• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제32권3호
• /
• pp.318-326
• /
• 2005

본 논문은 인터넷 둥을 통해 유입되는 유해 이미지를 그 특징을 이용하여 무해, 선정, 유해(누드), 심한 유해(성인물)과 같은 이미지 컨텐츠의 등급으로 선별하기 위한 이미지 특징 추출 방법과 이미지분류 기술을 제시한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 이미지에서 유해 정보임을 인식하기 위한 피부 영역 검출 기법을 제시한다. 또한, 노이즈를 줄이고 효과적으로 유해성 정도를 추출하기 위해 관심 영역을 설정하고 그 관심 영역 안에서만 특징을 정의하는 관심 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지를 4 종류의 등급으로 선별하기 위해 유해 이미지 분류 모델을 생성하는 다중 SVM 학습 기법과 생성된 분류 모델을 이용하여 입력 데이타의 유해 등급을 분류하는 다중 SVM 분류 기법을 제시한다. 특히 피부색 영역 이미지의 형태 정보와 피부색 비율 이미지의 색깔정보를 합하여 만든 피부색 가능성 분포 이미지를 제시하고, 이 피부색 가능성 분포 이미지를 축소하여 학습 과정에서 특징 분류를 위해 이용하는 이미지 특성 벡터를 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 유해 이미지 등급 선별 기법을 적용한 실험 결과와 이미지의 유해 둥급 분류에 대한 판별 성능을 평가한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
• /
• pp.82-85
• /
• 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
• /
• 제22권1호
• /
• pp.20-29
• /
• 2019

최근 유해 네트워크 트래픽을 탐지하기 위해 머신러닝 기법을 활용하는 다양한 방법론들이 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 컨볼루션 신경망 (Convolutioanl Neural Network)을 기반으로 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 기법을 소개하고 그 성능을 평가한다. 이미지 처리에 강한 컨볼루션 신경망의 활용을 위해, 네트워크 트래픽의 주요 정보를 규격화된 이미지로 변환하는 방법을 제안하고, 변환된 이미지를 입력으로 컨볼루션 신경망을 학습시켜 유해 네트워크 트래픽의 분류를 수행하도록 한다. 실제 네트워크 트래픽 관련 데이터셋을 활용하여 이미지 변환 및 컨볼루션 신경망 기반 네트워크 트래픽 분류 기법의 성능을 검증하였다. 특히, 다양한 컨볼루션 신경망 기반 네트워크 모델 구성에 따른 트래픽 분류 기법의 성능을 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1573-1576
• /
• 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.

• 스마트미디어저널
• /
• 제7권2호
• /
• pp.34-39
• /
• 2018

국내 유해 적조발생에 따른 어패류 양식장에 지속적인 피해가 증가함에 따라서 적조에 대하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하여서 유해적조생물을 판별하는 적조생물 이미지 검색에 대한 국내의 연구는 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 오픈소스 기반의 딥러닝을 이용하여 적조생물 이미지를 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안방법은 다양하게 표현되는 적조생물 이미지의 인식문제를 해결하기 위하여 텐서프로 프레임워크와 구굴 이미지 분류 모델을 이용하여 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.721-723
• /
• 2004

현재 개인용 유해사이트 선별차단 소프트웨어는 기본적으로 등급분류서버의 유해사이트 목록을 이용하는 URL 기반의 필터링 방법을 이용하고 있으며, 일부 제품의 경우에는 이에 추가하여 웹 페이지의 문자와 이미지기반의 내용기반 필터링 방법을 지원하고 있다. 본 논문에서는 유해 사이트 선별차단 소프트웨어를 구성하는 요소기술을 분석함으로써, 현재 운용 중이거나 상용화된 대표적인 유해 사이트 선별차단 시스템 제품 동향을 살펴보고 요소기술별 특징을 비교하기로 한다 이를 통하여, 향후 개인용 유해사이트 선별차단 시스템의 발전방향을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.25-36
• /
• 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.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제15권4호
• /
• pp.643-672
• /
• 2006

본 연구는 한국의 산업별 독성물질 배출량을 이용하여 산업별 인체유해도를 측정한 것이다. 분석에 이용된 자료는 146종의 인체유해화학물질 배출량과 2000년도 산업연관표이다. 분석결과, 총배출 강도가 높은 산업의 순위는 목재나무제품펄프종이(1.1632) >유기화학기초제품(0.9750) >기타화학제품(0.9620) >플라스틱제품(0.3804) >합성수지 및 합성고무(0.3412) >선박 및 기타 수송장비(0.3275) 등이다. 또한 인체발암지수는 산업 전체가 $11.86198{\times}10^3$(이미지참조)이며, 산업 평균이 $0.26360{\times}10^3$(이미지참조)으로 계산되었다. 인체유해도가 높은 산업의 순위를 보면, 자동차 및 부문품(7.85033) >선철 및 강반성품(4.57409) >철강 1차 제품(4.36668) >선박 및 기타 수송장비(3.43293) >무기화학기초제품(2.64379) 등이다. 총배출강도나 인체유해도 등은 인체유해 화학물질 감축을 위한 수요 및 산업 정책을 전개할 때, 규제산업의 우선순위를 결정하는 근거가 될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.331-336
• /
• 2012

적조는 유해 조류의 이상 대량번식으로 바닷물의 색이 적색이나 황색으로 변하며, 어패류를 대량으로 집단 폐사시키는 등 바다환경에 좋지 않은 영향을 미치는 전 세계적인 자연현상이다. 국내에서는 90년대 이후로 어패류 양식장에 지속적인 피해를 입히고 있다. 적조 생물에 대한연구는 수산업 피해가 증가함에 따라서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하여서 유해적조를 판별하는 적조이미지 검색에 대한 국내의 연구는 미흡한 실정에 있다. 특히 전 세계적으로 200여종의 적조 생물은 각기 다른 크기와 모양을 가지고 있기 때문에 이미지 인식을 위한 기준 특징을 추출하기 어렵다. 이 때문에 기존이 연구들은 몇 종류의 적조 생물만을 이미지 인식에 이용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결 할 수 있도록 NMF(non-negative matrix factorization, 비음수 행렬분해)와 이미지의 회전각 보정을 이용한 새로운 적조 이미지 인식 향상방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.1001-1006
• /
• 2013

본 논문에서는 최근 스마트폰과 지능형 로봇 분야에서 급속도로 확산되고 있는 유해 멀티미디어의 유해성을 판별하기 위해 유해정보 판별 메커니즘 및 판별 메커니즘 성능 분석에 대해서 설명한다. 이러한 판별 기술들을 기반으로 멀티미디어(이미지, 비디오) 기반의 개별 유해 특징 요소를 정의한다. 또한 시각적 특징을 모델링하여 유해 멀티미디어 콘텐츠의 유해성을 분석한다.