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Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

Privacy masking technology for mobility images

Manager
Park So Hee
Participants
Kim Geonwoo, Ghyme Sang Won, Kim Young Sae, Kim Yong Kyun, Kim Ik Kyun, Park Sangwook, Park So Hee, Su Wan Park, Seon Ho Oh, Yoon Hyunjin, Lim Kyung Soo, Choi Bum Suk, Han Seung Wan, Han Jong-Wook, Han Jin Hee, Youngjun Heo
Transaction Count
1
Year
2021
Project Code
20HB1500, Development of Trusted Reality core technology for the era of post smartphone, Song Kibong
21HR2900, Development of 5G-based Predictive Visual Security for Preemptive Threat Response, Kim Geonwoo
20HR6900, Development of Intelligent VideoSecurity Technologies supporting 5G-based Mobility, Kim Geonwoo
본 이전 기술은 모바일 디바이스를 통해 입력되는 모빌리티 영상에서 검출된 개인의 프라이버시 영역을 마스킹하여 비식별화하고, 추후 키를 가진 인가된 사용자만이 영상 내에서 마스킹된 영역을 복구하여 확인할 수 있는 개인정보보호 기술임. 본 이전 기술은 모바일 디바이스에서 취득된 스틸 이미지, 동영상에 모두 적용 가능하며, 영상 마스킹부와 언마스킹부 간의 프라이버시 영역 정보를 공유하기 위한 JPEG 기반 프라이버시 영역 정보 공유 기술을 포함하고 있음.
- 최근 들어 유튜브, 인스타그램, 브이로그 등 개인 방송 및 영상 공유가 보편화되고, 이를 위한 카메라 기능을 탑재하고 있는 개인화된 모바일 영상 기기의 이용이 확대되고 있어, 실제 생활에서의 프라이버시 침해에 대한 대중의 불안감을 조성하고 있음.
- 또한, AI 보급으로 영상을 활용한 다양한 연구 개발이 확대되고 있어, 영상의 이용 및 가치는 나날이 증가하고 있음. 이러한 영상 데이터 활용을 위해서는 광범위하게 수집된 영상 데이터 내에서 개인의 식별 정보를 보호하는 기술이 필요함.
- 기존의 프라이버시 마스킹 기술은 영상 코덱에 마스킹 모듈을 정합하는 방식으로 개발되어 동영상 적용 시 코덱에 의존적이라는 한계가 있음.
- 그러므로, 코덱에 독립적인 본 이전 기술을 통하여 개인정보를 포함한 영상(스틸 이미지, 동영상)의 취득 단계에서부터 개인정보를 비식별화하여 개인의 프라이버시를 전주기적으로 보호하는 기술이 필요함.
- 스마트폰, 드론, 스마트글래스 등 안드로이드 기반 영상 수집 기기로 촬영된 스틸이미지, 동영상의 포맷 및 종류에 무관하게 모두 적용 가능함
- 프라이버시 영역 정보를 위한 메타데이터 없이 JPEG 기반 프라이버시 영역 정보 공유 기술을 통하여 영상 마스킹 시스템과 영상 언마스킹 시스템 간 공유가 가능함
A. 기술명 : 모빌리티 영상을 위한 프라이버시 마스킹 기술
- 모빌리티 디바이스에서 입력된 영상 내 검출된 프라이버시 영역을 마스킹 키로 마스킹하는 기술
- 마스킹된 영역을 언마스킹 키를 사용하여 복원하는 기술
- 영상 마스킹부와 언마스킹부 간의 JPEG 기반 프라이버시 영역 정보 공유 기술
A. 기술명 : 모빌리티 영상을 위한 프라이버시 마스킹 기술
- “5G 기반 모빌리티를 지원하는 범용지능형 영상보안엣지 핵심기술 개발“ 요구사항 정의서
- 모빌리티 영상을 위한 프라이버시 마스킹 기술 시험절차서 및 시험결과서
- 동영상 코덱에 독립적인 프라이버시 마스킹 및 언마스킹 모듈
- JPEG 기반 프라이버시 영역 정보 압축 및 생성 모듈(android)
- JPEG 기반 프라이버시 영역 정보 복원 모듈(window)
- 영상 내 검출된 프라이버시 영역 마스킹을 위한 스마트폰용 마스킹 앱(android)
- 앱과 연동하여 마스킹된 프라이버시 영역을 복원하는 PC 기반 언마스킹 프로그램(window)
A. 적용분야
- 일반적으로 모바일 디바이스를 통해 획득된 개인정보를 포함하고 있는 스틸 이미지, 동영상 등을 다루는 모든 분야에 적용 가능함.
- 대규모 영상에서의 개인 식별 정보를 마스킹하여 프라이버시가 보장된 영상을 이용한 AI 학습에 적용 가능함.
B. 기대효과
- 프라이버시 보장된 개인 영상 방송 및 영상 배포가 가능함.
- 개인의 식별 정보가 제거된 영상 학습 데이터 제공이 가능함.
- 통합관제시스템 등과 연계되어 지능형 영상 보안 시스템에 적용하여 영상 산업뿐만 아니라, 사회 안전 서비스 등에 활용이 가능함.