| 1 |
1
HTTP 적응적 스트리밍을 위해 동영상 데이터를 고정된 재생 길이와 서로 다른 품질(bitrate)을 가지는 세그먼트의 형태로 인코딩하여 서버에 저장되며, 실시간 스트리밍 동영상 데이터를 제공하는 동영상 서버; 및 HTTP 적응적 스트리밍 클라이언트가 설치되며, 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진을 사용하여 동영상 프레임 간 유사도를 유해 원본 이미지와 비교하여 각 프레임의 장면의 길이 정보와 프레임별 유해 확률을 계산하여 최종 유해 등급에 따라 스트리밍 차단을 결정하여 유해한 동영상을 차단하는 사용자 단말을 포함하며, 상기 사용자 단말은 상기 HTTP 적응적 스트리밍 클라이언트가 설치되며, 상기 동영상 서버로부터 요청할 동영상에 대한 정보를 기술하는 MPD(Media Presentation Description) 파일을 다운로드하며, 측정한 네트워크 대역폭 및 단말의 상태에 따라 특정 품질(bitrate)의 동영상 세그먼트를 요청하고, 상기 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진은 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하며, 동영상 세그먼트의 주어진 데이터 세트에 대하여 입력 이미지들의 특성을 학습하여 동영상 프레임 간 유사도를 유해 원본 이미지와 비교하여 각 프레임의 장면의 길이 정보와 프레임별 유해 확률을 계산하고, 동영상의 유해성을 분석하여 각각의 동영상 프레임에 대한 유해 확률의 형태로 동영상 유해성 분석 결과를 동영상 스트리밍 차단 제어 모듈로 제공하는, 동영상 유해성 분석 결과 기반 실시간 스트리밍 차단 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 사용자 단말은 스트리밍되는 동영상 세그먼트로부터 동영상 프레임을 추출하고, 각 동영상 프레임들의 입력 이미지들의 특성을 학습하여 유해 원본 이미지와 비교 이미지를 비교하여 즉, 동영상 프레임 간 유사도를 상기 유해 원본 이미지와 비교하여 각 프레임의 장면의 길이 정보와 프레임별 유해 확률을 계산하고, 동영상의 유해성을 분석하여 각각의 동영상 프레임에 대한 유해성 분석 결과를 제공하는 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진; 동영상 유해성 분석의 효율성을 높이기 위해 중복된 동영상 프레임을 제외하고 동영상 프레임을 추출하는 동영상 프레임 추출 모듈; 및 상기 유해성 분석 결과와 장면 길이 정보를 이용하여 최종 유해 등급을 산출하고, 최종 유해 등급으로 판단된 유해 동영상의 스트리밍을 차단하는 동영상 스트리밍 차단 제어 모듈; 을 포함하는 동영상 유해성 분석 결과 기반 실시간 스트리밍 차단 시스템
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
제1항에 있어서, 상기 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진은 상기 동영상 프레임 간 유사도 비교 기반의 장면 길이 분석을 위해 SSIM (Structural Similarity; 구조적 유사도 지수) 값을 계산하여 학습된 유해 장면이 포함된 원본 이미지와 프레임의 비교 이미지의 유사도를 비교하는, 동영상 유해성 분석 결과 기반 실시간 스트리밍 차단 시스템
|
| 5 |
5
제4항에 있어서, 상기 SSIM 값은 두 이미지의 픽셀들에 대한 평균 밝기 I(x,y), 이미지의 콘트라스트 값 c(x,y), 그리고 이미지 구조 지수 s(x,y)를 종합하여 다음과 같이 계산되며, 이때 사용되는 가중치 a, b, c의 값은 모두 1로 설정되며, 원본 이미지와 비교 이미지의 유사도를 비교하는 것으로, 가중치가 모두 1로 설정되었기 때문에 SSIM 계산에 있어서, 계산된 SSIM 값을 특정 임계값과 비교하여 유사 여부를 판단하는, 동영상 유해성 분석 결과 기반 실시간 스트리밍 차단 시스템
|
| 6 |
6
제1항에 있어서, 상기 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진은 상기 동영상 세그먼트에서 추출된 각 동영상 프레임들에 대하여 장면 단위로 분류하고, 각 동영상 프레임에 대한 유해성 분석 결과와 장면 길이 정보를 이용하여 각 장면에 대한 유해 등급 및 스트리밍 차단을 결정하기 위한 최종 유해 등급을 산출하며, 상기 유해성 분석 엔진의 입력으로 사용된 동영상 프레임에 대한 유해성 분석 결과는 프레임별 유해 확률로 표현되는, 동영상 유해성 분석 결과 기반 실시간 스트리밍 차단 시스템
|
| 7 |
7
