KR102436602B1 - 영상 데이터의 개인정보 비식별화 방법 및 장치 - Google Patents

영상 데이터의 개인정보 비식별화 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 비식별화 방법은, 영상 데이터의 처리 설정을 하는 영상 처리 설정 단계; 딥러닝(Deep learning) 기반의 개인정보영역 추출부에 의해 영상 데이터에서 비식별화 대상 객체(개인정보영역)를 검출하는 비식별화 대상 객체(개인정보영역) 검출 단계; 영상 데이터의 처리 설정에 따라 비식별화처리부가 상기 영상 데이터의 비식별화 영역에 대해 비식별화 처리를 수행하여 비식별화 처리 데이터를 생성하는 비식별화 단계; 및 상기 비식별화 데이터를 비휘발성 메모리에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 비식별화 처리 방법.;를 포함한다.

Description

영상 데이터의 개인정보 비식별화 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR DE-IDENTIFYING PERSONAL INFORMATION IN IMAGE DATA}
본 발명은 비식별화 처리 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로 영상 데이터에서 특정 영역 또는 객체를 제외하고 개인정보를 비식별화 처리하는 방법과 장치에 관한 것이다.
자율주행차 카메라, 차량 블랙박스, 드론 카메라, CCTV 등에서 촬영된 영상에는 사람 얼굴, 차량번호, 간판의 전화번호 등 개인정보가 포함될 수 있다. 나아가 유튜브, 틱톡, 트위터 등 SNS를 이용한 1인 미디어가 활성화됨에 따라 불특정 다수를 촬영한 영상이 네트워크를 통해 실시간 전송되거나 녹화 편집 후 업로드되는데, 이 경우에도 다양한 개인정보가 공중에 노출될 수 있다.
개인정보보호를 위한 법적 요구에 따라 영상 데이터는 비식별화 처리를 거쳐 저장, 관리, 이용, 전송되어야 한다. 여기서, 비식별화는 특정 개인을 식별할 수 없도록 개인정보의 일부 또는 전부를 변환하는 일련의 과정으로, 식별 요소 중 다른 값으로 대체하는 가명처리, 데이터의 총합 값만 보여주고 개별 데이터는 보여주지 않는 총계처리, 일부 식별 요소를 지우는 데이터 삭제, 데이터 정확한 값은 감추고 범주 값으로 변환하는 범주화, 중요 식별자가 보이지 않게 하는 데이터 마스킹 방법 등이 있다.
그런데, 경우에 따라서는 동일 영상 내에서 일괄적인 비식별화 처리를 하는 것이 바람직하지 않을 수 있다. 예를 들어, 라이브 스트림이나 라이브 방송을 하는 1인 미디어의 크리에이터는 정보 전달을 위해 화면에서 본인을 포함한 특정인 또는 특정 영역에 대해서는 비식별화 처리를 하지 않으면서 나머지 프라이버시 정보에 대해서는 비식별화 처리를 할 필요가 있다.
미디어 환경 변화에 따라 단순한 일괄 비식별화 처리를 넘어 다양한 영상 컨텐츠의 공급, 퍼블리싱 과정에서 실시간으로 개인정보를 보호하면서도 원하는 대로 자동 조작이 가능한 비식별화 방법 및 장치가 필요하다.
(특허문헌) KR10-2020-0036656 A
본 발명은 자유도가 높으면서 사용자의 요구에 맞는 자동화된 개인정보 비식별화 처리 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 발명은 개인정보보호가 강화되고 편의성이 향상된 영상 데이터의 실시간 비식별화 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 측면에 의한 비식별화 방법은, 영상 데이터의 처리 설정을 하는 영상 처리 설정 단계; 딥러닝(Deep learning) 기반의 개인정보영역 추출부에 의해 영상 데이터에서 비식별화 대상 객체(개인정보영역)를 검출하는 비식별화 대상 객체(개인정보영역) 검출 단계; 영상 데이터의 처리 설정에 따라 비식별화처리부가 상기 영상 데이터의 비식별화 영역에 대해 비식별화 처리를 수행하여 비식별화 처리 데이터를 생성하는 비식별화 단계; 및 상기 비식별화 데이터를 비휘발성 메모리에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 비식별화 처리 방법.;를 포함한다.
