• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.3
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• pp.318-326
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• 2005

This paper presents the image feature extraction method and the image classification technique to select the harmful image flowed from the Internet by grade of image contents such as harmlessness, sex-appealing, harmfulness (nude), serious harmfulness (adult) by the characteristic of the image. In this paper, we suggest skin area detection technique to recognize whether an input image is harmful or not. We also propose the ROI detection algorithm that establishes region of interest to reduce some noise and extracts harmful degree effectively and defines the characteristics in the ROI area inside. And this paper suggests the multiple-SVM training method that creates the image classification model to select as 4 types of class defined above. This paper presents the multiple-SVM classification algorithm that categorizes harmful grade of input data with suggested classification model. We suggest the skin likelihood image made of the shape information of the skin area image and the color information of the skin ratio image specially. And we propose the image feature vector to use in the characteristic category at a course of traininB resizing the skin likelihood image. Finally, this paper presents the performance evaluation of experiment result, and proves the suitability of grading image using image feature classification algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.82-85
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• 2010

인터넷의 급속한 발달과 이미지 콘텐츠 개발 기술의 발달로 현재 누구나 쉽게 이미지 콘텐츠의 공유 및 배급이 용이해졌다. 그러나 이로 인해 누드나 포르노와 같은 불건전한 유해 이미지들의 접근 역시 쉬워지고 있다. 특히, 스마트 폰이나 스마트 TV 등 멀티미디어 기능이 가능한 휴대장치 및 단말기의 비약적인 발전으로 인하여, 언제 어디서나 우리들은 유해 이미지의 노출되어 있다. 따라서 유해 이미지 시청이 적당하지 않은 연령층까지 무방비 상태에 놓여 있기 때문에 이를 막을 수 있는 시급한 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이중 피부 화소 검출에 이용하여 인체 영역 검출해내고 이것을 이용하여 유해 이미지 분류를 위한 방법을 제안하고자 한다. 일반적으로 피부 화소 검출 기법은 오차율을 가지고 있기 때문에 정확한 검출이 힘들다. 따라서 우리는 검출에 대한 강도를 조절하여 이중으로 피부 화소를 검출하여 좀더 정확한 피부 영역을 획득한다. 또한 기존의 방법들은 대체로 일차적인 피부 영역 검출에 초점을 둔 반면, 유해 판별의 주된 기준이 되는 가슴이나 성기, 엉덩이 등을 좀 더 중점적으로 찾으려 하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 검출된 피부 영역에서 유해 부위를 좀 더 집중적으로 찾아 유해 판별 성능을 높이는 방법을 제안하고 실험으로 증명을 하고자 한다.

• KNOM Review
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• v.22 no.1
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• pp.20-29
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• 2019

Recently, various machine learning based traffic classification methods are focused on detecting malicious network traffic. In this paper, convolutional neural network based malicious network traffic classification method is introduced and its performance is evaluated. In order to utilize the convolutional neural network which is excellent in analyzing images, a image transform method from important information of network traffic to a standardized image is proposed, and the transformed images are used as learning input of a CNN network traffic classifier. By using the real network traffic dataset, the proposed image transform method and CNN based network traffic classification method are evaluated. Especially, under various configurations of CNN, the performance of the proposed method is evaluated.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1573-1576
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• 2005

인터넷의 발전과 함께 유해사이트의 급속한 증가로 유해사이트 분류의 신뢰도를 높일 필요성이 높아지고 있다. 기존의 유해사이트 분류방식에는 텍스트 기반의 분류방식과 Skin-Color Detection 알고리즘을 이용한 이미지 기반 방식이 있으며, 현재 텍스트 기반의 사이트 분류방식이 보편적으로 사용되고 있다. 본 논문은 기존 유해사이트 분류의 신뢰도를 높이기 위하여 유해사이트에 포함된 링크 정보를 기반으로 유해사이트 분류의 정확성을 검증할 수 있음을 증명하였다.

