메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
권혁찬 (국립안동대학교) 남주영 (국립안동대학교) 정용태 (국립안동대학교) 최태용 (국립안동대학교) 정기현 (국립안동대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
345 - 348 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구에서는 C2C 플랫폼에 대한 신뢰도를 향상하고 안전한 거래 환경을 조성하는 것을 목표로, CNN 기반의 AI 모델과 이미지 메타 데이터 분석을 결합한 이미지 무결성 탐지 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 EXIF 메타데이터를 활용하여 이미지의 무결성을 검증하고 도용 여부를 확인하며, 이미지 전처리 단계에서 HLS 채널을 활용한 이미지를 기반으로 Resnet-50, 자체 CNN 및 Vit 모델을 사용하여 이미지 합성 여부를 판별한다. 실험 결과 Resnet-50 모델과 ViT 모델이 높은 정확도를 보여주고, 이미지 파일에서 EXIF 메타데이터를 추출하여 사진의 출처와 도용 여부를 판별하는 기능을 성공적으로 구현하였다. 하지만, 자체 설계한 CNN 모델의 낮은 성능과 일부 실제 이미지에 대한 판별 실패는 향후 연구를 통해 해결해야 할 과제이다. 향후 본 연구는 검증된 다양한 데이터셋과 개선된 모델 구조를 통해 높은 신뢰성을 가진 C2C 거래 환경을 구축하는 방법으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 사기 방지 시스템
IV. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0