KR20220084246A - 이미지에서 추출된 키워드를 이용하여 이미지를 필터링하기 위한 방법과 시스템 및 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

Abstract

메신저의 대화방을 통해 상기 대화방에 포함된 사용자의 전자 기기로부터 전송된 이미지를 수신하고, 모델링된 학습 모델을 이용하여 상기 이미지를 분석하고, 상기 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 이미지를 분류하고, 상기 이미지의 분류 결과를 기초로 상기 대화방에 대해 상기 이미지를 필터링하는 방법을 제공한다.

Description

이미지에서 추출된 키워드를 이용하여 이미지를 필터링하기 위한 방법과 시스템 및 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{METHOD, SYSTEM, AND NON-TRANSITORY COMPUTER READABLE RECORD MEDIUM FOR FILTERING IMAGE USING KEYWORD EXTRACTED FORM IMAGE}

아래의 설명은 이미지를 필터링하는 기술에 관한 것이다.

일반적인 커뮤니케이션 도구인 인스턴트 메신저(instant messenger)는 실시간으로 메시지나 데이터를 송수신할 수 있는 소프트웨어로서, 사용자가 메신저 상에 대화 상대를 등록하고 대화 상대 목록에 있는 상대방과 실시간으로 메시지를 주고 받을 수 있다.

이러한 메신저 기능은 PC 뿐만 아니라 이동 통신 단말의 모바일 환경에서도 메신저의 사용이 보편화되고 있다.

예컨대, 한국공개특허 제10-2002-0074304호(공개일 2002년 09월 30일)에는 휴대 단말기에 설치된 모바일 메신저 간에 메신저 서비스를 제공할 수 있도록 한 무선 통신망을 이용한 휴대 단말기의 모바일 메신저 서비스 시스템 및 방법이 개시되어 있다.

일반적으로 메신저는 대화방을 통해 사용자 간에 사진, 동영상, 파일, 연락처, 위치, 일정 등 다양한 정보를 공유하는 기능과, 대화 메시지나 공유 정보를 검색하는 기능 등을 지원한다.

대화방을 통해 공유하고자 하는 이미지에서 추출된 키워드를 이용하여 이미지를 필터링할 수 있다.

서버에서 실행되는 이미지 필터링 방법에 있어서, 상기 서버는 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 이미지 필터링 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 메신저의 대화방을 통해 상기 대화방에 포함된 사용자의 전자 기기로부터 전송된 이미지를 수신하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 모델링된 학습 모델을 이용하여 상기 이미지를 분석하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 이미지를 분류하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 이미지의 분류 결과를 기초로 상기 대화방에 대해 상기 이미지를 필터링하는 단계를 포함하는 이미지 필터링 방법을 제공한다.

일 측면에 따르면, 상기 분석하는 단계는, 객체 분류가 가능한 칼라와 텍스처 및 카테고리를 포함하는 속성에 기반하여 모델링된 상기 학습 모델을 통해 상기 이미지로부터 적어도 하나의 객체를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 이미지를 수신하는 단계는, 상기 사용자의 전자 기기로부터 동영상을 수신하는 단계를 포함하고, 상기 분석하는 단계는, 상기 동영상으로부터 적어도 하나의 객체를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 분석하는 단계는, 상기 서버와 연동 가능한 데이터베이스를 이용하여 상기 이미지를 분석하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 분류하는 단계는, 상기 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 이미지를 특정 종류로 분류하는 단계를 포함하고, 상기 필터링하는 단계는, 상기 이미지가 상기 특정 종류로 분류된 경우, 상기 이미지를 필터링하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 필터링하는 단계는, 상기 이미지의 분류 결과를 기초로 상기 대화방에서 상기 이미지의 노출을 제한하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 필터링하는 단계는, 상기 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 이미지에 대한 정보를 포함하는 메시지를 상기 대화방을 통해 상기 대화방에 포함된 다른 사용자의 전자기기로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 이미지 필터링 방법을 상기 컴퓨터 시스템에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

컴퓨터로 구현되는 서버에 있어서, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 메신저의 대화방을 통해 상기 대화방에 포함된 사용자의 전자 기기로부터 전송된 이미지를 수신하는 과정; 모델링된 학습 모델을 이용하여 상기 이미지를 분석하는 과정; 상기 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 이미지를 분류하는 과정; 및 상기 이미지의 분류 결과를 기초로 상기 대화방에 대해 상기 이미지를 필터링하는 과정을 처리하는 서버를 제공한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서 메신저에서의 이미지 전송을 위한 기본적인 기술 시나리오의 예를 도시한 것이다.
도 4은 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 6는 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 8 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서 이미지 필터링 과정을 도시한 흐름도이다.
도 11 내지 도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서 이미지 노출을 제한하는 대화방 화면의 예시를 도시한 것이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 발명의 실시예들은 이미지를 필터링하는 기술에 관한 것이다.

