KR101579016B1 - 이미지 공유 네트워크에서의 자동 프라이버시 관리 - Google Patents

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Abstract

일부 예에 있어서, 캡쳐된 이미지를 관리하는 방법이 기재된다. 본 방법은 이미지가 캡쳐된 장소에 관한 이미지 위치 데이터를 포함하는 이미지 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 또한, 본 발명은 장치로부터 장치 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 장치 데이터는 장치 위치 데이터를 포함할 수 있다. 본 방법은 장치 데이터를 이미지 데이터와 상관시키는 것을 포함할 수 있다. 또한, 방법은 장치 데이터와 이미지 데이터의 상관관계에 기초하여 이미지를 수정하는 것을 포함할 수 있다.

Description

이미지 공유 네트워크에서의 자동 프라이버시 관리{AUTOMATIC PRIVACY MANAGEMENT FOR IMAGE SHARING NETWORKS}
본 명세서에 별도로 표시되지 않는 한, 본 명세서에 기재되는 자료들은 본 출원의 청구범위에 대한 종래기술이 아니며, 본 섹션에 포함되는 것에 의해 종래 기술이 되도록 허용되지 않는다.
이미지 공유 서비스는 이미지를 호스트하는 네트워크 클라우드에 그림 및 비디오 등의 이미지를 업로드하는 기능을 사용자에게 제공할 수 있다. 네트워크 클라우드 상에서, 이미지는 서비스의 사용자가 자신의 친구, 동료 및 타인과 이미지를 공유하게 할 수 있도록 공개적으로 이용 가능하다. 그러나, 이미지 공유 서비스는 공개적으로 공유화된 이미지 내에 있는 사람들의 프라이버시를 보호하기 위한 어떤 메커니즘도 제공하지 않는다. 구체적으로, 이미지 공유 서비스는 자신의 이미지가 캡쳐되는 것에 동의하지 않는 사람들의 프라이버시를 보호하기 위한 메커니즘을 제공하지 않는다. 또한, 이미지 공유 서비스는 사용자에게 그들이 이미지에 캡쳐하는 제3자의 프라이버시를 보호하도록 그들의 이미지를 관리하는 툴을 제공하지 않는다. 대신에, 이미지 공유 서비스의 사용자는 제3자 이미지가 이미지 공유 서비스 상에서 공개적으로 공유되지 않는 것을 보장하기 위해 각 이미지를 수동으로 리뷰함으로써 제3자의 프라이버시를 보호할 수 있다.
본 명세서에 설명하는 기술들은 일반적으로 이미지 공유 네트워크에서의 이미지 관리에 관한 것이다.
일부 예에 있어서, 캡쳐된 이미지를 관리하는 방법이 기재된다. 본 방법은 이미지가 캡쳐된 장소에 관한 이미지 위치 데이터를 포함하는 이미지 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 장치로부터 장치 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 상기 장치는 장치 위치 데이터를 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 장치 데이터를 이미지 데이터와 상관시키는 것을 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 장치 데이터와 이미지 데이터의 상관관계에 기초하여 이미지를 수정하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예에 있어서, 캡쳐된 이미지를 관리하는 방법이 기재된다. 본 방법은 이미지가 캡쳐된 장소에 관한 이미지 위치 데이터를 포함하는 이미지 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 장치로부터 장치 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 상기 장치는 장치 위치 데이터를 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 장치 데이터를 이미지 데이터와 상관시키는 것을 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 장치 데이터와 이미지 데이터의 상관관계에 기초하여, 이미지에 장치의 사용자가 보일 확률을 계산하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예에 있어서, 데이터 상관기와 이미지 수정기를 포함할 수 있는 시스템이 기술된다. 데이터 상관기는 이미지 데이터를 장치 데이터와 상관시키도록 구성될 수 있다. 이미지 데이터는 이미지가 캡쳐된 장소에 관한 이미지 위치 데이터를 포함할 수 있고, 장치 데이터는 장치의 위치에 관한 장치 위치 데이터를 포함할 수 있다. 이미지 수정기는 이미지 위치 데이터와 장치 위치 데이터의 상관관계에 기초하여 이미지를 수정하도록 구성될 수 있다.
일부 예에 있어서, 데이터 상관기와 계산 유닛을 포함할 수 있는 시스템이 기술된다. 데이터 상관기는 이미지 데이터를 장치 데이터와 상관시키도록 구성될 수 있다. 이미지 데이터는 이미지가 캡쳐된 장소에 관한 이미지 위치 데이터를 포함할 수 있고, 장치 데이터는 장치의 위치에 관한 장치 위치 데이터를 포함할 수 있다. 계산 유닛은 장치 데이터와 이미지 데이터의 상관관계에 기초하여, 이미지에 장치의 사용자가 보일 확률을 계산하도록 구성될 수 있다.
일부 예에 있어서, 프로세서에 의해 실행될 때에, 그 프로세서로 하여금 이미지가 캡쳐된 장소에 관한 이미지 위치 데이터를 포함하는 이미지 데이터를 수신하게 하는 컨덴츠를 구비한 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체가 기술된다. 컨텐츠의 실행으로 프로세서는 또한 장치로부터 장치 데이터를 수신할 수 있다. 상기 장치는 장치 위치 데이터를 포함할 수 있다. 컨텐츠의 실행으로 프로세서는 또한 장치 데이터를 이미지 데이터와 상관시킬 수 있다. 컨텐츠의 실행으로 프로세서는 또한 장치 데이터와 이미지 데이터의 상관관계에 기초하여 이미지를 수정할 수 있다.
앞의 설명은 예시일 뿐이며 어떤 식으로도 제한으로 해석되어서는 안된다. 전술한 예시적인 양태, 실시형태 및 특징과 함께, 추가의 양태, 실시형태 및 특징은 도면 및 이하의 상세한 설명을 참조함으로써 분명해질 것이다.
도면에 있어서,
도 1은 예시적인 이미지 관리 시스템의 블록도이고,
도 2는 도 1에 도시한 예시적인 이미지 관리 시스템 내의 이미지 공유 네트워크의 구성요소들을 도시하는 블록도이며,
도 3은 도 1과 도 2의 이미지 관리 시스템에서 구현될 수 있는 방법의 예시적인 흐름도이고,
도 4는 도 1과 도 2의 이미지 관리 시스템에서 구현될 수 있는 방법의 예시적인 흐름도이며,
도 5는 도 1과 도 2의 이미지 관리 시스템에서 구현될 수 있는 방법의 예시적인 흐름도이고.
도 6은 캡쳐된 이미지를 관리하도록 구성된 예시적인 컴퓨팅 장치를 도시하는 블록도이며,
이들 도면은 본 명세서에서 설명하는 적어도 일부 실시형태에 따라 배열되어 있다.
이하의 상세한 설명에서는, 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면을 참조한다. 도면에 있어서, 유사한 기호는 별도로 상황이 언급되지 않는다면 유사한 구성요소를 나타내는 것이다. 상세한 설명, 도면 및 청구범위에 기재하는 예시적인 실시형태는 제한적인 것이 아니다. 본 명세서에 나타내는 발명의 요지의 사상 또는 범주로부터 벗어나지 않고서 다른 실시형태들이 이용될 수 있고 다른 변경이 이루어질 수 있다. 본 명세서에서 개괄적으로 설명하고 도면에 도시하는 본원의 양태들은 폭넓게 상이한 구성들로 배열, 대체, 조합, 분리될 수 있으며, 이들 모두는 명시적으로 본 명세서에서 고찰되는 것이다.
본 명세서에서 설명하는 일부 실시형태는 일반적으로 클라우트 기반의 이미지 공유 네트워크 또는 서비스와, 그 이미지 공유 네트워크 상에서 공유된 이미지에 캡쳐된 제3자의 프라이버시를 지킬 수 있는 기능에 관한 것이다. 예를 들어, 이미지 공유 네트워크는 이미지에서 사람의 얼굴을 흐릿하게 함으로써 불가피하게 촬영된 사람의 프라이버시를 지킬 수 있다.
일반적으로, 예컨대 이미지 공유 네트워크는 그 이미지 공유 네트워크의 사용자로부터 사진이나 비디오 등의 이미지를 수신할 수 있다. 그 이미지는 이미지가 취득된 시간 및 장소에 관한 정보 등의 이미지 위치 데이터를 포함할 수 있다. 이미지 공유 네트워크는 또한 이미지 공유 서비스에 프라이버시 보호를 등록한 제3자로부터 위치 데이터를 수신할 수 있다. 위치 데이터는 제3자가 특정 장소에 있었던 시간을 포함할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 제3자로부터의 위치 데이터는, 제3자와 연관된, 스마트폰 등의 모바일 통신 장치로부터 이미지 공유 네트워크에 전송될 수 있다.
이미지 공유 네트워크는 한명 이상의 제3자가 이미지에 캡쳐될 확률을 판정하기 위해 제3자의 위치 데이터를 이미지 위치 데이터와 상관시킬 수 있다. 이미지 공유 네트워크가 한명 이상의 제3자가 이미지에 캡쳐되었다고 판정하면, 그 이미지는 제3자의 프라이버시를 보호하도록 수정될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지에서 제3자의 얼굴을 흐릿하게 하거나, 이미지에서 제3자의 얼굴을 삭제하거나, 또는 이미지가 이미지 공유 서비스 상에서 공개적으로 공유되지 못하도록 이미지를 사적인 것으로서 표시함으로써 이미지가 수정될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 공유 네트워크는 이미지를 업로드한 사용자를 제3자가 아는지를 판정할 수 있다. 제3자가 그 사용자를 안다면, 이미지 공유 네트워크는 제3자가 이미지의 대상인 것을 판정하고 이미지를 수정하지 않을 수 있다.