본 발명의 다른 측면에 의한 영상 데이터의 비식별화 처리 방법은, 영상 촬영 개시 단계; 촬영에 의해 획득한 영상을 참조하여 비식별화 제외 영역 또는 객체를 설정함으로써 촬영 중 실시간으로 상기 영상 데이터의 처리 설정을 하는 영상 처리 설정 단계; 촬영 영상 데이터의 프레임별로 비식별화 대상 객체를 검출하는 단계; 비식별화 제외 영역 또는 객체(C) 외에 상기 비식별화 대상 객체가 검출되는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 판단에 따라 비식별화 처리를 수행여부를 결정하고 이에 따라 비식별화 처리를 하거나 또는 하지 않고 비휘발성 메모리에 영상 데이터를 저장하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 또 다른 측면에 의한 영상 데이터의 비식별화 처리 방법은, 촬영 개시 지시를 입력받는 단계; 상기 이미지 센서에 의해 획득되는 원본 영상 데이터를 휘발성 메모리에 임시로 저장하는 단계; 상기 영상 데이터의 프레임을 참조하여 비식별화 제외 영역 또는 객체를 설정할 수 있도록 설정을 위한 UI를 제공하는 단계; 상기 UI를 통해 입력되는 비식별화 제외 영역 또는 객체 설정을 획득하여 저장하는 단계; 휘발성 메모리에 저장된 이미지 데이터에서 비식별화 대상 객체를 검출하는 단계; 상기 비식별화 제외 영역 또는 (비식별화 제외) 객체의 설정을 참조하여 비식별화 제외 영역 또는 객체 외에 비식별화 대상 객체가 검출되는지 여부를 판단하는 단계; 상기 판단 결과 비식별화 제외 영역 또는 객체(C) 외에 상기 비식별화 대상 객체가 검출되면, 영상 데이터의 비식별화 영역에 대해 비식별화 처리를 수행하는 비식별화 단계; 및 상기 판단에 따라 비휘발성 메모리에 비식별화 영상 데이터 또는 원본 영상 데이터를 저장하는 단계;를 포함한다.
상기 판단 결과, 비식별화 제외 영역 또는 객체(C) 외에 상기 비식별화 대상 객체가 검출되면 비식별화 영역을 추출하는 단계로 진행한다. 비식별화 제외 영역 또는 객체 외의 비식별화 객체를 판별하여 상기 비식별화 영역을 추출하며, 상기 비식별화 영역에 대해 비식별화 처리를 수행한다. 비식별화 제외 영역 또는 객체 외의 비식별화 객체를 판별하는 과정은 도 4의 방법과 같은 방법을 사용할 수 있다.
상기 판단 결과 비식별화 제외 영역 또는 객체(C) 외에 상기 비식별화 대상 객체가 검출되지 않으면 비식별화 처리를 수행하지 않고 영상 데이터를 비휘발성 메모리에 저장한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 개인정보 비식별화 처리를 특정 영역을 제외하고 자동화함으로써 비식별화 처리의 자유도가 향상되고 영상 데이터의 개인정보 보호가 확보된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 개인정보 비식별화 장치의 하드웨어 관점 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 영상 데이터의 개인정보 비식별화 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터 비식별화 처리를 한 영상 이미지의 일 예이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 영상 데이터 비식별화 방법의 개략적인 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 의한 영상 데이터의 개인정보 비식별화 장치의 블록도이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 의한 영상 데이터의 개인정보 비식별화 방법의 순서도이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 영상 데이터의 개인정보 비식별화 방법의 순서도이다.
