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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
안상근 (시큐아이) 황진권 (중앙대학교) 김준수 (ETRI부설연구소) 황현욱 (ETRI부설연구소) 이해연 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제18권 제3호
발행연도
2024.8
수록면
72 - 86 (15page)

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동영상을 이용한 디지털 범죄가 증가하고 있지만 방대한 데이터 규모로 인해 인력 및 자원 측면에서 분석에 제약이 있어서 멀티미디어 포렌식에 인공지능을 도입하는 추세이다. 본 논문에서는 동영상에 포함된 자막 검출을 기반으로 동의 및 비동의 동영상을 분류하여 포렌식 분석 대상을 선별하는 알고리즘을 제안한다. 동의 및 비동의 동영상의 기준을 정의하고 동영상을 세그먼트 단위로 분할하여 동영상 데이터셋을 구축하였다. 자막 검출을 위해서 CNN 모델을 설계하여 최적화를 수행한 후에 동영상에 적용하여 자막 검출 비율에 대한 임계값을 기준으로 동의 및 비동의 분류를 수행하였다. 또한 성능 향상을 위한 다양한 실험과 분석을 수행하였다. 그 결과에 따르면 설계한 자막 검출 CNN 모델은 98.1% 정확도를 보였고, 제안한 동의 및 비동의 동영상 분류 알고리즘은 95.9% 정확도를 나타냈다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 자막 검출 CNN 모델을 이용한 동의 및 비동의 동영상 자동 분류 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

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