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전역적 유해 동영상 검출 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2016000899
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 전역적 유해 동영상을 검출하는 기법에 관한 것으로, 이를 위하여 본 발명은, 동영상 학습 정보로부터 학습 동영상 세그먼트의 유해성을 판단하여 획득한 학습 유해 세그먼트의 출현 정보 분석을 통해 얻은 학습 유해 세그먼트의 출현 빈도, 출현 연속성, 출현 확률값에 의거하여 전역적 유해 판단 정책을 생성하고, 동영상 입력 정보로부터 입력 동영상 세그먼트의 유해성을 판단하여 획득한 입력 유해 세그먼트의 출현 정보 분석을 통해 입력 유해 세그먼트의 출현 정보와 생성된 전역적 유해 판단 정책에 의거하여 전역적 동영상의 유해성을 판단하도록 함으로서, 전체 동영상에 대한 유해성 판단의 정확도를 높일 수 있는 것이다.
Int. CL G06T 7/00 (2006.01) H04N 5/91 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020100120385 (2010.11.30)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-1468863-0000 (2014.11.28)
공개번호/일자 10-2012-0058874 (2012.06.08) 문서열기
공고번호/일자 (20141204) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.05.20)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한승완 대한민국 광주광역시 서구
2 임재덕 대한민국 대전광역시 유성구
3 최병철 대한민국 대전광역시 유성구
4 정병호 대한민국 대전광역시 유성구
5 조현숙 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)
2 김원준 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)(제일특허법인(유))

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2010-0786873-82
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2011.05.20 수리 (Accepted) 1-1-2011-0376090-23
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.06.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0404081-75
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.08.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0756965-85
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.08.11 수리 (Accepted) 1-1-2014-0756964-39
6 등록결정서
Decision to grant		 2014.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0812200-26
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
동영상 학습 정보로부터 학습 동영상 세그먼트의 유해성을 판단하여 학습 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하고, 그 분석 결과로부터 도출되는 상기 학습 유해 세그먼트의 출현 빈도, 출현 연속성 및 출현 확률값에 의거하여 전역적 유해 판단 정책을 생성하는 전역적 동영상 판단 정책 생성 블록과,동영상 입력 정보로부터 입력 동영상 세그먼트의 유해성을 판단하여 입력 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하고, 이 분석을 통해 도출되는 상기 입력 유해 세그먼트의 출현 정보와 상기 생성된 전역적 유해 판단 정책에 의거하여 전역적 동영상의 유해성을 판단하는 전역적 동영상 판단 정책 실행 블록을 포함하고,상기 전역적 동영상 판단 정책 생성 블록은,상기 학습 동영상 세그먼트에 대한 유해성을 판단하는 제 1 동영상 세그먼트 유해성 판단부와,상기 유해성의 판단 결과로부터 상기 학습 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하는 제 1 유해 세그먼트 출현 정보 분석부와,상기 학습 유해 세그먼트의 출현 정보로부터 상기 출현 빈도와 가중치, 상기 출현 연속성과 및 가중치, 상기 출현 확률값과 가중치를 결정하여 상기 전역적 유해 판단 정책을 생성하는 전역적 유해 판단 정책 생성부를 포함하는 전역적 유해 동영상 검출 시스템