상기 순서도의 점선 영역은 edge 디바이스에서 이루어지는 과정을 표시한다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여 지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
일반적으로 카메라 등에서 획득된 영상 이미지 데이터는 비식별화 처리를 거쳐서 외부 서버를 포함한 다른 장치로 전송되거나 메모리에 저장, 관리된다. 프레임별로 개인정보영역 검출과 비식별화 처리를 거친 영상 데이터는 암호화 및 인코딩(encoding)를 거쳐 저장, 관리, 활용, 전송된다.
비식별화 처리 대상은 얼굴, 차량번호와 같은 개인정보 영역이고, 개인 정보 영역의 검출은 인공지능 학습모델 또는 얼굴 인식 엔진이나 숫자 인식 엔진 등 다양한 알고리즘에 의해 이루어진다.
한편, 사람 얼굴이나 차량 번호판 등 개인정보 영역이 검출되면 비식별화 처리가 프로세서에 의해 이루어지는데 마스킹, 블러링, 범주화, 대체, 삭제 등의 다양한 방식으로 이루어질 수 있다.
비식별화 장치(100)의 각 구성요소는 장치 내부의 소프트웨어적인 모듈 또는 하드웨어적인 모듈을 연결하는 통신 경로에 연결되어 상호 간에 유기적으로 동작할 수 있다. 이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 이용하여 통신한다. 비식별화 장치(100)의 각 구성요소는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 소프트웨어적인 모듈, 하드웨어적인 모듈 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 비식별화 장치(100)는 렌즈 등 광학계, 이미지 센서, 이미지 센서의 신호를 디지털화하는 아날로그 디지털 컨버터(ADC), ADC를 거쳐 전처리된 영상 데이터를 임시로 저장하는 휘발성 메모리, 상기 휘발성 메모리에 임시로 저장된 영상 데이터를 이용하여 각종 처리를 수행하고 장치의 작동을 수행하는 프로세서, 통신 모뎀 등의 통신 모듈, 각종 프로그램과 데이터를 저장하기 위한 비휘발성 메모리, 입출력 인터페이스(IO I/F) 등을 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 비식별화 장치(100)는 디지털 카메라, 스마트폰, 태블릿 등 촬상 소자를 구비한 정보처리 장치인 것이 바람직하다. 다만, 일부 실시예의 경우 촬상 소자 없이 외부 카메라에서 촬상한 영상을 획득하여 처리하는 서버, PC 등일 수도 있다.
상기 휘발성 메모리는 램(Random Access Memory: RAM), Cache 메모리 등 데이터를 일시적으로 저장하는 메모리이고, 비휘발성 메모리는 플래시 메모리, 광 디스크, 자기 디스크, 솔리드 스테이트 디스크(Solid State Disk: SSD) 등의 컴퓨터로 판독 가능한 기록/저장매체일 수 있다.
실시예에 따르면, 프로세서는 명세서상에 기재된 동작과 기능을 하나 이상 선택적으로 수행하도록 프로그램될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 전체 또는 부분적으로 특정한 구성의 주문형반도체(Application Specific Integrated Circuit: ASIC), CPU, GPU, DSP(digital signal processor), FPGA(field programmable gate array), ISP 등의 하드웨어 또는 하드웨어의 조합으로 구현될 수 있다.
이미지 센서는 광학계를 거친 광학적 신호를 전기 신호로 변환하는 CCD, CMOS 등의 촬상 소자일 수 있다.
이하 도 2 내지 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예를 설명한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 비식별화 장치(100)는 통신모듈, 영상 데이터를 획득하기 위해 광학적 신호를 전기 신호로 변환하는 이미지 센서, 이미지 센서에서 획득하는 영상 데이터를 일시적으로 저장하는 휘발성 메모리, 상기 휘발성 메모리에 저장된 영상 데이터를 프레임별로 처리하는 영상 처리부, 비식별화 제외 영역 또는 대상을 설정하기 위한 UI를 제공하고 사용자의 입력을 획득하는 영상 처리 설정부, 및 상기 영상처리부에 의해 처리된 영상 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리를 포함한다.