도 1은 본 명세서에서 설명하는 적어도 일부 실시형태에 따라 구성된 예시적인 이미지 관리 시스템(100)의 블록도이다. 설명하는 실시형태에 있어서, 이미지 관리 시스템(100)은 이미지 공유 네트워크(110), 통신 네트워크(112), 모바일 장치(120) 및 이미지 캡쳐 장치(130)를 포함할 수 있다.
대체로, 통신 네트워크(112)는 모바일 장치(120)와 이미지 캡쳐 장치(130)로 하여금 이미지 공유 네트워크(110)와 통신하게 할 수 있는 하나 이상의 원거리 네트워크(wide area network, WAN) 및/또는 근거리 네트워크(local area network, LAN)를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 통신 네트워크(112)는 복수의 WAN 및/또는 LAN 간의 논리적 그리고 물리적 접속에 의해 형성되는 글로벌 인터네트워크를 비롯한 인터넷을 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 통신 네트워크(112)는, 802.xx 네트워크, 블루투스 액세스 포인트, 무선 액세스 포인트, IP 기반의 네트워크 등과 같으나, 이들에 한정되지 않은 하나 이상의 셀룰러 RF 네트워크 및/또는 하나 이상의 유선 및/또는 무선 네트워크를 포함할 수 있다. 통신 네트워크(112)는 한 유형의 네트워크가 다른 유형의 네트워크와 인터페이스할 수 있게 하는 서버를 또한 포함할 수 있다.
이미지 공유 네트워크(110)는 그 이미지 공유 네트워크(110)의 사용자에 의해 이미지 공유 네트워크(110)에 업로드된 이미지들을 저장 및 공유하도록 구성될 수 있다. 이미지 공유 네트워크(110)는 사진 등의 이미지를 저장할 수 있다. 사진은 JPEG, TIFF, Exif, RAW, PNG, GIF, BMP, WEBP, PPM, PGM, PBM, 및 PNM를 포함하나 이들에 한정되지 않는 상이한 파일 포맷들로 저장될 수 있다. 이미지 공유 네트워크(110)는 비디오 등의 이미지를 또한 저장할 수 있다. 비디오는 DV 및 MP4를 포함하나 이들에 한정되지 않는 상이한 파일 포맷들로 저장될 수 있다. 이하에 더욱 상세하게 설명하겠지만, 이미지 공유 네트워크(110)는 그 이미지 공유 네트워크(110) 상에 공유된 이미지에 캡쳐된 제3자의 프라이버시를 지키기 위해, 무엇보다도 이미지를 수정하도록 구성될 수 있다.
이미지 공유 네트워크(110)는 이미지 캡쳐 장치(130) 등의 이미지 캡쳐링 장치로부터 이미지를 수신할 수 있다. 이미지 캡쳐 장치(130)는 이미지를 캡쳐하여, 통신 네트워크(112)를 통해 이미지 공유 네트워크(110)에 이미지를 업로드할 수 있다. 또한, 이미지 캡쳐 장치(130)는 통신 네트워크(112)에 업로드되어 있는 이미지에 관한 데이터를 작성할 수 있다. 예를 들어, 이미지 캡쳐 장치(130)는 이미지가 캡쳐된 장소와 이미지가 캡쳐된 시간을 포함하나 이들에 한정되지 않는, 각 이미지에 대한 이미지 데이터를 작성할 수 있다. 이미지 캡쳐 장치(130)는 GPS, 무선 네트워크, 유선 네트워크를 이용해, 또는 이미지를 캡쳐한 사람(이미지 캡쳐자)(119)로부터 위치 데이터를 수신함으로써, 이미지가 캡쳐된 위치를 판정할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 이미지 캡쳐 장치(130)의 위치는 주변의 모바일폰 기지국으로부터의 신호 강도에 기초하여 판정될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 데이터는 이미지 내에 메타데이터로서 매립되어 그 이미지와 함께 이미지 캡쳐 장치(130)에 업로드될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 데이터는 이미지로부터 분리될 수 있고 이미지로부터 분리되어 이미지 공유 네트워크(110)에 업로드될 수 있다.
이미지 캡쳐 장치(130)는 단지, 디지털 카메라 또는 디지털 캠코더 등의 이미지 캡쳐링 장치일 수도 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 캡쳐 장치(130)는, 모바일폰이나 스마트폰, 게임 시스템, 개인용 디지털 장치(PDA), 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 핸드핼드 전자 장치, 또는 태블릿 컴퓨터 등의 모바일 통신 장치를 포함하나 이에 한정되지 않는 다른 장치에 포함된 것일 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 이미지 캡쳐 장치(130)는 통신 네트워크(112)를 통해 이미지 공유 네트워크(110)와 통신하지 않을 수 있다. 이미지 캡쳐 장치(130)는 개인용 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 또는 기타 전자 장치 등의 2차 장치(도시 생략)로 이미지와 이미지 데이터를 다운로드할 수 있다. 2차 장치는 통신 네트워크(112)를 통해 이미지 공유 네트워크(110)에 이미지와 이미지 데이터를 업로드할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 캡쳐 장치(130)는 이미지 데이터를 생성하지 않을 수 있다. 2차 장치는 이미지 데이터를 생성하고, 이미지와 함께 이미지 데이터를 이미지 캡쳐 장치(130)로부터 이미지 공유 네트워크(110)에 업로드할 수 있다.
또한, 이미지 공유 네트워크(110)는 모바일 장치(120) 등의 장치로부터 데이터를 수신할 수 있다. 모바일 장치(120)는, 무엇보다도 이미지 공유 네트워크(110)와 인터페이스하는 하나 이상의 애플케이션을 실행하고, 장치 데이터를 생성하여 통신 네트워크(112)를 통해 이미지 공유 네트워크(110)에 전송하도록 구성될 수 있는 장치 데이터 생성기(122)를 포함할 수 있다. 장치 데이터는 모바일 장치(120)의 위치와 이 모바일 장치(120)가 그 위치에 있는 시간을 포함할 수 있지만 이들에 한정되지 않는다. 예를 들어, 장치 데이터는 모바일 장치(120)가 소정의 시간에 소정의 경도와 위치에 있는 것을 표시할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 장치 데이터 생성기(122)는 GPS를 이용하여 모바일 장치(120)의 위치를 판정할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 장치 데이터 생성기(122)는 하나 이상의 무선 또는 유선 네트워크를 이용하여 또는 모바일 장치의 위치를 판정할 수 있는 그외 다른 수단을 이용하여 모바일 장치(120)의 위치를 판정할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 장치(120)의 위치는 이동 통신 네트워크의 주변 기지국으로부터의 신호 강도에 기초하여 판정될 수 있다. 또한, 일부 실시형태에 있어서, 장치 데이터 생성기(122)는 모바일 장치(120)가 새로운 장소로 이동하였다고 판정할 때마다 이미지 공유 네트워크(110)에 전송할 추가 장치 데이터를 생성할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 장치 데이터 생성기(122)는 설정된 간격에 또는 예컨대 1분, 2분, 5분 또는 기타 시간격마다의 시간격에 추가 장치 데이터를 주기적으로 생성할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 장치 데이터 생성기(122)는 모바일 장치(120)의 위치를 모니터링하고, 모바일 장치(120)가 직전 보고된 위치로부터 미리 정해진 거리 이동한 후에 추가 장치 데이터를 생성할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 장치 데이터 생성기(122)는 실시간으로 장치 정보를 전송할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 장치 데이터 생성기(122)는 매시마다, 2시간마다, 12시간 마다 또는 하루에 한번 등의 저빈도로 장치 정보를 저장하고 장치 정보를 전송할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 장치 데이터 생성기(122)는 자동으로 장치 데이터를 이미지 공유 네트워크(100)에 전송할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 장치 데이터 생성기(122)는 모바일 장치(120)의 소유자인 제3자(118)가 요청한다면, 장치 데이터를 이미지 공유 네트워크(110)에 전송할 수 있다.
모바일 장치(120)는 위치 및 시간 데이터를 생성할 수 있는 임의의 전자 장치일 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 모바일 장치(120)는 모바일폰이나 스마트폰, 태블릿, GPS 내비게이션 시스템 장치, 게임 시스템, 미디어 플레이어, 또는 위치를 판정할 수 있는 기타 전자 장치 등의 모바일 통신 장치를 포함할 수 있지만 이에 한정되지는 않는다. 일부 실시형태에 있어서, 모바일 장치(120)는 통신 네트워크(112)를 통해 이미지 공유 네트워크(110)와 통신하지 않을 수 있다. 예를 들어, 장치 데이터 생성기(122)는 장치 데이터를 생성하여, 개인용 컴퓨터, 랩탑, 모바일 통신 장치, 태블릿, 또는 장치 데이터를 이미지 공유 네트워크(110)에 업로드할 수 있는 기타 전자 장치 등의 2차 장치(도시 생략)로 장치 데이터를 다운로드할 수 있다.