2 2
삭제
3 3
제 1 항에 있어서,상기 제 1 동영상 세그먼트 유해성 판단부는,해쉬 기반 판별법을 통해 상기 유해성을 판단하는전역적 유해 동영상 검출 시스템
4 4
제 1 항에 있어서,상기 제 1 동영상 세그먼트 유해성 판단부는,내용 기반 판별법을 통해 상기 유해성을 판단하는전역적 유해 동영상 검출 시스템
5 5
제 1 항에 있어서,상기 제 1 동영상 세그먼트 유해성 판단부는,의미 기반 판별법을 통해 상기 유해성을 판단하는전역적 유해 동영상 검출 시스템
6 6
제 1 항에 있어서,상기 제 1 유해 세그먼트 출현 정보 분석부는,상기 학습 유해 세그먼트의 출현 빈도와 각각의 발생 위치 정보를 계산하는 출현 빈도 및 발생 위치 계산기와,상기 학습 유해 세그먼트가 연속으로 출현하는 세그먼트들에 대해 출현 연속성을 부여하는 출현 연속성 계산기와,상기 학습 유해 세그먼트의 유해 확률값을 출현 연속성과 결합한 합으로 변환하여 계산하는 출현 확률 계산기를 포함하는 전역적 유해 동영상 검출 시스템
7 7
제 1 항에 있어서,상기 전역적 유해 판단 정책 생성부는,유해 동영상 집합의 학습 유해 세그먼트의 출현 빈도와 무해 동영상 집합의 학습 무해 세그먼트의 출현 빈도를 계산하여 각 집합에 대한 통계와 가중치를 결정하는 출현 빈도 가중치 계산기와,상기 유해 동영상 집합의 유해 세그먼트의 출현 연속성과 상기 무해 동영상 집합의 무해 세그먼트의 출현 연속성으로부터 유해 출현 연속성의 횟수에 대한 가중치를 계산하는 출현 연속성 가중치 계산기와,상기 유해 동영상 집합과 무해 동영상 집합의 각 세그먼트의 유해 확률값으로부터 유해와 무해에 대한 유해 확률값의 가중치를 계산하는 출현 확률 가중치 계산기와,상기 출현 빈도와 가중치, 상기 유해 출현 연속성과 가중치, 상기 유해 확률값과 가중치에 유무해 동영상의 특징을 분석한 결과에 의거하여 규칙을 갖는 상기 전역적 유해 판단 정책을 생성하는 판단 규칙 생성기를 포함하는 전역적 유해 동영상 검출 시스템
8 8
제 1 항에 있어서,상기 전역적 동영상 판단 정책 실행 블록은,상기 입력 동영상 세그먼트에 대한 유해성을 판단하는 제 2 동영상 세그먼트 유해성 판단부와,상기 유해성의 판단 결과로부터 입력 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하는 제 2 유해 세그먼트 출현 정보 분석부와,상기 입력 유해 세그먼트의 출현 정보와 상기 생성된 전역적 유해 판단 정책에 의거하여 전역적 동영상의 유해성을 최종 판단하는 전역적 유해 판단부를 포함하는 전역적 유해 동영상 검출 시스템
9 9
제 8 항에 있어서,상기 제 2 동영상 세그먼트 유해성 판단부는,해쉬 기반 판별법을 통해 상기 유해성을 판단하는전역적 유해 동영상 검출 시스템
10 10
제 8 항에 있어서,상기 제 2 동영상 세그먼트 유해성 판단부는,내용 기반 판별법을 통해 상기 유해성을 판단하는전역적 유해 동영상 검출 시스템
11 11
제 8 항에 있어서,상기 제 2 동영상 세그먼트 유해성 판단부는,의미 기반 판별법을 통해 상기 유해성을 판단하는전역적 유해 동영상 검출 시스템
12 12
제 8 항에 있어서,상기 제 2 유해 세그먼트 출현 정보 분석부는,상기 입력 유해 세그먼트의 출현 빈도와 각각의 발생 위치 정보를 계산하는 출현 빈도 및 발생 위치 계산기와,상기 입력 유해 세그먼트가 연속으로 출현하는 세그먼트들에 대해 출현 연속성을 부여하는 출현 연속성 계산기와,상기 입력 유해 세그먼트의 유해 확률값을 출현 연속성과 결합한 합으로 변환하여 계산하는 출현 확률 계산기를 포함하는 전역적 유해 동영상 검출 시스템
13 13
제 8 항에 있어서,상기 전역적 유해 판단부는,상기 입력 유해 세그먼트의 출현 정보와 상기 전역적 유해 판단 정책에 의거하여 전역적 유해 판단 정책을 실행하는 전역적 유해 판단 정책 실행기와,상기 전역적 유해 판단 정책의 실행 결과를 반영하여 동영상의 유해성을 최종 판정하는 동영상 유해 판단기를 포함하는 전역적 유해 동영상 검출 시스템
14 14
동영상 학습 정보로부터 학습 동영상 세그먼트의 유해성을 판단하는 과정과,상기 학습 동영상 세그먼트의 유해성 판단 결과로부터 학습 동영상 각각에 대한 학습 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하는 과정과,상기 학습 유해 세그먼트의 출현 정보를 유해 동영상 집합과 무해 동영상 집합으로 분류하여 각 집합에 대한 경향성을 분석하고, 그 분석 결과로부터 도출되는 상기 학습 유해 세그먼트의 출현 빈도, 출현 연속성 및 출현 확률값에 의거하여 전역적 유해 판단 정책을 생성하는 과정과,동영상 입력 정보로부터 입력 동영상 세그먼트의 유해성을 판단하는 과정과,상기 입력 동영상 세그먼트의 유해성 판단 결과로부터 입력 동영상 각각에 대한 입력 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하는 과정과,상기 생성된 전역적 유해 판단 정책과 상기 입력 유해 세그먼트의 출현 정보에 의거하여 상기 입력 동영상의 전역적 유해성을 최종 판단하는 과정을 포함하고,상기 학습 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하는 과정은,상기 학습 유해 세그먼트의 출현 빈도와 각각의 발생 위치 정보를 계산하고, 상기 학습 유해 세그먼트가 연속으로 출현하는 세그먼트들에 대해 출현 연속성을 부여하며, 상기 학습 유해 세그먼트의 유해 확률값을 출현 연속성과 결합한 합으로 변환하여 계산하는전역적 유해 동영상 검출 방법
