KR20070117009A

KR20070117009A - 불특정 다수가 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 서비스에 있어해쉬와 콘텐츠 인식 기술을 융합한 콘텐츠 식별, 저작권관리, 요금 결제 및 정산 방법

Info

Publication number: KR20070117009A
Application number: KR1020060050628A
Authority: KR
Inventors: 박동민
Original assignee: 박동민
Priority date: 2006-06-07
Filing date: 2006-06-07
Publication date: 2007-12-12
Also published as: KR100870265B1

Abstract

본 발명은 P2P, 웹 폴더의 유료화를 효율적으로 수행하기 위해 필요한 콘텐츠 식별 방법, 저작권 DB(Database) 관리 방법, 요금 결제 방법 및 정산 방법에 대한 것이다. 본 발명은 기존 P2P나 웹 폴더 서비스에 여러 가지 기능을 추가하여 유료화를 쉽게 수행할 수 있게 하는 데 사용된다. 이전에도 P2P 서비스들은 콘텐츠를 다운로드 할 때 주는 자와 받는 자간에 포인트를 주고 받는 것이 일반화되어 있다. 하지만, 현재의 이러한 방식은 다운로드 건별로 사용료를 지급하여야 할 권리자와 콘텐츠를 명확하게 연결할 수 있는 콘텐츠 식별 방법이 없는 상태에서 진행되는 것이다. 따라서 현재 진행되는 P2P 음악 분야 유료화의 최대 쟁점은 명확한 음악 식별 방법이다. 불특정 다수가 제공하는 콘텐츠는 일반적으로 정보가 부정확하고 일관성이 결여되어 있어 해쉬나 음악 인식(Acoustic Fingerprint) 기술 등 신뢰할 수 있는 콘텐츠 식별 방법을 이용하여 저작권 관리를 하여야 한다. 본 발명은 해쉬 기술 및 콘텐츠 인식 기술을 융합하여 두 기술의 장점만을 활용함으로써 해쉬의 처리 속도와 콘텐츠 인식 기술의 편리함을 동시에 제공한다. 기존 콘텐츠 인식 기술은 서비스 운영자가 초기 콘텐츠 인식 DB 정보를 입력하는 것이 일반적이지만 본 발명은 불특정 사용자가 조회한 콘텐츠가 콘텐츠 인식 DB 항목에 들어 있지 않은 경우 조회 정보를 이용하여 해당 조회 정보 자체가 새로운 DB 항목이 됨으로써 효율적인 콘텐츠 인식 DB구축 방법을 제공하며 콘텐츠 인식 실패시(같은 콘텐츠가 동일한 콘텐츠로 인식되지 않고 다른 콘텐츠로 인식되는 경우)에 새로운 콘텐츠 그룹이 자동 등록되어 2개 이상의 콘텐츠 인식 DB항목을 연계시키면 인식 정확률 100%를 얻을 수 있게 하는 효과도 제공한다. 기존 P2P 유료화 솔루션은 저작권 조회를 콘텐츠 교환 부분에 적용한다. 이는 공유 폴더의 모든 콘텐츠에 콘텐츠 인식 기술을 이용하여 저작권 조회를 하는 경우 많은 비용이 소요되기 때문이다. 하지만, 본 발명은 해쉬와 융합된 콘텐츠 인식 기술이 저작권 조회 당 비용을 최저 수준으로 하락시켜 저작권 조회를 콘텐츠 교환 부분뿐만이 아닌 공유 콘텐츠 전체에 대해서 수행할 수 있게 하였다. 따라서 콘텐츠 교환시에 저작권 유형을 결정하는 대신 콘텐츠 검색시에 저작권 유형과 가격 정보를 제공하여 사용성을 획기적으로 개선하는 구조를 제공한다. 본 발명은 또한 음악 가격의 기본 값이 음질에 따라 자동 책정되는 기능도 제공한다.

P2P(피어 투 피어), 웹 폴더, 해쉬(Hash), 음악 인식 기술, 저작권 관리, 콘텐츠 식별, 요금 결제, 정산, 유료화

Description

불특정 다수가 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 서비스에 있어 해쉬와 콘텐츠 인식 기술을 융합한 콘텐츠 식별, 저작권 관리, 요금 결제 및 정산 방법 {Combining Hash Technology and Contents Recognition Technology to identify Digital Contents, to manage Digital Rights and to operate Clearing House in Digital Contents Service such as P2P and Web Folder}

도 1은 권리단체, P2P/웹 폴더 서비스 및 유료화 솔루션 회사들이 참여하여 진행하는 P2P/웹 폴더 유료화를 수행하기 위해 본 발명이 제시하는 시스템 구성도이다. 기존 P2P/웹 폴더 기능에 콘텐츠 식별 수단을 제공하고 이 정보를 바탕으로 저작권 정보를 얻어 이에 맞게 처리하고 판매 결과를 권리단체에 정산하는 구조를 보여준다. 100번과 500번은 기존 P2P/웹 폴더 서비스이고 유료화에 의해 부분적으로 수정되는 부분이며 나머지 부분들은 새롭게 추가되는 부분이다.

도 2는 해쉬와 콘텐츠 인식 기술을 융합하여 저작권 조회가 효율적으로 처리되는 과정을 보여주는 순서도이다.

도 3은 저작권 조회를 하는 위치를 보여 주기 위한 도면이다. 본 발명은 저작권 조회를 모든 공유 콘텐츠에 대해 수행할 수 있어 검색 단계에서 저작권 유무와 가격 정보를 얻을 수 있다.

도 4는 저작권 정보 DB의 개념적 구성도이다. 해쉬 정보와 콘텐츠 인식 기술 로 생성된 정보가 융합하여 관리되는 구조를 보여준다.

도 5는 콘텐츠 정산 시스템의 일부로서 콘텐츠 판매시 정산 정보를 기록하는 순서도이다.

도 6은 콘텐츠 정산 시스템의 순서도이다

도 7은 저작권 정보 입력 시스템의 순서도이다.

도 8은 저작권 정보 입력 시스템의 실제 기능 화면이다.

도 9는 저작권 정보 조회 및 정보 등록을 수행되는 데 필요한 구성 요소를 개념적으로 나누어 보여주는 도면이다.

도 10은 콘텐츠 인식 과정에서 새로운 콘텐츠 등록이 필요할 때 처리 방식의 차이를 보여준다.

도 11은 부분 특징을 이용하여 콘텐츠 인식을 하는 경우와 전체 특징을 이용하여 콘텐츠 인식을 하는 경우의 차이를 보여준다.

최근 모든 음악 권리단체, P2P 서비스, 유료화 솔루션 회사들이 약 1년에 걸쳐 P2P 유료화 작업을 진행하고 있고 P2P유료화 작업이 완료되면 다음 단계로 웹 폴더의 유료화가 진행될 계획이다. 저작권 처리를 위해서는 특정 음악과 저작권정보를 연결하기 위한 명확한 음악 식별 기술이 P2P유료화의 최대 쟁점이 되고 있다. 여기서 유료화 솔루션은 P2P 서비스에 명확한 음악 식별 수단을 제공하여 권리 단 체들과 모든 판매 음악에 대한 정산이 가능한 구조를 제공하는 역할을 담당하고 있고 본 발명이 속하는 기술 분야는 유료화 솔루션의 역할에 관련된 것이다.

음악을 식별하기 위한 수단은 오래전부터 있어 왔지만 모든 수단이 저작권 관리에 사용될 수 있는 것은 아니다. P2P 검색에서 가장 편하게 사용되는 음악 식별 수단은 음악 파일명과 ID3정보이며 이러한 음악 식별 수단은 검색에서는 편리하게 사용될 수 있다. 하지만, 이들은 잘못된 내용도 많고 표기 방법이 표준화되어 있지 않으며 변형되기도 쉬워서 저작권 처리에 사용하기에는 부적합하여 저작권 처리에서는 보조적인 수단으로만 사용된다.

