Metadata-Based Image Verification and NSFW Detection

이미지 메타데이터 기반 검증 및 콘텐츠 적절성 탐지 기법 연구

본 논문은 디지털 이미지의 신뢰성과 콘텐츠 적절성을 판단하기 위한 서버 기반 통합 검증 시스템을 제안한다. EXIF 메타데이터 검증, SHA-256 기반 위·변조 감지, NSFW 필터링 기능을 통합하여, 이미지 업로드 시 서버가 자동 분석을 수행하고 검증된 콘텐츠만 저장되도록 구성하였다. NSFW 분류 실험은 DarkyMan/nsfw-image-classification 데이터셋 기반으로, 다양한 시각적 특성을 반영한 1805장의 이미지로 수행되었으며, ViT 기반 Falconsai 모델이 62.88%의 정확도를 기록하였다. 이는 fine-tuning 없이 사전학습 모델을 적용한 결과로, 구조적 적용 가능성과 개선 여지를 평가하는 데 의의가 있다. 또한 본 시스템은 WebSocket 기반 위치 연동, RDS 및 S3 저장소 구성, 인증 기반 접근 제어 등 보안 요소 확장 가능성도 함께 고려하였다.