상기 영상처리부는, 비휘발성 메모리에 저장된 영상 데이터에서 비식별화 대상 객체를 검출하는 딥러닝(Deep learning) 기반의 비식별화 대상 객체 추출부; 검출된 비식별화 대상 객체(A)에서 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체(B)를 판별하는 판별부; 상기 비식별화 대상 객체에서 상기 비식별화 제외 영역 또는 대상을 감산하여 상기 영상 데이터의 비식별화영역을 추출하는 비식별화영역 추출부; 및 상기 영상 데이터의 비식별화영역을 비식별화 처리하여 비식별화 영상 데이터를 생성하는 비식별화처리부;를 포함한다.
한편, 도 3은 본 발명의 장치에 따른 비식별화 방법에 의해 처리된 영상 이미지의 일 예이다. 도 3의 영상 이미지에서 나타난 바와 같이, 거리의 사람 얼굴이나 차량 번호판의 경우 비식별화 처리가 되어야 하지만, 리포터의 이미지와 리포터의 이름을 표시하는 화면 영역은 비식별화 처리가 되지 않아야 원하는 대로 정보 전달이 가능하다. 도 3에서 붉은 색으로 표시한 영역은 사람 얼굴, 이름 등 비식별화 대상임에도 불구하고 비식별화 제외 영역으로 설정하여 비식별화 대상임에도 비식별화 처리에서 제외한 것이다.
도 3과 같은 비식별화 제외 영역 또는 객체를 제외한 개인정보영역의 자동 비식별화 처리 방법을 이하 상세히 설명한다.
도 4는 스마트폰 또는 디지털 카메라와 같은 촬상 장치에 의해 촬영되는 영상의 실시간 자동 비식별화 방법의 순서도이다. 도 4의 점선 표시 부분의 과정은 도 1의 장치와 같은 단일 엣지 정보처리장치에 의해 수행될 수 있다.
먼저 촬영 개시 지시를 입력받아 영상 획득장치(이미지 센서)에 의한 영상 촬영이 시작된다. 이미지 센서에 의해 획득되는 원본 영상 데이터는 휘발성 메모리에 임시로 저장된다.
이때 터치 디스플레이와 같은 사용자 인터페이스(IO I/F)를 통해 촬상 영상이 디스플레이된다. 사용자가 디스플레이되는 영상 데이터의 프레임을 참조하여 비식별화 제외 영역 또는 객체 설정할 수 있도록 설정을 위한 UI가 영상 처리 설정부에 의해 제공될 수 있다. 이러한 영상 처리 설정 단계를 상세히 설명하면, 촬상된 영상 데이터와 함께 설정 UI가 프로그램에 의해 제공되고, 상기 UI를 통해 사용자가 비식별화 제외 영역 또는 객체를 입력하거나 선정하는 방식으로 설정하면, 영상 처리 설정부는 입력된 비식별화 제외 영역 또는 객체를 획득하여 메모리에 저장한다.
이후 휘발성 메모리에 임시로 저장된 이미지 데이터에서 비식별화 대상 객체를 검출하는 단계가 진행된다. 개인정보영역 추출부는 영상 데이터에서 비식별화 대상 객체를 검출한다. 개인정보영역 추출부는 딥러닝(Deep learning) 기반 객체 검출기로 MLP(multilayer perceptron), CNN(convolutional newral network) 또는 RNN(recurrent newral network) 등의 방법에 의해 구성된 다층 구조의 인공지능신경망으로 구현된다.
판별부는 상기 비식별화 대상 객체(A)에서, 상기 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체(B)를 판별하는 판별 단계를 수행한다. 이 때, 비식별화 제외 영역 내에 임의의 비식별화 대상 객체의 영역이 소정 기준 이상 포함된 경우에 비식별화 제외 영역 내에 있는 것으로 판별한다. 예를 들어, 검출된 비식별화 대상 객체 중 한 객체의 픽셀 영역 중 30% 이상이 비식별화 제외 영역에 포함된다면 이는 비식별화 제외 영역 내에 있는 것으로 판별한다. 따라서, 이 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체(B)로 판별하고, 이후의 감산에서 비식별화 대상 객체에서 제거될 수 있다. 이 판별의 기준이 되는 것은 검출된 비식별화 대상 객체 영역(픽셀 면적)이 비식별화 제외 영역과 중첩되거나 제외 영역에 포함되는 비율일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 판별 기준 비율도 30%에 한정되지 않고 다른 기준이 미리 선정될 수 있다. 대안적으로, 영상 데이터의 처리 설정 단계에서 이 판별의 기준이 되는 비율도 사용자가 설정하도록 구성될 수 있다.
