딥러닝 기술을 이용한 비도덕적인 이미지 분류 장치 및 방법
본 발명의 일 실시 예에 따른 비도덕적인 이미지 분류 장치는 텍스트를 입력 받아 이로부터 텍스트적 임베딩 벡터(Textual Embedding Vector)를 생성하는 텍스트 인코더부, 이미지를 입력 받아 이로부터 시각적 임베딩 벡터(Visual Embedding Vector)를 생성하는 이미지 인코더부 및 상기 텍스트적 임베딩 벡터 또는 시각적 임베딩 벡터 중 어느 하나를 입력 받아 상기 입력 받은 텍스트 또는 이미지가 도덕적(Moral)인지 비도덕적(Immoral)인지의 분류 결과를 생성하여 출력하는 도덕성 분류부를 포함하며, 상기 도덕성 분류부는, 도덕적 또는 비도덕적인지 여부가 이진 클래스로 맵핑되어 있는 학습용 텍스트를 복수 개 포함하는 학습용 데이터셋만으로 입력 받은 학습용 텍스트의 분류 결과를 학습한다.
상세 설명
기술분야
본 발명은 비도덕적인 이미지 분류 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는 이미지에 대한 학습을 진행하지 않고도 비도덕적인 이미지를 분류할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
해결하려는 과제
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 특정 분야에 치중되지 않은 인간의 보편적인 사고 수준에서 비도덕적이라고 인정될만한 이미지를 분류할 수 있는 비도덕적인 이미지 분류 장치및 방법를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 인간의 보편적인 도덕성을 지닌 적절한 시각적 학습 데이터 셋이 존재하지 않는 상황 하에서도 비도덕적인 이미지를 효과적으로 분류할 수 있는 비도덕적인 이미지 분류 장치및 방법를 제공하는 것이다.
발명의 효과
상기와 같은 본 발명에 따르면 인간의 보편적인 사고 수준에서 도덕적 또는 비도덕적인지 여부가 이진 클래스로 맵핑되어 있는 학습용 텍스트의 특징자 또는 특징 벡터가 이에 대응되는 이미지의 특징자 또는 특징 벡터와 매칭되어 맵핑된 조인트 임베딩 공간의 임베딩 벡터를 이용하여 도덕적인지 여부에 대한 분류 결과를 생성하여 출력하는 과정을 학습하므로, 학습 이후 어떠한 실행용 이미지가 입력된다 할지라도 해당 실행용 이미자의 특징자 또는 특징 벡터가 속하게 되는 조인트 임베딩 공간은 학습 과정에서 경험한 조인트 임베딩 공간일 것인바, 인간의 보편적인 도덕성을 지닌 적절한 시각적 학습 데이터셋이 존재하지 않는 상황 하에서도 비도덕적인 이미지를효과적으로 분류할 수 있다