본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 포함하는 실시예들은 이미지에서 추출된 키워드를 이용하여 이미지를 자동 필터링할 수 있고, 이를 통해 이미지 규제, 이미지 관리, 편의성, 효율성, 비용 절감 등의 측면에 있어서 상당한 장점들을 달성할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.

복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 시스템으로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기(110)는 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 시스템들 중 하나를 의미할 수 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제1 서비스를 제공하는 시스템일 수 있으며, 서버(160) 역시 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제2 서비스를 제공하는 시스템일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 서버(150)는 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)에 설치되어 구동되는 컴퓨터 프로그램으로서의 어플리케이션을 통해, 해당 어플리케이션이 목적하는 서비스(일례로, 메신저 서비스 등)를 제1 서비스로서 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제공할 수 있다. 다른 예로, 서버(160)는 상술한 어플리케이션의 설치 및 구동을 위한 파일을 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 배포하는 서비스를 제2 서비스로서 제공할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2에서는 전자 기기에 대한 예로서 전자 기기(110), 그리고 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 또한, 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 상술한 전자 기기(110) 또는 서버(150)와 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.

전자 기기(110)와 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리(211, 221)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 전자 기기(110)나 서버(150)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 전자 기기(110)에 설치되어 구동되는 브라우저나 특정 서비스의 제공을 위해 전자 기기(110)에 설치된 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로, 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.

프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 전자 기기(110)와 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 전자 기기(110) 및/또는 서버(150)가 다른 전자 기기(일례로 전자 기기(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 전자 기기(110)의 통신 모듈(213)을 통해 전자 기기(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 전자 기기(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드, 마우스, 마이크로폰, 카메라 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(215)는 전자 기기(110)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다. 또한, 서버(150)의 입출력 인터페이스(224)는 서버(150)와 연결되거나 서버(150)가 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 전자 기기(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다.

또한, 다른 실시예들에서 전자 기기(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 전자 기기(110)는 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기(110)가 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 전자 기기(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서 메신저에서의 이미지 전송을 위한 기본적인 기술 시나리오의 예를 도시한 것이다.

도 3은 메신저를 통해 사용자 간에 이미지를 주고 받는 과정의 예를 나타내고 있다.

1. 전자 기기(110)의 사용자(사용자 A)는 전자 기기(110) 상에 설치된 메신저를 실행한 후 전자 기기(120)의 사용자(사용자 B)와의 대화방 내에서 사용자 B와 공유하고자 하는 이미지를 선택한다. 대화방은 사용자 A의 계정과 사용자 B의 계정 간에 설정된 통신 세션과 대응되는 메신저 대화 화면이다.

2. 전자 기기(110)는 메신저의 파일 전송 요청에 따라 사용자 A가 선택한 이미지를 서버(150)로 전송한다.

3. 서버(150)는 전자 기기(110)로부터 사용자 B에게 전송할 이미지를 수신하여 파일 DB(예컨대, 메모리(221))에 저장한다.

4. 전자 기기(120)는 메신저 상의 사용자 A와의 대화방을 통해 사용자 B의 요청에 따라 서버(150)로부터 사용자 A가 보낸 이미지를 다운로드 받는다.

5. 서버(150)는 사용자 A가 사용자 B에게 보낸 이미지를 보관하고 있다가 사용자 B가 다운로드 받으면 일정 시간 후에 해당 이미지를 파일 DB 상에서 삭제한다.

서버(150)는 사용자 A가 보낸 이미지 파일을 사용자 B에게 바로 전송하는 것이 아니라, 이미지에 대한 대화 메시지로서 해당 이미지의 썸네일(thumbnail)을 포함하는 이미지 타입 메시지를 우선 전달하고, 사용자 B의 요청이 있을 때 해당 이미지 파일을 전자 기기(120)로 다운로드 할 수 있다.