현재 저작권 처리에 사용될 수 있는 음악 식별 기술은 해쉬와 음악 인식 기술이 있다. MD5, SHA1 등등과 같은 해쉬 기술은 처리 속도가 0.1초 정도로 매우 빠르지만 작은 변형에도 다른 파일로 인식되어 변형된 파일에 다시 저작권 정보를 입력해 주어야 하는 불편이 있다.

상기 문제점 때문에 P2P 유료화에서 가장 중요한 요소로 음악 인식 기술이 주목받고 있다. 음악 인식 기술은 조그만 음질 차이나 변형에도 동일 음악 여부를 잘 판별하여 저작권 관리를 용이하게 만들어 준다. 불특정 다수가 제공한 음악이 파일 크기, 음질 등등이 다르더라도 동일 음악으로 판별하여 주기 때문에 쉽게 저작권 DB를 운영할 수 있게 한다.

하지만, 음악 인식 기술 또한 많은 문제점이 있으며 기존 기술은 이러한 문제점들을 극복하지 못하고 있다. 음악 인식 기술은 해쉬 기술보다 훨씬 더 많은 자원이 필요하며 음악을 분석하는 시간이 필요하므로 저작권을 조회하는 시간이 길어 져 사용자 불편을 증가시키고 서버 운용 비용도 대폭 증가시키는 문제점이 있다. 상기 음악 인식 기술의 문제를 해결하기 위해 상당수의 기술이 음악 인식 기술을 간소화하여 음악파일의 일부분만을 이용하여 인식하는 방식을 사용하지만 이는 필연적으로 인식 정확률이 낮아지는 부작용을 가져오므로 상기 방식으로 음악 인식 기술의 성능을 개선하는 것은 많은 문제가 있다.

기존 음악 인식 기술의 다른 문제점으로서 콘텐츠 인식 정확률 문제가 있다. 사람이 듣고 동일한 음악으로 인정하는 것을 콘텐츠 인식 기술이 모두 동일한 음악이라고 판단하지는 않는다. 또한, 사람마다 음악을 듣고 동일한 음악이라고 판단하는 기준도 다르다. 실제로 리메이크나 라이브 음악의 경우 거의 같은 음악이지만 사실상 음악 인접권자가 다르고 사용료를 지급하여야 하는 대상도 다른 경우가 많다. 따라서 콘텐츠 인식 기술만 가지고 100%의 인식 정확률을 얻는 것은 불가능하며 어느 정도의 사람의 개입이 필요하게 된다.

기존 음악 인식 기술의 또 다른 문제점은 음악 등록 방식에 대한 문제이다. 기존 음악 인식 기술은 서버 운영자가 음악에 대한 정보를 입력하고 이후 음악을 조회하는 측에서 작은 특징점을 가지고 이미 등록된 음악들과 일치되는 부분이 있는가를 검색하여 음악 정보를 얻는다. 문제는 이러한 방식에서는 음악 인식 실패시 사후 대처가 쉽지 않다는 것이다. 음악 인식 실패시 사후 대처를 하기 위해서는 인식이 실패된 음악을 다시 새로운 인식 대상으로 등록해야 한다. 새로운 인식 대상을 등록하는 가장 효율적인 방법은 자동으로 등록하는 것이다. 수동으로 등록하는 것은 빠져나가는 음악을 일일이 찾기가 쉽지 않다는 점에서 지나치게 많은 관리 비 용이 들기 때문이다. 그러나 상기된 바와 같이 기존 음악 인식 기술은 클라이언트에서 실제로 인식이 이루어질 때에는 음악의 일부분만을 사용하게 되며 그 때문에 서버에 전체 음악에 관련된 정보가 올라오지 않으므로 클라이언트에 의한 자동 등록이 불가능하게 된다. 이러한 사후 대처 능력의 부재는 결국 유료화 솔루션의 완벽성을 떨어뜨리는 요소로 문제가 된다.

또한, 기존 기술은 음악 가격이나 저작권 유형을 검색 단계에서는 알 수 없다는 문제가 있다. 이러한 문제점은 낮은 음악 인식 기술의 성능이 그 원인이다. 저작권 조회를 하는 경우가 많으면 음악 인식의 처리 횟수가 증가하여 많은 비용이 들기 때문에 사실상 음악 다운로드 시점에만 음악 인식 기술을 사용하여 구매 여부를 결정하고 있다. 이러한 방식은 많은 자원이 소요되는 음악인식을 꼭 필요한 구매 시점에만 적용하려하기 때문이지만 결정적으로 다운로드 이전에 가격이나 유료, 무료 여부를 알 수 없어서 사용성에 큰 문제를 발생시킨다. 이것은 마치 옷 판매점에서 고객이 옷을 입어 본 후에만 옷 가격을 알려 줄 수 있다는 것과 같다. 가격과 유료 무료 여부는 음악 다운로드 이전의 검색단계에서 반드시 제공되어야 하는 정보이다.

본 발명은 상기 문제점들을 해결하기 위해서 개발된 것으로, 본 발명의 기술적 과제는 P2P와 같은 불특정 다수가 콘텐츠를 제공하는 서비스 환경에서 해쉬 기술과 콘텐츠 인식 기술을 융합, 이용하여 음악이나 동영상과 같은 콘텐츠를 효율적으로 식별하고 식별된 콘텐츠와 저작권 정보를 연결시켜 저작권을 관리하고 서비스 를 유료화하며 권리자에게 효율적으로 콘텐츠 사용 내역을 정산하는 방법을 제공하는 것이다.

먼저, 발명의 구성을 자세히 설명하기에 앞서서 설명에서 많이 사용할 용어를 미리 간단히 설명하여 보면 아래와 같다.

콘텐츠 식별 기술 - 콘텐츠 식별 기술은 이 문서에서 광의의 개념으로 사용하였으며 파일명을 이용한 검색어 처리 방법, 음악 내부에 들어 있는 ID3 정보 이용 방법, 해쉬 기술, 콘텐츠 인식 기술 등과 같이 콘텐츠의 같고 다름을 알아내는 데 직접, 간접적으로 사용 가능한 모든 방법을 포함하는 용어로 사용한다. 특히 콘텐츠 식별과 콘텐츠 인식은 다른 용어로 구분하여 사용하고 있다. 이곳에서는 콘텐츠 인식은 콘텐츠 식별 방법 중 하나로 사용하고 있다. 본 발명에서는 콘텐츠 인식 기술과 해쉬 기술을 융합하여 효율성을 극대화시킨 새로운 콘텐츠 식별 기술이 제공되고 있다.

콘텐츠 인식 기술 - 콘텐츠 인식 기술이란 콘텐츠 식별 기술 중에서도 그 콘텐츠의 내용에 기반을 두어 콘텐츠의 동일 여부를 판단하는 기술을 말한다.

콘텐츠 인식 기술의 대표적인 예인 음악 인식 기술(Acoustic Fingerprint)은 음악의 내용, 즉 음악의 소리 파형을 보고 음악의 같고 다름을 판단하는 기술이다. 이 기술은 먼저 음악의 파형으로부터 작은 잡음이나 변형에 의해서는 변하지 않는 특정 패턴 값을 생성한다. 그 다음으로 생성된 패턴 값과 비교하기를 원하는 음악의 패턴 값 사이의 변형 정도를 알아낸다. 그 변형 정도가 큰 차이가 나지 않아 사람이 듣기에 같은 음악으로 판별할 수 있는 수준이면 같은 음악으로 판별하게 된다.

