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2024
딥러닝을 이용한 도용, 원본 이미지의 유사도 측정 및 응용 시스템 개발
한국디지털콘텐츠학회
김승원 외 1명
논문정보
Publisher
디지털콘텐츠학회논문지
Issue Date
2024-08-30
Keywords
-
Citation
-
Source
-
Journal Title
-
Volume
25
Number
8
Start Page
2301
End Page
2307
DOI
http://dx.doi.org/10.9728/dcs.2024.25.8.2301
ISSN
15982009
Abstract
본 연구에서는 이커머스 사이트에서 상품 이미지를 도용하는 문제를 해결하고자, 딥러닝을 이용한 이미지 분류 웹 사이트를 소개한다. 최근 이커머스 시장이 확대됨에 따라 상품 이미지를 일부 수정하여 다른 상업 사이트에 도용하는 문제가 빈번히 발생한다. 하지만, 많은 이커머스 사이트와 많은 상품 이미지로 사람이 직접 도용 이미지를 찾아내는 것은 시간과 비용이 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Siamese Network 기반 딥러닝 모델을 구현하고 도용 이미지 유사도 측정 방법 및 응용 시스템을 개발하였다. 모델의 Top-k 정확도 측정 결과 Top-1, Top-5, Top-10 정확도에서 65.0%, 88.6%, 94.3%의 성능을 보여주었다. 구현된 응용 시스템은 입력된 도용 의심 이미지와 유사도가 높은 10개의 원본 이미지를 나열하였으며 이는 사용자가 94.3%의 확률로 도용 이미지를 확인할 수 있음을 의미한다. 결론적으로 사용자는 유사도가 높은 10개의 원본 이미지를 도용 의심 이미지와 비교 확인함으로써 쉽고 빠르게 도용 이미지임을 확인할 수 있다.

저자 정보

이름 소속
김승원 인공지능학부