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다중 양식의 시각 데이터와 합성 신경망 기반의 오토인코더를 활용한 디자인권 침해 여부 판독 기술Detecting Design Infringement Using Multi-Modal Visual Data and Auto Encoder based on Convolutional Neural Network
- Other Titles
- Detecting Design Infringement Using Multi-Modal Visual Data and Auto Encoder based on Convolutional Neural Network
- Issue Date
- 2022
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- convolutional neural network; auto encoder; multi-modal visual data; similarity measurement; 합성곱 신경망; 오토인코더; 다중 양식의 시각 데이터; 유사도 측정
- Citation
- 정보과학회논문지, v.49, no.2, pp.137 - 144
- Journal Title
- 정보과학회논문지
- Volume
- 49
- Number
- 2
- Start Page
- 137
- End Page
- 144
- ISSN
- 2383-630X
- Abstract
- 최근 진품과 위조품의 차이를 육안으로 구별하기 힘들 정도로 위조품이 점점 정교하게 제조되고 있으며 그 물량이 엄청나게 증가하고 있다. 이를 구분하기 위해서는 해당 물품에 대해 교육을 받은 판독권자가 직접 물품을 검사해야 하나 많은 시간이 소요되어 모든 판독 요청에 응대하기 어렵다. 이 논문에서는 사진 및 도면 이미지를 기반으로 합성곱 신경망과 오토인코더를 활용하여 다수의 물품에 대해 분해 및 파괴 검사를 행하지 않고 검사 물품의 특정 디자인권 침해 여부를 판단하는 확장 가능한 시스템의 설계 및 타당성을 검증하기 위한 실험을 진행하였다.
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- Appears in
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Related Researcher
- Yoon, Young
- Engineering (Department of Computer Engineering)