보통의 음악 인식 기술은 음악 인식 서버 운용자가 음악으로부터 여러 가지 특징값들을 뽑아내어 서버에 저장하고 클라이언트가 서버에 저장된 음악과 동일 여부를 조회할 때에는 음악의 작은 부분에서 특징값을 얻어 서버의 저장된 값과 일치되는 것이 있는가를 조회한다. 이 방법은 적용업무에 따라서는 문제점을 가진다. 사람의 경우에는 한 손가락 지문이 일치하면 그 사람을 판별할 수 있지만 P2P나 웹 폴더와 같이 불특정 다수가 콘텐츠를 제공하는 환경에서는 일부분이 서버에 저장된 특징점과 일치하였다고 하여도 동일하게 판단되어서는 안 되기 때문이다. 예를 들어 앞 부분이 정확히 일치하지만 뒷부분이 없어져 버린 음악 파일이 있으면 이것은 실제로 유료화하였을 때 판매할 수 있는 음악 파일이 아니다. 따라서 음악 파일의 일부분이 일치하였다고 정상음악으로 취급되어서는 안 된다. 일반적으로 사람의 팔이나 손이 다른 사람과 교환되는 것은 극히 이례적인 일이지만 음악의 일부분을 치환하거나 잘라내어 만들어지는 가짜 파일은 P2P에서 교환되는 음악의 10% 수준에 달하고 있다.

콘텐츠 인식 기술은 그 콘텐츠의 내용을 기반으로 동일성 여부를 판별하게 되므로 적용되는 분야에 따라 크게 차이가 난다. 예를 들면 음악 인식 기술이 이미 지 인식에는 사용되지 못한다. 음악 인식 기술은 상기된 바와 같이 음악의 소리 파형을 보고 내용의 같고 다름을 판별하는 데 이미지는 애초부터 소리 파형이란 것이 존재하지 않기 때문이다. 이런 측면에서 어떤 종류의 콘텐츠인가에 관계없이 사용할 수 있는 기술인 해쉬 기술과는 큰 차이가 있다고 할 수 있다.

콘텐츠 패턴 값 - 콘텐츠 인식 기술을 적용하여 무시할 수 있는 작은 변형에 어느 정도 내성이 있고 다른 콘텐츠 패턴 값과 다른 정도를 알아낼 수 있도록 하기 위해 콘텐츠로부터 얻어지는 값을 말한다.

보통 일반적인 콘텐츠 인식 기술은 서버에 저장하는 패턴 값과 조회하는 값이 다른 경우가 대부분이다. 그러나 본 발명에서는 두 경우에 같은 정보가 사용될 수 있도록 함으로써 조회하여 일치하는 정보가 없으면 조회정보 자체가 서버의 등록 정보로 이용될 수 있는 새로운 기술을 제시한다.

콘텐츠 패턴 ID 값 - 콘텐츠 인식 기술을 사용하여 같다고 판명된 특정 콘텐츠 그룹을 유일하게 구분하는데 사용되는 식별자를 말한다. 경우에 따라서는 그 콘텐츠 그룹에 속하는 콘텐츠 패턴 값 중에 대표적인 한 패턴 값을 사용하기도 하고 또 다른 경우에는 콘텐츠 패턴 값과는 크게 상관이 없는 GUID(Global Unique IDentifier)나 DB에 등록된 순서대로 정해진 일련번호 등이 사용되기도 하는 등 그 형태는 다양하다.

콘텐츠 패턴 값은 음질이나 압축형태 등이 약간 다르더라도 같은 콘텐츠 패 턴 값을 가지는 경우가 많다. 왜냐하면, 콘텐츠 패턴 값도 사소한 변형을 견디는 능력이 어느 정도 있기 때문이다. 하지만, 어느 정도 수준 이상의 변형이 있다면 콘텐츠 패턴 값은 변하게 된다. 그렇지만, 변형의 강도에 따라서는 콘텐츠 패턴 값이 다르더라도 사람이 같은 콘텐츠로 느끼는 변형의 범위가 있다. 이러한 범위 내에 있는 경우 콘텐츠 인식 기술은 특유의 비교 방법을 통해서 콘텐츠들을 같다고 판단해준다. 이 경우 같다고 판명된 콘텐츠들은 하나의 동일한 그룹을 형성하게 되며 콘텐츠 패턴 ID 값을 공유하게 된다. 따라서 보통 여러 개의 콘텐츠 패턴 값이 하나의 콘텐츠 패턴 ID 값을 공유하는 것이 정상이다.

해쉬 기술 - 다른 데이터와 구분하기 위해 데이터로부터 계산되는 아주 크지 않은 요약 값을 의미한다. 콘텐츠의 종류가 무엇인가에 관계없이 모든 디지털 파일에 적용할 수 있는 경우가 대부분이다. 음악 파일을 대상으로 하는 경우에 보통의 음악 인식 기술에 비해 100배 내지 1000배 정도 빨리 처리가 가능하다. 하지만, 아주 적은 변형에도 값이 달라져 변형 전의 콘텐츠와 전혀 다른 콘텐츠로 인식하므로 해쉬 값만 이용하여 단독으로 저작권 관리를 하기에는 노력이 많이 드는 문제점이 있다.

상기 발명의 목적을 달성하기 위해 저작권 조회 단계, 저작권 조회 서버에 새로운 내용을 적재하는 단계, 조회 결과를 반환하는 단계, 조회 실패 시 저작권 항목 등록 준비 단계, 콘텐츠 패턴 ID 값을 얻어오는 단계, 저작권 항목 등록을 하 고 저작권 조회를 완료하는 단계를 포함하는 저작권 정보 조회/등록 시스템이 제공되며 판매 정보 저장 단계, 판매 보고서 생성 단계, 사용료 정산 정보 생성 단계를 포함하는 콘텐츠 정산 시스템이 제공되며 변경 대상 콘텐츠 정보 검색 단계, 저작권자 정보 입력 단계, 해쉬 기반 정보 생성 단계를 포함하는 저작권 정보 입력 시스템을 제공한다. 여기서 저작권 정보 조회/등록 시스템과 저작권 정보 입력 시스템은 저작권 정보 관리 시스템의 일부이며 저작권 조회시에 자동으로 처리되는 부분과 사람이 직접 제공할 수밖에 없는 정보를 입력하는 부분으로 구분된 것이다. 또한, 구성적인 측면에서 외부 서비스부, 클라이언트부, 자료 저장부, 저작권 정보 조회 응답부, 콘텐츠 식별 기술 융합 정보 생성부를 포함하는 저작권 정보 관리 시스템을 제공한다.