15 15
제 14 항에 있어서,상기 학습 동영상 세그먼트와 입력 동영상 세그먼트의 유해성 판단 각각은,해쉬 기반 판별법을 통해 수행되는전역적 유해 동영상 검출 방법
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제 14 항에 있어서,상기 학습 동영상 세그먼트와 입력 동영상 세그먼트의 유해성 판단 각각은,내용 기반 판별법을 통해 수행되는전역적 유해 동영상 검출 방법
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제 14 항에 있어서,상기 학습 동영상 세그먼트와 입력 동영상 세그먼트의 유해성 판단 각각은,의미 기반 판별법을 통해 수행되는전역적 유해 동영상 검출 방법
18 18
삭제
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동영상 학습 정보로부터 학습 동영상 세그먼트의 유해성을 판단하는 과정과,상기 학습 동영상 세그먼트의 유해성 판단 결과로부터 학습 동영상 각각에 대한 학습 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하는 과정과,상기 학습 유해 세그먼트의 출현 정보를 유해 동영상 집합과 무해 동영상 집합으로 분류하여 각 집합에 대한 경향성을 분석하고, 그 분석 결과로부터 도출되는 상기 학습 유해 세그먼트의 출현 빈도, 출현 연속성 및 출현 확률값에 의거하여 전역적 유해 판단 정책을 생성하는 과정과,동영상 입력 정보로부터 입력 동영상 세그먼트의 유해성을 판단하는 과정과,상기 입력 동영상 세그먼트의 유해성 판단 결과로부터 입력 동영상 각각에 대한 입력 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하는 과정과,상기 생성된 전역적 유해 판단 정책과 상기 입력 유해 세그먼트의 출현 정보에 의거하여 상기 입력 동영상의 전역적 유해성을 최종 판단하는 과정을 포함하고,상기 전역적 유해 판단 정책을 생성하는 과정은,유해 동영상 집합의 학습 유해 세그먼트의 출현 빈도와 무해 동영상 집합의 학습 무해 세그먼트의 출현 빈도를 계산하여 각 집합에 대한 통계와 가중치를 결정하고, 상기 유해 동영상 집합의 유해 세그먼트의 출현 연속성과 상기 무해 동영상 집합의 무해 세그먼트의 출현 연속성으로부터 유해 출현 연속성의 횟수에 대한 가중치를 계산하며, 상기 유해 동영상 집합과 무해 동영상 집합의 각 세그먼트의 유해 확률값으로부터 유해와 무해에 대한 유해 확률값의 가중치를 계산하는 과정과,상기 출현 빈도와 가중치, 상기 유해 출현 연속성과 가중치, 상기 유해 확률값과 가중치에 유무해 동영상의 특징을 분석한 결과에 의거하여 규칙을 갖는 상기 전역적 유해 판단 정책을 생성하는 과정을 포함하는 전역적 유해 동영상 검출 방법
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동영상 학습 정보로부터 학습 동영상 세그먼트의 유해성을 판단하는 과정과,상기 학습 동영상 세그먼트의 유해성 판단 결과로부터 학습 동영상 각각에 대한 학습 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하는 과정과,상기 학습 유해 세그먼트의 출현 정보를 유해 동영상 집합과 무해 동영상 집합으로 분류하여 각 집합에 대한 경향성을 분석하고, 그 분석 결과로부터 도출되는 상기 학습 유해 세그먼트의 출현 빈도, 출현 연속성 및 출현 확률값에 의거하여 전역적 유해 판단 정책을 생성하는 과정과,동영상 입력 정보로부터 입력 동영상 세그먼트의 유해성을 판단하는 과정과,상기 입력 동영상 세그먼트의 유해성 판단 결과로부터 입력 동영상 각각에 대한 입력 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하는 과정과,상기 생성된 전역적 유해 판단 정책과 상기 입력 유해 세그먼트의 출현 정보에 의거하여 상기 입력 동영상의 전역적 유해성을 최종 판단하는 과정을 포함하고,상기 입력 유해 세그먼트의 출현 정보를 분석하는 과정은,상기 입력 유해 세그먼트의 출현 빈도와 각각의 발생 위치 정보를 계산하고, 상기 입력 유해 세그먼트가 연속으로 출현하는 세그먼트들에 대해 출현 연속성을 부여하며, 상기 입력 유해 세그먼트의 유해 확률값을 출현 연속성과 결합한 합으로 변환하여 계산하는전역적 유해 동영상 검출 방법
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