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학술저널
저자정보
조준수 (전남대학교) 김승원 (전남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제8호
발행연도
2024.8
수록면
2,301 - 2,307 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.8.2301

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본 연구에서는 이커머스 사이트에서 상품 이미지를 도용하는 문제를 해결하고자, 딥러닝을 이용한 이미지 분류 웹 사이트를 소개한다. 최근 이커머스 시장이 확대됨에 따라 상품 이미지를 일부 수정하여 다른 상업 사이트에 도용하는 문제가 빈번히 발생한다. 하지만, 많은 이커머스 사이트와 많은 상품 이미지로 사람이 직접 도용 이미지를 찾아내는 것은 시간과 비용이 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Siamese Network 기반 딥러닝 모델을 구현하고 도용 이미지 유사도 측정 방법 및 응용 시스템을 개발하였다. 모델의 Top-k 정확도 측정 결과 Top-1, Top-5, Top-10 정확도에서 65.0%, 88.6%, 94.3%의 성능을 보여주었다. 구현된 응용 시스템은 입력된 도용 의심 이미지와 유사도가 높은 10개의 원본 이미지를 나열하였으며 이는 사용자가 94.3%의 확률로 도용 이미지를 확인할 수 있음을 의미한다. 결론적으로 사용자는 유사도가 높은 10개의 원본 이미지를 도용 의심 이미지와 비교 확인함으로써 쉽고 빠르게 도용 이미지임을 확인할 수 있다.
#딥러닝 #도용 이미지 #원샷 학습법 #데이터 증강 #어플리케이션 #Deep Learning #Stolen Image #One-Shot Learning #Data Augmentation #Application

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 분석
Ⅲ. 설계 및 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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