저작권 정보 조회/등록 시스템의 첫 단계인 저작권 조회 단계는 콘텐츠 파일의 해쉬 값을 생성하고 이값을 이용하여 진행된다. 해쉬는 클라이언트에서의 처리 시간과 서버에서의 처리 시간 모두 콘텐츠 인식 기술에 비해 극히 짧기 때문에 콘텐츠 인식 기술과 해쉬 기술이 융합된 본 발명에서는 '콘텐츠 인식 기술의 사용을 얼마나 줄일 수 있는가'가 시스템의 성능을 좌우한다. 모든 해쉬 값은 처음에 반드시 콘텐츠 인식 기술에 의해 만들어진 콘텐츠 패턴 ID와 연계되어 DB에 저장되므로 일단 한번 사용된 해쉬 값을 갖는 콘텐츠는 다시 콘텐츠 인식 기술을 사용하지 않도록 방지되어 있다. 저작권 조회 서버에 새로운 내용을 적재하는 단계는 메모리 캐싱을 이용하여 성능을 향상시키는 역할을 하는 저작권 조회 서버가 최근의 저작 권 정보를 가지고 있지 않을 때 최근의 정보를 적재하게 하는 단계이다. 저작권 조회 서버는 오직 성능을 향상시키는 것을 목적으로 별도로 존재하는 서버이다. 조회 결과를 반환하는 단계는 조회한 해쉬 값에 대한 정보가 있으면 해당하는 저작권 정보를 반환하고 없으면 조회 실패를 반환하는 단계이다. 조회 실패시 저작권 항목 등록 준비 단계는 클라이언트 측 작업이며 새로운 항목을 등록하기 위해 필요한 정보들을 수집하고 저작권 DB 관리 서버에 등록 요청을 하는 단계이다. 이 단계에서 준비되는 정보는 해쉬 기준의 정보를 등록하기 위해 필요한 곡명, 가수 명, 파일명, 음질과 같은 정보와 콘텐츠 인식 기술이 사용하게 되는 콘텐츠 패턴 값이다. 콘텐츠 패턴 ID 값을 얻어오는 단계는 저작권 DB 관리 서버가 클라이언트에서 전달받은 콘텐츠 패턴 값을 이용하여 콘텐츠 인식 서버에 콘텐츠 패턴 ID 값을 조회하는 단계이다. 저작권 항목 등록을 하고 저작권 조회를 완료하는 단계는 저작권 DB 관리 서버가 수행하며 콘텐츠 인식 서버로부터 콘텐츠 패턴 ID 값을 반환받아 클라이언트에서 받은 정보와 서버 설정 값을 이용하여 새로운 해쉬 값을 등록하고 기존에 콘텐츠 패턴 ID 값에 대해 입력된 저작권 정보 또는 기본 값으로 설정된 저작권 정보를 반환하여 조회를 완료하는 단계이다. 이와 같이 저작권 조회/등록 시스템은 사람의 개입 없이 모든 것들이 자동으로 처리될 수 있으며 해쉬와 콘텐츠 인식 기술이 융합하는 방식으로 진행된다. 종래의 기술들은 단순히 해쉬만을 사용하거나 콘텐츠 인식 기술만을 사용하여 콘텐츠 식별을 하므로 효율성이 떨어진다는 점을 볼 때 본 발명에서 제시하는 해쉬 기술과 콘텐츠 인식 기술의 융합은 그 자체만으로도 획기적인 기술이라고 할 수 있다. 특별한 경우가 아니면 한번 처리된 해쉬 값 에 대해서는 콘텐츠 인식 기술의 호출을 반복하지 않는다. 따라서 콘텐츠 인식 기술이 호출되는 횟수는 총 해쉬 값의 개수를 넘지 않는다.

콘텐츠 정산 시스템의 판매 정보 저장 단계는 클라이언트에서 콘텐츠에 대한 요금 결제가 필요한 경우 해쉬 값을 얻은 후 저작권 조회를 하여 저작권 유형과 가격과 같은 정보를 얻고 이를 이용하여 사용자에게 요금 결제를 요청하고 사용자로부터 요금 결제가 완료되면 해쉬 값 기준으로 정산 서버에서 판매 정보를 저장하는 단계이다. 판매 보고서 생성 단계는 해쉬 값에 연결된 콘텐츠 패턴 ID 값 및 저작권자 정보들을 이용하여 판매 정보를 저작권자별로 정리하고 정산용 판매 보고 자료를 생성하는 단계이다. 사용료 정산 정보 생성 단계는 저장된 저작권자별 판매 정보를 이용하여 저작권자들에게 사용료를 정산할 수 있는 정보를 생성하는 단계이다. 이와 같이 콘텐츠 정산 시스템은 해쉬 기반으로 쉽게 판매 정보가 수집되고 해쉬 값에 연결된 콘텐츠 패턴 ID 값을 이용하여 저작권자들에게 효율적으로 사용료를 정산할 수 있는 정보를 생성할 수 있는 시스템이다.

저작권 정보 입력 시스템의 변경 대상 콘텐츠 정보 검색 단계는 저작권 정보 관리자나 해당 콘텐츠의 권리자가 저작권 정보 관리 기능을 사용하여 파일명, 곡명 및 가수 명 등과 같은 수단으로 저작권 관련 정보가 입력되지 않은 콘텐츠나 저작권 관련 정보를 변경할 콘텐츠를 콘텐츠 패턴 ID 단위로 검색하는 단계이다. 저작권자 정보 입력 단계는 콘텐츠 패턴 ID 값 단위로 검색된 콘텐츠에 저작권 관련 정보를 입력하는 단계이다. 해쉬 기반 정보 생성 단계는 입력된 저작권 관련 정보들이 해쉬와 연결된 콘텐츠 패턴 ID 값 정보를 이용하여 해쉬를 통한 저작권 조회에 서도 사용할 수 있게 하는 단계이다. 이와 같이 저작권 정보 입력 시스템은 콘텐츠 패턴 ID 단위로 쉽게 저작권 정보를 입력하지만 이 정보는 콘텐츠 패턴 ID 값에 연계된 모든 해쉬 값들도 사용할 수 있게 하는 효율적인 시스템이다.

구성적인 측면에서 저작권 정보 관리 시스템의 외부 서비스부는 기존에 있었던 P2P나 웹 폴더를 말한다. 클라이언트부는 외부 서비스에 API(Application Program Interface)로 삽입되어 작동되며 외부 서비스로부터 저작권 정보 조회 요청을 받은 후 먼저 해쉬 값을 구하여 저작권 정보 조회 응답부에게 저작권 정보 조회 요청을 하고 저작권 관련 정보를 얻은 경우 받은 정보를 외부 서비스에 돌려주고 저작권 조회 실패를 응답으로 받은 경우 기존에 얻은 해쉬 값과 함께 콘텐츠 패턴 값을 생성하여 콘텐츠 식별 기술 융합 정보 생성부에게 다시 문의하고 그 결과 얻은 저작권 관련 정보를 외부 서비스에 돌려주는 역할을 한다. 자료 저장부는 해쉬 값과 그에 연계되는 콘텐츠 패턴 ID 값, 콘텐츠 패턴 ID 값 당(즉 콘텐츠 그룹당) 저작권자, 저작권 유형 등의 정보를 저장하는 역할을 한다. 저작권 정보 조회 응답부는 자료 저장부에 저장되어 있는 자료를 이용하여 클라이언트부가 해쉬 값을 통하여 저작권 정보 조회를 요청하면 해쉬 값과 그 해쉬 값이 포함된 콘텐츠 패턴 ID 값이 이미 연계되어 있는 경우 연계된 콘텐츠 패턴 ID 값에 연결되어 있는 저작권 관련 정보를 응답하여 주고 만약 아직 그 해쉬 값과 연계된 콘텐츠 패턴 ID 값이 없는 경우 조회 실패를 반환한다. 콘텐츠 식별 기술 융합 정보 생성부는 자료 저장부에 저장되어 있는 자료를 이용하여 클라이언트부가 해쉬 값과 콘텐츠 패턴 값을 통하여 요청하면 콘텐츠 패턴 값에서 콘텐츠 인식 기술을 적용하여 콘텐츠 패 턴 ID 값을 얻어내고 알아낸 콘텐츠 패턴 ID 값과 해쉬를 연계시키는 정보를 추가한 후에 그 콘텐츠 패턴 ID 값에 해당하는 저작권 정보를 응답해 준다.

