는 단계; 및
   상기 제2 사용자 단말로부터 상기 제1 콘텐츠에 대한 저작자 등록 허락 요청이 수신되면, 상기 제2 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제2 저작자 정보로 등록하고, 상기 제1 사용자 계정의 정보를 상기 제1 콘텐츠의 제1 저작자 정보로 등록하는 단계를 포함하는,
   저작자 정보 통합 수집 방법.

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