모바일 장치(120)로부터 수신된 장치 데이터에 의해, 이미지 공유 네트워크(110)는 모바일 장치(120)의 소유자인 제3자(118)의 현재 및 과거의 위치와, 제3자(118)가 이들 위치에 있었던 시간을 판정할 수 있다. 이하에 더욱 자세하게 설명하겠지만, 모바일 장치(120)로부터 수신된 장치 데이터와, 이미지 캡쳐 장치(130)로부터 수신된 이미지 데이터를 이용하여, 이미지 공유 네트워크(110)는 제3자(118)가 이미지 캡쳐 장치(130)를 이용해 이미지 캡쳐자(119)가 취득한 이미지에 캡쳐되었을 확률을 결정할 수 있다. 이 결정에 기초하여, 일부 실시형태에 있어서, 이미지 공유 네트워크(110)는 제3자(118)의 이미지가 이미지 공유 네트워크(110)에 의해 공개적으로 표시되는 것을 막기 위해 이미지를 수정할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 모바일 장치(120)의 소유자인 제3자(118)는 장치 데이터가 생성되어 이미지 공유 네트워크(110)에 전송되지 않도록 장치 데이터 생성기(122)를 턴오프할 수 있다. 장치 데이터가 생성되지 않으면, 이미지 공유 네트워크(110)는 제3자(118)의 이미지가 이미지 공유 네트워크(110)에 의해 공개적으로 표시되는 것을 막을 수 없다.
도 2는 본 명세서에서 설명하는 적어도 일부 실시형태에 따라 구성된, 도 1에 도시하는 이미지 관리 시스템(100) 내의 이미지 공유 네트워크(110)의 구성요소를 도시하는 블록도이다. 도시하는 바와 같이, 이미지 공유 네트워크(110)는 장치 데이터 분석기(212), 분석 데이터 스토리지(214), 이미지 스토리지(220), 이미지 분석기(222), 분석 이미지 데이터 스토리지(224), 데이터 상관기(230), 계산 유닛(232) 및 이미지 수정기(234)를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 분석 데이터 스토리지(214), 이미지 스토리지(220) 및 분석 이미지 데이터 스토리지(224)는 각각 지속성 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체를 포함할 수 있거나 및/또는 각각 동일 또는 상이한 지속성 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체 내에 논리 파티션을 나타낼 수 있다. 장치 데이터 분석기(212), 이미지 분석기(222), 데이터 상관기(230), 계산 유닛(232) 및 이미지 수정기(234)는 각각 하드웨어, 소프트웨어로 또는 하드웨어와 소프트웨어 양쪽의 조합으로 구현될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 이미지 공유 네트워크(110)가 다양한 개별 구성요소를 갖는 것으로 도시되고 있지만, 다양한 구성요소들은 원하는 구현에 따라 추가 구성요소로 분리될 수 있거나, 몇몇 구성요소로 조합되거나 또는 삭제될 수 있다.
장치 데이터 분석기(212)는 모바일 장치(120)의 장치 데이터 생성기(122)로부터 장치 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 장치 데이터 분석기(212)는 대안적으로 또는 추가적으로, 장치 데이터를 이용하여 모바일 장치(120)의 이동 경로를 계산하도록 구성될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 공유 네트워크(110)에 의해 수신된 장치 데이터는 상이한 시간격으로 모바일 장치(120)의 위치를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 장치 데이터는 시간 A에서의 모바일 장치(120)의 위치와 시간 B에서의 모바일 장치(120)의 위치를 포함할 수 있지만, 시간 A와 시간 B 사이의 기간 동안의 모바일 장치(120)의 위치는 포함하지 못할 수 있다. 예를 들어, 모바일 장치(120)가 이동중이고 장치 데이터 생성기(122)가 1분마다 장치 데이터를 생성하고 있다면, 장치 데이터 내의 위치 데이터 포인트 간의 이동 장치(120)의 위치는 장치 데이터 내에 포함될 수 없다. 적어도 이들 경우에 있어서, 장치 데이터 분석기(212)는 모바일 장치(120)가 제공한 장치 데이터에 기초하여 하나 이상의 시간 프레임에서 모바일 장치(120)의 위치를 보간할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 장치 데이터 분석기(212)는 로드 정보(road information)에 기초하여 하나 이상의 시간 프레임에서 장치의 위치를 보간할 수 있다. 장치 데이터 분석기(212)는 그래픽 정보 시스템(Geographic Information System)의 로드 정보를 비롯해, 하나 이상의 소스로부터 로드 정보를 취득할 수 있다. 장치 데이터 분석기(212)는 장치 데이터로부터의 2개의 위치를 링크하기 위해 최인접 및 최단의 로드 조합을 검색할 수 있다. 이들 정보를 이용하여, 장치 데이터 분석기(212)는 모바일 장치(120)가 제공한 데이터 포인트 간의 시간 프레임에서 모바일 장치(120)의 위치를 보간할 수 있다. 예를 들어, 모바일 장치(120)가 매 T초마다 장치 데이터를 생성하고 있었으며 시간 A에 포인트 D에 있었고 시간 C에 포인트 F에 있었다면, 장치 데이터 분석기(212)는 시간 A 이후 시간 C 이전인 시간 B에서 모바일 장치(120)가 포인트 D와 F 사이의 포인트 E에 위치할 수 있다는 것을 보간할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 또한 장치 데이터 분석기(212)는 장치 위치 셀을 작성하기 위해 그리드 패턴을 이용하여 어스(Earth)를 분할하고 장치 데이터 포인트와 보간된 장치 데이터 포인트를 그들의 적절한 장치 위치 셀에 배치할 수 있다. 이 데이터 구조에 있어서, 각 장치 위치 셀은 현실 세계의 특정 영역에 대응할 수 있다. 그러므로, 모바일 장치(120)는 그 모바일 장치(120)가 통과하는 위치를 포함하는 장치 위치 셀과 연관될 수 있다. 장치 위치 셀은 하나 이상의 위도와 경도, 지리적 경계, 거리, 국경(civil boundary), 또는 기타 요인에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 장치 위치 셀의 사이즈는 변할 수 있고, 원하는 분해능, 메모리 제약, 처리 능력 및 기타 요인과 같은, 그러나 이에 한정되지 않는 하나 이상의 요인에 종속될 수 있다. 모바일 장치(120)로부터 수신된 장치 데이터 및 임의의 보간된 장치 데이터는 추후 이용을 위해 분석 데이터 스토리지(214)에 저장될 수 있다. 장치 데이터 및 보간 장치 데이터는 일부 실시형태에서는 그 연관된 장치 위치 셀에 따라 저장될 수 있다.
또한, 이미지 공유 네트워크(110)는 이미지 캡쳐 장치(130)로부터 이미지를 수신하여 그 이미지를 이미지 스토리지(220)에 저장하도록 구성될 수 있다. 또한, 이미지 공유 네트워크(110)는 이미지 캡쳐 장치(130)로부터 이미지를 수신하도록 구성될 수 있다. 전술한 바와 같이, 일부 실시형태에 있어서, 이미지 데이터는 이미지의 일부로서 매립될 수 있다. 이들 실시형태 및 기타에 있어서, 이미지로부터 이미지 데이터를 추출하기 위해 이미지가 이미지 분석기(222)에 전송될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지가 이미지 스토리지(220)에 저장되기 전에 이미지 분석기(222)에 의해 이미지가 분석될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지는 이미지 스토리지(220)에 저장되고 나서, 이미지 데이터를 추출하기 위해 이미지 분석기(222)에 의해 나중에 액세스 및 분석될 수 있다.
이미지 데이터는 이미지로부터 추출되었든 이미지 캡쳐 장치(130)로부터 독립적으로 수신되었든간에 분석될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 분석기(222)는 이미지 위치 셀을 작성하기 위해 그리드 패턴을 이용하여 어스(Earth)를 분할하고 이미지 데이터 내의 위치 데이터에 기초하여 이미지를 특정 이미지 셀에 배치할 수 있다. 이 데이터 구조에 있어서, 각 이미지 위치 셀은 현실 공간의 특정 영역에 대응할 수 있다. 이에 이미지는 그 이미지가 캡쳐된 위치를 포함하는 이미지 위치 셀과 연관될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 이미지 위치 셀은 4개의 도시 블록일 수 있다. 이미지가 이 4개의 도시 블록 내에서 캡쳐되면, 이미지는 이미지 위치 셀과 링크될 수 있다. 이미지 위치 셀은 하나 이상의 위도와 경도, 지리적 경계, 거리, 국경(civil boundary), 또는 기타 요인에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 이미지 위치 셀의 사이즈는 변할 수 있고, 원하는 분해능, 메모리 제약, 처리 능력 및 기타 요인과 같은, 그러나 이에 한정되지 않는 하나 이상의 요인에 종속될 수 있다. 이미지 위치 셀은 일부 실시형태에 있어서 장치 데이터를 분석하기 위해 장치 데이터 분석기(212)에 의해 이용된 위치 셀과 사이즈면에서 유사할 수 있다.
분석 이미지 데이터 스토리지(224)는 이미지 위치와 이미지 시간을 포함해 이미지 데이터를 저장할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 데이터는 이미지 데이터와 연관된 이미지 위치 셀에 따라 분석 이미지 데이터 스토리지(224)에 저장될 수 있다.
