교육용 콘텐츠를 위한 저작권 가이드라인 및 블록체인 기반의 저작권 검증 시스템 개발
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초록
본 연구는 교육 현장에서 교사들이 영상 콘텐츠를 저작권에 부합하게 활용하는 데 겪는 실질적인 어려움을 해결하고자, 블록체인 기반 교육용 영상 콘텐츠 활용 검증 시스템을 개발하였다. 이를 위해 문헌 조사를 통해 시스템의 요구사항을 도출하고, 기존 교육용 콘텐츠 저작권 가이드라인의 한계를 보완한 새로운 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인의 객관적 성능을 검증하기 위해 저작권 활용 사례 평가 데이터셋을 구축하여 적용한 결과, 기존 가이드라인의 최대 정확도인 약 53%를 크게 상회하는 99.86%의 정확도를 기록하였다. 또한, 제안된 가이드라인의 실효성을 검증하기 위해 이더리움 기반 스마트 컨트랙트를 활용하여 콘텐츠의 교육적 활용 가능성을 자동 판별하고 그 결과를 위·변조가 불가능한 블록체인 상에 저장하였다. 자동 검증이 어려운 사례에 대해서는 전문가 집단의 탈중앙화 투표 기능을 통해 판단 결과가 오라클 방식으로 집계 및 보관되도록 하여 객관적 판정을 가능하게 하였다. 이를 통해 본 연구의 유효성을 입증하였으며, 교육 현장에 실질적 활용이 가능함을 확인하였다.
Abstract
This study addresses the practical challenges teachers face in utilizing video content in educational contexts in compliance with copyright regulations. To address this, a blockchain-based verification system was designed and developed for educational video content. System requirements were identified through a literature review, and a new set of copyright guidelines was proposed to address the limitations in existing ones. A dataset of copyright usage cases was constructed to evaluate guideline performance. The proposed guidelines achieved a 99.86% accuracy, far exceeding the approximately 53% of previous guidelines. The guidelines were implemented using Ethereum-based smart contracts to automatically verify educational usability, and the results were stored securely on a tamper-proof blockchain. For cases where automatic verification was impossible, a decentralized expert voting mechanism was integrated, aggregating and storing the results via an oracle to ensure objectivity. This study demonstrates the validity of the proposed system and highlights its applicability in real-world teaching environments.
Keywords:
Blockchain, Smart Contract, Educational Content, Copyright Verification, Copyright Guideline키워드:
블록체인, 스마트 컨트랙트, 교육용 콘텐츠, 저작권 검증, 저작권 가이드라인Ⅰ. 서 론
최근 정보기술의 비약적인 발전은 다양한 정보 서비스의 등장을 이끌며 사회 구성원의 생활 방식과 사고방식에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 이러한 변화는 교육 분야에서도 뚜렷하게 나타나고 있으며, 특히 학습 효과를 극대화하기 위한 수단으로서 교육용 콘텐츠의 중요성이 더욱 부각되고 있다[1]. 교육용 콘텐츠는 교육 목적에 부합하도록 제작된 자료로, 교사들은 이를 수업에 적극 활용하여 학습자의 이해도와 참여도를 높이고자 한다[2]. 문화체육관광부의 실태 조사에 따르면, 전국의 초·중·고등학교 교사 약 3만 명을 대상으로 한 저작물 이용 실태 조사 결과, 교사들은 실제 수업에서 다양한 콘텐츠를 사용하며, 여러 유형 중에서 영상 콘텐츠를 가장 빈번하게 활용하고 있는 것으로 나타났다[3]. 이는 영상 콘텐츠가 직관성과 몰입도가 높아 교수 효과를 향상시키는 데 효과적이라는 점에서 기인한다.
그러나 교육용 콘텐츠 활용의 확산에도 불구하고, 교사들이 현장에서 콘텐츠를 자유롭게 활용하는 데는 저작권 침해에 대한 우려가 주요 장애 요인으로 작용하고 있다. 교사들은 온라인에서 수업에 필요한 자료를 쉽게 검색하고 확보할 수 있음에도 불구하고, 저작권 침해의 가능성 때문에 콘텐츠 사용 전에 복잡한 조건들을 개별적으로 검토해야 하는 부담을 안고 있다. 특히 교육 목적의 저작물 이용에 있어 어떤 유형의 저작물을 어느 수준까지 활용할 수 있는지에 대한 명확한 기준이 부족하여, 현장 교사들은 콘텐츠 활용에 큰 제약을 느끼고 있다[4].
이러한 문제를 해소하기 위해 문화체육관광부는 교육 목적의 저작물 이용 가이드라인을 제시하였고, 이를 통해 각급 학교에서 콘텐츠 활용의 기준을 마련하고자 하였다. 그러나 해당 가이드라인 역시 구체적이고 정량화된 기준이 제시되지 않아, 교사들은 여전히 수업 준비 및 운영 과정에서 실질적인 어려움을 경험하고 있는 실정이다[5]. 따라서 본 연구는 교사들이 실제 수업에서 빈번하게 사용하는 영상 콘텐츠를 대상으로 저작권 문제를 체크하기 쉬운 가이드라인을 제시하고, 자동으로 저작권 침해 여부를 판별하고 검증할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 저작권에 대한 부담 없이 교육 콘텐츠를 안전하게 활용할 수 있는 실질적인 교육 환경을 조성하고자 한다.
Ⅱ. 관련 연구
1-1 기존 저작권과 가이드라인의 한계점
저작권법 제10조 제2항에 따르면 저작물은 창작과 동시에 자동으로 저작권이 발생하고 어떠한 절차나 형식이 필요하지 않는다. 이에 창작자는 해당 저작물을 복제, 공연, 전시, 방송, 전송 등 다양한 방식으로 활용하거나, 다른 사람에게 이용을 허락할 수 있는 독점적인 권리를 가진다[6].
저작권법의 전체적인 목적은 저작자와 관련 권리자의 권리를 보호하고 동시에 저작물의 공정한 이용을 통해 문하 및 산업의 발전에 기여하는 것이다(저작권법 제1조). 저작재산권 제한 조항은 일정한 경우 저작권자의 동의 없이도 저작물을 사용할 수 있도록 하고 있으며, 그 중 하나가 학교 교육 목적에 따른 이용이다. 이와 관련해 표 1처럼 저작권법 제25조 제3항은 교사의 교사의 교육활동에서의 저작물 활용을 직접적으로 규정하고 있다[7]. 하지만 ‘일부분’, ‘부득이한 경우’ 등의 표현은 주관적 해석의 여지가 커 명확한 판단 기준을 제시하기 어렵다는 한계가 있다.
Article 25 of the copyright act - use for the purpose of school education, etc [7]
문화체육관광부(2016 개정)는 교육 목적의 저작물 이용 기준을 위한 가이드라인을 제시하였다[8]. 하지만 저작권법 제25조 제3항의 ‘저작물의 일부분’에 대한 기준이 모호하고 활용 범위가 지나치게 제한적이어서 교사들이 법적 제재에 대한 우려로 수업 준비에 어려움을 겪고 있다[5]. 표 2는 문화체육관광부에서 제시한 ‘일부분’의 판단 기준으로, ‘저작권자의 이익을 부당하게 침해하지 않는 범위’, ‘전부 이용이 불가피한 경우’, ‘저작권자의 이익을 크게 침해하지 않는 경우’라는 문구처럼 객관적인 판단이 여전히 어려운 상황이다.
Guidelines for the use of copyrighted works for educational purposes [8]
1-2 교육 분야의 저작권 검증 시스템
COVID-19 이후로 온라인 수업이 전면 도입되면서 다양한 저작물을 수업 자료로 활용하는 사례가 급격히 증가하였다. 하지만 교육현장에서는 저작권 침해에 대한 우려로 인해 저작물 사용에 부담을 느끼는 경우가 많고, 저작물의 무단 사용에 대해 법률 대리인을 통해 손해배상을 요구하는 사례가 늘어나면서 교사들이 저작물을 활용하는 데 있어 더욱 큰 불안감을 느끼고 있는 실정이다[4].
계보경 외의 연구에서는 코로나 팬데믹 상황에서 온라인 수업 실태를 조사한 결과, 교사들이 온라인 수업 자료를 개발할 때 외부 저작물을 사용하지 않고 직접 제작하거나 보유한 자료만을 활용하는 비율은 20.34%로, 외부 저작물을 사용하는 경우는 약 80%에 해당했다[9]. 원정민·안성훈은 코로나 팬데믹에 따른 원격수업 현황을 조사하여 효과적인 원격수업을 위해 교사들에게 필요한 사항을 분석한 결과, 원격수업 콘텐츠와 관련된 지원이 필요하며 구체적으로 콘텐츠 제작시에 저작권 침해 문제에 대한 지원이 필요한 것으로 나타났다[10].
