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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박시현 (Sangmyung University) 유성민 (Sangmyung University) 송동호 (Sangmyung University) 이광재 (Sangmyung University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 P 전기학회논문지 제72P권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
112 - 119 (8page)
DOI
10.5370/KIEEP.2023.72.2.112

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Recently, websites containing harmful information such as gambling, illegal drugs, pornography, and prostitution are exposed to the public. These harmful sites cause damage to copyright holders and related service industries, and cause various social problems. In this paper, we propose an image-based harmful site identification system using OCR and Average Hash techniques to identify and classify harmful sites. This system uses the characteristic that most gambling banner advertisements repeatedly use similar images, and analyzes the similarity with the average hash value of the banner advertisement image. And using Easy OCR, it determines whether the phrase written in the banner advertisement is harmful or not. To evaluate the performance of the proposed idea, a program was created to determine harmfulness by collecting and analyzing the site"s banner advertisement image when the site name was entered, and it was confirmed that the discrimination accuracy was 84%. In addition, since the information collected while running the program is stored in the database, trends in harmful sites can be identified. This will be effectively used to search for harmful sites that are expected to occur.

목차

Abstract
1. 서론
2. 유해사이트 특징과 관련 연구
3. 유해사이트 판별 시스템
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (13)

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