초록 ▼

본 발명의 일실시예에 따른 가짜 뉴스 동영상 탐지 시스템은 통신 모듈; 상기 통신 모듈을 통해 웹 브라우저에 표시되는 동영상에서 상기 동영상의 댓글, 상기 동영상에 대한 동영상 정보를 수집하고, 상기 동영상의 댓글에 기초하여 댓글 벡터를 생성하고, 상기 동영상 정보에 기초하여 영상 벡터를 생성하는 프로세서; 및 상기 동영상의 댓글, 상기 동영상 정보를 저장하는 메모리;를 포함하고, 상기 프로세서는, 생성된 상기 영상 벡터를 1차 학습하고, 1차 학습된 학습 벡터와 상기 댓글 벡터를 선형결합하여 2차 학습하고, 2차 학습에 기초하여

본 발명의 일실시예에 따른 가짜 뉴스 동영상 탐지 시스템은 통신 모듈; 상기 통신 모듈을 통해 웹 브라우저에 표시되는 동영상에서 상기 동영상의 댓글, 상기 동영상에 대한 동영상 정보를 수집하고, 상기 동영상의 댓글에 기초하여 댓글 벡터를 생성하고, 상기 동영상 정보에 기초하여 영상 벡터를 생성하는 프로세서; 및 상기 동영상의 댓글, 상기 동영상 정보를 저장하는 메모리;를 포함하고, 상기 프로세서는, 생성된 상기 영상 벡터를 1차 학습하고, 1차 학습된 학습 벡터와 상기 댓글 벡터를 선형결합하여 2차 학습하고, 2차 학습에 기초하여 최종 벡터를 도출하고, 도출된 상기 최종 벡터를 다층 퍼셉트론에 적용하여 상기 동영상에 대한 진위 여부를 결정하는 것을 포함할 수 있다.

대표청구항 ▼

통신 모듈;상기 통신 모듈을 통해 웹 브라우저에 표시되는 동영상에서 상기 동영상의 댓글, 상기 동영상에 대한 동영상 정보를 수집하고, 상기 동영상의 댓글에 기초하여 댓글 벡터를 생성하고, 상기 동영상 정보에 기초하여 영상 벡터를 생성하는 프로세서;상기 동영상의 댓글, 상기 동영상 정보를 저장하는 메모리;를 포함하고,상기 프로세서는,상기 동영상 정보를 학습하여 동영상 특징을 추출하고, 추출된 상기 동영상 특징에 기초하여 상기 영상 벡터를 생성하고, 상기 영상 벡터에 상기 댓글 벡터를 선형결합하여 최종 벡터를 도출하고, 도출된 상기 최

통신 모듈;상기 통신 모듈을 통해 웹 브라우저에 표시되는 동영상에서 상기 동영상의 댓글, 상기 동영상에 대한 동영상 정보를 수집하고, 상기 동영상의 댓글에 기초하여 댓글 벡터를 생성하고, 상기 동영상 정보에 기초하여 영상 벡터를 생성하는 프로세서;상기 동영상의 댓글, 상기 동영상 정보를 저장하는 메모리;를 포함하고,상기 프로세서는,상기 동영상 정보를 학습하여 동영상 특징을 추출하고, 추출된 상기 동영상 특징에 기초하여 상기 영상 벡터를 생성하고, 상기 영상 벡터에 상기 댓글 벡터를 선형결합하여 최종 벡터를 도출하고, 도출된 상기 최종 벡터를 다층 퍼셉트론(perceptron)에 적용하여 상기 동영상에 대한 진위 여부를 결정하고,상기 영상 벡터는 제1 영상 벡터와 제2 영상 벡터를 포함하고,상기 제1 영상 벡터는, 상기 동영상에서 동영상의 제목과 설명에 대한 주제 정보를 포함하고,상기 제2 영상 벡터는, 상기 동영상에서 동영상의 썸네일과 상기 동영상의 프레임 이미지들에 대한 시각적 정보를 포함하고,상기 제2 영상 벡터의 생성에 있어서,상기 동영상의 썸네일 및 상기 동영상의 프레임 이미지들의 시각적 특징을 컨볼루션 신경망을 통해 추출하고,상기 동영상 썸네일의 시각적 특징에 대한 상기 동영상 프레임 이미지들의 시각적 특징 각각의 유사도를 산출하고,상기 산출된 유사도에 기초하여 상기 제2 영상 벡터의 생성에 사용할 동영상 프레임 이미지들을 결정하고,상기 결정된 동영상 프레임 이미지들의 시각적 특징 및 상기 동영상 썸네일의 시각적 특징을 기반으로 상기 제2 영상 벡터가 생성되고,상기 시각적 특징 추출을 위해 사용되는 상기 동영상의 프레임 이미지들은 상기 동영상의 요약 프레임 이미지들인 것을 특징으로 하는 가짜 뉴스 동영상 탐지 시스템.