이어서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명하기로 한다. 도 1은 권리단체, P2P/웹 폴더 서비스 및 유료화 솔루션 회사들이 참여하여 진행하는 P2P/웹 폴더 유료화를 수행하기 위해 본 발명이 제시하는 시스템 구성도이다. 기존 P2P/웹 폴더 기능에 콘텐츠 식별 수단을 제공하고 이 정보를 바탕으로 저작권 정보를 얻어 이에 맞게 처리하고 판매 결과를 권리단체에 정산하는 구조를 보여준다. 100번과 500번은 기존 P2P와 웹 폴더가 가지고 있는 기능이며 본 발명에 포함되는 API 프로그램을 삽입하여 유료화가 가능한 형태로 수정되며 200번, 210번, 220번, 300번, 400번은 본 발명이 기능을 수행하기 위해 새롭게 추가되는 부분이다. 실제로 P2P와 웹 폴더의 기능이 다르기 때문에 각각의 서버와 클라이언트의 역할이 다르다. 여기서는 P2P를 기준으로 설명하고 필요한 경우 웹 폴더의 다른 점을 설명한다. 일반적으로 웹 폴더의 경우는 서버가 콘텐츠 저장 공간을 제공하고 클라이언트 부분의 역할이 거의 없다고 할 수 있다. 기존 P2P와 웹 폴더의 기능에 유료화를 위해 추가되어야 하는 것은 저작권 조회 및 판매 보고 기능이다. 이 두 기능이 P2P의 경우에는 클라이언트에 추가되는 것이 일반적이며 웹 폴더의 경우는 서버 측에 추가되는 것이 더 효율적일 것이다. 본 발명은 저작권 조회의 위치와 관련 없이 모든 공유 콘텐츠에 대해 저작권 조회가 가능하게 한다. 기존 기술은 콘텐츠 식별 기술의 성능이 매우 낮아 저작권 조회 발생 수를 줄이기 위해 구매가 발생 하는 콘텐츠 교환 단계에만 저작권 조회를 허용하지만 본 발명은 모든 공유 콘텐츠에 대해 저작권 조회를 수행할 수 있으므로 검색 단계에서부터 저작권 정보가 이용 가능하게 한다. 저작권 정보에 대한 조회가 발생하면 저작권 조회 서버(210)가 이를 처리한다. 저작권 조회 서버(210)는 해쉬 기반으로 저작권 정보가 메모리 캐싱이 된 서버로서 한 개 서버의 초당 처리건수가 만 건이 넘으며 캐싱이 주 역할이기 때문에 손쉽게 여러 대로 확장이 가능하다. 실제로 높은 성능을 필요로 하는 경우에는 조회 서버를 여러 대로 함으로써 손쉽게 성능 향상을 꾀할 수 있다. 본 발명을 최초로 설계할 때 이 서버를 통해서 고속 처리를 할 수 있게 하는 것을 목적으로 기능이 저작권 DB 서버(200)에서 분리되었기 때문에 고속 처리의 필요성이 없는 경우 기능상 저작권 DB 서버(200)와 통합이 가능하다. 기능상 저작권 조회 서버(210)는 해쉬 기반의 서버이며 저작권 DB 서버(200)는 해쉬와 콘텐츠 인식 기술이 융합된 구조를 갖고 콘텐츠 인식 서버(220)는 콘텐츠 인식 기능을 기반으로 작동된다. 저작권 DB 서버(200)는 도 4에 있는 D1(해쉬 기반 정보)와 D2(콘텐츠 패턴 ID 기반 정보) 모두를 보유하는 서버이다. 이와 같이 D1과 D2가 융합되어 있으므로 해쉬 단위의 빠른 처리가 가능하고 콘텐츠 패턴 ID 단위의 편리한 저작권 정보 관리가 가능하다. 정산 서버(300)는 P2P/웹 폴더에서 판매가 발생하면 판매 보고를 받아 처리하는 기능을 수행하는 서버이다. 이 서버는 모든 판매 자료를 저장하고 이를 저작권자 별로 정리하여 권리자 또는 권리자 단체에 판매 보고 및 정산을 수행한다. 권리자 서버(400)는 권리 단체의 서버들로서 정산 서버로부터 판매 자료를 넘겨받는다.

도 2는 해쉬와 콘텐츠 인식 기술을 융합하여 저작권 조회가 효율적으로 처리되는 과정을 보여주는 순서도이다. 기존의 기술들은 운영자의 자료 제공 없이는 처리가 시작되지 못하고 콘텐츠 인식 실패 등의 문제가 발생하는 경우에도 운영자의 개입이 없으면 조회 실패로 처리가 끝나는 불완전한 구조로 되어 있으나 본 그림은 사람의 개입 없이 모든 것이 자동으로 수행될 수 있다. 또한, 기존 기술들은 속도가 빠른 해쉬 방법과 콘텐츠 인식 기술이 융합되어 있지 않아 처리 속도가 매우 느리고 큰 운영 비용이 소요되나 본 도면은 자동으로 해쉬와 콘텐츠 인식 기술이 융합되는 과정을 보여준다. 저작권 조회(A1)는 해쉬 값을 기반으로 수행된다. 해쉬 값 처리 속도는 콘텐츠 인식 기술보다 클라이언트 측에서 20-70배 정도 빠르며 서버 측에서 100-1000배 빠르다. 따라서 콘텐츠 인식 기능의 사용이 얼마나 많은가 여부가 전체 운영 비용을 결정 짓는다고 할 수 있다. 본 발명은 모든 해쉬 값에 콘텐츠 패턴 ID를 연계시키기 위한 목적으로만 콘텐츠 인식 기능을 사용하기 때문에 콘텐츠 인식 기능의 사용을 최소화하였다. 현재 전체 음악 해쉬 값의 개수는 1200만 개로 추산하고 있으며 매일 새로 출현하는 해쉬 값은 10만 개 이내로 추산한다. 전체 음악 파일 개수를 10억 개로 계산하고 저작권 정보 변경 때문에 매일 새로 저작권 조회를 수행하는 것을 가정하면 하루당 해쉬 기반으로 처리되는 저작권 조회는 10억 건, 음악 인식 기능이 호출되어 새로운 해쉬 등록 절차가 수행되는 것은 매일 10만 건으로 계산할 수 있다. 기존 기술에서 저작권 조회를 콘텐츠 인식 기능을 이용하여 처리하려고 한다면 이는 100배 내지 1000배의 비용을 감수하여야 한다. 이러한 이유 때문에 기존 기술은 저작권 조회 자체를 최소화하기 위해 구매가 발생하는 콘텐츠 다운로드 경우에만 저작권 조회를 허용하는 방식을 적용하며 따라서 교환이 진행되지 않으면 유료/무료 여부, 가격들을 알지 못하는 커다란 불편을 감수해야 한다. A2에서 저작권 조회 서버는 기 등록된 해쉬 값인지 여부를 조사하여 기 등록된 값이면 해당 테이블에서 저작권 정보를 얻어 클라이언트에게 반환한다(A3-1, A4). 등록되지 않은 값이면 해쉬 정보 등록을 수행한다(A3-2). 클라이언트는 해쉬 값 등록에 필요한 정보들을 콘텐츠로부터 추출하고(B1) 콘텐츠 인식 기능 수행에 필요한 콘텐츠 패턴 값도 생성하여(B2) 저작권 DB 서버(200)에 등록 요청을 한다. 저작권 DB 서버(200)는 콘텐츠 인식 서버(220)에 해당 콘텐츠 패턴 값에 대한 콘텐츠 패턴 ID 값을 요청한다. 콘텐츠 인식 서버는 해당 콘텐츠 패턴 값이 소속할 수 있는 콘텐츠 패턴 ID 값이 있으면(B4-1) 이를 반환하고 없으면 새로 콘텐츠 패턴 ID 값을 생성하여(B4-2) 이를 반환한다. 콘텐츠 패턴 ID 값을 얻으면 해쉬 값, 해쉬 관련 정보, 콘텐츠 패턴 값, 콘텐츠 패턴 ID 값, 콘텐츠 패턴 ID 값 관련 정보가 연결되어 해쉬 값, 콘텐츠 패턴 값 또는 콘텐츠 패턴 ID 값 어느 것을 이용하여도 관련 정보를 얻을 수 있는 구조가 완성된다(B5). 이 값들은 저작권 DB 서버에 저장된다. 이러한 해쉬 등록 과정이 끝나면 해당 해쉬에 연결된 콘텐츠 패턴 ID 값 관련 정보인 저작권 정보를 클라이언트에 반환한다.(A4)

도 3은 저작권 조회를 하는 위치를 보여 주기 위한 도면이다. C1은 주는 측의 공유 폴더이며 본 발명에서는 공유 폴더(C1)에서 대부분의 저작권 조회가 발생하여 미리 저작권 정보를 보유한 상태가 된다. 따라서 검색 요청(C2)에 저작권 유형이나 가격 정보를 검색 결과(C3)에 넣어 줄 수 있다. 기존 기술은 검색 결과에 저작권 유형이나 가격 정보가 포함될 수 없으며 이는 큰 사용성의 문제를 유발하게 된다. 검색 후에 파일이 다운로드 되면(C4) 임시 저장소(C5)에 저장되며 기존 기술들은 이곳에서만 저작권 조회를 수행한다. 보통 이곳에서 요금 지급이 완료되면 정식 저장소인 공유폴더(C6)로 이동된다. 기존 기술은 콘텐츠 인식 기술의 사용 회수를 줄이기 위해 C5에서 저작권 조회를 하지만 본 발명에서는 모든 위치에서 모든 공유 콘텐츠에 대한 저작권 조회를 할 수 있다. C1에서 모든 콘텐츠에 대한 저작권 조회를 하면 C5에서만 저작권 조회를 하는 것에 비해 100배 이상의 저작권 조회 수가 증가하는 결과를 가져온다. 본 발명은 저작권 조회의 성능을 크게 향상시켜 모든 콘텐츠에 대한 저작권 조회를 가능하게 하였다.

