• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.06a
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• pp.415-416
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• 2014

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.5
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• pp.1-10
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• 2020

In this paper, we propose a new pornographic content detection scheme using bi-directional relationships between neighboring auditory signals in order to accurately detect sound-centered obscene contents that are rapidly spreading via the Internet. To capture the bi-directional relationships between neighboring signals, we design a multilayered bi-directional dilated-causal convolution network by stacking several dilated-causal convolution blocks each of which performs bi-directional dilated-causal convolution operations. To verify the performance of the proposed scheme, we compare its accuracy to those of the previous two schemes each of which uses simple auditory feature vectors with a support vector machine and uses only the forward relationships in audio signals by a previous stack of dilated-causal convolution layers. As the results, the proposed scheme produces an accuracy of up to 84.38% that is superior performance up to 25.80% than other two comparison schemes.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.143-146
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• 2008

인터넷의 발전은 온라인상의 무한한 정보 이용을 가능케 하였다. 인터넷 상의 무한한 정보에는 유익한 정보도 있지만 그렇지 못한 유해한 정보도 있다. 대표적인 유해 정보인 음란물 사이트는 청소년들에게 쉽게 노출되어 심신건강에 악영향을 끼친다. 최근에는 이러한 음란물 사이트를 차단하기 위한 알고리즘 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 음란물 사이트 차단을 위해 연구되고 있는 대표적인 알고리즘들의 성능 비료를 통하여 각 알고리즘의 취약점을 보완할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다.