• Smart Media Journal
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• v.7 no.2
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• pp.34-39
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• 2018

There are many studies on red tide due to the continuous increase in damage to domestic fish and shell farms by the harmful red tide. However, there is insufficient domestic research of identifying harmful red tide algae that automatically recognizes red tide images. In this paper, we propose a red tide image classification method using deep learning based open source. To solve the problem of recognition of various images of red tide algae, the proposed method is implemented by using tensorflow framework and Google image classification model.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.721-723
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• 2004

As the Internet use has been spreading worldwide, illegal and harmful contents have been increasing on the Internet, which has become a very serious social problem. To prevent children form exposing themselves to such illegal and harmful contents on the Internet, harmful information protection systems have been developed. We examine component technologies of harmful information protection systems including text and image-based filtering solutions as well as url-based filtering solution. Also we examine the related trends and strategies which effectively prevent access to the harmful contents.

• Review of KIISC
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• v.22 no.3
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• pp.25-36
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• 2012

기존 불법유해정보 분류체계를 비교 분석하여 재정립하고, 국내외 불법유해정보 법 제도 현황을 살펴 보았다. 이와 함께 불법유해정보 접근 차단 방안에 대한 이용자 설문 결과를 기초로 불법유해정보 차단에 대한 정책적 제언을 다음과 같이 제시하고자 한다. 먼저 기존 유해정보차단 프로그램의 문제점인 메모리 사용량 증가에 따른 컴퓨터 성능 저하현상을 개선할 수 있는 기술적인 대책이 마련되어야 하며, 청소년 이용자의 보호자 또는 학부모가 사이트별로 제한할 수 있는 기능을 추가하여 다중 필터링 시스템 환경을 조성해야 한다. 또한 기존의 불법유해정보 신고 프로그램은 신고주소, 신고제목, 증거자료 입력 등 복잡한 구성으로 인해 효율성이 떨어지므로, 신고를 원하는 사이트를 이미지화 하여 바로 저장 및 전송이 가능한 형태로 신고 프로그램을 제작하여 신고완료까지의 시간을 단축해야 할 것이다. 기존의 주민등록번호 입력 방식에서 개인식별번호를 이용한 i-PIN 도입을 의무화하고, 기존 i-PIN 사용자의 전환사용을 통해 불편함을 최소화하여 개인정보유출 방지를 위한 i-PIN 사용을 의무화해야 한다. 마지막으로 '자율 등급 서비스' 이외에도 제3의 기관을 통한 '제3자 등급 서비스'를 동시에 사용하여 정보제공자의 부정확한 등급 표시의 문제점을 보완하도록 해야 한다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.15 no.4
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• pp.643-672
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• 2006

This study has assessed the industrial human toxicity index by means of toxic substances emissions in South Korean industry. The data used in analysis are the 146 kinds of the toxic chemicals emissions and final demands, total outputs in the input-output table. As a results, human carcinogenic index was $11.86198{\times}10^3$ for overall industries, and $0.26360{\times}10^3$ for average. The industries of higher human toxicity index can be ranked as follows: Mother vehicles and parts (7.85033) > Pig iron and crude steel(4.57409) > Primary iron and steel products(4.36668) > Other transportation equipments and parts(3.43293) > Inorganic basic chemical products(2.64379), etc. Such result can be considered as the priority order of regulation based on industrial characteristics, when the demand and industrial policies should be carried out for the deduction fof toxic substances.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.331-336
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• 2012

Red tide is a temporary natural phenomenon involving harmful algal blooms (HABs) in company with a changing sea color from normal to red or reddish brown, and which has a bad influence on coast environments and sea ecosystems. The HABs have inflicted massive mortality on fin fish and shellfish, damaging the economies of fisheries for almost every year from 1990 in South Korea. There have been many studies on red tide due to increasing damage from red tide on fishing and aquaculture industry. However, internal study of automatic red tide image classification is not enough. Especially, extraction of matching center features for recognizing algae image object is difficult because over 200 species of algae in the world have a different size and features. Previously studies used a few type of red tide algae for image classification. In this paper, we proposed the red tide image recognition method using NMF and revison of rotation angle for enhancing of recognition of red tide algae image.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.23 no.6
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• pp.1001-1006
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• 2013

In this paper, Recently, we describe the distinction mechanism analysis and injurious distinction mechanism performance analysis in order to determine harmfulness of the injurious multimedia which is being rapidly spread in the smart phone and Intelligent Robots. Based on the injurious mechanism distinction technologies, We defined individual injurious characteristics elements of multimedia(images and videos). Also, We analyze harmfulness of the injurious multimedia content by the visual characteristics modeling.