이후 비식별화영역을 추출하는 단계는, 상기 비식별화 대상 객체(A)에서 상기 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체(B)를 감산하여 비식별화영역(A-B)을 추출하는 단계이다. 비식별화 대상 객체가 예를 들어 A={A-1, A-2, A-3} 인데 이중 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체 B={A-3} 일 경우 감산을 수행하면 그 결과 A-B= {A-1, A-2}가 된다.
비식별화영역 처리 단계는 상기 비식별화영역을 비식별화 처리하여 비식별화 영상 데이터를 생성하는 단계이다. 비식별화 영상 데이터는 비휘발성 메모리에 저장되고 이후 인코딩되어 외부 장치로 전송될 수 있다.
이상 상술한 본 발명의 비식별화 처리 방법은 프로세서 및 메모리를 구비한 단일 촬상 장치에 의해 실시간으로 수행될 수 있는데, 비식별화 제외 영역을 제외한 개인정보영역은 비식별화 처리가 되지 않은 상태에서는 휘발성 메모리에 저장되고 반드시 비식별화 이후에만 비휘발성 메모리에 저장된다. 따라서 촬영자 본인도 제3자의 개인정보를 임의로 이용할 수 없어 개인 정보 보호가 용이하다. 또한 영상 컨텐츠의 다양한 이용을 위해 비식별화 제외 영역이나 객체를 촬영 개시 전 또는 후에 선정할 수 있어 실시간 방송 등에서 개인정보 노출 없이 정보 전달을 위해 필요한 수준으로만 비식별화 처리가 자동으로 이루어져 사용자 편의성이 높다.
도 5, 6을 참조하여 카메라 등에서 촬영된 영상을 별도의 서버, 컴퓨터 등에서 비식별화 처리하는 본 발명의 다른 실시예를 상세히 설명한다. 도 5는 상기 다른 실시예에 따른 비식별화 처리 방법이 수행되는 정보처리 장치(200)의 개략도이다.
외부 장치로부터 통신부를 통해 영상 데이터를 획득하고, 영상 처리부는 이 영상 데이터를 불러와 비식별화 처리한 후 비휘발성 메모리에 저장한다. 관리부는 이러한 영상 획득, 처리 과정을 제어한다.
한편, 도 6에 도시된 바와 같이 서버에 의한 영상 비식별화 처리 방법은 실시간으로 영상 데이터를 획득하여 처리하지는 않고 외부 장치로부터 획득한 영상 데이터를 불러와 처리하는 점만 상이할 뿐 도 4의 방법과 실질적으로 동일하다. 따라서 중복되는 설명은 생략한다.
이하, 도 7을 참조하여 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상 데이터 비식별화 방법을 설명한다.
도 7의 방법은 도 1, 2의 장치에 의해 실행되는 것이 바람직하나, 이에 한정되지는 않는다. 도 7의 방법 중 도 4와 동일한 구성은 설명을 생략한다.
