웹툰 저작권 보호를 위한 앙상블 기법이 활용된 다중 기계학습 기반 영상 콘텐츠 판별 기법

Q: 이 논문에서 정의한 웹툰 소스란 무엇인가?

웹툰 소스는 영상 콘텐츠 내에서 웹툰이 사용된 부분을 의미한다. 이는 원본 프레임, NSS 기법을 활용한 히스토그램, HDF를 적용한 주파수 이미지 등 다양한 형태로 전처리되어 다중 기계학습 모델의 입력으로 활용되며, 웹툰의 불법 유통을 식별하는 핵심 요소이다.

Q: 웹툰 저작권 보호를 위한 영상 콘텐츠 판별 기법의 핵심은 무엇인가?

연구 결과, 웹툰 저작권 보호를 위한 영상 콘텐츠 판별 기법은 YOLO, EfficientNet, SVM을 앙상블 기법으로 결합하여 웹툰 소스가 사용된 영상과 그렇지 않은 영상을 분류한다. 이 시스템은 원본 프레임과 전처리된 이미지를 입력으로 활용하며, 단일 모델보다 최대 18% 향상된 88%의 판별 정확도를 보였다.

박지윤; 우지민; 이수현; 이주영; 김서연; 박후린

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박지윤 (서울여자대학교) 우지민 (서울여자대학교) 이수현 (서울여자대학교) 이주영 (서울여자대학교) 김서연 (서울여자대학교) 박후린 (서울여자대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.6

수록면: 1,926 - 1,928 (3page)

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저작권법의 보호를 받는 웹툰의 불법 유통 창구가 웹사이트뿐만 아니라 영상 플랫폼까지 늘어났다. 웹툰 회사는 이러한 저작권 위반 영상을 키워드 중심으로 모니터링하고 있지만 자사 키워드를 위주로 진행하기 에 웹툰 전반에 대한 대응은 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 영상화된 웹툰 전반에 대응할 수 있는 영 상 콘텐츠에 쓰인 소스를 판별하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹툰이 소스로 사용된 영상과 그렇지 않은 영상을 판별하여 영상으로 유통되는 웹툰을 식별할 수 있다. ... 전체 초록 보기

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