교육 현장에서 저작권 문제를 선제적으로 예방하고 콘텐츠 이용을 원활하게 하기 위해, 여러 유형의 기술 시스템이 연구되고 있다. 대표적인 유형으로 블록체인 기반 시스템, 저작권 필터링 시스템, 메타데이터 기반 검증 시스템 등이 있다.
블록체인 기반 저작권 관리 시스템은 블록체인 기술의 분산 원장과 변조 불가능성을 활용하여 콘텐츠의 권리 정보를 투명하게 관리하는 시스템이다[11]. 창작자가 자신의 교육 콘텐츠를 시스템에 등록하면, 콘텐츠의 해시값이나 메타데이터를 블록체인에 저장하여 창작 시점 증명이나 권리 관계 입증에 활용한다[11]. 스마트 컨트랙트를 이용해 라이선스 정보나 이용 내역을 자동으로 기록/처리하고, 거래나 수익 분배 추적도 가능하다. 예를 들어 2020년 김민영 등은 교사가 온라인 공유 플랫폼에 창작 콘텐츠를 업로드하면 자동으로 저작권 정보를 블록체인에 등록하여 향후 법적 분쟁 시 증거로 활용하는 시스템을 제안했다[12].
콘텐츠(저작권) 필터링 시스템은 온라인 플랫폼이나 교육용 콘텐츠 저장소에 저작권이 있는 자료가 무단 업로드되는 것을 자동으로 탐지·차단하는 시스템이다. 기술 방식에 따라 콘텐츠 제목이나 키워드 기반 식별 방법, 파일의 고유 해시값을 저작물 해시와 비교하는 방법, 음원·영상의 고유 특징점을 추출하여 원본과 비교하는 방법, 인공지능으로 영상/음원의 내용 자체를 이해하는 방법, 블록체인에 등록된 원본 정보와 대조하는 방법 등으로 구분된다.
메타데이터 기반 검증 시스템은 콘텐츠 자체에 저작권 관련 메타데이터(정보 태그)를 포함하거나 별도의 표준 메타데이터 DB를 구축하여, 콘텐츠의 출처와 이용 허가 조건을 손쉽게 검증할 수 있게 하는 접근이다. 예를 들어 교육용 이미지나 영상에 대해 저작권자, 라이선스 유형, 출처 링크, 생성 일자, 수정 이력 등의 메타데이터를 표준화하여 부착하면, 교사가 수업 자료를 활용하기 전에 해당 메타데이터를 확인함으로써 이용 가능 여부를 판단할 수 있다[13]. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 학술 논문의 표·그림 등의 이미지 저작물을 대상으로 메타데이터를 부여하고 이미지 표절이나 무단 이용을 검출하는 시스템을 연구했다[14].
각각의 시스템은 장단점을 보유하고 있다. 블록체인 기반 저작권 관리 시스템은 저작권 정보를 위변조 없이 투명하게 관리하고 신뢰성을 높인다는 장점이 있지만[11], 초기 구축 비용과 복잡한 구현으로 교육현장에 즉시 적용하기에는 진입 장벽이 존재한다. 저작권 필터링 시스템은 대량의 콘텐츠를 자동 감시하여 교사가 모르는 사이 침해 콘텐츠를 사용하지 않도록 사전 차단하는 장점이 있지만, 우회 가능성(완벽하지 않은 탐지)과 잘못된 차단, 그리고 시스템 도입·운영에 드는 비용과 기술적 부담이 존재한다. 메타데이터 기반 검증 시스템은 콘텐츠에 대한 출처와 권리 정보가 명확하게 드러나지만, 메타데이터만으로는 의도적 위변조나 무단 이용을 완전히 막을 수 없으며 메타데이터의 표준 채택과 정확한 유지관리가 선행되어야 효과를 볼 수 있다는 한계가 있다. 즉, 기존 시스템들은 저작권 보호 측면에서는 일정한 성과를 거두었으나, 교육 현장에서 중요한 저작권 예외 조항(수업 목적 활용, 정당한 인용 등)을 충분히 반영하지 못하고 저작권 침해 여부를 우려하는 교사를 대상으로 실질적 활용성을 제공하지 못한다는 공통된 한계를 가진다.
1-3 블록체인 기반의 저작권 관리시스템
블록체인은 데이터를 일정한 크기의 ‘블록’ 단위로 나눠 P2P 네트워크를 통해 서로 연결된 체인 구조로 분산 저장하는 데이터관리 기술이다[15]. 기존 중앙시스템은 데이터를 독점적으로 관리하며 효율적인 활용이 가능하지만, 해킹 시 개인정보 유출과 같은 보안 문제가 발생할 수 있다. 반면, 탈중앙화 시스템은 데이터를 여러 노드에 분산시켜 개인이 직접 통제할 수 있도록 하여 익명성과 보안성이 뛰어나 해킹이나 사이버 공격에 대한 안정성이 높다[16].
이러한 블록체인을 기반으로 하는 스마트 컨트랙트는 합의된 프로토콜에 따라 자동으로 실행되는 계약 기능을 갖춘 프로그램을 의미한다[17]. 스마트 컨트랙트는 중개자 없이 신뢰 가능한 계약 실행을 가능하게 하며, 복잡한 절차를 자동화해 효율적인 처리 과정을 제공한다. 계약의 상태는 각 블록에 저장되고, 실행 결과에 대한 합의를 통해 상태를 갱신한다[18]. 마이닝된 블록은 모든 참여자에게 공개되어 위·변조가 불가능하다. 그림 1은 스마트 컨트랙트의 동작 구조를 보인다.
Structure and operation of smart contracts [20]
블록체인은 높은 보안성과 투명성으로 인해 저작권 제도에 활용될 가능성이 커지고 있으며 디지털 자산 거래와 인공지능·가상화폐와의 연계 측면에서도 유리하다[19]. 최근 다양한 블록체인 기반 저작권 관리 시스템이 개발되고 있지만, 대부분은 저작권자의 권리 보호와 수익 보장을 중심으로 설계되어 있다. 그러나 교육 목적의 저작물을 이용은 일부 저작물을 허락 없이 사용할 수 있는 특성 때문에 기존 시스템과는 목적이 맞지 않아 적용에 한계가 있다.
블록체인 기반 저작권 관리에 관한 국내 연구들은 주로 콘텐츠의 등록·유통과 권리 거래를 자동화하는 기술 구조에 초점을 맞추고 있다. 예를 들어, 황정식·김현곤은 블록체인에 저작물 원본 대신 해시값을 기록하고, 정식 저작권 등록 외에 창작 아이디어 단계도 등록하여 추후 창작자 권리 입증에 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다[21]. 이 시스템은 대용량 콘텐츠의 경우 해시만 블록체인에 포함하고 원본은 별도로 관리함으로써 네트워크 부하를 줄이는 등 효율성에 중점을 두었다. 한편 심현은 스마트 컨트랙트를 활용한 콘텐츠 유통 플랫폼을 구현하여, 저작물 등록과 수정 이력, 그리고 구매 시 라이선스 관리를 자동화하고 API를 통해 웹/앱에서 활용할 수 있도록 설계하였다[11]. 이를 통해 거래 내역 투명성과 창작자 수익 추적 및 권리 보호를 구현하였다. 이정재 역시 음악 저작권 유통 계약 과정에서 발생하는 정산 누락, 지연 등의 문제를 해결하기 위해 블록체인 기반의 디지털 음원 유통 계약 시스템을 모색하였으며, 블록체인으로 계약 체결과 저작권료 분배를 자동화함으로써 산업 생태계의 투명성 제고를 기대하였다[22].
최낙훈·김희열은 하이퍼레저 패브릭 기반 컨소시엄 블록체인을 활용하여 다중 플랫폼에서 지식재산을 추적·관리하는 방안을 제안하였다[23]. 동영상 호스팅 서비스들이 노드로 참여하는 구조에서, 사용자는 자신의 영상을 블록체인에 등록하고 타인에게 이용을 위한 저작권 양도 계약을 제안할 수 있다. 또한 이용자가 콘텐츠 무단 이용에 이의를 제기하면 ‘플래그(flag)’ 표시를 통해 분쟁을 제기하고, 집단지성 기반 투표로 분쟁을 조정하는 절차도 마련하였다. OTT 분야의 저작권 관점을 다룬 이지훈 등의 연구에서는 국내 OTT 서비스들의 저작권 체계를 유형별로 분석한 뒤, 블록체인 기술과 포렌식 워터마킹을 결합한 영상 저작권 보호·유통 모델과 가이드라인을 제안하였다[24]. 이 가이드라인은 플랫폼 간 투명한 저작권 정산과 추적을 목표로 한 구조를 제시하고 있다. 한편 노지윤·노영희는 도서관 분야 연구에서 블록체인 기술의 다양한 활용 가능성을 논의하며, 디지털 콘텐츠 저작권 보호 및 관리 기능과 블록체인 기반 온라인 교육 플랫폼 도입 방안 등을 제안한 바 있다[25].