이하에서는 이미지를 필터링하는 방법 및 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.

본 명세서에서 이미지는 사진과 같은 정지 영상은 물론이고 동영상 등 이미지 기반의 모든 컨텐츠를 포괄하여 의미할 수 있다.

도 4은 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이고, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.

본 실시예에 따른 서버(150)는 클라이언트(client)인 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)을 대상으로 메신저 서비스를 제공하는 플랫폼 역할을 한다. 서버(150)는 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 상에 설치되는 어플리케이션과 연동하여 메신저 서비스를 제공할 수 있다.

서버(150)는 도 5에 따른 이미지 필터링 방법을 수행할 수 있고, 이를 위해 서버(150)의 프로세서(222)는 구성요소로서 도 4에 도시된 바와 같이, 이미지 수신부(410), 키워드 추출부(420), 및 메시지 전달부(430)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 프로세서(222)의 구성요소들은 선택적으로 프로세서(222)에 포함되거나 제외될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 프로세서(222)의 구성요소들은 프로세서(222)의 기능의 표현을 위해 분리 또는 병합될 수도 있다.

이러한 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 도 5의 이미지 필터링 방법이 포함하는 단계들(S510 내지 S540)을 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 메모리(221)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.

여기서, 프로세서(222)의 구성요소들은 서버(150)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령에 따라 프로세서(222)에 의해 수행되는 프로세서(222)의 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 서버(150)가 대화방을 통해 공유하고자 하는 이미지를 수신하도록 상술한 명령에 따라 서버(150)를 제어하는 프로세서(222)의 기능적 표현으로서 이미지 수신부(410)가 이용될 수 있다.

단계(S510)에서 프로세서(222)는 서버(150)의 제어와 관련된 명령이 로딩된 메모리(221)로부터 필요한 명령을 읽어들일 수 있다. 이 경우, 상기 읽어들인 명령은 프로세서(222)가 이후 설명될 단계들(S520 내지 S540)을 실행하도록 제어하기 위한 명령을 포함할 수 있다.

단계(S520)에서 이미지 수신부(410)는 전자 기기(110)로부터 전자 기기(110)의 사용자가 포함된 대화방을 통해 공유하고자 하는 이미지를 수신할 수 있다. 전자 기기(110)의 사용자는 다른 사용자와 공유하고자 하는 이미지를 대화방을 통해 서버(150)에 업로드하게 된다.

단계(S530)에서 키워드 추출부(420)는 전자 기기(110)로부터 수신된 이미지에서 이미지와 관련된 키워드를 추출할 수 있다. 일례로, 키워드 추출부(420)는 객체 검출(object detecting)을 통해 이미지에 포함된 객체를 인식하여 해당 객체의 이름을 획득함으로써 이미지와 관련된 키워드를 추출할 수 있다. 키워드 추출부(420)는 기계 학습(machine learning) 엔진(예컨대, TensorFlow 등)을 포함하는 것으로, 학습 이미지 셋으로 미리 학습된 딥 러닝(deep learning) 모델을 기반으로 한 객체 검출 알고리즘을 적용할 수 있다. 키워드 추출부(420)는 전자 기기(110)로부터 수신된 이미지가 입력으로 들어오면 딥러닝 모델 기반 객체 검출 알고리즘을 바탕으로 해당 이미지 안에 포함된 객체를 찾아 해당 객체의 특징을 추출할 수 있다. 이때, 키워드 추출부(420)는 객체 분류가 가능한 다양한 속성들(예컨대, 칼라, 텍스처, 카테고리 등)에 기반하여 모델링 된 학습 모델을 적용하여 이미지에서 검출된 객체의 특징을 추출할 수 있다. 상기한 방법 이외에도 기 공지된 기술, 예컨대 SIFT(scale invariant feature transform), SURF(speeded up robust features), HOG(histogram of oriented gradient), MCT(modified census transform) 등의 이미지 인식 알고리즘들 중에서 적어도 어느 하나의 알고리즘을 이용하여 이미지에 포함된 특징을 추출하고 추출된 특징을 서버(150) 상의 데이터베이스(일례로, 메모리(221)) 또는 서버(150)와 연동 가능한 다른 데이터베이스에 사전에 등록된 객체의 특징과의 유사도를 계산하는 방식으로 이미지에서 키워드를 추출할 수 있다. 키워드를 추출하는 것 이외에도 이미지 분석 결과를 바탕으로 음란물 여부 등 특정 종류의 컨텐츠를 분류할 수 있다.