데이터 상관기(230)는 이미지가 캡쳐되는 위치와 대략 같은 위치에 모바일 장치(120)가 있을 대략 시간에 이미지를 캡쳐하는 경우를 판정하기 위하여, 장치 데이터와 이미지 데이터를 비교함으로써, 분석 데이터 스토리지(214)에 저장된 장치 데이터를 분석 이미지 데이터 스토리지(224)에 저장된 이미지 데이터와 상관시키도록 구성될 수 있다. 데이터 상관기(230)는 임의의 알려진 알고리즘을 이용하여 장치 데이터와 이미지 데이터를 상관시킬 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 데이터가 이미지 위치 셀과 연관될 경우에, 데이터 상관기(230)는 장치 데이터를 이미지 데이터와 상관시키기 위하여, 모바일 장치(120)가 이동했거나 다른식으로 이미지 위치 셀 내에 있었는지와, 그 모바일 장치(120)가 이동했거나 다른식으로 이미지 위치 셀 내에 있었던 대략 시간을 판정할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 데이터가 이미지 위치 셀과 연관되고, 장치 데이터가 장치 위치 셀과 연관될 경우에, 데이터 상관기(230)는 모바일 장치(120)가 이동한 장치 위치 셀이, 그 이미지와 연관된 이미지 위치 셀과 같거나 그 근방인지의 여부를 판정할 수 있다. 장치 위치 셀과 이미지 위치 셀이 일치하거나, 겹치거나, 밀접한 관계가 있다면, 데이터 상관기(230)는 장치 데이터와 이미지 데이터 간의 상관관계를 결정하기 위하여 장치 위치 셀 및 이미지 위치 셀과 연관된 시간 데이터가 일치하는지, 겹치는지 또는 밀접한 관계가 있는지를 판정할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 장치 데이터와 이미지 데이터의 시간 데이터와 위치 데이터가 대응하면, 데이터 상관기(230)는 모바일 장치(120)의 소유자인 제3자(118)가 이미지 캡쳐자(119)를 아는지를 판정할 수 있다. 데이터 상관기(230)가 제3자(118)가 이미지 캡쳐자(119)를 안다고 판정하면, 데이터 상관기(230)는 제3자(118)가 이미지 캡쳐자(119)에 의해 캡쳐된 임의의 이미지에 동의했다고 판정할 수 있다. 그 결과, 이미지 공유 네트워크(110)는 이미지를 수정하지 않아도 된다.
데이터 상관기(230)는 이미지와 연관된 명칭 정보를 제3자(118)와 연관된 인명 리스트와 비교함으로써, 제3자(118)가 이미지 캡쳐자(119)를 아는지를 판정할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 이미지 공유 네트워크(110)는 업로드된 이미지를, 이미지를 업로드한 이미지 캡쳐자(119)의 이름과 연관시킬 수 있다. 제3자(118)는 또한 이미지 공유 네트워크(110)에 연관 리스트를 제공할 수 있다. 데이터 상관기(230)는 제3자(118)가 이미지 캡쳐자(119)를 아는지를 판정하기 위해 연관 리스트와 연관 명칭을 이용할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 제3자(118)는 이미지 공유 네트워크(110)에, 제3자(118)가 참여하고 있는 소셜 네트워크에의 액세스를 승인할 수 있고, 이미지 공유 네트워크(110)는 제3자(118)의 소셜 네트워크 접속에 기초하여 연관 리스트를 생성할 수 있다.
장치 데이터와 이미지 데이터 간에 상관관계가 존재하면, 데이터 상관기(230)는 이미지 데이터와 장치 데이터를 계산 유닛(232)에 전달하도록 구성될 수 있다. 계산 유닛(232)은 제3자(118)가 이미지 데이터와 연관된 이미지 내에 캡쳐되었을 확률을 계산하도록 구성될 수 있다. 계산 유닛(232)은, 장치 데이터와 이미지 데이터 간의 상관관계의 정도(strength), 이미지가 캡쳐된 지역, 및 기타 요인과 같으나 이에 한정되지 않는 하나 이상의 요인에 기초하여 확률을 계산할 수 있다. 이 확률이 미리 정해진 임계치보다 크면, 계산 유닛(232)은 그 이미지가 제3자(118)에 프라이버시 염려를 줄 수 있는 것을 나타내도록 구성될 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 미리 정해진 임계치는 이미지 공유 네트워크(110)에 의해 결정될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 제3자(118)는 제3자(118)의 프라이버시 희망에 따라 미리 정해진 임계치를 결정할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 이미지 캡쳐자(119)는 이미지 캡쳐자(119)의 프라이버시 희망에 따라 미리 정해진 임계치를 결정할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 제3자(118) 및/또는 이미지 캡쳐자(119)는 이미지 상관기(230)와 통신하여 통신선(250)을 통해, 미리 정해진 프라이버시 임계치를 전송할 수 있다. 2명 이상의 관계자가 미리 정해진 임계치를 설정하였다면, 이미지 공유 네트워크(110)는 최저값, 최고값, 평균값, 중간값, 또는 그외 다른 변이를 이용할 수 있다.
이미지 수정기(234)는 제3자가 이미지 데이터와 연관된 이미지 내에 캡쳐되었을 확률이 미리 정해진 임계치보다 크면 이미지를 수정하도록 구성될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지를 수정하기 전에, 이미지 수정기(234)는 이미지에 제3자가 캡쳐되었을 수 있다는 통지를 이미지 캡쳐자(119)에게 전송할 수 있다. 그 통지는 이미지 캡쳐 장치(130)를 통해서 또는 이미지 캡쳐자(119)와 연관된 기타 다른 전자 장치를 통해, 및/또는 이메일 주소, 전화 번호, 또는 이미지 캡쳐자(119)와 연관된 기타 주소로 이미지 캡쳐자(119)에 전송될 수 있다. 통지는, 제3자가 이미지에 캡쳐되었을 수 있어 이미지 캡쳐자(119)에게 이미지를 공유하지 못하게 요구할 수 있는 것을 이미지 캡쳐자(119) 자신이 알고 있을 것을 요청할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 수정기(234)는 이미지를 수정하여, 제3자의 이미지가 캡쳐되었을 수도 있기 때문에 이미지가 수정되었다는 통지를 이미지 캡쳐자(119)에게 전송할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 이미지 수정기(234)는 이미지 스토리지(270) 내의 이미지에 액세스하여 그 이미지에서 얼굴들의 일부 또는 전부를 흐릿하게 함으로써 이미지를 수정하도록 구성될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지의 얼굴들은 모자이크 처리를 수행함으로써 흐릿해질 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 수정기(234)는 이미지 스토리지(270) 내의 이미지에 액세스하여 그 이미지에서 얼굴들을 삭제하거나, 이미지의 공개 디스플레이를 금지하도록 이미지를 사적인 것으로 라벨링함으로써 이미지를 수정하도록 구성될 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 이미지 수정기(234)는 제3자(118)의 얼굴만 흐릿하게 하거나 삭제만 할 수 있다. 제3자(118)는 제3자(118)의 얼굴 이미지를 통신선(250)을 통해 이미지 수정기(234)에 제출할 수 있다. 이미지 수정기(234)는 제3자(118)가 제출한 이미지에 기초하여 이미지 내의 제3자(118)의 얼굴을 식별하고 제3자(118)의 얼굴을 흐릿하게 하거나 삭제만 할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 이미지가 수정되는 방식은 제3자가 이미지에 캡쳐되었을 확률에 종속될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 확률이 낮은 이미지는 이미지의 얼굴을 흐릿하게 하여 수정될 수 있고, 확률이 높은 이미지는 이미지를 사적인 것으로 표시하여 그 이미지가 공유되는 것을 금지함으로써 수정될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 수정기(234)는 공개적으로 표시될 수 있는 이미지의 카피를 수정할 수 있다. 오리지널 이미지는 수정되지 않고 사적인 것으로 유지될 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 이미지 공유 네트워크(110)의 다양한 구성요소들은 다른 네트워크 상에 위치하거나 또는 다른 장치와 결합될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 이미지 스토리지(220)는 이미지 공유 네트워크(110)와 통신하는 다른 네트워크의 부분일 수 있다. 이미지 캡쳐 장치(130)는 이미지와 이미지 데이터를 이미지 공유 네트워크(110) 내의 이미지 분석기(222)에 전송할 수 있다. 이미지 분석기(222)는 이미지와 이미지 데이터를 다른 네트워크 상의 이미지 스토리지(220)에 전송할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 캡쳐 장치(130)는 이미지는 다른 네트워크 상의 이미지 스토리지(220)에 직접 전송하고 이미지 데이터는 분석을 위해 이미지 분석기(222)에 전송할 수 있다. 이미지 스토리지(220)를 다른 네트워크 상에 구비함으로써, 이미지 공유 서비스는 이미지 공유를 취급하는 리소스와 제3자의 프라이버시 유지를 취급하는 리소스를 분리할 수 있다.
