Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(문화체육관광부)의 재원으로 한국저작권위원회의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2021-ec-9500S2, 교육 콘텐츠에 대한 인공지능 기반 저작권 침해 의심요소 검출 및 대체 재료 콘텐츠 추천 기술 개발)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.899-902
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Application and Analysis of Machine Learning for Discriminating Image Copyright
이미지 저작권 판별을 위한 기계학습 적용과 분석
- Kim, Sooin (Dept. of Software Science, Dankook University) ;
- Lee, Sangwoo (AiDEEP) ;
- Kim, Hakhee (Korea Literature, Academic works and Art Copyright Association) ;
- Kim, Wongyum (AiDEEP) ;
- Hwang, Doosung (Dept. of Software Science, Dankook University)
- Published : 2021.11.04
Abstract
본 논문은 이미지 저작권 유무 판별을 분류 문제로 정의하고 기계학습과 합성곱 신경망 모델을 적용하여 해결한다. 학습을 위해 입력 데이터를 고정된 크기로 변환하고 정규화 과정을 수행하여 학습 데이터셋을 준비한다. 저작권 유무 판별 실험에서 SVM, k-NN, 랜덤포레스트, VGG-Net 모델의 분류 성능을 비교 분석한다. VGG-Net C 모델의 결과가 다른 알고리즘과 비교 시 10.65% 높은 성능을 나타냈으며 배치 정규화 층을 이용하여 과적합 현상을 개선했다.
Keywords