단계(S540)에서 메시지 전달부(430)는 전자 기기(110)로부터 수신된 이미지에 대해 단계(S530)에서 추출된 키워드를 포함하는 대화 메시지를 대화방을 통해 다른 사용자의 전자 기기(120)로 전달할 수 있다. 서버(150)는 전자 기기(110)의 사용자가 대화방을 통해 이미지를 업로드하는 경우 이미지를 해당 대화방과 관련된 데이터로 저장할 수 있고, 이때 이미지에서 추출된 키워드를 함께 저장할 수 있다. 이때, 메시지 전달부(430)는 전자 기기(110)의 사용자에 의해 업로드된 이미지에 대해 해당 이미지에 대한 정보를 포함하는 대화 메시지를 상대방에게 전달할 수 있다. 다시 말해, 메시지 전달부(430)는 이미지 파일을 바로 전달하는 것이 아니라 이미지에 대한 정보를 포함하는 이미지 타입 메시지로 우선 전달할 수 있다. 특히, 메시지 전달부(430)는 이미지 타입 메시지를 전달할 때 해당 이미지에서 추출된 키워드를 함께 전달할 수 있다. 이때, 이미지 타입 메시지의 경우 이미지에서 추출된 키워드를 포함하거나, 혹은 이미지에서 추출된 키워드와 함께 해당 이미지의 썸네일을 포함할 수 있다.

따라서, 서버(150)는 대화방을 통해 공유하고자 하는 이미지에 대해 해당 이미지에서 키워드를 추출하여 추출된 키워드를 포함하는 대화 메시지를 해당 대화방으로 전달할 수 있다.

도 6는 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이고, 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 전자 기기가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.

본 실시예에 따른 전자 기기(110)에는 컴퓨터로 구현된 이미지 필터링 시스템이 구성될 수 있다. 일례로, 이미지 필터링 시스템은 독립적으로 동작하는 프로그램 형태로 구현되거나, 혹은 특정 어플리케이션의 인-앱(in-app) 형태로 구성되어 상기 특정 어플리케이션 상에서 동작이 가능하도록 구현될 수 있고 서버(150)와의 연동을 통해 이미지 필터링을 수행할 수 있다.

전자 기기(110)에 설치된 어플리케이션이 제공하는 명령에 기반하여 전자 기기(110)에 구현된 이미지 필터링 시스템은 이미지 필터링 방법을 수행할 수 있다. 도 7에 따른 이미지 필터링 방법을 수행하기 위해, 전자 기기(110)의 프로세서(212)는 구성요소로서 도 6에 도시된 바와 같이, 필터링 설정부(610), 메시지 수신부(620), 및 이미지 필터링부(630)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 프로세서(212)의 구성요소들은 선택적으로 프로세서(212)에 포함되거나 제외될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 프로세서(212)의 구성요소들은 프로세서(212)의 기능의 표현을 위해 분리 또는 병합될 수도 있다.

이러한 프로세서(212) 및 프로세서(212)의 구성요소들은 도 7의 이미지 필터링 방법이 포함하는 단계들(S710 내지 S740)을 수행하도록 전자 기기(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(212) 및 프로세서(212)의 구성요소들은 메모리(211)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.

여기서, 프로세서(212)의 구성요소들은 전자 기기(110)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령(일례로, 전자 기기(110)에서 구동된 어플리케이션이 제공하는 명령)에 따라 프로세서(212)에 의해 수행되는 프로세서(212)의 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 전자 기기(110)가 이미지 필터링을 위한 조건을 설정하도록 상술한 명령에 따라 전자 기기(110)를 제어하는 프로세서(212)의 기능적 표현으로서 필터링 설정부(610)가 이용될 수 있다.

단계(S710)에서 프로세서(212)는 전자 기기(110)의 제어와 관련된 명령이 로딩된 메모리(211)로부터 필요한 명령을 읽어들일 수 있다. 이 경우, 상기 읽어들인 명령은 프로세서(212)가 이후 설명될 단계들(S720 내지 S740)을 실행하도록 제어하기 위한 명령을 포함할 수 있다.