그러나 기존의 블록체인 저작권 관리 시스템들은 교육 분야의 복잡한 저작권 예외 조항들을 기술적으로 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 교육 현장에서의 저작물 이용에는 공공 목적을 위한 사용, 정당한 인용, 제한된 범위 내의 이용 등 법적으로 허용된 예외가 존재한다. 예컨대 학교 수업 목적의 활용이나 연구·비평을 위한 인용의 경우 별도의 권리 허가 없이도 가능한데[24], 현재까지 제안된 블록체인 기반 시스템들은 이러한 맥락 정보를 스마트 컨트랙트로 처리하거나 코드화하고 있지 않다. 현재까지 국내 연구들 중 교육 분야의 저작권 예외 규정을 블록체인 시스템에 직접 반영한 사례는 찾기 어려우며, 앞서 언급한 도서관/교육 분야 연구[25] 역시 블록체인의 투명성·보안성 향상에 초점을 둘 뿐 수업 목적으로 활용하는 등 예외 규정의 자동화에 대해서는 다루지 않았다. 결국 기존 시스템들은 권리 보호와 거래 측면에는 기여하였으나, 교육적 맥락에서 필요한 법적 예외 조항과 현장 친화적 운영성을 반영하지 못한다는 점에서 한계가 있으며, 본 연구는 이를 극복하기 위해 교육 목적 저작권 예외를 스마트 컨트랙트로 자동 반영하는 차별화된 블록체인 기반 저작권 관리 프레임워크를 제안한다.
Ⅲ. 제안 방안
3-1 교육용 콘텐츠 저작권 검증 시스템 평가기준 설정 및 방안 검토
본 연구에서는 교육용 콘텐츠 저작권 검증 시스템의 방식을 결정하기 위해 평가 기준을 설정하고 기존의 저작권 보호 기술을 검토하여 최적의 방안을 도출하였다. 평가 기준 각각은 기술적 요소뿐만 아니라, 교사가 실제 수업 자료를 활용하는 교육 현장의 상황과 교육용 콘텐츠의 저작권 특징을 반영하여 도출한 항목이다.
첫 번째 기준은 실시간 검증 및 자동 처리 기능이다. 학교 현장의 교사들은 수업 상황에 따라 자율적으로 수업 자료를 제작하며, 수업 직전까지도 자료를 수정하거나 보완하는 경우가 빈번하다. 이러한 교육 환경의 특성상, 저작권 관리 시스템은 콘텐츠를 실시간으로 분석하고, 저작권 침해 여부를 자동으로 판단할 수 있는 기능을 갖추어야 한다. 사후 점검 방식은 저작권 분쟁이나 민원으로 이어질 가능성이 높기 때문에, 예방적 차원에서 실시간 검증 기능은 필수적인 요소로 간주된다.
두 번째 기준은 저작권 침해 여부의 명확성과 이용 이력의 추적 기능이다. 교원이 사용하는 교육 자료가 저작권을 침해하는지 여부를 명확하게 판단할 수 있어야 하며, 만일의 법적 문제가 발생했을 경우 해당 자료의 이용 이력을 추적할 수 있는 시스템이 구축되어야 교원의 법적 책임을 최소화할 수 있다. 이러한 저작권 침해 판단의 투명성과 콘텐츠 이용 이력 관리 기능은 교사뿐만 아니라 원 저작자에게도 필수적인 요소로, 교육 현장에서의 공정한 자료 활용과 권리 보호를 동시에 실현하기 위한 핵심적인 기반이 된다[26].
세 번째 기준은 교육 목적에 해당하는 저작권법상 예외 규정의 적용 기능이다. 현행 저작권법은 공교육 영역에서의 비영리 목적, 수업 중 일시적 사용 등 일정한 조건을 충족하는 경우에 한해 저작물의 이용을 예외적으로 허용하고 있다. 이러한 법적 예외 조항은 교육 현장에서 교사가 제한적으로 저작물을 활용할 수 있도록 보장하는 중요한 근거이며, 시스템 설계 시 상세히 반영되어야 한다. 따라서 저작권 관리 시스템은 단순한 일괄 적용이 아닌, 해당 콘텐츠의 사용 목적과 상황을 종합적으로 고려하여 교육 목적에 해당하는 법적 요건 충족 여부를 자동으로 판단하고 적용할 수 있어야 한다.
네 번째 기준은 사용자 편의성과 시스템의 자동화 기능이다. 교사는 수업 준비 과정에서 시간적 제약과 업무 부담이 크기 때문에, 수업 자료의 저작권 침해 여부를 예외 조건까지 일일이 확인하는 데 현실적인 어려움을 겪는다. 이러한 상황에서 저작권 검증 기능은 최대한 자동화되어야 하며, 시스템은 직관적이고 간편하게 활용될 수 있도록 사용자 중심으로 설계되어야 한다. 반대로 절차가 복잡하거나 사용성이 낮은 시스템은 현장의 활용도를 떨어뜨리고, 결과적으로 저작권 관리 목적을 달성하지 못하는 결과를 초래할 수 있다.
다섯 번째 기준은 복잡한 라이선스 조건에 대한 대응 기능이다. 교육 자료는 일반적으로 다양한 출처의 저작물이 혼합되어 구성되며, 각 저작물은 CC 라이선스, 이용 기간 제한, 상업적 이용 금지 등 서로 다른 라이선스 조건을 포함하고 있다. 이러한 복잡한 조건을 교사가 일일이 해석하고 합법적 이용 가능 여부를 판단하는 것은 현실적으로 어려운 과제이다. 따라서 저작권 관리 시스템은 개별 저작물에 포함된 라이선스 조건을 자동으로 분석하고, 해당 자료의 사용 가능 여부를 명확하게 안내할 수 있는 기능을 제공해야 한다.
마지막으로, 여섯 번째 기준은 시스템의 도입 확장성과 지속 기능이다. 교육 현장은 학교급(초·중·고), 지역, 활용 중인 플랫폼 등에 따라 기술적 환경이 상이하며, 국가 차원의 시스템 도입 및 운영을 고려할 경우 높은 수준의 확장성과 효율적인 운영 체계가 요구된다. 이에 따라 도입되는 저작권 관리 시스템은 기술적 표준화가 용이하고, 다양한 교육 플랫폼 및 정보시스템과의 연동이 가능한 구조를 가져야 한다. 또한 단기적 도입에 그치지 않고, 지속적인 유지 보수와 기능 개선이 가능하도록 장기적인 운영 전략과 기술적 지원 체계를 함께 수반해야 한다. 이러한 요건을 충족할 때에만 전국 단위의 안정적이고 지속 가능한 서비스 제공이 가능하다.
이와 같은 평가 기준에 따라서 블록체인 시스템, 저작권 필터링 시스템, 메타데이터 기반 검증 시스템을 검토한 결과, 표 3과 같이 블록체인 시스템이 가장 적절한 방식으로 판단되며, 특히 이더리움 기반 시스템이 효과적이다.
Comparison of copyright verification systems
이더리움은 복잡한 조건을 가진 계약을 자동으로 실행할 수 있는 스마트 컨트랙트(Smart Contract) 기능을 제공하는 블록체인 플랫폼이다. 예를 들어 ‘교육 목적 사용’, ‘일정 분량 이하 인용’, ‘공공기관 내부 공유’ 등 교육 저작권에 해당하는 세부적 예외 조건을 코드화하여 시스템 내에서 자동으로 판단하고 처리할 수 있다. 교사가 수업 자료를 업로드할 때, 블록체인 상에서 조건 충족 여부를 확인한 뒤 자동으로 승인 또는 거절을 처리함으로써, 교사가 직접 저작권 적법성을 판단해야 하는 부담을 크게 줄일 수 있다.
이더리움 기반 시스템은 저작권 보호와 이용 이력 추적에서도 강점을 가진다. 콘텐츠에 대한 해시, 메타데이터, 라이선스 정보를 블록체인에 등록함으로써, 창작 시점, 소유자, 이용 조건 등을 위·변조가 불가능한 방식으로 영구 보존할 수 있다. 이후 저작권 침해 의심 사례나 라이선스 분쟁이 발생할 경우, 이 기록은 법적 증거 자료로 활용 가능하며, 교사와 창작자의 권리를 동시에 보호할 수 있다.