다른 예로서, 일부 실시형태에 있어서, 이미지 캡쳐 장치(130)는 이미지를 유지하고 이미지 데이터만 이미지 분석기(222)에 전송할 수 있다. 이미지 공유 네트워크(1110)가 이미지의 수정을 결정하면, 이미지 수정기(234)는 이미지를 적절하게 수정하라는 요청을 이미지 캡쳐 장치(130)에 보낼 수 있다. 다른 예로서, 일부 실시형태에 있어서, 모바일 장치(120)는 장치 데이터 분석기(212)와 분석 데이터 스토리지(214)를 포함할 수 있다. 모바일 장치(120)는 장치 데이터를 이미지 데이터와 상관시키는 데이터 상관기(230)에 분석 데이터를 직접 전송할 수 있다.
다른 예로서, 일부 실시형태에 있어서, 이미지 공유 네트워크(110)는 이미지 스토리지(220), 이미지 상관기(230), 계산 유닛(232), 및 이미지 수정기(234)만 포함할 수 있다. 모바일 장치(120)는 장치 데이터 생성기(122), 장치 데이터 분석기(212), 및 분석 데이터 스토리지(214)를 포함할 수 있다. 이미지 캡쳐 장치(130)는 이미지 분석기(222)와 분석 이미지 데이터 스토리지(224)를 포함할 수 있다. 이미지 공유 네트워크(110)는 이미지 캡쳐 장치(130)와 모바일 장치(120) 각각으로부터 분석 이미지와 장치 데이터를 수신하고 이미지와 데이터 장치를 상관시켜, 필요에 따라 적절하게 이미지를 수정할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 장치 데이터 생성기(122)에 의해 생성된 장치 데이터 및 이미지 데이터는 분석되지 않을 수 있다. 처리전(raw) 장치 데이터와 이미지 데이터가 이미지 공유 네트워크(110)에 의해 수신되어 데이터 상관기(230)에 의해 상관될 수 있다. 이들 실시형태 및 기타에 있어서, 이미지 공유 네트워크(110)는 장치 데이터 분석기(212)나 이미지 분석기(222)를 포함하지 않을 수 있다. 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면, 다양한 기타 구성 및 도 1과 도 2에 대해 전술한 구성요소의 조합이 개시한 실시형태의 핵심에서 벗어나는 일 없이 존재할 수 있음을 이해할 것이다.
도 3은 본 명세서에 설명하는 적어도 일부 실시형태에 따라 구성된 도 1 및 도 2의 이미지 관리 시스템(100)에서 구현될 수 있는 방법(300)의 흐름도의 예를 나타내고 있다. 본 방법(300)은 블록(302) 및/또는 블록(304) 중 하나 이상이 나타내는 다양한 동작, 기능, 또는 액션을 포함한다. 본 방법(300)는 블록(302)에서 시작될 수 있다.
블록(302)에서, 이미지 캡쳐 장치, 예컨대 도 1과 도 2에 도시한 이미지 캡쳐 장치(130)가 이미지를 캡쳐할 수 있다. 이미지 캡쳐 장치는, 또한 이미지가 캡쳐된 장소를 나타내는 위치 데이터, 이미지가 캡쳐된 시간을 나타내는 시간 데이터, 및 이미지 캡쳐 장치를 소유 또는 작동하거나 다른 식으로 그 장치와 연관된 사람을 나타내는 캡쳐링 데이터를 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않은 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 데이터는 이미지 캡쳐 장치를 소유 또는 작동하거나 다른 식으로 그 장치와 연관된 사람에 의해 입력될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 데이터는 이미지와 분리되거나 이미지 내에 매립될 수 있다. 블록(302) 다음에는 블록(304)이 이어질 수 있다.
블록(304)에서, 이미지 캡쳐 장치는 도 1과 도 2에 도시하는 이미지 공유 네트워크(110) 등의 이미지 공유 네트워크에 이미지 데이터를 전송할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 캡쳐 장치는 또한 이미지를 이미지 공유 네트워크에 전송할 수 있다.
해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 여기에 개시한 이것 및 기타 프로세스와 방법에 대해서, 그 프로세스 및 방법으로 수행된 기능이 다른 순서로 구현될 수 있음을 이해할 것이다. 더욱이, 개요적인 단계 및 동작은 예시로 제공되는 것일뿐, 그 단계 및 동작의 일부는 선택적이며 개시하는 실시형태의 핵심에서 벗어나는 일 없이 더 적은 수의 단계 및 동작으로 조합되거나 추가의 단계 및 동작으로 확장될 수 있다.
도 4는 본 명세서에서 설명하는 적어도 일부 실시형태에 따라 구성된 도 1 및 도 2의 이미지 관리 시스템(100)에서 구현될 수 있는 방법(400)의 흐름도의 예를 나타내고 있다. 본 방법(400)은 블록(402) 및/또는 블록(404) 중 하나 이상이 나타내는 다양한 동작, 기능, 또는 액션을 포함한다. 본 방법(400)는 블록(402)에서 시작될 수 있다.
블록(402)에서, 모바일 장치는 그 모바일 장치에 관한 장치 데이터를 생성할 수 있다. 모바일 장치는 예컨대 도 1과 도 2에 도시한 모바일 장치(120)를 포함할 수 있다. 장치 데이터는 현재 및/또는 과거의 장치 위치를 나타낼 수 있는 위치 데이터와, 그 장치가 그 위치에 있는 시간을 나타낼 수 있는 시간 데이터를 포함할 수 있으나 이들에 한정되지는 않는다. 블록(402) 다음에는 블록(404)이 이어질 수 있다.
블록(404)에서, 모바일 장치는 도 1과 도 2에 도시하는 이미지 공유 네트워크(110) 등의 이미지 공유 네트워크에 장치 데이터를 전송할 수 있다.
도 5는 본 명세서에 설명하는 적어도 일부 실시형태에 따라 구성된 도 1 및 도 2의 이미지 관리 시스템(100)에서 구현될 수 있는 방법(500)의 흐름도의 예를 나타내고 있다. 본 방법(500)은 블록(502), 블록(504), 블록(506), 블록(508), 및/또는 블록(510) 중 하나 이상이 나타내는 다양한 동작, 기능, 또는 액션을 포함할 수 있다. 본 방법(500)는 블록(502)에서 시작될 수 있다.
블록(502)에서, 이미지 공유 네트워크는 통신 네트워크를 통해 이미지 캡처 장치로부터 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 이미지 캡쳐 장치는 예컨대 도 1과 도 2에 도시한 이미지 캡쳐 장치(130)를 포함할 수 있다. 이미지 데이터는 이미지가 캡쳐된 위치를 나타낼 수 있는 이미지 위치 데이터를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지는 사진일 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지는 비디오로부터의 이미지일 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 데이터는 이미지가 챕처된 때를 나타내는 시간 데이터를 또한 포함할 수 있다. 블록(502) 다음에는 블록(504)이 이어질 수 있다.
블록(504)에서, 이미지 공유 네트워크는 통신 네트워크를 통해 이미지 캡쳐 장치와 별개의 모바일 장치로부터 장치 데이터를 수신할 수 있다. 모바일 장치는 예컨대 도 1과 도 2의 모바일 장치(120)일 수 있고 및/또는 도 1과 도 2의 제3자(118)와 같은 제3자가 소유하거나 그 제3자와 연관될 수 있다. 장치 데이터는 모바일 장치의 현재 및/또는 과거 위치를 나타낼 수 있는 장치 위치 데이터를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 장치 데이터는 모바일 장치가 장치 위치 데이터 내의 위치에 있었던 시간을 나타낼 수 있는 시간 데이터를 또한 포함할 수 있다. 블록(504) 다음에는 블록(506)이 이어질 수 있다.
블록(506)에서, 이미지 데이터와 장치 데이터가 상관될 수 있다. 이미지 및 장치 데이터는 장치가 위치하였던 대략 위치에서 이미지가 캡쳐되었는지의 여부를 판정하기 위하여 장치 위치 데이터를 이미지 위치 데이터와 비교함으로써 상관될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지 및 장치 데이터는, 이미지가 캡쳐된 위치와 대략 같은 위치에 장치가 있었던 대략 시간에 이미지를 캡쳐하였는지를 판정하기 위해 장치 시간 데이터를 이미지 시간 데이터와 비교함으로써 또한 상관될 수 있다. 이미지 데이터를 장치 데이터와 상관시키기 위해 다양한 알고리즘이 이용될 수 있다. 블록(506) 다음에는 블록(508)이 이어질 수 있다.
블록(508)에서, 장치 및 이미지 데이터의 상관관계에 기초하여, 이미지 캡쳐 장치에 의해 캡쳐된 이미지에 장치의 사용자가 보일 확률이 계산될 수 있다. 블록(508) 다음에는 블록(510)이 이어질 수 있다.
블록(510)에서, 모바일 장치의 사용자가 이미지에 보일 확률이 임계치보다 크면 이미지가 수정될 수 있다. 임계치는 이미지 공유 네트워크, 모바일 장치의 소유자, 모바일 장치의 사용자, 이미지 공유 네트워크에의 이미지 제출자, 또는 이들의 임의의 조합에 의해 미리 결정될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이미지는 이미지 공유 서비스로부터 이미지를 삭제함으로써 수정될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 이미지는 이미지 내의 사람의 얼굴을 삭제하거나 흐릿하게 함으로써 수정될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 이미지는 이미지 공유 서비스에서 이미지를 사적인 것으로 유지함으로써 수정될 수 있다.
