메타데이터 분석과 합성 판별 인공지능을 활용한 C2C 거래 사기 방지 시스템 설계 및 구현

권혁찬; 남주영; 정용태; 최태용; 정기현

doi:10.14801/jkiit.2025.23.4.27

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자료유형: 학술저널

저자정보: 권혁찬 (국립안동대학교) 남주영 (국립안동대학교) 정용태 (국립안동대학교) 최태용 (국립안동대학교) 정기현 (국립경국대학교(국립안동대학교))

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제4호(JKIIT, Vol.23, No.4)

발행연도: 2025.4

수록면: 27 - 37 (11page)

DOI: 10.14801/jkiit.2025.23.4.27

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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 추출한 메타데이터를 분석하여 판단기준을 세우고 해당 이미지의 메타데이터를 비교, 검증하여 무결성을 검증하고 도용 여부를 확인한다. 이미지 합성 여부 판별을 위해 이미지 전처리 단계에서 HLS 채널을 활용한 이미지를 기반으로 Resnet-50, 자체 CNN 및 Vit 모델을 사용한다. 실험 결과 Resnet-50 모델과 ViT 모델이 높은 정확도를 보여주고, EXIF 메타데이터를 추출하여 사진의 출처와 도용 여부를 판별하는 기능을 구현하였다.

#image integrity detection system #CNN-based AI models #EXIF metadata #resnet-50 #vit model #HLS channels #image systhesis detection #safe transaction environment

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이 논문의 저자 정보

정기현

소속기관 국립안동대학교

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