검토 대상 시스템 중에서, 이더리움 기반의 시스템은 복잡한 교육 목적 가이드라인을 코드화하여 자동 적용할 수 있는 유일한 시스템 구조를 갖는다. 교육 목적 저작권 이용은 ‘공교육 목적’, ‘비영리’, ‘이용 제한 없는 범위’, ‘수업 시간 내 활용’ 등 여러 조건을 종합적으로 판단해야 하는데, 현장 교사들이 이 모든 기준을 정확히 적용하기란 매우 어렵다. 이더리움의 스마트 컨트랙트 기능은 이 같은 복잡한 판단 기준을 논리적으로 모델링하여 시스템 내부에서 자동 판단 및 불변한 저장이 가능하다.
마지막으로, 이더리움은 시스템 간 연계성과 확장성 측면에서도 매우 유리하다. NFT, DID, C2PA, 메타데이터 표준 등 다양한 기술과 상호 연결이 가능하며, 이를 통해 교사 제작 수업자료를 NFT로 등록하여 소유권을 보호하거나, 공개 교육자료 플랫폼과 연동해 저작권 인증 및 유통을 자동화하는 구조를 구현할 수 있다. 이러한 특성은 향후 교육 플랫폼 전반에 블록체인 기반 저작권 관리 시스템을 도입하는 데 중요한 기반이 된다.
3-2 영상콘텐츠를 위한 블록체인 기반의 저작권 검증 시스템 설계
선행연구에 따르면 교사들은 온라인 수업 및 원격수업 과정에서 저작권 침해에 대한 불안감을 지속적으로 제기해 왔으며[9],[10], 교육 현장에서 저작권 지원이 필요하다는 의견을 반복적으로 나타냈다. 또한 문화체육관광부의 ｢교육목적 저작물 이용 가이드라인｣(2020)은 교사들이 저작물 이용 가능 범위를 쉽게 파악할 수 있도록 하는 지원의 중요성을 강조하였으나, 현재 제공되는 가이드라인은 문서 안내에 그치고 있어 즉각적 검증 기능은 제공하지 못한다. 또한 기존의 저작권 관리 시스템은 단순히 저작물 여부만 판정할 뿐으로 교육 분야의 복잡하고 다양한 예외 상황을 자동으로 검증하지 못한다. 따라서 교사들이 요구하는 ‘저작물 이용 가능 여부에 대한 즉각적 확인’은 기존 제도적 장치로 충족되지 않았으며, 본 연구에서 제안하는 시스템이 이를 보완하는 핵심적 기능이 될 수 있다.
교육 현장에서 효과적으로 활용되기 위한 저작권 검증 시스템은 교사의 실제 수업 준비 과정과 교육 목적의 합법적 활용 조건을 충분히 고려한 기술적 설계가 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 6가지 평가 기준에 해당하는 기능적 특성을 바탕으로 자동화(automation), 신뢰성(reliability), 무결성(integrity)을 핵심 요소로 설정하였다.
자동화는 실시간 검증, 사용자 편의성, 복잡한 라이선스 조건 대응 등과 직결되며, 교사가 직접 저작권 여부를 확인하거나 판단하는 부담을 줄이고 수업 준비의 효율성을 높이는 데 기여한다. 신뢰성과 무결성은 저작권 침해 여부의 명확한 판단, 이용 이력의 투명한 관리, 예외 규정의 정확한 적용, 시스템의 장기적 운영 안정성 등과 긴밀히 연관된다. 특히, 기록된 이용 이력의 법적 효력을 확보하기 위해서는 검증 결과가 변경 불가능한 상태로 보존되어야 하며, 동일한 조건에서 일관된 판단이 이뤄져야 한다[26].
이러한 관점에서 표 4는 교육 목적 저작권 검증 시스템이 갖추어야 할 주요 기능을 자동화, 신뢰성, 무결성의 관점에서 구조화한 결과를 요약한 것이다.
Three key functions required in a copyright verification system for educational purposes
영상콘텐츠의 교육목적 사용을 검증하는 저작권 검증 시스템을 설계하기에 앞서, 시스템 개발에 필요한 항목들을 확인하기 위해 기존 저작권 가이드라인을 조사하였고, KERIS에서 만든 두 가지의 주요 저작권 가이드라인을 확인할 수 있었다. 첫 번째는 교육기관 저작권 전문인력 양성과정(2021)으로, 학교 현장에서 저작물 이용에 대한 전문성을 갖춘 인력을 양성하기 위한 교육 내용을 담고 있으며, 저작권의 기본 개념부터 실제 사례 중심의 대응 방안까지 폭넓게 다루고 있다[6]. 두 번째는 교원을 위한 교육목적 저작물 이용 안내서(2013)로, 교사가 수업 중 저작물을 합법적으로 사용할 수 있는 조건과 절차를 이해할 수 있도록 구성된 실무 중심의 가이드이다[27]. 이 두 가이드라인은 저작물 이용의 합법성 판단과 시스템 설계에 참고할 수 있는 실질적인 기준을 제공한다.
그러나 이들 영상콘텐츠 활용 가이드라인을 분석한 결과, 교육 목적 이용의 적법성을 검증하는 데 있어 다음과 같은 세 가지 구조적 한계가 확인된다. 첫째, 코로나로 인해 부각된 등 교수업과 원격수업 간의 이용 환경 차이를 고려하지 않아 수업 유형별로 적절한 판단 기준을 적용하기 어렵다. 등교수업과 원격수업은 영상콘텐츠를 활용할 수 있는 법적 기술적 조건이 다르며, 사용 가능한 분량도 다르다. 그럼에도 불구하고 현재의 가이드라인은 두 수업 유형에 동일 기준을 적용하고 있어, 수업 형태에 따른 적법한 판단 절차를 따르지 못한다.
둘째, 수업 목적 이용 시 허용 가능한 영상 분량에 대한 구체적 수치 기준이 명확히 제시되어 있지 않다. 표 5처럼 문화체육관광부에서 제시한 기준은 영상의 전체 길이를 기준으로 허용 범위를 정량화하고 있어서 교사나 교육기관이 영상 활용의 적절성을 사전에 판단하는 기준점이 된다. 그러나 기존 가이드라인은 이러한 수치적 기준을 구체적으로 반영하지 않기 때문에 영상 활용의 합법성과 적절성 판단에 혼선을 유발할 수 있다.
Acceptable use criteria for educational video content
셋째, 다양한 교육적 활용 상황을 고려한 세부 조건이 부족하다. 예를 들어, 그림 2에 제시된 사례에서는 불법적으로 다운로드된 영상의 교육적 활용 가능 여부에 대한 판단 기준이 명확히 제시되어 있지 않으며, 그림 3의 경우에도 공표되지 않은 영상콘텐츠를 수업에 활용하는 상황에서 법적 허용 여부를 판별할 수 있는 규정이 부재하다. 이처럼 현실에 발생 가능한 법적 사례에 대해 기존 가이드라인이 충분한 판정 기준을 제공하지 못하고 있다.
Usage guidelines for educational video content [27]*The source material is written in Korean.
Usage guidelines for educational video content [6]*The source material is written in Korean.
요약하면, 현재의 가이드라인은 교육 목적의 영상콘텐츠 활용 시 저작권 준수 여부를 판단할 필수적인 요소가 부재하며, 실제 교육 현장에서 요구되는 다양한 상황에서 정확한 판단을 지원하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 교육 목적에 특화된 영상콘텐츠 활용 검증 기준을 우선 재구성하고자 한다.
이전 절에서 언급한 단점들을 해소한 새로운 저작권 가이드라인을 재구성하기 위해, 단순히 기존 가이드라인을 인용하는 수준을 넘어서, 저작권법 제25조의 교육 목적 이용 규정, 문화체육관광부 지침, KERIS 사례집 등 법적·정책적·실무적 자료를 종합적으로 검토하여 개선점을 도출하였다. 표 6에서 볼 수 있듯이, 사례 수집은 KERIS에서 제공한 자료를 기반으로 이루어졌으며, 총 39건의 교육용 저작물 활용 사례를 분석 대상으로 선정하였다. 이들 사례는 초·중등학교 교사들이 수업 중 영상자료를 활용한 구체적 맥락과 방식, 저작물의 출처 및 이용 목적 등을 포함하고 있으며, 교육 목적 이용의 범위와 적법성 여부를 실증적으로 분석하는 데 핵심적인 자료로 활용되었다. 본 사례 분석은 실제 교육 현장에서의 저작물 이용 형태가 기존 저작권 가이드라인의 적용 기준과 얼마나 일치하거나 괴리되는지를 확인하고, 기존 저작권 가이드라인의 구조적 보완점을 도출하는 근거로 활용되었다.
Practical cases of using video content for educational purposes
수집한 사례를 기반으로 기존 저작권 가이드라인의 한계를 보완하여 영상콘텐츠의 제공 형태, 수업 형태, 교육 목적의 총 3단계 검증 과정으로 구성된 새로운 교육용 영상콘텐츠 이용 저작권 가이드라인을 개발하였다.
