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학술저널
저자정보
박정은 (연세대학교) 김하영 (연세대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제2호
발행연도
2021.2
수록면
339 - 346 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.2.339

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2000년대 초부터 SNS가 활발해 지면서 위조품 판매 채널이 SNS로 많이 전이되었는데, 대표적인 온라인 사진 공유 서비스인 인스타그램에서는 2016년 20,892개의 위조품 판매 계정이 있던 것에 비해 2019년 56,769개로 171% 이상 증가하였다. 본 연구는 SNS 환경을 저해하는 위조품 판매 게시물을 탐지하고 더 나아가 위조품 및 가짜 상품의 광범위한 생산을 억제하는 데 도움이 되고자 딥러닝 방법을 사용한 위조탐지 알고리즘을 제안하였다. 연구를 위해 인스타그램에서 총 382,790건의 데이터를 수집하였고, 사람이 파악할 수 없는 이미지 내 특정 패턴까지 분석할 수 있는 심층 합성곱 신경망 분석 방법을 사용하여 위조품 판매 게시물의 특성을 파악하였다. 사전학습 된 심층 합성곱 신경망 모델 5가지를 사용하여 탐지 성능을 비교해 본 결과 가장 성능이 좋은 딥러닝 모델은 이미지만으로도 92%의 성능으로 위조품 판매 게시물을 탐지해 낼 수 있었다. 또한, 경량화 모델 역시 90%의 성능을 내었는데 이를 통해 위조품 판매 게시물 탐지 알고리즘의 모바일 환경에서 실제 사용 가능성을 증명해 보였다.
#위조품 탐지 #딥러닝 #심층 합성곱 신경망 #특징 추출 #인스타그램 #Counterfeit detection #Deep learning #DCNN #Feature extraction #Instagram

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 위조품 판매 게시물 탐지
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
2017 / Global Brand Counterfeiting Report, 2018 google schola A. Stroppa / 2019 / Instagram and counterfeiting in 2019: new features, old problems / Analytics Firm Ghost Data google schola 張雲飛 / 2017 / 한중 소비자들의 위조품 구매의도에 미치는 요인에 관한 실증연구 / 동북아 문화연구 1(53):33~46 Crossref 추이수꺼 / 2018 / 중국 온라인 시장에서 위조품에 관한 정보 제시 여부가 구매의도에 미치는 영향 / 한국콘텐츠학회 논문지 18(2):81~91 dbpia 유승엽 / 2012 / 위조품 구매동기와 사용혜택 요인이 구매의도에 미치는 인과모형분석 / 디지털융복합연구 10(11):287~293 dbpia

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