[ Completed Projects ]

Completed Projects

  • 프로젝트 명

    숏폼 영상에서의 개인정보 비식별화 시스템

  • 분야

    콘텐츠 시장의 폭발적 성장 및 개인정보 보호 수요 급증
    • - 2022년 기준 YouTube의 이용 시간이 2019년 이용 시간 대비 약 두 배 증가하고, TikTok의 글로벌 이용자가 15억 명을 돌파하는 등 숏폼 영상 플랫폼의 영향력이 급격히 확대됨
    • - 숏폼 영상에 노출될 수 있는 지문, 얼굴, 홍채 등 유일성과 불변성을 지닌 생체정보는 유출 시 심각한 사생활 침해로 이어질 수 있어 각별한 보호 기술이 요구됨
    기존 생체정보 보호 알고리즘의 숏폼 환경 적용 한계
    • - 기존의 Hand Key Point Detection 알고리즘은 연산량이 크고 손바닥 전체 노출을 전제로 하는 경우가 많아, 빠른 화면 전환과 다양한 촬영 구도를 갖는 숏폼 영상 환경에 효과적으로 적용하기 어려움
    • - 따라서 고속 데이터 처리 환경에서도 안정적으로 동작하며 생체정보 보호 가이드라인을 준수할 수 있는 경량화된 실시간 비식별화 시스템 개발이 요구됨

  • 연구내용

    YOLO v7 기반 손바닥 탐지 모델 학습
    • - Kaggle의 지문 및 신체 분할 데이터셋을 활용하여 총 450여 장 규모의 학습·검증·테스트 이미지를 구축하고 손바닥 탐지 모델을 설계함
    • - YOLO v7 모델을 반복 학습시켜 최적의 학습률을 확보하고, 정밀도와 재현율이 균형을 이루는 생체정보 탐지 기능을 구현함
    Yolo v7과 Mediapipe를 결합한 실시간 비식별화 시스템 구현
    • - Google의 오픈소스 프레임워크인 Mediapipe를 보조적으로 사용하여 실시간 손 추적 성능과 실시간 처리 효율을 향상시킴
    • - 탐지된 생체정보 영역에 비식별화 처리를 적용하여 숏폼 영상 환경에 적합한 실시간 개인정보 보호 체계를 구축함

    [그림 1]은 YOLOv7과 Mediapipe를 활용한 개인 정보 비식별화 시스템 구조를 나타냄