도 5의 개요적인 단계 및 동작은 예시로 제공되는 것일뿐, 그 단계 및 동작의 일부는 선택적이며, 더 적은 수의 단계 및 동작으로 조합되거나 추가의 단계 및 동작으로 확장될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 블록(508)이 나타내는 바와 같이 사용자가 이미지에 보일 확률을 계산하는 동작은 생략될 수 있다. 대안적으로, 일부 실시형태에 있어서, 블록(510)이 나타내는 바와 같이 이미지를 수정하는 동작은 생략될 수 있다.
대안적으로 또는 추가적으로, 방법(500)은 모바일 장치의 사용자가 이미지의 대상일 경우를 결정하는 것을 더 포함할 수 있다. 이 결정을 하는 것은, 이미지 제출자와, 모바일 장치의 사용자가 이미지 제출자를 아는지를 판정하는 것을 포함할 수 있다. 모바일 장치의 사용자가 이미지의 대상이면, 이미지는 모바일 장치의 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해 수정되지 않아도 된다. 이 상황은 모바일 장치 사용자의 친구 또는 동료가 모바일 장치 사용자의 이미지를 모바일 장치 사용자의 동의하에 캡쳐할 경우에 일어날 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 모바일 장치 사용자가 이미지 제출자를 아는지를 판정하는 것은 모바일 장치 사용자와 이미지 제출자가 소셜 미디어를 통해 네트워킹되는지의 여부를 판정하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 이미지 공유 네트워크는 장치 데이터를 간헐적으로 수신할 수 있다. 마찬가지로, 일부 실시형태에 있어서, 장치 데이터는 간헐적으로만 장치 위치를 제공할 수 있다. 그 결과, 간헐적인 위치 데이터 사이의 시간 간격 동안의 대략 위치는 장치 데이터로부터 이용 가능하지 않을 수 있다. 따라서, 모바일 장치의 위치는 모바일 장치로부터 수신된 장치 위치 데이터에 기초하여 보간될 수 있다. 모바일 장치의 위치를 보간하는 것은, 장치 데이터에 의해 제공된 모바일 장치의 2개의 위치 사이의 경로를 보간하는 것을 포함할 수 있다. 그 경로는 로드 정보 또는 기타 정보를 이용해서 보간될 수 있다.
방법(500)의 예는 다음과 같다. 누군가가 자신이 이미지의 대상이 아닐 경우에 공개 이미지 공유 서비스 상에서 찾은 이미지에서 자신의 이미지가 없는 것으로 자신의 프라이버시를 보호하기를 원할 수 있다. 자신의 프라이버시를 보호하기 위해, 그 사람은 이미지 공유 네트워크에 자신의 위치 데이터를 제공할 수 있다. 그 사람이 소지한 스마트폰 등의 모바일 장치가 이미지 공유 서비스에 그 사람의 위치를 제공할 수 있다. 이미지 공유 서비스는 그 사람의 위치 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 이미지 공유 네트워크는 이미지 공유 서비스의 사용자가 취득한 이미지를 수신할 수 있다. 이미지는 이미지가 취득된 장소, 이미지가 취득된 시간 등의 이미지 데이터를 포함할 수 있다. 이미지 공유 네트워크는 이미지 데이터를 저장하고 그 이미지 데이터를 그 사람의 모바일 장치로부터의 데이터와 비교하여 그 사람이 위치한 장소에서 이미지가 캡쳐되었는지를 판정할 수 있다. 이미지가 그 사람이 위치한 장소에서 취득된 것이며, 그 사람은 이미지 내에 캡쳐되었을 수도 있다. 이미지 공유 네트워크는 그 사람이 이미지 내에 캡쳐되었을 확률이 미리 정해진 임계치보다 크다고 결정하고 이미지를 수정할 수 있다. 이미지는 이미지 내의 그 사람의 얼굴을 흐릿하게 함으로써 그의 프라이버시가 보호되도록 수정될 수 있다.
도 6은 본 명세서에서 설명하는 적어도 일부 실시형태에 따라, 캡쳐된 이미지를 관리하도록 구성된 예시적인 컴퓨팅 장치(600)를 도시하는 블록도이다. 컴퓨팅 장치(600)는 예컨대 도 1 또는 도 2의 모바일 장치(120) 및/또는 이미지 캡쳐 장치(130) 중 임의의 하나에 포함될 수 있고, 및/또는 장치 이미지 분석기(212), 이미지 분석기(222), 데이터 상관기(230), 계산 유닛(232) 또는 이미지 수정기(234) 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있다. 대단히 기본적인 구성(602)으로서, 컴퓨팅 장치(600)는 통상 하나 이상의 프로세서(604)와 시스템 메모리(606)를 포함한다. 프로세서(604)와 시스템 메모리(606) 간의 통신을 위해 메모리 버스(608)가 이용될 수 있다.
원하는 구성에 따라, 프로세서(604)는 마이크로프로세서(μP), 마이크로컨트롤러(μC), 디지털 신호 처리기(DSP), 또는 이들의 임의의 조합을 포함하나 이에 한정되지 않는 임의의 유형에 속할 수 있다. 프로세서(604)는 레벨 1 캐시(610) 및 레벨 2 캐시(612), 프로세서 코어(614), 및 레지스터(616) 등의 하나 이상의 캐싱 레벨을 포함할 수 있다. 프로세서 코어(614)의 예는 산술 로직 유닛((ALU), 부동 소수점 유닛(FPU), 디지털 신호 처리 코어(DSP 코어), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 메모리 컨트롤러(618)의 예는 프로세서(604)와 함께 이용될 수 있거나 일부 구현예에서는 메모리 컨트롤러(618)가 프로세서(604)에 내장될 수도 있다.
원하는 구성에 따라, 시스템 메모리(606)는 휘발성 메모리(RAM 등), 비휘발성 메모리(ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 임의의 조합을 포함하나 이들에 한정되지 않는 임의의 유형에 속할 수 있다. 시스템 메모리(606)는 운영 체제(OS)(620), 하나 이상의 애플리케이션(622), 및 프로그램 데이터(624)를 포함할 수 있다. 애플리케이션(622)는, 본 명세서에서 설명한 바와 같이 이미지 데이터와 장치 데이터를 상관시키도록 구성된 상관 알고리즘, 또는 도 3, 도 4 및 도 5의 방법(300, 400, 500)과 관련하여 설명한 것들을 포함하는 기타 알고리즘 등의 판정 애플리케이션(626)을 포함할 수 있다. 이 애플리케이션(622)은 예컨대 도 2의 데이터 상관기(230)에 대응할 수 있다. 프로그램 데이터(624)는 본 명세서에서 설명한 바와 같이 장치의 사용자가 이미지 내에 캡쳐된 확률을 계산하기에 유용할 수 있는 장치 데이터 등의 판정 데이터(628)를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 애플리케이션(622)은 도 5의 방법(500)에서 설명한 바와 같은 이미지 공유 네트워크를 관리하는 구현화가 본 명세서에서 설명한 바와 같이 제공될 수 있도록 OS(620) 상에서 프로그램 데이터(624)와 함께 동작하도록 구성될 수 있다. 설명하는 이 기본적인 구성(602)은 도 6에서 내부 점선 안에 있는 구성요소로 도시된다.
컴퓨팅 장치(600)는 추가 특징 또는 기능성, 및 기본 구성(602)과 임의의 필요한 장치 및 인터페이스 간의 통신을 원활하게 하기 위한 추가 인터페이스를 구비할 수 있다. 예를 들어, 스토리지 인터페이스 버스(634)를 통해 기본 구성(602)과 하나 이상의 스토리지 장치(632) 간의 통신을 원활하게 하기 위해 버스/인터페이스 컨트롤러(630)가 이용될 수 있다. 데이터 스토리지 장치(632)는 착탈형 스토리지 장치(636), 비착탈형 스토리지 장치(638), 또는 이들의 조합일 수 있다. 착탈형 스토리지 및 비착탈형 스토리지 장치의 예로서, 몇가지만 들자면, 플렉시블 디스크 드라이브 및 하드 디스크 드라이브(HDD) 등의 자기 디스크 드라이브, 컴팩트 디스크(CD) 드라이브 또는 디지털 다용도 디스크(DVD) 드라이브 등의 광 디스크 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 및 테이프 드라이브를 포함할 수 있다. 컴퓨터 기억 매체의 예는 컴퓨터 판독 가능한 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 기타 데이터 등의 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성과 비휘발성, 착탈형과 비착탈형 매체를 포함할 수 있다.