가이드라인의 1단계는 영상콘텐츠의 제공 형태를 확인하는 과정으로, 표 7과 같다. 1-8항목 순서대로 모든 항목에서 ‘그렇다’고 응답한 경우는 이용 가능하다. 하지만 한 항목에서라도 ‘그렇지 않다’고 응답한 경우는 이용이 불가하다.
Guideline step 1: Checklist for verifying the format of provided video content
단, 6항목에 단순링크를 이용하는 게 아니라면, 2단계로 이동하여 수업목적 이용에 해당하는지를 체크해야 한다. 이때 원격수업과 등교수업은 적용되는 저작권법이 다르므로 구분이 필요하다. 원격수업은 공중송신에 해당되어 전체 이용이 불가능하지만, 저작권법 제25조에 따라 일정 분량 이내에서는 사용가능하다(공정이용:5% 또는 60초 이내, 수업목적:20% 또는 15분 이내)[3]. 반면, 등교수업은 저작권법 제29조에 따라 전체 이용이 가능하다.
가이드라인의 2단계는 수업 형태에 따라 영상콘텐츠의 제공 방식을 확인하는 과정으로, 표 8과 같다. 10-15 항목은 원격수업인 경우로, 9-10항목을 제외하고는 ‘그렇다’고 응답한 경우는 다음 단계로 이동하고, 14-15 항목에서 ‘그렇다’고 응답한 경우는 이용 가능하다.
Guideline step 2: Checklist for verifying the type of class utilizing video content
16-20 항목은 등교수업인 경우로, 순차적으로 모든 항목에서 ‘그렇다고’ 응답한 경우는 이용 가능하다. 하지만 ‘그렇지 않다’고 응답한 경우는 이용이 불가하거나 추가 확인이 필요하다. 16 항목에서 상업용 영상이더라도 반대급부를 받지 않은 경우라면 활용 가능하고, 17 항목에서는 ‘그렇지 않다’고 응답한 경우 해당 OTT 서비스의 이용약관을 확인할 필요가 있다. 18 항목에서는 7개월 이전이라도 학교에서는 활용 가능하며, 20 항목에서 학교가 아니면 장소를 확인해야 한다.
마지막으로 가이드라인의 3단계는 영상콘텐츠가 수업 목적이 아닌 용도로 사용될 경우에 대한 것으로, 표 9와 같이 교육목적(수업목적 외)에 해당하는지를 확인해야 한다. 교육목적에서는 수업 외에도 교육, 연구, 보도, 비평과 같은 활동이 포함되며, 이러한 경우에는 인용이나 공정이용기준에 따라 적절성을 판단해야 한다. 21, 22, 24 항목 순서대로 모든 항목에서 ‘그렇다’고 응답한 경우는 이용 가능하다. 하지만 항목 22에서 ‘그렇지 않다’고 응답한 경우는 항목 23으로 이동하여 ‘그렇다’고 응답한 경우만 항목 24로 이동한다. 항목 23에서 ‘그렇지 않다’고 응답하면 이용 불가하고, 항목 24에서 ‘그렇지 않다’고 응답한 경우는 출처표시를 보완해야 한다.
Guideline Step 3: Checklist for the use of video content excluding teaching purpose
교사들이 영상콘텐츠를 교육 목적으로 사용할 경우, 앞절에서 서술한 저작권 가이드라인을 교사가 매번 수작업으로 체크하는 대신에, 저작권 검증을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 그림 4와 같이 블록체인 기반의 저작권 검증 시스템을 설계하였다. 본 연구에서는 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 퍼블릭 블록체인 플랫폼으로, 안정성이 검증된 스마트 컨트랙트 기능을 제공하는 이더리움 스마트 컨트랙트를 활용하여 (1) 저작권자 콘텐츠를 등록할 때 해시값과 메타데이터를 블록체인에 기록하고, 스마트 컨트랙트가 자동으로 타임스탬프를 부여하도록 하였으며, (2) 수업 목적 이용과 같은 저작권법 제25조의 합법적 예외 조항을 조건으로 코드화하여 허용 여부를 자동 검증할 수 있도록 하였다. 또한 (3) 개발된 가이드라인을 스마트 컨트랙트에 미리 정의함으로써 중개자 개입 없이 자동 승인·거부가 이루어지도록 하였고, (4) 모든 거래 및 이용 기록은 위·변조 불가능한 형태로 블록체인에 영구 저장되도록 설계하였다. 마지막으로 (5) 저작권 분쟁 발생 시, 해당 기록을 증거 자료로 활용할 수 있도록 하여 법적 효력을 보강하였다.
Architecture of a blockchain-based copyright verification system for educational video content
가이드라인의 세부 체크항목들 가운데 일부는 교사들이 비교적 손쉽게 확인할 수 있는 반면, 일부 항목은 저작권에 대한 전문지식의 부족이나 수업 준비 과정에서의 시간적 제약 등으로 인해 확인이 어려울 수 있다. 특히 ‘저작물 여부’, ‘공표 여부’, ‘자유 이용 가능 여부’, ‘기술적 보호조치 적용 여부’ 등은 법적 해석과 기술적 검증이 병행되어야 하는 항목으로, 일반 교원이 스스로 정확하게 판단하기에는 한계가 존재한다. 이러한 현실을 반영하여 본 연구는 스마트 컨트랙트의 구조를 세 가지 핵심 기능으로 나누어 설계하였다. 첫째, 저작권자가 콘텐츠를 등록할 때 생성된 해시값과 핵심 법적 정보를 함께 저장하고, 이를 통해 교사가 콘텐츠의 상태를 자동 확인할 수 있도록 하는 등록 및 상태 확인 기능이다. 둘째, 교사가 입력한 수업 형태나 이용 목적 등을 바탕으로 콘텐츠의 이용 가능 여부를 자동 판단하는 검증 기능이다. 셋째, 검증 결과와 입력 정보를 블록체인에 저장하여 추후 법적 증거로 활용할 수 있는 기록 기능이다.
첫째, 영상콘텐츠의 등록과 상태 확인 기능은 교사의 판단 부담을 최소화하는 방향으로 구현하였다. 구체적으로, 그림 5처럼 영상콘텐츠의 저작권자가 저작물 관리기관에 콘텐츠를 등록하면, 관리기관은 해당 콘텐츠의 해시값을 생성하고 여기에 ‘저작물 여부’, ‘공표 여부’, ‘자유 이용 대상 여부’, ‘기술적 보호조치 적용 여부’ 등의 핵심 정보를 포함하여 스마트 컨트랙트에 등록한다. 이 스마트 컨트랙트는 블록체인 네트워크에 배포되며, 교사는 시스템을 통해 해당 콘텐츠의 해시값을 조회함으로써 콘텐츠의 법적 상태를 자동으로 확인할 수 있게 된다.
Copyright registration and status verification function for video content
이 과정에서 발생하는 중앙화된 구조의 신뢰성 문제를 해소하기 위해, 첫째, 관리기관은 교육부 산하 공공기관이나 KERIS와 같이 공신력이 확보된 기관으로 한정한다. 둘째, 스마트 컨트랙트나 검증 내역은 하나의 기관이 독점적으로 관리하지 않고 복수 기관이 컨소시엄 형태로 분산 보관을 담당하도록 하여 단일 기관에 의한 왜곡 가능성을 최소화한다. 셋째, 교사 및 이용자가 블록체인에 기록된 해시값과 관리기관에 보관된 원본 파일 간의 일치 여부를 직접 검증할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 넷째, 제3자 감사 체계를 도입하여 관리기관의 운영을 정기적으로 검증하고 투명성을 확보한다.
영상콘텐츠의 원본 데이터를 직접 블록체인에 저장하는 것은 데이터 크기와 저장 비용 및 네트워크 과부하 문제로 인해 비효율적이므로, 그림 6처럼 해시 함수를 이용해 콘텐츠를 고유한 해시값으로 변환하여 저장한다. 이 해시값은 해당 콘텐츠의 유일성을 나타내는 디지털 서명 역할을 하게 되며 이를 기반으로 콘텐츠의 상태를 확인하고 블록체인에 등록한다. 등록 시에는 저작물여부, 공표 여부, 자유이용가능여부, 기술적 보호조치 여부 등의 속성을 포함하며 각 항목은 true 또는 false 값으로 정의된다.