단계(S720)에서 필터링 설정부(610)는 이미지 필터링을 위한 조건으로 적어도 하나의 키워드를 포함하는 키워드 리스트를 설정할 수 있다. 이미지 필터링을 위한 키워드 리스트는 전자 기기(110)의 사용자의 설정에 의해 정해질 수 있으며, 전자 기기(110)의 사용자와 관련된 정보(예컨대, 나이 등)를 기준으로 디폴트 값으로 정해지는 키워드를 더 포함할 수 있다. 그리고, 키워드 리스트는 전자 기기(110)에 설치된 메신저의 대화방 전체를 대상으로 일괄 설정될 수 있고, 혹은 대화방 각각에 대하여 개별 조건으로 설정되는 것 또한 가능하다.

단계(S730)에서 메시지 수신부(620)는 전자 기기(110)의 사용자가 포함된 대화방을 통해 다른 사용자가 전송한 대화 메시지를 수신할 수 있으며, 이때 수신 메시지가 다른 사용자가 보낸 이미지에 대한 정보를 포함하는 이미지 타입 메시지인 경우 해당 이미지에서 추출된 키워드를 함께 수신할 수 있다. 다시 말해, 메시지 수신부(620)는 대화방을 통해 전자 기기(110)의 사용자에게 전송된 이미지에 대해 서버(150)로부터 해당 이미지에서 추출된 키워드를 포함하는 대화 메시지를 수신할 수 있다. 이때, 대화 메시지에는 전자 기기(110)의 사용자에게 전송된 이미지의 썸네일이 더 포함될 수 있다.

단계(S740)에서 이미지 필터링부(630)는 대화방에 전자 기기(110)의 사용자가 주고 받은 대화 메시지를 표시하는 과정에서 이미지 타입 메시지의 경우 해당 메시지와 함께 수신된 키워드가 키워드 리스트에 포함되어 있으면 대화방에서의 이미지 노출을 제한할 수 있다. 이미지 필터링부(630)는 이미지 타입 메시지 별로 해당 이미지에서 추출된 키워드를 로컬 저장 공간(예컨대, 메모리(211))에 저장한 후 저장된 키워드가 이미지 필터링을 위한 조건으로 설정된 키워드와 매칭되는 경우 이미지 필터링을 수행할 수 있다. 일례로, 이미지 필터링부(630)는 대화방에 이미지 타입 메시지에 포함된 키워드, 즉 이미지에서 추출된 키워드만을 표시함으로써 대화방을 통해 받은 이미지가 필터링 대상에 속한 이미지임을 나타낼 수 있다. 다른 예로, 이미지 필터링부(630)는 대화방에 이미지 타입 메시지를 표시할 때 해당 이미지의 썸네일을 표시하는 경우 썸네일에 이미지 노출을 제한하는 필터링 효과(예컨대, 블러(blur) 처리 등)를 적용하여 대화방을 통해 받은 이미지가 필터링 대상에 속한 이미지임을 나타낼 수 있다. 또 다른 예로, 이미지 필터링부(630)는 대화방에 이미지 타입 메시지를 표시할 때 별도의 인증(예컨대, 성인 인증, 패스워드 인증 등)을 요구하여 대화방을 통해 받은 이미지가 필터링 대상에 속한 이미지임을 나타낼 수 있다. 이미지 필터링부(630)는 필터링 대상 이미지에 대해 사용자 요청이 입력되거나 인증이 완료되면 서버(150)로 요청하여 해당 이미지를 다운로드 받아 로컬에 저장할 수 있다. 이때, 이미지 필터링부(630)는 다운로드 받은 각 이미지 별로 해당 이미지에서 추출된 키워드를 함께 저장할 수 있다.