도 4는 저작권 정보 DB의 개념적 구성도이다. 해쉬 정보와 콘텐츠 인식 기술로 생성된 정보가 융합하여 관리되는 구조를 보여준다. 해쉬 관련 정보(D1)는 콘텐츠 패턴 ID 값 관련 정보(D2)에 비해 레코드 건수가 훨씬 많다. 음악 해쉬 값의 종류는 1200만 건으로 추산되며 콘텐츠 패턴 ID 값은 약 200만 건으로 추산된다. 따라서 콘텐츠 패턴 ID 값을 기준으로 저작권 조회/등록을 하면 전체 건수 측면에서 여러 가지 장점을 갖지만 처리 속도 측면에서는 매우 느리다는 단점을 갖는다. 따라서 2가지 정보가 도 4와 같이 완전히 연계되면 두 가지 장점을 상황에 맞게 이용할 수가 있다.

도 5는 콘텐츠 정산 시스템의 일부로서 콘텐츠 판매시 정산 정보를 기록하는 순서도이다. 이러한 처리 절차는 속도가 빠른 해쉬 값을 기준으로 처리되어 효율을 극대화시킬 수 있다. 해쉬 값은 저작권자별로 자료를 정리하기 위해 반드시 필요한 콘텐츠 패턴 ID 값이 연계되어 있어 전체적인 처리 절차는 아무 불편을 가져오지 않고 자동으로 처리가 된다. 구매가 발생하면 구매한 파일의 해쉬 값을 얻어(F1) 저작권 정보를 조회하고(F2) 조회된 콘텐츠의 가격을 이용하여 사용자에게 구매 여부를 문의한다(F3,F4). 구매를 거부하면 다운로드 받은 콘텐츠를 삭제하여 사용금지 조처를 한다(F5-1). 구매를 하면 요금 결제를 한 후(F5-2-1) 해쉬 값 기준의 판매 정보를 저장한다(F5-2-2). 다음 단계는 도 6에서 계속된다.

도 6은 콘텐츠 정산 시스템의 순서도이며 해쉬 기준으로 저장된 판매 정보가 저작권자별 판매 자료로 정리되는 과정을 설명한다. 도 5는 해쉬 기반으로 판매 정보를 저장하는 절차를 보여주었으며 이것은 도 6의 E1에 해당한다. 해쉬 기준으로 저장된 판매 정보는 해쉬에 연계된 콘텐츠 패턴 ID 값을 이용하여 저작권자 정보를 얻고(E2) 콘텐츠 패턴 ID 값 기준으로 집계된(E3) 금액은 곧 저작권자별로 집계가 된다(E4). 이 저작권자별 정보는 추후 정산용으로 사용된다(E5).

도 7은 저작권 정보 입력 시스템의 순서도이다. 기존 기술은 운영자가 미리 저작권 정보를 수집하여 입력하는 것만 가능한 방식인 반면 본 발명은 P2P에서 공유되는 음악으로부터 대부분의 정보가 자동 등록된 상태에서 운영자가 특정 정보를 보완하는 방식으로 진행된다. 따라서 처음 저작권 정보 입력이 백지 상태에서 진행되는 것이 아니라 대부분의 정보가 수집되어 있는 상태에서 진행된다. 처음 운영자는 저작권 정보를 입력하거나 변경하려는 대상을 파일명, 곡명 및 가수 명 등을 이용하여 검색한다(G1). 저작권 정보 관리 시스템은 검색된 결과를 콘텐츠 패턴 ID 값 기준으로 나열한다(G2). 운영자는 자동 입력된 정보를 기준으로 저작권자 정보 를 입력하는 것이 보통이나(G4) 콘텐츠 내용을 실제로 확인할 필요가 있는 경우에는 링크 정보를 이용하여 직접 다운로드 받는다(G3). 실제 이 기능은 도 8의 다운로드 열에 있는 링크 정보를 누르면 수행이 된다. 이렇게 입력된 정보는 콘텐츠 패턴 ID 값 기준으로 입력된 것이지만 이값은 해쉬 값들과 연계되어 있으므로 자동으로 해쉬 값으로도 조회할 수 있다(G5).

도 9는 저작권 정보 조회 및 정보 등록을 수행되는 데 필요한 구성 요소를 개념적으로 나누어 보여주는 도면이다. 본 발명이 P2P나 웹 폴더와 같은 서비스를 유료화하기 위한 것이라는 점에서 외부 서비스부(I1)는 유료화를 하기 위한 대상으로서의 의미가 있다. 이러한 외부 서비스부가 유료화되기 위해서는 외부 서비스부의 수정이 필요하게 되며 본 발명에서는 API로서 외부 서비스부에 삽입되어 동작하는 클라이언트부(I2)를 통해서 이러한 수정을 쉽게 할 수 있도록 되어 있다. 외부 서비스부는 단순히 클라이언트부에게 저작권 관련 정보를 요청한 후 응답 되어 나오는 정보를 사용하기만 하면 되기 때문이다. 이렇게 외부 서비스부가 저작권 정보를 쉽게 얻을 수 있는 것은 클라이언트부가 내부적으로 저작권 조회 역할을 전담하여 처리하기 때문이다. 클라이언트부는 먼저 해쉬 값만을 구한 후 저작권 정보 조회 응답부(I3)에 조회 요청을 보낸다. 만약 저작권 정보 조회 응답부가 저작권 관련 정보로 응답하면 이는 조회가 성공한 것이며 이 경우 클라이언트부는 외부 서비 스에 얻은 저작권 관련 정보를 돌려주어 응답하게 된다. 만약 조회 실패가 반환되면 콘텐츠로부터 추가로 콘텐츠 인식 기술에서 사용되는 콘텐츠 패턴 값을 생성하며 또한 필요한 경우 추가적인 다른 정보도 생성한다. 그 후 이 정보들과 이전에 만들어두었던 해쉬 값을 함께 보내어 콘텐츠 식별 기술 융합 정보 생성부(I4)에 보낸다. 그 후 콘텐츠 식별 융합 정보 생성부에서 저작권 관련 정보를 응답으로 받으면 그 정보를 외부서비스부에 돌려줌으로써 저작권 조회 단계는 마무리된다. 서버 부분은 자료 저장부(I5), 저작권 정보 조회 응답부와 콘텐츠 식별 기술 융합 정보 생성부로 이루어져 있다. 먼저, 자료 저장부는 저작권 정보 조회 응답부와 콘텐츠 식별 기술 융합 정보 생성부에서 사용하는 해쉬 값과 그에 연계되는 콘텐츠 패턴 ID 값, 콘텐츠 패턴 ID 값 당(즉 콘텐츠 그룹당) 저작권자, 저작권 유형 등의 저작권 관련 정보를 저장하고 있는 자료 저장소이다. 보통 자료 저장부는 DBMS(DataBase Management System)에 의해서 접근, 관리된다. 이러한 자료 저장소인 자료 저장부를 바탕으로 저작권 정보 조회 응답부와 콘텐츠 식별 기술 융합 정보 생성부가 실질적인 서버 작업을 수행, 클라이언트의 요청에 응답한다. 저작권 정보 조회 응답부는 클라이언트가 해쉬 값을 통해서 저작권 관련 정보를 문의한 경우에 자료 저장부에 저장되어 있는 해쉬 값과 그에 연계되는 콘텐츠 패턴 ID 값, 콘텐츠 패턴 ID 값 당(즉 콘텐츠 그룹당) 저작권 관련 정보를 사용하여 응답하거나 또는 미리 캐시를 하여 두었다가 빠르게 응답하는 역할을 하는 부분이다. 콘텐츠 식별 기술 융합 정보 생성부는 실제로 콘텐츠 인식 기술과 해쉬 기술을 융합하는 정보를 생성하는 것을 주 역할로 하는 부분으로서 클라이언트에서 요청시 보내온 콘텐츠 패턴 값을 통해서 콘텐츠 패턴 ID 값을 알아내고 이를 해쉬 값과 연계하는 정보를 자료 저장부에 저장시킨다. 그 후 해당 콘텐츠 패턴 ID 값에 적혀 있는 콘텐츠 패턴 ID 값 당(즉 콘텐츠 그룹당) 저작권 관련 정보를 통해서 클라이언트에게 저작권 관련 정보 응답을 보내는 역할을 한다.