(a) HTTP 적응적 스트리밍을 위해 동영상 데이터를 고정된 재생 길이와 서로 다른 품질(bitrate)을 가지는 세그먼트의 형태로 인코딩하여 동영상 서버에 저장되며, 상기 동영상 서버로부터 실시간 스트리밍 동영상 데이터를 사용자 단말로 제공하는 단계; 및(b) 상기 사용자 단말에 HTTP 적응적 스트리밍 클라이언트가 설치되며, 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진을 사용하여 동영상 프레임 간 유사도를 원본 이미지와 비교하여 각 프레임의 장면의 길이 정보와 프레임별 유해 확률을 계산하여 최종 유해 등급에 따라 스트리밍 차단을 결정하여 유해한 동영상을 차단하는 단계를 포함하며, 상기 사용자 단말은 상기 HTTP 적응적 스트리밍 클라이언트가 설치되며, 상기 동영상 서버로부터 요청할 동영상에 대한 정보를 기술하는 MPD(Media Presentation Description) 파일을 다운로드하며, 측정한 네트워크 대역폭 및 단말의 상태에 따라 특정 품질(bitrate)의 동영상 세그먼트를 요청하고, 상기 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진은 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하며, 동영상 세그먼트의 주어진 데이터 세트에 대하여 입력 이미지들의 특성을 학습하여 유해 원본 이미지와 비교 이미지를 비교하여 즉, 동영상 프레임 간 유사도를 상기 유해 원본 이미지와 비교하여 각 프레임의 장면의 길이 정보와 프레임별 유해 확률을 계산하고, 동영상의 유해성을 분석하여 각각의 동영상 프레임에 대한 유해 확률의 형태로 동영상 유해성 분석 결과를 동영상 스트리밍 차단 제어 모듈로 제공하는, 동영상 유해성 분석 결과 기반 실시간 스트리밍 차단 방법
|
| 8 |
8
삭제
|
| 9 |
9
제7항에 있어서,상기 단계 (b)에서 상기 동영상 서버로부터 동영상 세그먼트들이 사용자 단말로 전송되면, 상기 사용자 단말은 동영상 프레임 간의 유사도 비교를 통해 유해성 분석의 부하를 최소화하도록 적응적으로 동영상 프레임을 추출하며, 추출된 동영상 프레임은 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진으로 전달하며, 상기 사용자 단말의 상기 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진은 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하며, 동영상 세그먼트의 주어진 데이터 세트에 대하여 입력 이미지들의 특성을 학습하여 동영상 프레임 간 유사도를 유해 원본 이미지와 비교하여 각 프레임의 장면의 길이 정보와 프레임별 유해 확률을 계산하고, 동영상의 유해성을 분석하여 각각의 동영상 프레임에 대한 유해 확률의 형태로 동영상 유해성 분석 결과를 동영상 스트리밍 차단 제어 모듈로 제공하는 단계; 및 상기 동영상 스트리밍 차단 제어 모듈은 동영상 프레임 간 유사도를 비교하여 각 프레임 장면의 길이 정보와 프레임별 유해 확률을 계산하여 계산된 최종 유해 등급에 따라 스트리밍 차단을 결정하여 유해 동영상의 차단 제어를 수행하는 단계; 상기 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진은 동영상 세그먼트에서 추출된 동영상 프레임에 대한 유해성 분석 결과와 장면 길이 정보를 이용하여 각 장면에 대한 유해 등급 및 스트리밍 차단을 결정하기 위한 최종 유해 등급을 산출하는 단계; 를 포함하는 동영상 유해성 분석 결과 기반 실시간 스트리밍 차단 방법
|
| 10 |
10
제7항에 있어서, 상기 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진은 상기 동영상 프레임 간 유사도 비교 기반의 장면 길이 분석을 위해 SSIM (Structural Similarity; 구조적 유사도 지수) 값을 계산하여 학습된 유해 장면이 포함된 원본 이미지와 프레임의 비교 이미지의 유사도를 비교하는, 동영상 유해성 분석 결과 기반 실시간 스트리밍 차단 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서, 상기 SSIM 값은 두 이미지의 픽셀들에 대한 평균 밝기 I(x,y), 이미지의 콘트라스트 값 c(x,y), 그리고 이미지 구조 지수 s(x,y)를 종합하여 다음과 같이 계산되며, 이때 사용되는 가중치 a, b, c의 값은 모두 1로 설정되며, 원본 이미지와 비교 이미지의 유사도를 비교하는 것으로, 가중치가 모두 1로 설정되었기 때문에 SSIM 계산에 있어서, 계산된 SSIM 값을 특정 임계값과 비교하여 유사 여부를 판단하는, 동영상 유해성 분석 결과 기반 실시간 스트리밍 차단 방법
|
| 12 |
12
제7항에 있어서, 상기 딥러닝 기반의 유해성 분석 엔진은 상기 동영상 세그먼트에서 추출된 각 동영상 프레임들에 대하여 장면 단위로 분류하고, 각 동영상 프레임에 대한 유해성 분석 결과와 장면 길이 정보를 이용하여 각 장면에 대한 유해 등급 및 스트리밍 차단을 결정하기 위한 최종 유해 등급을 산출하며, 상기 유해성 분석 엔진의 입력으로 사용된 동영상 프레임에 대한 유해성 분석 결과는 프레임별 유해 확률로 표현되는, 동영상 유해성 분석 결과 기반 실시간 스트리밍 차단 방법
|
