The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

The Korea Contents Association (한국콘텐츠학회)
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Contents Development of Web Services for Artificial Intelligence-based Stock Photos

인공지능 기반의 스톡사진 웹 서비스 콘텐츠 개발

  • 이아림 (숭실대학교 글로벌미디어학부) ;
  • 임찬 (숭실대학교 글로벌미디어학부)
  • Received : 2018.12.10
  • Accepted : 2019.02.20
  • Published : 2019.02.28
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Abstract

The present research aims to identify the issues that occurred when uploading stock photos to the internet-based stock image agencies and to develop technical solutions based on web service technologies. We identify the issues by examination of previous studies and stock photo uploading systems of major three agencies currently in service. As such, we develop web service technology by focusing on the following matters. First, we apply an automatic tag system to ensure convenience. Second, to ensure safety, we apply a technology that easily enables prevention of portrait rights violations and trademark infringements. We also prepare for measures against possible harmfulness. Third, to ensure completeness, we apply a method which resolves upload failure issues that frequently occurred in the past. In particular, the present research is significant as it applies an automatic image analysis system based on Google Cloud Vision API as the artificial intelligence-based image processing technology. In addition, we develop a web service program which improves user access by using SNS-type screen composition.

본 연구는 현재 서비스 되고 있는 인터넷 기반 스톡이미지 에이전시에 스톡 사진 업로드에서 발생하는 문제점을 확인하고 이의 기술적 해결을 위한 웹 서비스 기술 개발을 목적으로 진행된 연구이다. 선행연구와 현재 해당 서비스를 진행하고 있는 주요 3사의 스톡 사진 업로드 시스템을 통해 발견된 문제에 따라 다음과 같은 사항을 중점으로 웹 서비스 기술을 개발 했다. 첫째, 편리성의 확보를 위해 자동 테그 시스템을 적용하였다. 둘째, 안전성의 확보를 위해 초상권 침해 방지, 상표권 침해 방지를 손쉽게 적용할 수 있는 기술을 적용하였고, 유해성에 대응할 수 있는 부분을 확보하였다. 셋째, 완전성의 확보를 위해 업로드 도중 빈번하게 발생되는 업로드 실패문제를 개선할 수 있는 방안을 적용하였다. 특히 본 연구 개발은 인공지능 기반의 이미지 처리 기술인 Google Cloud Vision API를 통한 자동 사진 분석 시스템을 적용하고 있고, SNS 형태의 화면 구성으로 사용자의 접근성을 높이는 방향에서 웹 서비스 프로그램을 개발하였다는 의의를 가지고 있다.

Keywords

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그림 1. Microsoft Computer Vision API 실험 결과

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그림 2. Kakao Vision API 실험 결과

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그림 3. Google Cloud Vision API 실험 결과

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그림 5. Entity Relationship Diagram

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그림 6. 사진 업로드 저장 전 블록 다이어그램

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그림 7. 사진 업로드 저장 후 블록 다이어그램

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그림 8. 태그 추출된 화면

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그림 9. 인물 감지된 화면

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그림 10. 로고 감지된 화면

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그림 11. 유해성 감지된 화면

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그림 12. 워터마크 처리된 사진

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그림 4. 업로드화면 스토리보드

표 1. 인공지능 기반 이미지 처리 API 비교

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표 2. 사진 테이블

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표 3. 사진정보 테이블

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표 4. 태그 테이블

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표 5. 색 정보 테이블

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References

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