도 10은 콘텐츠 인식 과정에서 새로운 콘텐츠 등록이 필요할 때 처리 방식의 차이를 보여준다. 이 그림은 음악을 예로 들어 설명한다. K1은 기존 기술의 DB이며 보통 운영자가 새로운 음악의 등록을 담당한다. 클라이언트에서 조회할 때(K2) 사용되는 정보(K4)는 서버에 저장되어 있는 정보와 형식이 동일하지 않고 부분 정보라고 할 수 있다. 이 정보는 서버에 새로 등록하기 위한 충분한 정보를 가지고 있지 않아 등록에 이용될 수 없고 소속되는 그룹을 알 수 없는 경우 단순히 조회 실패만을 반환한다. 반면에 본 발명이 제시하는 새로운 기술의 경우 서버 DB(K5)에 저장되는 정보의 형식이 클라이언트에서 조회할 때(K7) 사용되는 정보(K9)의 형식과 동일하다. 따라서 조회에서 서버항목을 찾지 못하면 새로운 항목(K6)를 등록하고 K6와 동일하다는 결과를 반환한다(K8). 이와 같이 본 발명에서는 어떠한 경우에도 조회 실패가 발생하지 않아 모든 해쉬 값이 그에 상응하는 콘텐츠 인식 값을 가지게 된다. 이러한 새로운 절차는 모든 등록 과정을 자동화할 수 있게 함으로써 사람의 개입이 많은 기존 기술에 비해 운영 비용을 크게 줄여준다.

도 11은 부분 특징을 이용하여 콘텐츠 인식을 하는 경우와 전체 특징을 이용하여 콘텐츠 인식을 하는 경우의 차이를 보여준다. 이 그림은 음악을 예로 들어 설명한다. 부분 특징을 이용하여 콘텐츠 인식을 하는 기존 기술은 특정 콘텐츠(M5)의 부분특징(M4)을 이용하여 서버에 콘텐츠 인식 요청을 한다(M3). 여기서 요청의 결과는 실제로 M2와 M5가 다른 콘텐츠이므로 다르다고 결과가 나와야 한다. 하지만, 기존 기술은 부분 정보만 가지고 판단하므로 결국 M5가 M2와 동일하다는 결과를 반환하게 된다. 이는 콘텐츠 인식 기술이 잘못된 결과를 반환하는 것이다(M6). 이것은 부분 파일 방식이 피할 수 없는 문제이다. 이것은 콘텐츠 인식 기술이 적용되는 분야에 따라 크게 문제가 되지 않을 수 있으나 부분적으로 파일 치환을 많이 하는 P2P의 디지털 콘텐츠에는 콘텐츠 인식 기술의 신뢰성에 큰 문제가 된다. 보통 가짜 파일(Fake파일)이 이런 문제를 갖는다. 또한 리메이크나 라이브처럼 거의 유사하지만 저작인접권자가 다른 경우에도 문제를 일으킨다. 반면 본 발명에서는 해쉬 융합으로 콘텐츠 인식 성능을 크게 개선시켰으므로 콘텐츠 인식을 직접 사용하는 상황에서는 전체 파일을 이용하여 이런 문제를 없앴다. 본 발명에서는 전체 파일(M12)를 이용하여 인식 요청(M10)을 하며 일부만 동일한 M9가 아닌 전체가 동일한 M8을 인식된 콘텐츠로 반환된다(M11).

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 처리 속도가 탁월한 해쉬 수단과 저작권 정보 관리를 용이하게 해주는 콘텐츠 인식 기술을 융합하여 처리 속도의 문제 없이 저작권 조회, 저작권 정보 입력 및 정산 등을 효율적으로 처리할 수 있게 한다. 해쉬 값을 클라이언트에서 생성하는 시간은 약 0.1초이며 서버에서의 처리 시간은 1/10000초 수준이다. 반면 음악에 사용되는 콘텐츠 인식 기술인 음악 인식 기술은 클라이언트 측에서 전체 파일로 계산 시 약 6초가 소요되고 서버 처리 시간도 보통 1/10초 내지 1/100초 수준으로 큰 차이를 보인다. 저작권 정보 관리 노력은 음악 인식 기술을 사용하면 약 200만 건에 대한 레코드 관리가 필요했지만 해쉬만 이용하면 1200만 건 이상의 레코드 관리가 필요하다. 본 발명은 해쉬의 처리 속도 효과를 가지면서도 200만 건의 레코드만 관리하면 되게 해준다. 본 발명이 콘텐츠 인식 기술의 속도를 해쉬 수준으로 만드는 효과가 있으므로 저작권 조회에 제약을 주지않고 아무 곳에서나 조회를 할 수 있게 하여 사용성을 대폭 향상시킨다. 즉 기존 기술에서 콘텐츠를 다운받아야 유료 무료 여부를 알 수 있어 사용성의 커다란 제약을 주었던 문제를 해결한다. 본 발명은 콘텐츠 인식 기술 자체에도 질적 향상을 가져왔다. 서버에서 운영자가 콘텐츠를 등록하는 하향식(Top-down) 방식의 경우 운영자가 미리 등록을 하지 않았으면 콘텐츠 조회가 실패하지만 본 발명의 새로운 콘텐츠 출현 시 자동 등록되는 상향식(Bottom-up) 방식에서는 콘텐츠 인식 실패가 발생할 수 없으며 새로운 콘텐츠가 출현하여도 기본 값이 자동 등록되어 대부분의 저작권 관리가 자동으로 처리될 수 있어 저작권 조회 실패도 발생하지 않는다. 본 발명은 모든 절차에 사람의 개입이 최소화되어 있다. 음악과 같은 경우에는 음악 가격도 음질에 따라 자동으로 기본 값이 등록될 수 있는 구조를 갖는다. 실제로 정산 시점에 필요한 개별 저작권자 정보 입력 등을 제외하고는 모든 저작권 관리가 자동으로 수행된다. 곡명, 가수 명 등등의 정보가 음악과 같은 콘텐츠 파일로부터 추출되어 입력되며 운영자는 잘못된 정보를 수정할 필요가 있을 때 관여하는 절차를 갖는다.

