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함성호 한국저작권위원회 2007 계간 저작권 Vol.20 No.3
2006년도 한 해는 UCC의 해라고 해도 과언이 아닐 만큼 UCC 열풍이 거세게 몰아쳤다. UCC는 W e b 2 0 에 기반 한 콘텐츠로 기존의 콘텐츠와는 다른 범주의 콘텐츠로서 인터넷을 이용하는 누리꾼들에게 크나큰 각광을 받았다. 이 러한 디지털 기술의 발달은 과거 소수에 의해 정보의 독점적 지위를 누렸던 것과는 다르게, 누구나 쉽게 정보에 접 근할 수 있게 만들어 주었다. 이로 인해 예전에는 일대 다수로 정보의 흐름이 이어져 왔다면 이제는 다수 대 다수로 정보의 흐름이 바뀌게 되었다. 이를 가장 잘 대변하는 것이 바로 U C C 이고 이러한 특성을 바탕으로 개인이 콘텐츠를 저렴한 비용에 생산해내고 또. 그것을 다른 사람에게 쉽게 선보일 수 있게 되었다. 그러나 U C C 라는 개념이 우리에게 등장한지 불과 몇 년밖에 되지 않아 아직 이에 대한 개념이 모호할 뿐만 아니라 법적 가이드라인조차 미미한 실정이다. 이를 반영하듯 현재 UCC는 저작권, 음란성, 명예훼손, 프라이버시 침해등에 노출되어 있다. 다시 말해. UCC에 대한 총체적인 가이드라인이 필요한 시점이다. 이와 관련하여 먼저 기존의 UCC 분류가 아닌 현재 저작권법적 쟁점이 되고 있는 UCC로 재분류해 볼 필요가 있다. 기존의 UCC는 매체내용형태에 따라 분류하는 것이 일반적이었다. 하지만 이와는 다르게 저작권법 체계상 허용되는 저작권과 저작권에 대한 제한과 관련하여 분류해보고자 한다. 또한. 지금 대두되고 있는 저작권법적 쟁점사항들인 저작인격권과 저작재산권을 중점적으로 다루고. 그 밖에 인용권의 문제와 초상권 및 가짜 UCC와 관련된 문제들을 다루고자 한다 이렇게 UCC와 관련한 저작권법적 제한만 다루게 되면 U C C 의 위축을 가져올 수 있다. 이에 본 논문은 저작권법적 쟁점 사항만 다루는 것이 아니라 UCC 활성화 방안도 함께 다루고 있는데, 먼저 현행 저작권법 체계의 문제점에 대해 간단히 짚어보고 UCC 문화가 정착하기 위해 올바른 제작을 유도할 수 있는 방안을 내놓고자 한다. 또한, UCC가 활성화되기 위해서는 다른 창작활동과 마찬가지로 제작자에게 정당한 이익이 돌아가야 하는데 현재 니C C 관련 업체들의 수익모델을 보면 광고를 통해 다양한 비즈니스 모델을 확보한 반면, 제작자의 이익을 보호하기 위한 조치는 미흡한 편이다. 뿐만 아니라 약관을 통해 거의 무한대로 제휴업체에게까지 제작자의 저작권을 내주고 있다. 이런 불합리함을 극복함과 더불어 저작권 문제 해결을 위해 많이 제시되고 있는 CCL 에 대해 검토해보고, 특히 CCL 과 관련해서는 CCL 도입에 앞서 먼저 해결해야 할 문제들을 살펴보고자 한다. UCC는 저급한 인터넷 문화가 아닌 적극적으로 보호하고 지원해야할 인터넷의 새로운 패러다임이다. 현재 UCC가 안고 있는 가장 큰 문제점. 즉, 저작권법에 의한 제한과 활성화라는 양날의 검을 어떻게 조화시키는가가 가장 큰 숙제라 할 수 있다. 이 양자만 조화시킨다면 UCC 는 Web 2.0을 넘어선 Web 3 .0 의 초석이 될 것이다.