도 7의 비식별화 방법은 이미지 센서, 메모리 및 프로세서를 포함하는 단일 장치에 의해 수행되는 이미지 데이터의 실시간 비식별화 처리 방법으로, 촬영 개시 지시를 입력받는 단계; 상기 이미지 센서에 의해 획득되는 원본 영상 데이터를 휘발성 메모리에 임시로 저장하는 단계; 상기 원본 영상 데이터의 프레임을 참조하여 비식별화 제외 영역 또는 객체를 설정할 수 있도록 설정을 위한 UI를 제공하는 단계; 상기 UI를 통해 입력되는 비식별화 제외 영역 또는 객체 설정을 획득하여 저장하는 단계; 휘발성 메모리에 저장된 이미지 데이터에서 비식별화 대상 객체를 검출하는 단계; 상기 비식별화 제외 영역 또는 (비식별화 제외) 객체의 설정을 참조하여 비식별화 제외 영역 또는 객체 외에 비식별화 대상 객체가 검출되는지 여부를 판단하는 단계; 상기 판단 결과 비식별화 제외 영역 또는 객체(C) 외에 상기 비식별화 대상 객체가 검출되면, 영상 데이터의 비식별화 영역에 대해 비식별화 처리를 수행하는 비식별화 단계; 및 상기 판단에 따라 비휘발성 메모리에 비식별화 영상 데이터 또는 원본 영상 데이터를 저장하는 단계;를 포함한다.
상기 판단 결과, 비식별화 제외 영역 또는 객체(C) 외에 상기 비식별화 대상 객체가 검출되면 비식별화 영역을 추출하는 단계로 진행한다. 비식별화 제외 영역 또는 객체 외의 비식별화 객체를 판별하여 상기 비식별화 영역을 추출하며, 상기 비식별화 영역에 대해 비식별화 처리를 수행한다. 비식별화 제외 영역 또는 객체 외의 비식별화 객체를 판별하는 과정은 도 4의 방법과 같은 방법을 사용할 수 있다.
비식별화 처리 시에 암호화 키를 이용하여 비식별화 처리 데이터를 암호화 할 수 있고, 전송을 위해 인코딩할 수도 있다.
상기 판단 결과 비식별화 제외 영역 또는 객체(C) 외에 상기 비식별화 대상 객체가 검출되지 않으면 비식별화 처리를 수행하지 않고 영상 데이터를 비휘발성 메모리에 저장한다.
비휘발성 메모리에 저장된 영상 데이터는 실시간으로 외부 장치로 전송되거나 이후 추가 편집을 거쳐 전송될 수 있다.
이러한 방법에 의하면, 촬상 개시 후 즉시 비식별화 제외 영역 또는 객체를 설정하고, 이후 영상 촬영을 진행하는 과정에서 비식별화 대상 객체가 촬상되면 별도의 조치 없이도 자동적으로 보호할 필요가 있는 개인정보를 실시간 비식별화 처리할 수 있다. 즉, 촬영 중간에 비식별화 제외 영역 또는 객체 이외에 개인정보가 노출되는 영상이 촬영되면 이에 대해 비식별화 제외 영역을 제외한 객체에 대해 비식별화 처리가 수행되므로 사용 편의성이 우수하다.
검출과 비식별화를 포함한 데이터 처리는 스마트폰 뿐 아니라 자율주행자의 카메라에 내장된 프로세서에 의해 수행될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 외부 서버 등에서 실행될 수도 있다.
100: 찰상 소자를 구비한 비식별화 장치
200: 비식별화 장치

Claims (6)

  1. 정보처리장치에서 수행되는 영상 데이터의 비식별화 처리 방법으로서,
    사용자에 의한 비식별화 제외 영역 또는 객체의 설정을 포함하는, 영상 데이터의 처리 설정을 하는 영상 처리 설정 단계;
    딥러닝(Deep learning) 기반의 개인정보영역 추출부에 의해 영상 데이터에서 비식별화 대상 객체를 검출하는 비식별화 대상 객체 검출 단계;
    영상 데이터의 처리 설정에 따라 비식별화처리부가 상기 영상 데이터의 비식별화 영역에 대해 비식별화 처리를 수행하여 비식별화 처리 데이터를 생성하는 비식별화 단계; 및
    상기 비식별화 데이터를 비휘발성 메모리에 저장하는 단계;를 포함하고,
    상기 비식별화 단계는,
    비식별화 대상 객체(A)에서, 상기 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체(B)를 판별하는 단계로서, 비식별화 제외 영역 내에 임의의 비식별화 대상 객체의 영역이 소정 기준 이상 포함된 경우에 비식별화 제외 영역 내에 있는 것으로 판별하는, 판별 단계;
    상기 비식별화 대상 객체(A)에서 상기 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체(B)를 감산하여 비식별화영역(A-B)을 추출하는 단계; 및