Example deployment of smart contracts for copyright verification guidelines
둘째, 저작권 있는 영상콘텐츠의 이용 여부를 검증하기 위해 스마트 컨트랙트와 연동되는 사용자 인터페이스를 그림 7 같이 구축하였다. 교사가 웹브라우저를 통해 시스템에 로그인한 후 수업자료(PPT 형식)를 업로드하면, DApp이 해당 자료 내 영상콘텐츠를 추출하고 이를 해시값으로 변환하여 스마트 컨트랙트에 전달한다. 스마트 컨트랙트는 이 해시값을 기반으로 기존에 저장된 영상저작물을 검색하고, 시이용 가능 여부에 대한 결과를 반환한다. 검색 결과는 블록체인 네트워크의 노드에 저장되며, 교사는 시스템의 결과 확인 메뉴를 통해 이를 직접 확인할 수 있다.
Process of copyright verification and result confirmation for video content*The developed system is intended for Korean teachers, so it is displayed in Korean.
셋째, 가이드라인의 각 체크 항목에 대한 응답 처리 단계에서는, 스마트 컨트랙트가 각 항목의 응답에 따라 사전 정의된 결과 값을 기준으로 자동 판단을 수행하도록 구성하였다. 그림 8처럼 교사가 사용자 인터페이스가 제시한 각 질문에 대해 응답을 입력하면, 시스템은 이를 스마트 컨트랙트에 전달한다. 스마트 컨트랙트는 입력된 응답을 바탕으로 영상콘텐츠의 이용 가능 여부를 판단한 뒤 결과를 DApp으로 전송하며, 교사는 해당 결과를 시스템 내에서 직접 확인할 수 있다. 동시에 이 판단 결과는 블록체인 네트워크의 데이터베이스에 기록되어 추후의 증빙 자료로 활용될 수 있도록 저장된다.
Process of teacher query response and result verification based on the copyright guideline checklist*The developed system is intended for Korean teachers, so it is displayed in Korean.
체크 항목 중 ‘출처 표시’와 관련하여, 그림 9처럼 교사는 사용 중인 영상콘텐츠의 이용 유형에 따라 적절한 출처 정보를 입력하고 이를 스마트 컨트랙트에 전송한다. 스마트 컨트랙트는 입력된 출처 정보를 기반으로 적합성 여부를 판단한 뒤, 그 결과를 DApp에 전달한다. 이때 출처 표기 기준은 KERIS가 제시한 ‘교육기관용 저작물 출처표시 지침’[32]을 기반으로 설계되었으며, 교육 목적에 부합하는 표기 형식을 자동 검토할 수 있도록 구성하였다.
Process of responding to source attribution for video content and verifying the results*The developed system is intended for Korean teachers, so it is displayed in Korean.
본 연구에서는 교육 목적의 영상콘텐츠 이용 가이드라인을 개선하였지만, 영상 전체를 사용해야 하는 특수한 수업 상황에서는 여전히 자동 판단만으로 적절성을 평가하기 어려운 한계가 존재한다. 이에 따라, 본 연구는 전문가의 집단적 판단을 반영할 수 있는 투표 기반 검토 기능을 추가하였다. 여기서 ‘전문가’란 저작권법·정책 또는 교육 현장에서의 저작물 처리 경험을 보유한 인사로 정의하였다. 구체적으로 법학 학위 보유자, 교육 현장에서 저작권 문제를 다루어 온 교사, 그리고 정부·공공기관의 저작권 정책 개발에 참여한 실무자를 포함한다. 총 n명으로 구성된 전문가 집단은 주관적인 해석이 필요한 가이드라인의 모호한 부분을 대상으로 법적 타당성, 교육적 활용성, 실제 적용 가능성의 세 가지 관점에서 판단함으로써 법적 정합성과 현장 적합성을 동시에 확보할 수 있도록 한다. 다만 실제 전문가 집단의 구체적 구성과 운영은 본 연구의 범위를 벗어난다.
그림 10처럼 교사는 수업계획서, 수업자료, 활용 사유 등을 포함하여 시스템의 사용자 인터페이스로 심의 요청을 제출하며, 해당 자료는 DApp을 통해 저작권 관련 전문가에게 전달된다. 전문가들은 이를 검토한 뒤 스마트 컨트랙트를 통해 투표를 진행하고, 그 결과는 DApp을 통해 교사가 확인할 수 있다. 또한 최종 판단 결과는 블록체인에 안전하게 저장되어, 향후 법적 이슈나 동일한 사례에 대한 참고 자료로 활용 가능하다.
Expert voting function for determining copyright status of video content
전문가의 투표 권한은 관리자를 통해 사전에 등록되는 방식으로 운영되며, 관리자는 투표용 스마트 컨트랙트를 설계하고 이를 블록체인 네트워크에 배포하는 역할을 수행한다. 그림 11처럼 관리자는 전문가의 블록체인 주소를 확보한 뒤 해당 주소에 투표 권한을 부여함으로써 전문가의 투표 참여 자격을 부여한다. 권한이 부여된 스마트 컨트랙트 배포 예시는 그림 12와 같다. 이 과정을 통해 승인된 전문가만이 심의 과정에 참여할 수 있도록 제한되며, 전문가 심의의 신뢰성과 보안성을 동시에 확보하기 위해 무단 접근이나 권한 없는 사용을 차단한다.
Voting authorization registration function for copyright experts
Example deployment of a smart contract for copyright expert voting
스마트 컨트랙트를 통해 검증된 영상콘텐츠의 저작권 판단 결과는 블록체인 네트워크의 노드 DB에 저장된다. 저장되는블록 정보는 Block Header와 Transactions로 구성되며, 이 중 블록 헤더는 표 10과 같이 총 네 가지 핵심 요소로 설계되었다. 이 중에서 Merkle root는 블록 내 모든 트랜잭션 데이터를 해시 트리 구조로 통합하여 데이터의 무결성을 보장하며, Prev hash는 이전 블록의 해시 값을 포함함으로써 블록 간 연속성과 변조 방지를 동시에 확보한다. 이러한 구조는 각 판단 결과가 위·변조 없이 안정적으로 기록·관리될 수 있도록 하며, 향후 저작권 분쟁이나 유사 사례 판단 시 신뢰할 수 있는 근거로 활용 가능하다.
Components of Block Headers
본 시스템이 수업 자료에서 사용된 영상콘텐츠의 저작권 검증 여부를 판단한 결과는 표 11과 같이 총 7개의 주요 구성 요소로 구성된 트랜잭션 형태로 블록체인에 저장된다. 각 트랜잭션에는 콘텐츠 식별자, 이용 유형, 응답 항목, 판단 결과, 요청자 주소 등의 정보가 포함되며, 그중 핵심 요소인 hash_result 값은 전체 트랜잭션 내용을 해시 처리한 결과로, 해당 값의 변화를 통해 트랜잭션 내 데이터의 조작 여부를 추적할 수 있도록 설계되었다. 이 구조는 각 저작권 검증 판단 결과의 무결성을 보장하며, 블록체인 내 데이터의 신뢰성과 무결성을 기술적으로 확보하는 기반이 된다.
Components of verification transactions
저작권 전문가 투표 기능을 통해 도출된 영상콘텐츠의 이용 판단 결과는 표 12와 같이 총 4개의 구성 요소로 이루어진 트랜잭션 형태로 블록체인에 저장된다. 이 중 hash_result는 트랜잭션 내 모든 데이터를 해시한 값으로, 이후 해당 트랜잭션의 위·변조 여부를 추적할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 저작권 전문가의 판단 결과에 대한 무결성과 신뢰성을 기술적으로 확보할 수 있다.
Components of a copyright expert voting transaction
영상콘텐츠 이용 검증 결과와 저작권 전문가 투표를 통한 판단 결과는 블록체인 네트워크의 P2P(peer-to-peer) 구조를 기반으로 각 블록체인 노드에 분산되도록 설계하였다. 트랜잭션이 일정량 이상 누적되면 새로운 블록이 생성되며, 이 블록에는 해당 트랜잭션들이 포함되어 저장된다. 생성된 블록은 블록체인 네트워크에 참여하는 모든 노드에 전파되고, 각 노드는 이를 수신하여 블록 정보를 실시간으로 동기화한다. 그림 13은 로컬 네트워크 내에 3개의 노드로 구성된 블록체인 네트워크에서의 동기화 과정을 보인다. 이러한 구조는 중앙 서버 없이도 데이터를 안정적으로 공유하고, 모든 참여자가 동일한 정보를 동일한 시점에 유지하도록 함으로써 시스템의 신뢰성과 무결성을 확보한다.
