그림 1. Microsoft Computer Vision API 실험 결과
그림 2. Kakao Vision API 실험 결과
그림 3. Google Cloud Vision API 실험 결과
그림 5. Entity Relationship Diagram
그림 6. 사진 업로드 저장 전 블록 다이어그램
그림 7. 사진 업로드 저장 후 블록 다이어그램
그림 8. 태그 추출된 화면
그림 9. 인물 감지된 화면
그림 10. 로고 감지된 화면
그림 11. 유해성 감지된 화면
그림 12. 워터마크 처리된 사진
그림 4. 업로드화면 스토리보드
표 1. 인공지능 기반 이미지 처리 API 비교
표 2. 사진 테이블
표 3. 사진정보 테이블
표 4. 태그 테이블
표 5. 색 정보 테이블
참고문헌
- 김인숙, 스톡사진 시장변화에 따른 사진가의 대응 방안과 참여 활성화에 관한 연구 : Gettyimages Korea 인물 스톡사진을 중심으로, 상명대학교 대학원, 석사학위논문, 2014.
- 박제영, 손영실, "사진에서의 윤리적 문제," 기초조형학연구, 제14권, 제6호, pp.169-177, 2013.
- 권영직, 백영옥, 이승아, "최종사용자요구중심의 PC Internet Stock Photo 시스템 구현," 한국산업정보학회논문지, 제5권, 제1호, pp.69-76, 2000.
- 이상영, "스톡 사진의 판매와 제작에 관한 연구," 기초조형학연구, 제12권, 제1호, pp.1411-1419, 2013.
- 강신국, 소비자가 선호하는 스톡사진 분석과 활용 방안 : 스톡인물사진의 색과 밝기를 중심으로, 중앙대학교 대학원, 석사학위논문, 2016.
- 픽스타 스톡이용약관, https://kr.pixtastock.com/terms
- 한국정보통신기술협회 정보통신용어사전, http://terms.tta.or.kr/main.do
- 최효승, 손영미, "인공지능과 예술창작 활동의 융복합 사례분석 및 특성 연구," 한국과학예술포럼, 제28권, pp.289-299, 2017
- 장현호, 오픈소스 기반의 비전 머신러닝 라이브러리의 비교연구 : 글로벌 플랫폼 머신러닝 운영사 중심으로, 숭실대학교, 석사학위논문, 2017.
- 옥기수, 권동우, 김현우, 안동혁, 주홍택, "얼굴 인식 Open API를 활용한 출입자 인식 시스템 개발," 정보처리학회논문지 컴퓨터 및 통신시스템, 제6권, 제4호, pp.169-178, 2017.
- Microsoft Azure API 서비스, https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/cognitive-services/computer-vision/
- 카카오 API 서비스, vision-api.kakao.com/#multitag
- 구글 Cloud Vision, API https://cloud.google.com/vision/?hl=ko