Claims

클라이언트에서 해쉬 값을 생성하여 저작권 조회 서버에 저작권 조회를 하는 단계;

메모리 캐싱을 하는 저작권 조회 서버와 저작권 DB 관리 서버의 내용이 달라진 부분이 있으면 달라진 내용을 저작권 DB 관리 서버로부터 저작권 조회 서버에 적재하는 단계;

저작권 조회 서버가 조회된 해쉬 값에 해당하는 항목이 있으면 해당하는 저작권 유형 정보와 콘텐츠 가격 같은 저작권 관련 정보를 반환하여 조회를 완료하고 DB항목이 없는 경우에 조회 실패를 반환하는 단계;

조회 실패가 서버로부터 반환되면 클라이언트가 콘텐츠 패턴 값을 생성하고 이 콘텐츠 패턴 값과 함께 필요에 따라서 콘텐츠에서 추출한 곡명, 가수 명, 장르, 음질 같이 저작권 관리에 도움이 되는 정보를 저작권 DB 관리 서버에 보내어 등록을 요청하는 단계;

저작권 DB 관리 서버가 클라이언트에서 전달받은 콘텐츠 패턴 값을 이용하여 콘텐츠 인식 서버에 콘텐츠 패턴 ID 값을 조회하는 단계;

콘텐츠 인식 서버로부터 콘텐츠 패턴 ID 값을 반환받은 저작권 DB 관리 서버는 클라이언트에서 받은 정보와 서버 설정 값을 이용하여 새로운 해쉬 값을 등록하고 기존에 콘텐츠 패턴 ID 값에 대해 입력된 저작권 정보 또는 기본 값으로 설정된 저작권 정보를 반환하여 조회를 완료하는 단계; 를

포함하는 저작권 정보 조회/등록 시스템.
클라이언트에서 해쉬 값을 생성하여 저작권 조회 서버에 저작권 조회를 하는 단계;

메모리 캐싱을 하는 저작권 조회 서버와 저작권 DB 관리 서버의 내용이 달라진 부분이 있으며 달라진 내용을 저작권 DB 관리 서버로부터 저작권 조회 서버에 적재하는 단계;

저작권 조회 서버가 조회된 해쉬 값에 해당하는 항목이 있으면 해당하는 저작권 유형 정보와 콘텐츠 가격 같은 저작권 관련 정보를 반환하여 조회를 완료하고 DB항목이 없는 경우에 조회 실패를 반환하는 단계;

조회 실패가 서버로부터 반환되면 클라이언트는 이를 무시하고 기본 설정 값에 의해 처리를 하는 단계; 를

포함하고 저작권 정보 등록의 역할은 없고 다른 시스템이 축적한 정보를 이용만 하는 저작권 정보 조회 시스템.
청구항 1 또는 청구항 3 또는 청구항 4 또는 청구항 5에 있어서 콘텐츠 인식 서버가 콘텐츠 패턴 ID 값의 조회를 요청받았으나 서버의 오류 또는 콘텐츠 인식 기술의 한계로 인해 콘텐츠 패턴 ID 값의 조회를 성공적으로 수행하지 못한 경우 요청한 측에게 콘텐츠 패턴 ID 값의 조회 실패를 알리는 단계;

콘텐츠 패턴 ID 값의 조회 실패 응답을 받은 저작권 DB 관리 서버가 단순 조회 실패로 클라이언트에게 응답하는 것이 아니라 실패시에 사용하기로 되어 있는 기본 저작권 정보를 사용하여서 저작권 처리를 하도록 클라이언트에게 응답하는 단계; 를

더 포함하는 것을 특징으로 하는 저작권 정보 조회/등록 시스템.
청구항 1 또는 청구항 3 또는 청구항 4 또는 청구항 5에 있어서 콘텐츠 패턴 값으로 콘텐츠 패턴 ID 값을 조회하는 것을 저작권 DB 관리 서버가 수행하지 않고 클라이언트가 콘텐츠 패턴 값을 이용해 미리 콘텐츠 인식 서버에게 콘텐츠 패턴 ID 값을 조회하고 반환받은 콘텐츠 패턴 ID 값과 함께 필요에 따라서 콘텐츠에서 추출한 곡명, 가수 명, 장르, 음질 같은 저작권 관리에 도움이 되는 정보를 저작권 DB 관리 서버에 보내어 등록하는 것을 특징으로 하는 저작권 정보 조회/등록 시스템.
클라이언트에서 콘텐츠에 대한 요금 결제가 필요한 경우 해쉬 값을 얻은 후 저작권 조회를 하여 저작권 유형, 가격과 같은 정보를 얻고 이를 이용하여 사용자에게 요금 결제를 요청하고 사용자로부터 요금 결제가 완료되면 해쉬 값 기준으로 정산 서버에서 판매 정보를 저장하는 단계;

해쉬 값에 연결된 콘텐츠 패턴 ID 값 및 저작권자 정보들을 이용하여 판매 정보를 저작권자별로 정리하고 정산용 판매 보고 자료를 생성하는 단계;

저장된 저작권자별 판매 정보를 이용하여 저작권자들에게 사용료를 정산할 수 있는 자료를 생성하는 단계; 를

포함하고 온라인으로 실시간 판매 보고서를 제공할 수 있는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 정산 시스템.
저작권 정보 관리자나 해당 콘텐츠의 권리자가 저작권 정보 관리 기능을 사 용하여 파일명, 곡명 및 가수 명 등과 같은 수단으로 변경/입력 대상 콘텐츠를 콘텐츠 패턴 ID 단위로 검색하는 단계;

콘텐츠 패턴 ID 값 단위로 검색된 콘텐츠에 저작권 관련 정보를 입력하거나 변경하는 단계;

입력/변경된 저작권 관련 정보들이 해쉬와 콘텐츠 패턴 ID 값 연결 정보를 이용하여 해쉬를 통한 저작권 조회에서도 사용할 수 있게 하는 단계; 를

포함하고 검색 단계에서 검색된 콘텐츠별로 저작권 정보 관리 기능의 링크 기능을 이용해 실제 파일을 다운로드하여 사용, 확인해 볼 수 있는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 패턴 ID 값 단위의 저작권 정보 입력 시스템.
P2P나 웹 폴더와 같은 외부 서비스부;

외부 서비스에 API(Application Program Interface)로 삽입되어 작동되며 외부 서비스로부터 저작권 정보 조회 요청을 받은 후 먼저 해쉬 값을 구하여 저작권 정보 조회 응답부에게 저작권 정보 조회 요청을 하고 저작권 관련 정보를 얻은 경우 받은 정보를 외부 서비스에 돌려주고 저작권 조회 실패를 응답으로 받은 경우 기존에 얻은 해쉬 값과 함께 콘텐츠 패턴 값을 생성하여 콘텐츠 식별 기술 융합 정보 생성부에게 다시 문의하고 그 결과 얻은 저작권 관련 정보를 외부 서비스에 돌려주는 것을 특징으로 하는 클라이언트부;

해쉬 값과 그에 연계되는 콘텐츠 패턴 ID 값, 콘텐츠 패턴 ID 값 당(즉 콘텐 츠 그룹당) 저작권자, 저작권 유형 등의 정보를 저장하고 있는 자료 저장부;

자료 저장부에 저장되어 있는 자료를 이용하여 클라이언트부가 해쉬 값을 통하여 저작권 정보 조회를 요청하면 요청된 해쉬 값이 콘텐츠 패턴 ID 값과 이미 연계되어 있는 경우 그 콘텐츠 패턴 ID 값을 이용하여 저작권 관련 정보를 응답하여 주고 만약 아직 그 해쉬 값과 연계된 콘텐츠 패턴 ID 값이 없는 경우 조회 실패를 반환하는 저작권 정보 조회 응답부;

자료 저장부에 저장되어 있는 자료를 이용하여 클라이언트부가 해쉬 값과 콘텐츠 패턴 값을 통하여 요청하면 콘텐츠 패턴 값에서 콘텐츠 패턴 ID 값을 얻어내고 알아낸 콘텐츠 패턴 ID 값과 해쉬를 연계시키는 정보를 추가한 후에 그 콘텐츠 패턴 ID 값에 해당하는 저작권 정보를 응답해 주는 콘텐츠 식별 기술 융합 정보 생성부; 를

포함하는 저작권 정보 관리 시스템.