• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.197-200
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• 2005

본 논문은 유해한 동영상을 실시간으로 분석하고 차단하기 위하여, 동영상의 비주얼 특징으로서 그룹 프레임(Group of Frame) 특징을 추출하여 SVM 학습모델을 활용하는 유해 동영상 분류에 관한 것이다. 지금까지 동영상 분류에 관한 연구는 주로 입력 동영상을 뉴스, 스포츠, 영화, 뮤직 비디오, 상업 비디오 등 사전에 정의한 몇 개의 장르에 자동으로 할당하는 기술이었다. 그러나 이러한 분류 기술은 미리 정의한 장르에 따른 일반적인 분류 모델을 사용하기 때문에 분류의 정확도가 높지 않다. 따라서, 유해 동영상을 실시간으로 자동 분류하기 위해서는, 신속하고 효과적인 동영상 내용분석에 적합한 유해 동영상 특화의 특징 추출과 분류 모델 연구가 필요하다. 본 논문에서는 유해 동영상에 대하여 신속하고, 정확한 분류를 위하여 유해 동영상의 대표 특징으로서 그룹프레임 특징을 정의하고, 이를 추출하여 SVM 학습 모델을 생성하고 분류에 활용하는 매우 높은 성능의 분석 방법을 제시하였다. 이는 최근 인터넷 뿐만 아니라 다양한 매체를 통하여 급속도로 번지고 있는 유해 동영상 차단 분야에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.223-226
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• 2009

유해 영상 검출은 유해 동영상을 내용 기반으로 검색하고 차단하기 위한 방법의 하나로써, 유해 동영상 추적 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 유해 영상 검출은 웹 사이트 내에 음란 콘텐츠를 추출함으로 유해 사이트를 차단하는데 사용되었으며, 주로 RGB 비율, Histogram 등을 이용한 Skin color와 Edge를 추적한 Texture를 기반으로 유해 영상을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 UCC 유해 동영상과 같이 저화질 영상에서의 유해 여부를 판단하기에는 정확성이 낮다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기에 따른 고/저화질 분류를 이용하여 동영상에서 보다 효과적인 유해 영상 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 고/저화질 분류 사용의 유/무에 따른 검출 실험을 하였으며, 그 결과 분류를 방법이 기존 방법보다 12%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.2
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• pp.184-189
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• 2013

In this paper, we propose the injurious moving picture filtering system using certain sounds contained in the injurious moving picture to filter injurious moving picture which is distributed without limitation in internet and internet storage space. For this purpose, the Gaussian Mixture Model which can well represent the characteristics of the sound, is used and frame level likelihood estimation is used to calculate the likelihood between filtering target data and the sound models. Also, the pruning method which can real-time proceed by reducing the comparing number of data, is applied for real-time processing, and MWMR method which showed good performance from existing speaker identification, is applied for the distinguish performance of high precision. In the identification experiment result, in case of the frame rate which is the proportion of total frame to high likelihood frame, is set to 50%, identification error rate is 6.06%, and in case of frame rate is set to 60%, error rate is 3.03%. As the result, the proposed system can distinguish between general and injurious moving picture effectively.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.5
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• pp.577-586
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• 2012

The smartphone emerged due to the rapid development of the Internet has brought greater convenience to life in a positive manner. Recently, however, because of unconstrained exposure to harmful video, reckless use of smart phones has become a domestic issue in our society. In this paper, a service which detects harmful videos by using the acoustic information is designed and implemented on the Android OS. In order to implement the service of Android OS-based detection of the harmful movie, the speed of existing sound-based detection method for harmful videos is improved. The GMM(Gaussian Mixture Model) was used for classifier and the number of Gaussian Mixture was 18. The implemented service shows a detection rate of 97.02% for a total of 1,210 data files (approximately 687 hours) which comprises 669 general videos files (about 424 hours) and 541 harmful video files (about 263 hours). It's speed is 5.6 times faster than the traditional methods whitout reducing the detection rate.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.677-680
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• 2002

