• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.6
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• pp.2807-2814
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• 2011

This paper proposes an identification algorithm that detects detrimental digital video contents based on the color space features. In this paper, discrimination algorithm based on a 2-Dimensional Projection Maps is suggested to find targeted video images. First, 2-Dimensional Projection Maps which is extracting the color characteristics of the video images is applied to extract effectively detrimental candidate frames from the videos, and next estimates similarity between the extracted frames and normative images using the suggested algorithm. Then the detrimental candidate frames are selected from the result of similarity evaluation test which uses critical value. In our experimental test, it is suggested that the results of the comparison between the Color Histogram and the 2-Dimensional Projection Maps technique to detect detrimental candidate frames. Through the various experimental data to test the suggested method and the similarity algorithm, detecting method based on the 2-Dimensional Projection Maps show more superior performance than using the Color Histogram technique in calculation speed and identification abilities searching target video images.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.1
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• pp.127-132
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• 2011

In this paper, we propose a novel method of adult image classification by combining skin color regions and edges in an input image. The proposed method consists of four steps. In the first step, initial skin color regions are detected by logical AND operation of all skin color regions detected by the existing methods of skin color detection. In the second step, a skin color probability map is created by modeling the distribution of skin color in the initial regions. Then, a binary image is generated by using threshold value from the skin color probability map. In the third step, after using the binary image and edge information, we detect final skin color regions using a region growing method. In the final step, adult image classification is performed by support vector machine(SVM). To this end, a feature vector is extracted by combining the final skin color regions and neighboring edges of them. As experimental results, the proposed method improves performance of the adult image classification by 9.6%, compared to the existing method.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.12
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• pp.27-35
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• 2010

Extracting skin color is significant in adult image detection. However, conventional methods still have essential problems in extracting skin color. That is, colors of human skins are basically not the same because of individual skin difference or difference races. Moreover, skin regions of images may not have identical color due to makeup, different cameras used, etc. Therefore, most of the existing methods use predefined skin color models. To resolve these problems, in this paper, we propose a new adult image detection method that robustly segments skin areas with an input image-adapted skin color distribution model, and verifies if the segmented skin regions contain naked bodies by fusing several representative features through a neural network scheme. Experimental results show that our method outperforms others through various experiments. We expect that the suggested method will be useful in many applications such as face detection and objectionable image filtering.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.5
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• pp.605-610
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• 2002

In this paper, we propose a Internet filtering tool which allows parents to manage their children's Internet access, block access to Internet sites they deem inappropriate. The other filtering tools which like Cyber Patrol, NCA Patrol, Argus, Netfilter are oriented only URL filtering or keyword detection methods. Thease methods are used on limited fields application. But our approach is focus on image color space model. First we convert RGB color space to HLS(Hue Luminance Saturation). Next, this HLS histogram learned by our classification method tools which include cohesion factor, naive baysian, N-nearest neighbor. Then we use voting for result from various classification methods. Using 2,000 picture, we prove that 2-layer voting result have better accuracy than other methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.131-131
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• 2019

최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 각종 사고로 인한 화학물질 및 유류 유출 등 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 특히, 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 접촉시 인체에 악영향을 끼치며, 대기 수질 토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등 발생 시 적절한 조치와 대응이 필요하다. 환경부에서는 유해화학물질 유출사고로 인한 국민건강 및 환경상의 위해를 예방하기 위해 화학물질관리법과 화학물질 등록 및 평가에 관한 법률을 제정하여 유해화학물질을 관리하고 사고에 대응하고 있다. 그러나, 화학사고 발생 시 현장인력에 의존해 공장 인근의 먼지, 악취 등을 감시하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 제한적으로 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있으나 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵고, 공간적 분포 탐지가 불가능하여 초동 대응에 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있어 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있다. 하지만, 초분광 센서를 활용한 하천의 화학물질 감지를 위한 연구는 아직 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 우선 유해화학물질의 일종인 황산, 염화티오닐, 톨루엔을 대상으로 지점 분광복사계로 촬영하여 각각의 화학물질이 갖는 분광특성을 수집하여 초분광 영상으로 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 하였다. 이상치 검출 및 신뢰도 높은 자료를 구축하기 위해 다회 반복촬영하였으며 반사도의 표준화를 위해 백색판을 동시에 측정하고 이를 정규화하여 분광 라이브러리를 구축한 결과, 대상 화학물질 별 식별이 가능하다는 결과를 도출하였다. 이러한 가능성에 기반하여 추가적인 유해화학물질 분광 라이브러리 데이터베이스를 구축하면, 사고물질의 식별 및 농도를 즉각적으로 확인하고 실시간 모니터링에 적용하여 신속하게 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용될 것으로 기대한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.5
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• pp.183-194
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• 2009

