짧은 영상 플랫폼의 저작권 침해, 이제는 AI가 해결한다!

오민우, 박민수, 박은일 연구원팀이 개발한 새로운 딥러닝 파이프라인은 음악 소스 분리 및 크로스 모달 비디오-음악 검색 기술을 활용하여 짧은 영상 플랫폼의 저작권 침해 문제를 해결합니다. OASD-20K 및 OSVAR-160 데이터셋을 통해 검증된 이 기술은 배경 음악을 제거하고 원본 사운드트랙을 복원하여 콘텐츠의 무결성을 보장합니다.

짧은 영상 플랫폼의 저작권 침해, AI가 해결책을 제시하다!

요즘 틱톡이나 유튜브 쇼츠처럼 짧은 영상 플랫폼이 인기죠? 하지만 이런 플랫폼에는 저작권 침해 문제가 끊이지 않고 있습니다. 악의적인 사용자들은 저작권이 있는 배경 음악을 임의로 삽입하여 원본 사운드트랙을 가리고 콘텐츠의 독창성 검출을 피해가곤 합니다.

이 문제를 해결하기 위해 오민우, 박민수, 박은일 연구원 팀이 놀라운 기술을 개발했습니다! 바로 음악 소스 분리(MSS) 와 크로스 모달 비디오-음악 검색(CMVMR) 을 통합한 딥러닝 파이프라인입니다. 이 파이프라인은 임의로 삽입된 배경 음악을 효과적으로 분리하여 원본 사운드트랙을 복원하는 놀라운 성능을 보여줍니다. 마치 마법처럼 말이죠! ✨

더욱 놀라운 것은, 이 연구를 뒷받침하기 위해 OASD-20K 와 OSVAR-160 이라는 두 개의 새로운 데이터셋을 공개했다는 점입니다. OASD-20K는 배경 음악과 원본 사운드트랙이 섞인 20,000개의 오디오 클립을 포함하고 있으며, OSVAR-160은 짧은 영상 복원 작업을 위해 특별히 설계된 1,121개의 영상 및 혼합 오디오 쌍으로 구성된 독특한 벤치마크 데이터셋입니다. 방대한 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델은 그 정확도가 더욱 높아집니다!

실험 결과, 이 파이프라인은 배경 음악을 제거하는 정확도가 매우 높을 뿐만 아니라 원본 사운드트랙까지 복원하여 콘텐츠의 무결성을 보장한다는 것을 확인했습니다. 이 기술은 단순한 저작권 침해 감지 시스템을 넘어, 저작권 문제 해결을 위한 윤리적이고 확장 가능한 솔루션을 제공한다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 짧은 영상 플랫폼의 저작권 문제 해결에 새로운 지평을 열었다고 할 수 있겠습니다! 🎉

앞으로 이 기술이 짧은 영상 플랫폼의 저작권 문제를 해결하고 더욱 건강한 콘텐츠 생태계를 조성하는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 이 연구는 단순한 기술 개발을 넘어, AI 기술이 사회적 문제 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 보여주는 좋은 사례입니다.