더 나아가, 이미지 필터링부(630)는 전자 기기(110)의 사용자에게 전송된 이미지가 음란물 컨텐츠에 해당되는 경우 해당 이미지를 필터링 조건과는 무관하게 자동 숨김이나 삭제 처리할 수 있다. 한편, 이미지 필터링부(630)는 이미지 노출을 제한하는 것과는 반대로, 전자 기기(110)의 사용자에게 전송된 이미지가 사용자에 의해 사전에 설정된 특정 키워드에 매칭되는 이미지인 경우 별도의 사용자 요청이 없어도 즉시 다운로드 하여 로컬에 자동 저장할 수 있다. 그리고, 이미지 필터링부(630)는 시각 장애인의 접근성을 위해 대화방에 이미지 타입 메시지가 수신되는 경우 해당 이미지에서 추출된 키워드를 TTS(text to speech)를 통해 음성으로 출력할 수 있다. 또한, 이미지 필터링부(630)는 대화방의 메시지 입력창이나 검색창에 키워드가 입력되는 경우 대화방을 통해 다운로드 받아 저장한 이미지 중 입력된 키워드와 매칭되는 이미지를 자동 추천할 수 있다.

따라서, 메신저가 설치된 클라이언트 측에서는 메신저의 대화방을 통해 주고 받는 이미지에 대해 이미지에서 추출된 키워드를 이용하여 이미지 필터링을 수행할 수 있다.

이미지와 관련된 키워드를 추출하는 주체는 앞서 설명한 바와 같이 서버(150)가 될 수 있으며, 경우에 따라서는 발신 측 클라이언트 또는 수신 측 클라이언트가 키워드 추출 주체가 될 수 있다.

도 8 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서 이미지 필터링 과정을 도시한 흐름도이다. 전자 기기(110)의 사용자 A가 전자 기기(120)의 사용자 B에게 이미지를 보내는 상황을 전제한 것이다.

도 8은 서버(150)가 키워드 추출 주체인 경우의 이미지 필터링 과정을 나타내고 있다.

전자 기기(110)는 사용자 A에 의해 사용자 B와의 대화방을 통해 공유하고자 하는 이미지가 선택되면 선택된 이미지를 서버(150)로 업로드할 수 있다(S81).

서버(150)는 전자 기기(110)로부터 이미지가 수신되면 수신된 이미지에서 이미지와 관련된 키워드를 추출할 수 있다(S82).

서버(150)는 전자 기기(110)로부터 수신된 이미지를 해당 이미지에서 추출된 키워드와 함께 저장할 수 있다(S83).

서버(150)는 전자 기기(110)로부터 수신된 이미지, 즉 사용자 A가 보낸 이미지에 대한 대화 메시지로서 이미지 타입 메시지를 해당 대화방을 통해 사용자 B의 전자 기기(120)로 전달할 수 있다(S84).

전자 기기(120)로 전달되는 이미지 타입 메시지는 이미지에서 추출된 키워드를 포함하거나, 혹은 이미지에서 추출된 키워드와 함께 해당 이미지의 썸네일을 포함할 수 있다.

전자 기기(120)는 사용자 A와의 대화방에 사용자 A와 주고 받은 대화 메시지를 표시하는 과정에서 이미지 타입 메시지의 경우 이미지에서 추출된 키워드를 이용하여 해당 대화방에서의 이미지 필터링을 진행할 수 있다(S85).

도 9는 발신 측 클라이언트인 전자 기기(110)가 키워드 추출 주체인 경우의 이미지 필터링 과정을 나타내고 있다.

전자 기기(110)는 사용자 A에 의해 사용자 B와의 대화방을 통해 공유하고자 하는 이미지가 선택되면 선택된 이미지에서 이미지와 관련된 키워드를 추출할 수 있다(S91).

전자 기기(110)는 이미지를 서버(150)로 업로드하기 전에 이미지에서 추출된 키워드를 편집 화면을 통해 사용자 A에게 제공할 수 있고, 이때 사용자 A는 편집 화면을 통해 이미지에서 추출된 키워드를 확인할 수 있고 필요에 따라 키워드를 수정, 추가, 삭제 등 직접 편집할 수 있다.

전자 기기(110)는 사용자 A에 의해 선택된 이미지와 관련 키워드(추출된 키워드 또는 편집된 키워드)를 로컬에 저장한 후 서버(150)로 업로드할 수 있다(S92).

서버(150)는 전자 기기(110)로부터 수신된 이미지와 키워드를 함께 저장할 수 있다(S93).

서버(150)는 전자 기기(110)로부터 수신된 이미지, 즉 사용자 A가 보낸 이미지에 대한 대화 메시지로서 이미지 타입 메시지를 해당 대화방을 통해 사용자 B의 전자 기기(120)로 전달할 수 있다(S94).