동영상에서 음란정보와 같은 유해정보를 판별하기 위해서는 대표프레임을 효율적으로 선정할 수 있어야 한다. 이를 위해 사용될 수 있는 기존의 대표프레임 선정 기법은 대부분이 장면전환을 중심으로 이루어진다. 이러한 기법은 연속된 변화특성을 가지는 유해 동영상의 경우에는 불필요한 대표프레임으로 인해 전체적인 판별효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 판별시스템의 입력이 되는 대표프레임을 프레임간 변화특성을 이용하여 선정하는 기법을 제안한다. 이 기법의 실험을 위해서 기존의 판별시스템에 제안된 기법으로 선정된 대표프레임을 투입한 경우에 90% 이상이 유해하다고 판별하여 입력의 적합성이 입증되었으며, 선정된 대표프레임의 수도 I-프레임에 비해 68%의 감소율을 보여 시간적 효율성도 입증되었다. 그러므로 본 기법은 효율적인 유해성 판별시스템을 가능하게 하여, 건전한 동영상 정보의 유통에 효과적으로 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.721-724
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• 2018

최근 청소년들은 욕설, 폭력적, 선정적, 비하적 표현을 일상생활에서 자연스럽게 사용하고 있다. 현재 청소년들은 자극적이고 폭력적인 개인 방송을 시청하며 유해 표현을 학습한다. 그래서 여러 기업에서는 모니터링 요원을 배치하거나 사용자들의 신고를 통해 유해 영상을 제재하는 중이다. 하지만 방대한 규모의 동용상 때문에 사람이 직접 모든 영상을 확인하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 자연어 처리 기술을 활용하여 자동으로 유해 영상을 탐지하는 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 데이터 수집, 텍스트 변환, 형태소 분석, 유해 사전 구성, 유해 판단 5가지 과정으로 이루어진다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.522-525
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• 2009

This paper proposed the content-based method of classifying filthy Phornographic video, which causes a big problem of modern society as the reverse function of internet. Audio data was used to extract the features from Phornographic video. There are frequency spectrum, autocorrelation, and MFCC as the feature of audio used in this paper. The sound that could be filthy contents was extracted, and the Phornographic was classified by measuring how much percentage of relevant sound was corresponding with the whole audio of video. For the experiment on the proposed method, The efficiency of classifying Phornographic was measured on each feature, and the measured result and comparison with using multi features were performed. I can obtain the better result than when only one feature of audio was extracted, and used.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.464-467
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• 2012

본 연구는 유해 동영상을 자동으로 판단하는 시스템에 대한 것이다. 연속된 영상을 특정 Frame별로 나누어 유해 영상을 분류하는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템의 정확성과 효율성을 검증하기 위해 다양한 영상과 상황에 대하여 실험 및 분석을 하였다. 실험 결과 제안된 시스템은 기존 연구에 비하여 시간과 효율성이 개선되었음을 보였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.6
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• pp.2807-2814
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• 2011

This paper proposes an identification algorithm that detects detrimental digital video contents based on the color space features. In this paper, discrimination algorithm based on a 2-Dimensional Projection Maps is suggested to find targeted video images. First, 2-Dimensional Projection Maps which is extracting the color characteristics of the video images is applied to extract effectively detrimental candidate frames from the videos, and next estimates similarity between the extracted frames and normative images using the suggested algorithm. Then the detrimental candidate frames are selected from the result of similarity evaluation test which uses critical value. In our experimental test, it is suggested that the results of the comparison between the Color Histogram and the 2-Dimensional Projection Maps technique to detect detrimental candidate frames. Through the various experimental data to test the suggested method and the similarity algorithm, detecting method based on the 2-Dimensional Projection Maps show more superior performance than using the Color Histogram technique in calculation speed and identification abilities searching target video images.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.11
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• pp.5834-5840
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• 2013

Along with the development of high-speed, wired and wireless Internet technology, various harmful images in a form of photos and video clips have become prevalent these days. In this paper, we suggest a method of automatically detecting adult images by extracting woman's nipple areas which represent obscenity of the image. The suggested algorithm first segments skin color areas in the $YC_bC_r$ color space from input images and extracts nipple's candidate areas from the segmented skin areas through the suggested nipple map. We then select real nipple areas by using geometrical information and determines input images as harmful images if they contain nipples. Experimental results show that the suggested nipple map-based method effectively detects adult images.