In this paper, we propose a new method for detecting objectionable images with an active shape model. Our method first learns the shape of breast lines through principle component analysis and alignment as well as the distribution of intensity values of corresponding landmarks, and then extracts breast lines with the learned shape and intensity distribution. To accurately select the initial position of active shape model, we obtain parameters on scale, rotation, and translation. After positioning the initial location of active shape model using scale and rotation information, iterative searches are performed. We can identify adult images by calculating the average of the distance between each landmark and a candidate breast line. The experiment results show that the proposed method can detect adult images effectively by comparing various results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.352-354
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• 2001

컴퓨터 기술과 정보통신 기술의 발달로 인터넷 사용이 손쉬워 짐에 따라 청소년들에게 무제한으로 유해 사이트가 공개되어 많은 사회적인 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자에게 음란 정보를 담고 있는 웹사이트 접근을 차단하는 방법에 관한 것으로 칼라 영상에서 인체를 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 효율적인 인체 검출을 위해 인체의 특징의 하나인 피부색을 HSI(Hue, Saturation, Intensity)의 공간에서 조명의 강도 및 각도 차에 영향이 적은 H값과 피부색을 이루는 RGB(Red, Green, Blue)공간에서 R값의 비를 이용하여 추출하고, 미디언 필터를 사용하여 1차적으로 잡음 제거를 하고, 라벨링을 통하여 임계값보다 작은 라벨을 제거함으로써 2차적인 잡음을 제거한다. 다양한 자세의 전신을 템플릿으로 DB화하고, 유형을 2차적인 잡음을 제거한 영상의 크기와 동일하게 확대 한 다음, 템플릿 매칭으로 유사성을 비교하여 인체를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 피부색을 검출하는 제안 방법이 명암 차를 극복하였고, 다양한 피부색 검출에 양호한 방법임을 확인할 수 있었다. 또한 다양한 템플릿을 만들어, 1차 잡음제거와 라벨링으로 2차 잡음제거를 한 입력 영상과의 템플릿 매칭으로 다양한 자세의 인체를 검출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.687-690
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• 2004

본 논문에서는 음란유해콘텐츠를 기술적으로 차단하기 위해 신호처리 기법에 기반한 방법을 제안하고자 한다. 지금까지의 기술적인 방법 등이 목록기반과 단어기반에 기초한 방법이기 때문에 음란콘텐츠가 제대로 차단이 되지 않은 경우가 많았다. 이를 위해 본 논문에서는 신호처리에 기반하여 음란 유해 콘텐츠를 차단하는 방법을 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.11
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• pp.403-409
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• 2016

Recently, harmful content (such as images and photos of nudes) has been widely distributed. Therefore, there have been various studies to detect and filter out such harmful image content. In this paper, we propose a new method using Haar-like features and an AdaBoost algorithm for robustly extracting navel areas in a color image. The suggested algorithm first detects the human nipples through color information, and obtains candidate navel areas with positional information from the extracted nipple areas. The method then selects real navel regions based on filtering using Haar-like features and an AdaBoost algorithm. Experimental results show that the suggested algorithm detects navel areas in color images 1.6 percent more robustly than an existing method. We expect that the suggested navel detection algorithm will be usefully utilized in many application areas related to 2D or 3D harmful content detection and filtering.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.7
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• pp.520-523
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• 2009

There are many ways to judge whether the input image is adult-image or not. Until now, adult image detection has been examined by the ratio of skin area in full image. In this paper, we propose a method to extract skin region in YCbCr. Skin region shows unique distribution in YCbCr, and we will separate the skin region from background using the distribution. First, we are going to find Eye zone using Eye-Map. Then we will find out the color value for the distribution of skin region using the color of Eye zone. Next, we will find the distribution of the area through the skin region in full-image.