Overall architecture of the blockchain network for the copyright verification system
Implementation environment of the prototype system
3-3 프로토타입 시스템 개발 및 평가
스마트 컨트랙트는 Solidity 언어[33]로 작성되었으며 Truffle 프레임워크[34]를 활용해 컴파일 및 배포하였다. Truffle은 이더리움 기반 애플리케이션 개발을 효율적으로 지원하며 본 연구에서는 스마트 컨트랙트와의 상호작용을 위해 스마트 컨트랙트 주소, ABI(Application Binary Interface) 파일, RPC(Remote Procedure Call) 주소, Web3.js를 사용하였다. 이 요소는 컨트랙트 호출, 함수 정의, 네트워크 연결 등에 활용된다. 블록체인 네트워크 플랫폼으로 Ganache GUI를 사용하였다. Ganache는 DApp 테스트를 위해 프라이빗 블록체인 환경을 PC에 구축할 수 있도록 지원하는 도구로, 이더리움 메인 네트워크에 연결하지 않아도 로컬에서 스마트 컨트랙트의 컴파일, 배포, 테스트가 가능하다. RPC 통신을 통해 블록체인의 DApp 간 연동이 이루어지며, 네트워크 구성과 관리를 손쉽게 할 수 있다[35]
본 시스템에서 구축한 영상콘텐츠 저작권 검증 가이드라인 스마트 컨트랙트(VideoVerification.sol)는 그림 14와 같으며 영상콘텐츠의 등록과 정보 검증 기능을 포함한다. 콘텐츠 등록은 생성자(constructor)를 통해 초기 데이터로 설정되며, 영상의 해시값을 키로 하여 videoInfos 매핑 변수에 관련된 상세 정보를 저장한다. 검증 함수인 verifyVideo는 입력된 해시값을 기준으로 해당 콘텐츠가 저작물에 해당하는지, 공표된 저작물인지, 자유이용 저작물인지, 기술적 보호조치가 적용되어 있는지 등을 단계적으로 확인한다. 이 함수는 영상콘텐츠의 법적 상태를 가이드라인의 각 조건에 따라 자동 판별하는 핵심 로직을 포함한다. verifyVideo 함수를 통해 1차 검증을 완료한 후, 반환값이 NEXT로 나타나는 경우에는 다음 단계의 질문에 대한 검증이 이어지도록 설계하였다. 예를 들어, 그림 15처럼 교사가 해당 영상을 불법 다운로드했는지 여부를 확인하는 단계에서는 YES 또는 NO에 해당하는 Boolean 값을 입력받아, 그에 따라 이용 가능 여부를 판단하고 결과를 반환한다. 이처럼 가이드라인의 각 조건은 독립적인 함수로 구현되어 있으며, DApp과 연동되어 순차적으로 실행된다. 이를 통해 각 단계의 응답 결과가 스마트 컨트랙트 내에서 자동 검증되고, 전체 판단 과정이 구조적으로 분리되면서도 연계되도록 설계되었다.
Code for video content registration and verification
Smart contract code for verifying unauthorized downloads of teachers’ video content
영상콘텐츠의 이용 판단에 대한 검증 결과는 하나의 트랜잭션 형태로 블록체인 네트워크의 노드에 저장된다. 트랜잭션이 일정 개수(예. 4개) 이상 누적되면 새로운 블록이 생성되며, 이 블록은 기존에 축적된 관련 트랜잭션들을 포함하여 구성된다. 새로 생성된 블록은 블록체인 네트워크의 P2P 구조를 기반으로 전체 노드에 전파되며, 각 노드는 이를 수신하여 블록 정보를 실시간으로 동기화한다. 교사는 사용자 인터페이스를 통해 DApp으로 특정 트랜잭션에 대한 정보를 조회할 수 있다. 그림 16처럼 정보 조회를 위해 요청(Request) 메시지를 전송하면, 블록체인 네트워크의 노드가 해당 요청을 처리한다. 노드는 요청받은 트랜잭션 해시값을 기준으로 블록체인에 저장된 트랜잭션을 검색하고, 검증 결과 및 관련 메타데이터를 포함한 세부 정보를 응답(Response) 메시지 형태로 DApp에 반환한다.
Transaction view screen for a specific block*The developed system is intended for Korean teachers, so it is displayed in Korean.
본 시스템의 전문가 투표 컨트랙트에서 주요 기능 중 하나는 투표 권한 등록이다. 그림 17처럼 코드에서 생성자(constructor)는 스마트 컨트랙트 배포 시 호출되며, 저작권 전문가들의 블록체인 주소 목록인 _voters 배열을 받아 초기 투표자 정보를 설정하고, 배열의 길이를 voterCount에 저장해 이후 투표 과정에서 활용되도록 구성한다.
Smart contract code for registering voting authorization
vote 함수는 저작권 전문가가 교사의 자료를 기반으로 영상콘텐츠 사용 승인 여부를 결정하기 위해 호출된다. 전문가의 블록체인 주소는 사전에 등록되어 있어야 하며 hasVoted 맵핑을 통해 중복 투표를 방지한다. 투표가 완료되면 승인 또는 거절 횟수가 증가하고 해당 전문가의 투표 상태가 완료된 상태로 갱신된다. 모든 전문가가 투표를 완료했을 때 승인 수가 전체 투표자 수와 같으면 isApproved 값이 true로 설정되어 콘텐츠 사용이 자동승인된다. 그림 18은 해당 코드를 보인다.
Smart contract code for executing expert voting
resetVotes 함수는 해당 영상콘텐츠에 대한 새로운 심의 요청이 있을 경우에 저작권 전문가들의 투표 상태를 초기화하는 기능을 수행한다. 이 함수는 모든 전문가의 hasVoted 값을 초기화하고, 승인 및 거절 카운트를 0으로 리셋하며 최종 승인 상태(isApproved)도 초기화한다. 초기화 완료 시voteReset 이벤트를 발생시켜 이를 알린다. 그림 19는 해당 코드를 보인다.
Smart contract code for initializing voting status
전문가 권한 등록은 Ganache에서 제공하는 blockchain_address를 활용하여 초기 전문가 투표 컨트랙트 배포 시 설정되며, 해당 주소들은 스마트 컨트랙트를 통해 투표 권한을 부여받는다. 이후 전문가들은 자신의 blockchain_address를 사용해 vote 함수를 호출하고 승인 여부에 따라 True 또는 False를 입력해 투표를 진행한다. 이때 생성된 트랜잭션은 블록에 포함되며, 모든 전문가들이 참여하면 투표가 완료된다. 그림 20은 해당 코드를 보인다.
Example code for conducting copyright expert voting
투표가 완료되면 그림 21처럼 Ganache GUI를 통해 해당 트랜잭션이 기록된 것을 확인할 수 있다. SENDER_ADDRESS는 투표한 전문가의 blockchain_ address이며, To_CONTRACT_ ADDRESS는 투표가 이뤄진 컨트랙트 주소를 나타낸다. TX DATA는 호출된 함수와 입력값이 인코딩된 바이너리 데이터로, 이를 통해 전문가가 ‘승인’ 또는 ‘거절’ 투표를 했는지 확인할 수 있다.
Example of copyright expert voting transaction verification
교사는 수업자료, 수업계획서, 사용상황 설명을 업로드한 뒤, 영상콘텐츠 이용에 대한 저작권 심의 요청을 진행한다. 저작권 전문가들은 해당 자료를 확인한 후 콘텐츠 전체 이용의 적합성을 판단하고 승인 또는 거절을 선택하여 투표 컨트랙트에 반영한다. 투표 결과는 블록에 저장하게 되며, 이후 교사는 DApp을 통해 그림 22와 같이 현재 상황 및 최종 심의 결과를 확인할 수 있다.
Storage of expert voting results
3-2에서 정의한 교육 콘텐츠 저작권 검증 시스템의 특성인 자동화, 신뢰성, 무결성에 대해, 본 시스템이 해당 특성을 만족하는지를 확인하기 위해 평가를 진행하였다.
첫째, 영상콘텐츠 이용 판단 자동화의 평가를 위해, 개발된 가이드라인과 기존 가이드라인을 비교하였다. 객관성을 보장하기 위해 등교수업, 원격수업, 교육목적(수업 외) 이용의 세 가지 상황을 포함한 데이터셋을 구축하여 활용하였다. 총 1,408개의 상황 조합(등교수업 512건, 원격수업 768건, 교육목적(수업목적 외) 128건)으로 평가 데이터셋을 구성하고, 이 데이터셋으로 기존 가이드라인과 개발된 가이드라인에 적용하였다.
비교 결과, 본 연구에서 개발한 가이드라인이 99.86%의 정확도로 기존 가이드라인의 52.56%와 27.27%에 비해 더 높은 성능을 보였다. 기존 가이드라인 1은 비상업용 공표 저작물도 허락이 필요하다고 판단에 오류가 있었고, 기존 가이드라인 모두 사용량 기준과 교육목적(수업 외)이용에 대한 구체적 판단 기준이 부족해 일부 상황은 판단이 불가능했다. 가이드라인 2는 등교수업 시 공연 여부 판단 항목이 없어 판단불가 사례가 더 많았다. 표 14는 비교 결과를 보인다.