전자 기기(120)로 전달되는 이미지 타입 메시지는 이미지에서 추출된 키워드를 포함하거나, 혹은 이미지에서 추출된 키워드와 함께 해당 이미지의 썸네일을 포함할 수 있다.

전자 기기(120)는 사용자 A와의 대화방에 사용자 A와 주고 받은 대화 메시지를 표시하는 과정에서 이미지 타입 메시지의 경우 이미지에서 추출된 키워드를 이용하여 해당 대화방에서의 이미지 필터링을 진행할 수 있다(S95).

도 10은 수신 측 클라이언트인 전자 기기(120)가 키워드 추출 주체인 경우의 이미지 필터링 과정을 나타내고 있다.

전자 기기(110)는 사용자 A에 의해 사용자 B와의 대화방을 통해 공유하고자 하는 이미지가 선택되면 선택된 이미지를 서버(150)로 업로드할 수 있다(S101).

서버(150)는 전자 기기(110)로부터 이미지가 수신되면 수신된 이미지를 저장할 수 있다(S102).

서버(150)는 전자 기기(110)로부터 수신된 이미지, 즉 사용자 A가 보낸 이미지에 대한 대화 메시지로서 이미지 타입 메시지를 해당 대화방을 통해 사용자 B의 전자 기기(120)로 전달할 수 있다(S103).

전자 기기(120)로 전달되는 이미지 타입 메시지는 이미지의 썸네일을 포함할 수 있다.

전자 기기(120)는 사용자 A와의 대화방에 사용자 A와 주고 받은 대화 메시지를 표시하는 과정에서 이미지 타입 메시지의 경우 썸네일 이미지에서 이미지와 관련된 키워드를 추출할 수 있다(S104).

전자 기기(120)는 사용자 A가 보낸 이미지의 썸네일 이미지와 키워드를 로컬에 저장한 후 썸네일 이미지에서 추출된 키워드를 이용하여 해당 대화방에서의 이미지 필터링을 진행할 수 있다(S105).

이미지와 관련된 키워드를 추출하는 주체는 서버(150)뿐 만 아니라 발신 측 클라이언트나 수신 측 클라이언트에 키워드 추출을 위한 학습 모델을 포함하는 경우 키워드 추출 주체로 이용 가능하다.

수신 측 클라이언트에서는 이미지에서 추출된 키워드가 필터링 조건으로 설정된 키워드 리스트에 포함되어 있는 경우 대화방에서의 이미지 노출을 제한할 수 있다.

도 11을 참조하면, 전자 기기(120)는 사용자 A와의 대화방(1100)에 사용자 A와 주고 받은 대화 메시지를 표시하게 되는데, 이때 사용자 A가 이미지를 전송한 경우 썸네일은 표시하지 않고 이미지에서 추출된 키워드만으로 이미지 타입 메시지(1110)를 표시함으로써 이미지 노출을 제한할 수 있다.

도 12를 참조하면, 전자 기기(120)는 사용자 A와의 대화방(1200)에 썸네일 이미지를 이용하여 이미지 타입 메시지(1220)를 표시하는 경우 썸네일에 블러 처리하여 이미지 노출을 제한할 수 있다. 이때, 이미지가 어떤 물체의 이미지인지 해당 이미지에서 추출된 키워드를 함께 표시할 수 있다.

이미지 노출이 제한되는 필터링 대상 이미지라 하더라도 사용자 B가 이미지 타입 메시지(1110)(1220)와 연계된 다운로드 메뉴(1111)(1221)를 입력하면 전자 기기(120)는 서버(150)로 요청하여 이미지 타입 메시지(1110)(1220)에 대응되는 이미지를 다운로드 받아 로컬에 저장할 수 있다.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 대화방을 통해 공유하고자 하는 이미지를 대상으로 이미지에서 추출된 키워드를 이용하여 이미지를 자동 필터링할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (18)