시스템 메모리(606), 착탈형 스토리지 장치(636), 및 비착탈형 스토리지 장치(638)가 컴퓨터 기억 매체의 예이다. 컴퓨터 기억 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다용도 디스크(DVD) 또는 기타 광 스토리지, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 스토리지 또는 기타 자기 스토리지 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는데 이용될 수 있고 컴퓨팅 장치(600)에 의해 액세스될 수 있는 기타 임의의 매체를 포함하나 이들에 한정되지 않는다. 이러한 어떤 컴퓨터 기억 매체도 컴퓨팅 장치(600)의 부분일 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(600)는 다양한 인터페이스 장치[예컨대, 출력 장치(642), 주변장치 인터페이스(644), 및 통신 장치(646)]로부터 버스/인터페이스 컨트롤러(630)를 통해 기본 구성(602)으로의 통신을 원활하게 하기 위한 인터페이스 버스(640)를 포함할 수 있다. 출력 장치(642)의 예는 하나 이상의 A/V 포트(652)를 통해 디스플레이 또는 스피커 등의 다양한 외부 장치와 통신하도록 구성될 수 있는 그래픽 처리 유닛(648)과 오디오 처리 유닛(650)을 포함할 수 있다. 주변장치 인터페이스(644)의 예는, 하나 이상의 I/O 포트(658)를 통해 입력 장치(예컨대, 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 장치, 터치 입력 장치 등), 또는 기타 주변 장치(예컨대, 프린터, 스캐너 등)와 같은 외부 장치와 통신하도록 구성될 수 있는 직렬 인터페이스 컨트롤러(654) 또는 병렬 인터페이스 컨트롤러(656)를 포함한다. 통신 장치(646)의 예는 하나 이상의 통신 포트(664)를 통해 네트워크 통신 링크 상에서 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치(662)와의 통신을 원활하게 하도록 구성될 수 있는 네트워크 컨트롤러(660)를 포함한다.
네트워크 통신 링크는 통신 매체의 일례일 수 있다. 통신 매체는 통상 컴퓨터 판독 가능한 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파 또는 기타 트랜스포트 메커니즘 등의 변조된 데이터 신호에 포함된 다른 데이터에 의해 구현될 수 있으며, 임의의 정보 전달 매체를 포함할 수 있다. "변조된 데이터 신호"는 그것의 특성 세트 중 하나 이상을 갖는 신호일 수 있고 정보를 신호 내에 인코딩하는 것과 같은 방식으로 변경될 수 있다. 예시로 그리고 비한정적으로, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 접속 등의 유선 매체, 음파, 고주파(RF), 마이크로파, 적외선(IR), 및 기타 무선 매체 등의 무선 매체를 포함할 수 있다. 여기에서 사용하는 것인 컴퓨터 판독 가능한 매체란 용어는 기억 매체와 통신 매체 모두를 포함할 수 있다.
컴퓨팅 장치(600)는 셀폰, 개인용 데이터 장치(PDA), 개인용 미디어 플레이어 장치, 무선 웹 와치(web-watch) 장치, 개인용 헤드셋 장치, 애플리케이션 전용 장치, 또는 상기 기능 중 임의의 것을 포함하는 하이브리드 장치와 같은 소형의 폼팩터 휴대용(또는 모바일) 전자 장치로서 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치(600)는 랩탑 컴퓨터 및 비랩탑 컴퓨터 구성 양쪽을 포함하는 개인용 컴퓨터로서 구현될 수도 있다.
본 개시는 다양한 양태의 예시로서 의도된 여기에 설명한 특정 실시형태들에 관하여 한정되어서는 안된다. 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자에게는 명백하겠지만, 그 사상 및 범주 내에서 벗어나지 않고 다수의 변형 및 변화가 이루어질 수 있다. 본 명세서에 열거한 것들뿐만 아니라, 본 개시의 범주 내에 있는 기능적으로 동등한 방법 및 장치들이 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자에게 명백할 것이다. 그러한 변형 및 변화는 첨부하는 청구범위의 범주 내에 있는 것이다. 본 개시는 첨부하는 청구범위와 동류의 전체 범주와 함께, 첨부하는 청구범위에 관해서만 제한되어야 한다. 본 개시는 특정 방법, 시약, 화합물 조성 또는 생물학적 시스템에 한정되지 않으며 물론 변할 수 있다는 것을 이해해야 할 것이다. 또한, 여기에 사용된 용어는 특정 실시형태들을 설명하는 용도만을 위한 것이며, 제한적으로 의도되지 않음을 이해해야 할 것이다.
실질적으로 임의의 복수 및/또는 단수 용어의 사용에 있어서, 해당 기술에 숙력된 자라면 문맥 및/또는 적용에 따라 적절하게 그 복수를 단수로 및/또는 그 단수를 복수로 해석할 수 있다. 다양한 단수/복수 치환이 명확성을 위해 여기에 표현적으로 제시될 수 있다.
본 개시, 특히 첨부된 청구항들(예를 들어, 첨부된 청구범위의 본문)에 사용된 용어는 일반적으로 "개방형" 용어로서 의도된 것임을 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자는 이해할 것이다(예를 들어, 용어 "포함하는(including)"은 "포함하지만 이로 한정되는 것은 아닌"으로 해석되어야 하며, 용어 "갖는(having)"은 "적어도 가지는" 것으로 해석되어야 하며, 용어 "포함한다(includes)"는 "포함하지만 이에 한정되는 것은 아닌" 등으로 해석되어야 함). 도입된 청구항 기재에 대해 특정한 개수가 의도되는 경우에 그러한 의도는 청구항에 명시적으로 기재될 것이며, 그러한 기재가 없는 경우는 그러한 의도가 존재하지 않음을 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 또한 이해할 것이다. 예를 들어, 이해를 돕기 위해, 다음에 첨부된 청구항은 청구항 기재를 도입하기 위해, 도입 어구 "적어도 하나(at least one)"와 "하나 이상(one or more)"를 사용할 수 있다. 그러나, 이러한 어구의 사용은, 동일한 청구항이 도입 어구 "하나 이상" 또는 "적어도 하나" 및 특정 숫자를 언급하지 않는 경우에도, 이러한 도입된 청구항 기재를 포함하는 임의의 특정 청구항이 이러한 기재 하나만을 포함하는 실시예들로 한정되는 것을 의미하는 것으로 해석되어서는 안되며(예를 들어, 특정 숫자가 언급되지 않은 경우, 통상적으로 "적어도 하나" 또는 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 함); 청구항 기재를 도입하는데 사용되는 정관사의 이용에 대해서도 동일하게 해석되어야 한다. 부가적으로, 특정한 개수로 도입된 청구항 기재가 명시적으로 언급되는 경우에도 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자는 이러한 기재가 일반적으로 적어도 기재된 개수를 의미하는 것으로 해석하여야 함을 인식할 것이다(예를 들어, 다른 수식어구 없이 "두 개의 기재(two recitations)"의 있는 그대로의 기재는 일반적으로 적어도 두 개의(at least two) 기재들 또는 둘 이상(two or more)의 기재들"을 의미함). 또한, "A, B 및 C 등 중 적어도 하나"와 유사한 약속이 사용되는 예들에서, 일반적으로 이러한 구성은 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자가 이러한 약속을 이해하는 방식으로 의도된다(예, "A, B 및 C 중 적어도 하나를 가진 시스템"은 A만을 가지거나, B만을 가지거나, C만을 가지거나, A와 B 모두를 가지거나, A와 C 모두를 가지거나, B와 C 모두를 가지거나, A, B 및 C 모두를 가지는 시스템들을 포함하되, 이에 한정되지는 않는다.). "A, B 또는 C 등 중 적어도 하나"와 유사한 약속이 사용되는 예들에서, 일반적으로 이러한 구성은 이러한 약속이 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자가 이해하는 방식으로 의도된다(예, "A, B 또는 C 중 적어도 하나를 가진 시스템"은 A만 가지거나, B만 가지거나, C만 가지거나, A와 B 모두를 가지거나, A와 C 모두를 가지거나, B와 C 모두를 가지거나 및/또는 A, B, C 모두 등을 갖는 시스템을 포함하되, 이에 한정되지 않음). 또한, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자는, 둘 또는 그 이상의 택일적 용어들을 제시하는 사실상 임의의 이접적 접속(disjunctive) 단어 및/또는 어구가, 상세한 설명, 청구항 또는 도면에서, 그러한 용어들 중 하나, 그러한 용어들 중 어느 하나, 또는 그러한 용어 둘 모두를 포함하여 구성될 수 있는 것으로 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 어구 "A 또는 B"는 "A" 또는 "B" 또는 "A" 및 "B"의 가능성들을 포함하는 것으로 이해될 것이다.
또한, 본 개시의 특징 또는 양태가 마쿠시(Markush) 그룹의 용어로 기재되는 경우에, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 개시가 또한 마쿠시 그룹의 임의의 개별 멤버 또는 멤버의 하위그룹의 용어로 기재되는 것을 이해할 것이다.
해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 이해하겠지만, 임의의 그리고 모든 목적을 위해, 기록된 설명의 제공과 관련하여, 여기에 개시된 모든 범위는 임의의 그리고 모든 가능한 하위 범위 및 그 하위 범위의 조합도 역시 포함한다. 임의의 나열하는 범위는 적어도 절반으로, 3등분으로, 4등분으로, 5등분으로, 10등분 등등으로 분해되는 동일한 범위를 충분히 기재하고 가능하게 하는 것으로서 쉽게 이해될 수 있다. 비제한적인 예로서, 여기에 설명한 각각의 범위는 3분의 상위부, 3분의 중간부, 및 3분의 하위부 등등으로 용이하게 분해될 수 있다. 또한, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 이해하겠지만, "까지(up to)", "적어도(at least)" 등과 같은 모든 언어는 열거한 수를 포함하며 실질적으로 전술한 바와 같은 하위 범위로 분해될 수 있는 범위를 지칭한다. 마지막으로, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 이해하겠지만, 범위는 각각의 개별 멤버를 포함한다. 그러므로, 예를 들어 1-3개의 셀을 갖는 그룹은 1, 2, 또는 3개의 셀을 갖는 그룹들을 지칭한다. 마찬가지로, 1-5개의 셀을 갖는 그룹은 1개, 2개, 3개, 4개 또는 5개 셀을 갖는 그룹들 등을 지칭한다.