Comparison of accuracy evaluation results for copyright guidelines on educational video content
본 연구에서 개발한 가이드라인으로 판단이 불가능했던 4가지 사례는 모두 교육목적(수업 외) 이용 중 ‘저작권자의 이익을 침해하지 않는 범위인지’에 대한 판단이 필요한 상황이다. 이는 주관적 해석이 요구되는 경우로, 본 연구에서 개발한 영상콘텐츠 저작권 판단 시스템의 저작권 전문가 투표 기능을 활용하여 객관적인 판단을 진행해야 한다.
둘째, 본 시스템의 신뢰성은 교사들이 안심하고 저작물 사용 여부를 판단할 수 있도록 일관되고 정확한 결과를 제공하는 데 초점을 둔다. 스마트 컨트랙트는 사전에 정의된 판단 로직에 따라 자동으로 실행되며 블록체인에 배포된 후에는 수정이 불가능해 결과의 일관성과 투명성이 보장된다. 또한, 이더스캔(Etherscan)을 통해 스마트 컨트랙트 코드와 트랜잭션 정보를 공개적으로 확인할 수 있어 사용자 신뢰를 더욱 높일 수 있다.
셋째, 본 시스템의 무결성은 블록의 Merkle_root와 Prev_hash 값을 통해 보장된다. Merkle_root는 블록 내 모든 트랜잭션의 해시를 요약한 값으로 데이터 변조 여부를 탐지하고 특정 트랜잭션의 포함 여부를 확인할 수 있다. Prev_hash는 블록 간 연결을 유지하는 해시 값으로 블록체인의 연속성과 무결성을 확보한다. 이 구조는 검증 결과 데이터의 변조를 방지하고 안정성을 유지하며 데이터 위조 시 Merkle_root와 block_hash값의 변경 여부에 따라 변조 추적이 가능하다.
Ⅳ. 결 론
4-1 결론
지능정보기술의 발전과 사회적 변화로 수업 방식이 다양해지면서, 교육용 콘텐츠의 활용의 중요성이 커졌지만 교사들은 저작권 문제로 어려움을 겪고 있다. 교사들이 저작물 사용 여부를 자의적으로 판단해야 하는 상황에서 어려움이 발생하고 있으며 법적 분쟁 시에는 신뢰성과 무결성을 갖춘 이용 기록이 필요하다.
이에 본 연구는 교사들이 자주 사용하며 저작권 분쟁이 빈번하게 발생하는 영상콘텐츠의 교육목적 활용을 안전하게 지원하기 위해 저작권 검증 시스템을 개발하였고, 핵심 특성으로 자동화, 신뢰성, 무결성을 제시하였다.
본 연구는 블록체인과 스마트 컨트랙트를 기반으로 영상콘텐츠 이용 검증 시스템을 설계·구축하였다. 기존 가이드라인의 한계를 보완하기 위해 실제 이용사례를 수집하여 새로운 가이드라인을 개발하였고 이를 스마트 컨트랙트로 구현해 자동으로 검증하도록 했다. 검증 결과는 블록체인에 저장되어 무결성이 보장되도록 하였고, 판단이 어려운 경우에는 전문가 투표 시스템을 통해 추가 검증이 이루어지도록 설계하였다.
프로토타입 시스템 평가는 자동화, 신뢰성, 무결성 세 가지 측면에서 이루어졌다. 자동화 측면에서는 개발된 가이드라인이 기존 가이드라인보다 더 많은 상황을 자동으로 검증할 수 있음을 확인하였다. 신뢰성은 스마트 컨트랙트가 일관된 판단을 제공하고 결과를 블록체인에 기록함으로써 확보되었으며 무결성은 Merkle_root와 Prev_hash를 통해 데이터 변조 방지와 블록 간 연결이 보장됨을 검증하였다.
4-2 연구의 제한점 및 제언
본 연구는 교육 현장의 저작권 문제 해결을 위해 교육목적 저작권 관리 시스템 개발 방향을 제시하는 데 의의가 있다. 기존 가이드라인의 한계를 보완한 새로운 가이드라인과 이를 검증할 수 있는 데이터셋을 제시하고, 이를 기반으로 스마트 컨트랙트를 활용한 블록체인 기반 저작권 검증 시스템을 설계·개발하였다. 그러나 연구에는 몇 가지 한계가 있으며 이에 대한 보완점과 향후 연구 방향을 제안하고자 한다.
첫째, 본 연구에서 개발한 가이드라인은 기존 가이드라인의 한계를 보완했지만 법적 근거 측면에서 한계가 있으며 모든 교육 현장에 보편적으로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 향후에는 법률 전문가와의 협업을 통해 체크항목과 내용을 검증하고 가이드라인의 법적 신뢰성을 강화하는 연구가 필요하다.
둘째, 개발된 블록체인 기반 검증 시스템은 아직 프로토타입 단계로 기술적 안정성과 확장성 측면에서 상용화에는 한계가 있다. 최근 들어 다양한 예외 상황이 나오고 있으며 다양한 저작권 문제를 충분히 반영하지 못할 수 있으므로, 후속 연구에서는 시스템 안정화와 성능 향상을 통해 실제 교육 현장에 적용할 수 있도록 해야 한다. 이를 위해 시범 운영과 사용자 피드백을 통해 효과를 검증하고 사용 편의성 개선 및 기술 지원 체계 구축이 필요하다.
셋째, 영상콘텐츠 이용 검증 결과는 P2P 네트워크를 통해 각 노드 간 동기화되어 저장되도록 설계되었으나 이는 기능 검증을 위한 프로토타입 단계에 머물러 있다. 현재 시스템은 소규모 네트워크와 제한된 사용자 수를 기반으로 개발되었기 때문에 실제 환경에서 사용자 수 증가시 발생할 수 있는 보안 취약성과 확장성 문제를 고려한 추가 연구가 필요하다. 특히, 시스템의 안정성과 신뢰성을 유지하기 위해 적절한 합의 프로토콜의 구현 및 최적화에 대한 후속 연구가 요구된다.
넷째, 저작권자들의 자발적 등록 참여가 보장되지 않는다면 본 시스템의 실효성은 제한적일 수 있다. 모든 저작물을 강제적으로 등록하도록 하는 법적 근거가 부재하기 때문에, 기존에 저작권 표기에 소극적이었던 저작권자들은 여전히 참여하지 않을 가능성이 존재한다. 이러한 한계를 보완하기 위해 향후 연구에서는 학습관리시스템(LMS)·수업자료 제작 도구와의 연계 등을 통해 교사들이 수업 준비 과정에서 자동으로 저작물을 등록하면서 저작권 검증을 받을 수 있는 환경을 구축할 수 있다. 또한 저작권자들이 자신의 저작물을 직접 등록할 필요없이, 웹 검색 API와 연동하거나 검색엔진의 robot처럼 저작물 등록을 자동화하고 저작권 침해 사례를 저작물에 명시된 저작권자의 연락처로 먼저 알려주는 방식으로 쉽게 확장할 수 있다.
마지막으로, 다섯째, 블록체인의 핵심 가치인 ‘탈중앙화’와 본 시스템에서 불가피하게 존재하는 ‘중앙화된 관리기관’은 구조적으로 긴장을 형성한다. 완전한 탈중앙화를 구현하는 것은 이론적으로 이상적이나, 저작권의 법적 효력 확보와 공신력 있는 분쟁 해결을 위해서는 현재 제도 환경상 일정 수준의 중앙화가 필요하다. 이는 본 연구가 안고 있는 철학적 모순이자 한계로 평가될 수 있다. 다만 이러한 모순을 완화하기 위해, 단일 주체가 아닌 복수 기관의 컨소시엄으로 운영하고 블록체인 상에 중앙기관의 활동 내역을 기록하여 투명성을 확보하는 절충안을 제시하였다. 향후 연구에서는 중앙화 의존도를 점진적으로 줄이는 방안으로 분산 저장 시스템(IPFS)과의 연계, 탈중앙화 자율조직(DAO) 기반의 운영 구조 적용 가능성을 탐색할 필요가 있다. 이를 통해 블록체인의 철학적 지향성과 법적 현실을 더욱 정합적으로 조율할 수 있을 것이다.
Acknowledgments
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. RS-2023-00211436).
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저자소개
2025년：한국교원대학교 컴퓨터교육과 (교육학석사)
※관심분야：컴퓨터교육(Computer Education), 에듀테크(Edutech), 디지털저작권(DRM) 등
2004년：포항공과대학교 컴퓨터공학과 (공학석사)
2017년：한국과학기술원 전산학부 (공학박사-정보보호)
2004년～2021년: 한국전자통신연구원 정보보호연구본부 책임연구원
2021년～현 재: 한국교원대학교 컴퓨터교육과 부교수
※관심분야：컴퓨터교육(Computer Education), 에듀테크(Edutech), 정보보호(Information Security) 등