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권순일,박완주,Kwon, Soon-Il,Park, Wan-Joo 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지B Vol.17 No.2
사용자가 직접 연주하여 제작한 콘텐츠에서 많이 사용되는 악기는 기타, 피아노, 그리고 바이올린 이다. 이중 기타와 피아노가 만들어 내는 오디오 신호의 특성이 비슷하여 구분하기가 어렵다. 하지만 시간에 따른 신호의 에너지 변화가 피크(Peak)들을 중심으로 서로 다른 패턴을 보이는 것으로 분석되었다. 누적 히스토그램을 이용하여 피크 존재 가능성의 확률적 분포를 구한 후, 피크를 중심으로 그 주변의 주파수 대역 별에너지 변화 패턴을 통계적 방법으로 모델링하여 실험한 결과 피아노와 기타의 구분 성공률이 최고 14% 정도의 향상을 보였다. A guitar, a piano, and a violin are popular musical instruments for User Created Contents(UCC). However the patterns of audio signal generated by a guitar and a piano are too similar to differentiate. The difference between two musical instruments can be found by analyzing the frequency variation per each band near signal peaks. The distribution of probability on the existence of signal peaks based on Cumulative Histogram were applied to musical instrument recognition. Experiments with statistical models of the frequency variation per each band near signal peaks showed the 14% improvement of musical instrument recognition.
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빅데이터 분석을 통해 본 한국 위키피디아의 지식형성 과정에 관한 연구
이정연,전수현 한국정보관리학회 2020 정보관리학회지 Vol.37 No.2
본 연구는 대표적인 온라인 협업커뮤니티인 한국 위키피디아의 초기 2002년부터 2019년까지의 편집로그 빅데이터를 해체하여 공동협업과정을 시계열적으로 분석하였다. 공개된 오픈데이터의 표준화된 XML 문서편집 기록을 활용해 Phython과 R을 이용하여 분석 요소를 추출하여 이를 활용하였다. 연구 분석 결과 한국 위키피디아 편집자의 참여 방법, 데이터 내용의 특징, 문서 생성의 추이 등을 설명할 수 있었다. 소수 편집자들의 적극적 활동과 대다수 편집자들의 느슨한 참여도 밝혀졌으며, 온라인에서도 나타나는 사회 문화적 특징이 한국 위키피디아에서도 나타났다. 집단지성을 지속화시키기 위해서는 새롭고 다양한 외부자원이 필수인데 신규 진입자들이 공동편집 커뮤니티에 안착하기 위한 다각적인 고려가 필요하며, 관리자 그룹의 고착화를 탈피하여 순환구조를 통한 개방성이 필요함을 제언하였다. This study analyzed the collaborative process in time series by dismantling the edit log big data of Wikipedia Korea, a representative online collaboration community, from early 2002 to 2019. Analysis elements were extracted from the document edit records, formatted in standardized XML, and analyzed using Python and R. The ways of editors’ contribution, the characteristics of data contents, and the trend of document creation were explained by the analysis. An active contribution of a small set of editors and a loose participation of the majority were revealed. In addition, sociocultural characteristics that appear in online communities were also found in Wikipedia Korea. A new, diverse set of external resources is necessary to sustain the collective intelligence. An effort to settle new editors into the wikipedia community and an openness through circulation structure to avoid the exclusiveness of the management group are suggested.
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권순일,박완주 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.17 No.2
사용자가 직접 연주하여 제작한 콘텐츠에서 많이 사용되는 악기는 기타, 피아노, 그리고 바이올린 이다. 이중 기타와 피아노가 만들어 내는 오디오 신호의 특성이 비슷하여 구분하기가 어렵다. 하지만 시간에 따른 신호의 에너지 변화가 피크(Peak)들을 중심으로 서로 다른 패턴을 보이는 것으로 분석되었다. 누적 히스토그램을 이용하여 피크 존재 가능성의 확률적 분포를 구한 후, 피크를 중심으로 그 주변의 주파수 대역 별 에너지 변화 패턴을 통계적 방법으로 모델링하여 실험한 결과 피아노와 기타의 구분 성공률이 최고 14% 정도의 향상을 보였다. A guitar, a piano, and a violin are popular musical instruments for User Created Contents(UCC). However the patterns of audio signal generated by a guitar and a piano are too similar to differentiate. The difference between two musical instruments can be found by analyzing the frequency variation per each band near signal peaks. The distribution of probability on the existence of signal peaks based on Cumulative Histogram were applied to musical instrument recognition. Experiments with statistical models of the frequency variation per each band near signal peaks showed the 14% improvement of musical instrument recognition.
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