이상, 본 개시의 다양한 실시형태들을 예시의 목적으로 여기에 기재한 것과, 다양한 변형이 본원의 범위 및 사상으로부터 벗어나는 일 없이 이루어질 수 있는 것이 이해될 것이다. 따라서, 여기에 개시한 다양한 실시형태들은 제한적인 것으로 의도되지 않으며 진정한 범주 및 사상은 이어지는 청구범위에 표시된다.

Claims (40)

  1. 캡쳐된 이미지를 관리하는 방법에 있어서,
    이미지 공유 네트워크에서, 이미지 전송 장치로부터 이미지 데이터 - 상기 이미지 데이터는 제1 사용자에 의해 캡쳐되고 이미지가 캡쳐된 장소에 관한 이미지 위치 데이터를 포함함 - 를 수신하는 것과,
    상기 이미지 공유 네트워크에서, 제2 사용자의 장치로부터 장치 위치 데이터를 포함하는 장치 데이터를 수신하는 것과,
    적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 상기 장치 데이터 및 상기 이미지 데이터에 기초하여 상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률을 결정하는 것과,
    상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률이 제1 임계치보다 큰 것에 응답하여, 상기 이미지를 사적인 것으로 표시하는 것에 의해 상기 이미지를 수정하는 것과,
    상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률이 제2 임계치보다 크고 상기 제1 임계치 이하인 것에 응답하여, 상기 이미지의 일부를 흐릿하게 하는 것에 의해 상기 이미지를 수정하는 것
    을 포함하는 이미지 관리 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 이미지는 사진 또는 비디오의 이미지를 포함하는 것인 이미지 관리 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 이미지의 일부를 흐릿하게 하는 것에 의해 상기 이미지를 수정하는 것은, 상기 이미지 내의 사람의 얼굴을 삭제하거나 흐릿하게 하는 것을 포함하는 것인 이미지 관리 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 이미지 데이터를 전송하는 상기 이미지 전송 장치에, 이미지가 수정되었음을 표시하는 통지를 보내는 것을 더 포함하는 이미지 관리 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 장치 데이터 및 상기 이미지 데이터에 기초하여 상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률을 결정하는 것은, 상기 장치 위치 데이터를 상기 이미지 위치 데이터와 비교하고, 장치 시간 데이터를 이미지 시간 데이터와 비교하는 것을 포함하며, 상기 장치 시간 데이터는 상기 장치 위치 데이터가 수집된 시간을 나타내고, 상기 이미지 시간 데이터는 상기 이미지가 캡쳐된 시간을 나타내는 것인 이미지 관리 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 장치 위치 데이터를 이용하여 상기 장치의 위치를 보간하는 것을 더 포함하는 이미지 관리 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 장치는 모바일 통신 장치인 것인 이미지 관리 방법.
  8. 제1항에 있어서, 이미지 공유 네트워크에서 상기 이미지를 수신하는 것을 더 포함하고, 상기 이미지를 수정하는 것은 상기 이미지가 상기 이미지 공유 네트워크에서 수신된 후에 행해지는 것인 이미지 관리 방법.
  9. 캡쳐된 이미지를 관리하는 방법에 있어서,
    이미지 공유 네트워크에서, 이미지 전송 장치로부터 이미지 데이터 - 상기 이미지 데이터는 제1 사용자에 의해 캡쳐되고 이미지가 캡쳐된 장소에 관한 이미지 위치 데이터를 포함함 - 를 수신하는 것과,
    상기 이미지 공유 네트워크에서, 제2 사용자의 장치로부터 장치 위치 데이터를 포함하는 장치 데이터를 수신하는 것과,
    적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 상기 장치 데이터를 상기 이미지 데이터와 상관시키는 것과,
    상기 장치 데이터가 상기 이미지 데이터와 상관된 것에 응답하여,
    상기 장치 데이터와 상기 이미지 데이터의 상관관계에 기초하여 상기 이미지 내에 상기 제2 사용자가 보일 확률을 계산하고,
    상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률이 제1 임계치보다 큰 것에 응답하여, 상기 이미지를 사적인 것으로 표시하는 것에 의해 상기 이미지를 수정하고,
    상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률이 제2 임계치보다 크고 상기 제1 임계치 이하인 것에 응답하여, 상기 이미지의 일부를 흐릿하게 하는 것에 의해 상기 이미지를 수정하는 것
    을 포함하는 이미지 관리 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 장치 데이터가 상기 이미지 데이터와 상관되되 상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률이 상기 제2 임계치보다 크고 상기 제1 임계치 이하인 것에 응답하여, 상기 이미지 관리 방법은,
    상기 이미지 전송 장치에 상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률에 관한 통지를 전송하는 것과,
    상기 이미지 전송 장치로부터 상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률을 확인응답(acknowledge)하는 표시를 수신하는 것을 더 포함하고,
    상기 이미지 전송 장치로부터 상기 표시를 수신하는 것에 응답하여, 상기 이미지가 사적인 것으로 표시되는 것인 이미지 관리 방법.
  11. 제9항에 있어서, 상기 제2 사용자와 상기 제1 사용자가 소셜 미디어를 통해 네트워킹되는 것에 기초하여 상기 제1 사용자가 상기 제2 사용자를 아는지 여부를 결정하는 것을 더 포함하고,
    상기 제1 사용자가 상기 제2 사용자를 모르되 상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률이 상기 제1 임계치보다 크다는 것에 응답하여, 상기 이미지를 사적인 것으로 표시하는 것에 의해 상기 이미지를 수정하고,
    상기 제1 사용자가 상기 제2 사용자를 모르되 상기 제2 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률이 상기 제2 임계치보다 크고 상기 제1 임계치 이하라는 것에 응답하여, 상기 이미지의 일부를 흐릿하게 하는 것에 의해 상기 이미지를 수정하는 것인 이미지 관리 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 이미지는 오리지널 이미지이고, 상기 제1 사용자가 상기 제2 사용자를 모르되 상기 제2 사용자가 상기 오리지널 이미지 내에 보일 확률이 상기 제2 임계치보다 크고 상기 제1 임계치 이하라는 것에 응답하여, 상기 이미지 관리 방법은, 상기 오리지널 이미지를 수정하기 전에 상기 오리지널 이미지를 복사하여 복사된 이미지를 형성하는 것을 더 포함하고, 상기 복사된 이미지는 사적인 것으로 표시되되 상기 오리지널 이미지는 상기 오리지널 이미지의 일부를 흐릿하게 하는 것에 의해 수정되는 것인 이미지 관리 방법.
  13. 캡쳐된 이미지를 관리하는 시스템에 있어서,
    장치 데이터 및 이미지 데이터 - 상기 이미지 데이터는 제2 사용자에 의해 캡쳐되고, 이미지 전송 장치로부터 수신되며, 이미지가 캡쳐되는 장소에 관한 이미지 위치 데이터를 포함하고, 상기 장치 데이터는 제1 사용자의 장치로부터 수신되되 장치의 위치에 관한 장치 위치 데이터를 포함함 - 에 기초하여 상기 제1 사용자가 이미지 내에 보일 확률을 결정하도록 구성된 데이터 상관기와,
    이미지 수정기를 포함하고, 상기 이미지 수정기는,
    상기 제1 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률이 제1 임계치보다 클 때 상기 이미지를 사적인 것으로 표시하는 것에 의해 상기 이미지를 수정하고,
    상기 제1 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률이 제2 임계치보다 크고 상기 제1 임계치 이하일 때 상기 이미지의 일부를 흐릿하게 하는 것에 의해 상기 이미지를 수정하도록 구성된 것인 이미지 관리 시스템.
  14. 제13항에 있어서, 상기 이미지는 사진 또는 비디오의 이미지를 포함하는 것인 이미지 관리 시스템.
  15. 제13항에 있어서, 상기 이미지 수정기는 상기 이미지 내의 사람의 얼굴을 삭제하거나 흐릿하게 하는 것에 의해 상기 이미지의 일부를 흐릿하게 하도록 구성되는 것인 이미지 관리 시스템.
  16. 제13항에 있어서, 상기 이미지가 캡쳐된 시간에 장치의 보간 위치를 보간하도록 구성된 장치 데이터 분석기를 더 포함하고, 상기 데이터 상관기는 상기 이미지 위치 데이터와 상기 장치의 보간 위치의 상관관계에 기초하여 상기 이미지 내에 상기 제1 사용자가 보일 확률를 결정하는 것인 이미지 관리 시스템.
  17. 제13항에 있어서, 상기 데이터 상관기는 상기 이미지 위치 데이터와 상기 장치 위치 데이터의 상관관계 및 장치 시간 데이터와 이미지 시간 데이터의 상관관계에 기초하여 상기 제1 사용자가 상기 이미지 내에 보일 확률을 결정하도록 구성되고, 상기 장치 시간 데이터는 상기 장치 위치 데이터가 수집된 시간을 나타내며, 상기 이미지 시간 데이터는 이미지가 캡쳐된 시간을 나타내는 것인 이미지 관리 시스템.
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