ETRI 기술이전 사이트에 오신걸 환영합니다.

기술이전검색/신청

이미지 유해성 검출을 위한 이미지 학습 및 분류 엔진 생성 기술

키워드

기술개요

o 사진 또는 동영상으로부터 추출되는 정지영상 이미지 내에 선정적(음란한) 내용이 포함되어 있는지 유무를 판별하기 위한 용도로 활용되는 것을 주 목적으로 하는, 인공지능 네트워크(CNN) 기반 이미지 분석/분류 엔진 생성 기능 패키지(Python 소스코드)

기술이전 목적 및 필요성

o 본 기술이전은, 사진 또는 동영상으로부터 추출 가능한 정지영상 이미지 내에 음란하거나 선정적인 내용이 포함되어 있는지 유무를 판별하기 위한 용도로 활용될 수 있는, 인공지능 네트워크 기반 이미지 분석/분류 엔진을 생성하기 위해 필요한 기능들을 제공하는 것을 목적으로 한다. 단, 본 기술이전은 이미지를 분석하고 분류하기 위해 필요한 기능들을 제공하는 것이며, 이미지 유해성 분석/분류를 목적으로 인공지능 네트워크를 학습시키기 위해 필요한 학습 데이터셋은 본 기술이전 대상에 포함되지는 않는다.

o 또한, 본 기술이전은, 본 기술을 제공받는 자가 필요에 따라 자체적으로 학습 데이터셋을 구축하여 필요한 응용 분야에 활용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

o 인터넷을 통해 매우 많은 양의 그리고 다양한 종류의 음란물들이 유포되고 있다. 또한, 이러한 음란물들이 청소년들에게 쉽게 노출되어 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 그러나, 매일 엄청나게 생성되고 유포되는 음란물들의 양에 비해, 여전히, 이를 모니터링하고 필터링함에 있어 사람의 눈과 귀에 의존하는 실정이다. 또한, 음란물을 필터링하기 위해서는, 매일 생성되는 어마어마한 양의 콘텐츠들을 사람의 눈과 귀를 이용해 확인해야만 한다. 이러한 상황에서 그 수많은 양의 음란물을 필터링한다는 것은 사실상 거의 불가능한 일이라고 할 수 있다. 따라서, 보다 빠른 시간 내에 많은 양의 음란물을 모니터링하고 필터링하기 위한 보조적 수단을 제공해야 할 필요성이 있으며, 본 기술은 이러한 보조적 수단으로서, 이미지를 분석/분류하는 엔진을 제공하기 위한 것이다.

기술의 특징 및 장점

o 본 기술은, 이미지 유해성 검출을 목적으로 하는 인공지능 네트워크 기반 이미지 분석 및 분류 엔진을 생성하는데 필요한 기능들로서, 이미지 분석/분류에 활용되는 인공지능 네트워크(Convolutional Neural Network), 인공지능 네트워크 학습/평가를 위한 학습/평가 데이터셋 생성 기능, 학습/평가에 사용되는 이미지들을 딥러닝 네트워크에서 분석/분류할 수 있는 형태로 변환하기 위한 또는 이미지들의 밝기, 회전, 색감 등을 조절하기 위한 이미지 전처리 기능, 인공지능 네트워크 학습/평가 절차를 수행하는 기능, 학습된 인공지능 네트워크를 보다 편리하고 간편하게 사용하기 위해 PB(Protocol-Buffer) 형태로 저장하는 기능, PB 형태의 학습된 인공지능 네트워크를 로딩하고 그 네트워크를 활용하여 이미지를 분석/분류하는 기능, 이미지 분석/분류 대상이 되는 동영상으로부터 정지영상 이미지들을 추출하는 기능, 추출된 정지영상 이미지들을 학습된 딥러닝 네트워크를 활용해 분석하는데 필요한 형태로 그 크기를 재설정하기 위한 이미지 전처리 기능, 이미지 분석/분류 결과를 리포트 파일 형태로 저장하는 기능 등을 포함한다.

o 별도의 요청이 있는 경우, 이미지 유해성 검출을 위해 학습된 특정 인공지능 네트워크에 대한 학습 변수들을 저장한 결과 파일 제공이 가능하며, 이를 활용하여, 이미지 유해성 검출 엔진을 생성할 수도 있고, 제공된 학습 결과를 기반으로, 별도의 학습 데이터셋을 구성하여 추가적인 학습 과정을 수행한 후, 추가적으로 학습된 인공지능 네트워크를 활용하여, 이미지 유해성 검출 엔진을 생성할 수도 있다.

o 본 기술이 제공하는 기능들을 활용하여, 본 기술을 제공받는 자가 필요에 따라 자체적으로 학습 데이터셋을 구축하여, 새로운 학습된 네트워크를 생성할 수 있다. 또한, 본 기술이 제공하는 기능들을 활용하여, 이미지 유해성 검출 외에 다른 목적의 이미지 분석/분류 엔진을 생성할 수도 있다. 즉, 학습 데이터셋을 어떻게 구성하느냐에 따라 그 사용되는 분야가 달라질 수 있다.

기술의 성숙도

단계 : 6

활용방안 및 기대성과

o 인터넷을 통해 업로드되는 동영상이나 사진 내에 선정적 요소가 포함되어 있는지 여부를 판단하는 형태의 응용 분야(예를 들면, 웹하드에 업로드되는 콘텐츠에 대한 필터링)에 활용 가능하다.

o 인공지능 네트워크 기반 이미지 분석/분류 기술을 활용하는 다양한 타 응용분야에도 활용 가능하다.

기술이전 내용 및 범위

o 기술이전 내용
- 인공지능 네트워크 학습을 위한 학습 데이터셋 생성 기능
- 인공지능 네트워크 학습 기능
- 인공지능 네트워크 평가 기능
- 학습된 인공지능 네트워크 저장 및 로딩 기능
- 학습된 인공지능 네트워크 기반 이미지 분석/분류 기능

o 기술이전 범위
<기술문서>
- 이미지 유해성 검출을 위한 이미지 학습 및 분류 엔진 생성 기술 요구사항정의서
- 이미지 유해성 검출을 위한 이미지 학습 및 분류 엔진 생성 기술 시험절차 및 결과서
<구현 소스코드>
- Python으로 구현된 소스코드
- 필요한 경우, 이미지 유해성 검출을 위해 학습된 결과물(TensorFlow에서 활용 가능한 Checkpoint 파일 및 Protocol-Buffer 파일 등) 제공