    상기 비식별화영역을 비식별화 처리하여 비식별화 영상 데이터를 생성하는 비식별화영역 처리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 비식별화 처리 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 이미지 센서, 메모리 및 프로세서를 포함하는 단일 장치에 의해 수행되는 이미지 데이터의 실시간 비식별화 처리 방법으로,
    촬영 개시 지시를 입력받는 단계;
    상기 이미지 센서에 의해 획득되는 원본 영상 데이터를 휘발성 메모리에 임시로 저장하는 단계;
    상기 원본 영상 데이터의 프레임을 참조하여 비식별화 제외 영역 또는 객체를 설정할 수 있도록 설정을 위한 UI를 제공하는 단계;
    상기 UI를 통해 입력되는 비식별화 제외 영역 또는 객체의 설정을 저장하는 단계;
    휘발성 메모리에 저장된 원본 영상 데이터에서 비식별화 대상 객체를 검출하는 단계;
    상기 비식별화 제외 영역 또는 객체 설정을 참조하여 비식별화처리부가 상기 영상 데이터의 비식별화 영역에 대해 비식별화 처리를 수행하여 비식별화 처리 데이터를 생성하는 비식별화 단계; 및
    비휘발성 메모리에 비식별화 영상 데이터를 저장하는 단계;를 포함하고,
    상기 비식별화 단계는,
    상기 비식별화 대상 객체(A)에서, 상기 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체(B)를 판별하는 단계로서, 비식별화 제외 영역 내에 임의의 비식별화 대상 객체의 영역이 소정 기준 이상 포함된 경우에 비식별화 제외 영역 내에 있는 것으로 판별하는, 판별 단계;
    상기 비식별화 대상 객체(A)에서 상기 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체(B)를 감산하여 비식별화 영역(A-B)을 추출하는 단계; 및
    상기 비식별화 영역(A-B)을 비식별화 처리하여 비식별화 영상 데이터를 생성하는 비식별화영역 처리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 비식별화 처리 방법.
  5. 삭제
  6. 영상 데이터의 비식별화 처리 장치에 있어서,
    영상 데이터를 획득하기 위해 광학적 신호를 전기 신호로 변환하는 이미지 센서,
    상기 이미지 센서에서 획득하는 영상 데이터를 일시적으로 저장하는 휘발성 메모리,
    상기 휘발성 메모리에 저장된 영상 데이터를 프레임별로 처리하는 영상 처리부,
    비식별화 제외 영역 또는 대상을 설정하기 위한 UI를 제공하고 사용자의 입력을 획득하는 영상 처리 설정부, 및
    상기 영상처리부에 의해 처리된 영상 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리를 포함하고,
    상기 영상 처리부는,
    비휘발성 메모리에 저장된 영상 데이터에서 비식별화 대상 객체를 검출하는 비식별화 대상 객체 추출부;
    상기 비식별화 대상 객체에서 상기 비식별화 제외 영역 또는 객체를 감산하여 상기 영상 데이터의 비식별화영역을 추출하는 비식별화영역 추출부; 및
    상기 영상 데이터의 비식별화영역을 비식별화 처리하여 비식별화 영상 데이터를 생성하는 비식별화처리부;를 포함하고,
    상기 비식별화영역의 추출은,
    상기 비식별화 대상 객체(A)에서, 상기 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체(B)를 판별하되, 비식별화 제외 영역 내에 임의의 비식별화 대상 객체의 영역이 소정 기준 이상 포함된 경우에 비식별화 제외 영역 내에 있는 것으로 판별하는, 판별 단계; 및
    상기 비식별화 대상 객체(A)에서 상기 비식별화 제외 영역 내에 있는 비식별화 대상 객체(B)를 감산하여 비식별화영역(A-B)을 추출하는 단계;를 포함하는, 영상 데이터의 비식별화 처리 장치.
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