1. 컴퓨터로 구현되는 서버에서 실행되는 이미지 필터링 방법에 있어서,
   상기 서버는 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
   상기 이미지 필터링 방법은,
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 메신저의 대화방을 통해 상기 대화방에 포함된 사용자의 전자 기기로부터 전송된 이미지를 수신하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 이미지를 분석하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 이미지를 분류하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 이미지의 분류 결과를 기초로 상기 이미지에 대해 상기 대화방에 포함된 다른 사용자의 전자 기기에서의 표시를 제한하는 단계
   를 포함하는 이미지 필터링 방법.
2. 컴퓨터로 구현되는 서버에서 실행되는 이미지 필터링 방법에 있어서,
   상기 서버는 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
   상기 이미지 필터링 방법은,
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 메신저의 대화방을 통해 상기 대화방에 포함된 사용자의 전자 기기로부터 전송된 이미지를 수신하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 이미지를 분석하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 이미지를 분류하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 이미지의 분류 결과를 기초로 상기 이미지에 대한 정보를 저장하는 단계
   를 포함하는 이미지 필터링 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 분석하는 단계는,
   모델링된 학습 모델을 이용하여 상기 이미지를 분석하는 단계
   를 포함하는 이미지 필터링 방법.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 분석하는 단계는,
   상기 서버와 연동 가능한 데이터베이스를 이용하여 상기 이미지를 분석하는 단계
   를 포함하는 이미지 필터링 방법.
5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 이미지는 동영상을 포함하는 것
   을 특징으로 하는 이미지 필터링 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 분석하는 단계는,
   상기 동영상으로부터 적어도 하나의 객체를 검출하는 단계
   를 포함하는 이미지 필터링 방법.
7. 제2항에 있어서,
   상기 저장하는 단계는,
   상기 이미지에 대한 정보를 상기 대화방과 연관하여 저장하는 단계
   를 포함하는 이미지 필터링 방법.
8. 제2항에 있어서,
   상기 저장하는 단계는,
   상기 이미지를 상기 대화방과 관련된 데이터로 저장하는 단계
   를 포함하는 이미지 필터링 방법.
9. 제2항에 있어서,
   상기 저장하는 단계는,
   상기 이미지에서 추출된 키워드를 상기 이미지와 연관시켜 저장하는 단계
   를 포함하는 이미지 필터링 방법.
10. 제2항에 있어서,
    상기 이미지 필터링 방법은,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 이미지에 대한 정보를 기초로 상기 이미지를 관리하는 단계
    를 더 포함하는 이미지 필터링 방법.
11. 제2항에 있어서,
    상기 이미지 필터링 방법은,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 이미지에 대한 정보를 포함하는 메시지를 상기 대화방에 포함된 다른 사용자의 전자 기기로 전송하는 단계
    를 더 포함하는 이미지 필터링 방법.
12. 제1항, 제2항, 또는 제7항 내지 제11항 중 어느 한 항의 이미지 필터링 방법을 상기 컴퓨터 시스템에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램.
13. 컴퓨터로 구현되는 서버에 있어서,
    메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    메신저의 대화방을 통해 상기 대화방에 포함된 사용자의 전자 기기로부터 전송된 이미지를 수신하는 과정;
    상기 이미지를 분석하는 과정;
    상기 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 이미지를 분류하는 과정; 및
    상기 이미지의 분류 결과를 기초로 상기 이미지에 대해 상기 대화방에 포함된 다른 사용자의 전자 기기에서의 표시를 제한하는 과정
    을 처리하는 서버.
14. 컴퓨터로 구현되는 서버에 있어서,
    메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    메신저의 대화방을 통해 상기 대화방에 포함된 사용자의 전자 기기로부터 전송된 이미지를 수신하는 과정;
    상기 이미지를 분석하는 과정;
    상기 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 이미지를 분류하는 과정; 및
    상기 이미지의 분류 결과를 기초로 상기 이미지에 대한 정보를 저장하는 과정
    을 처리하는 서버.
15. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 이미지는 동영상을 포함하는 것
    을 특징으로 하는 서버.
16. 제15항에 있어서,
    상기 분석하는 과정은,
    상기 동영상으로부터 적어도 하나의 객체를 검출하는 과정
    을 포함하는 서버.
17. 제14항에 있어서,
    상기 저장하는 과정은,
    상기 이미지를 상기 대화방과 관련된 데이터로 저장하는 과정
    을 포함하는 서버.
18. 제14항에 있어서,
    상기 저장하는 과정은,
    상기 이미지에서 추출된 키워드를 상기 이미지와 연관시켜 저장하는 과정
    을 포함하는 서버.

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