영상 데이터 가명처리 화면

Step 1. 비정형 데이터 내 비식별 대상 탐색 기능

영상 내 민감정보를 포함하는 객체(얼굴, 번호판 등) 식별

(영상) 비전AI 기반 인식

Step 2. 자동 비식별화 수행 (가명·익명)

비식별 대상 선택 및 비식별화 방법 선택

(영상) Masking, Blur, Gen AI 등 활용

Step 3. 비식별 데이터 검증 (가이드라인 기반)

비식별화 수행 결과 안전성 및 유용성 검증

(안전성) 비식별화 후 원본과 유사도

(유용성) 비식별화 후 객체 탐지 정확도

음성 데이터 가명처리 화면

Step 1. 음성 파일 선택 후 비식별 대상 탐색

선택한 비식별 방법에 따른 자동 비식별화 수행

(음성) 언어모델, sLLM 기반 인식

Step 2. 비식별 대상 및 방법 선택

비식별 대상 선택 및 비식별화 방법 선택

(음성) beep (삐-소리), filter (변조), Gen AI 등 활용

Step 3. 비식별 데이터 검증

비식별화 수행 결과 안전성 및 유용성 검증

(안전성) 비식별화 후 원본과의 문맥유사도

(유용성) 비식별화 후 원본과의 어휘유사도

이미지 데이터 가명처리 화면

Step 1. 비정형 데이터 내 비식별 대상 탐색 기능

영상 내 민감정보를 포함하는 객체(얼굴, 번호판 등) 식별

(이미지) 비전AI 기반 인식

Step 2. 자동 비식별화 수행 (가명·익명)

비식별 대상 선택 및 비식별화 방법 선택

(이미지) Masking, Blur, Gen AI 등 활용

Step 3. 비식별 데이터 검증 (가이드라인 기반)

비식별화 수행 결과 안전성 및 유용성 검증

(안전성) 비식별화 후 원본과 유사도

(유용성) 비식별화 후 객체 탐지 정확도

텍스트 데이터 가명처리 화면

Step 1. 텍스트 파일 선택 후 비식별 대상 탐색

선택한 비식별 방법에 따른 자동 비식별화 수행

(텍스트) 언어모델, sLLM 기반 인식

Step 2. 비식별 대상 및 방법 선택

비식별 대상 선택 및 비식별화 방법 선택

(텍스트) 클래스 치환, 마스킹, Gen AI 등 활용

Step 3. 비식별 데이터 검증

비식별화 수행 결과 안전성 및 유용성 검증

(안전성) 비식별화 후 원본과의 문맥유사도

(유용성) 비식별화 후 원본과의 어휘유사도

항목	AS-IS	TO-BE
데이터 유형	이미지 또는 CCTV 영상 데이터를 한정으로 비식별 기술 적용	모든 비정형 데이터 유형에 대해 기술 지원 (영상, 이미지, 음성, 텍스트 등)
가명처리 방법	노이즈로 변환	생성형 AI 활용 가상 인물로 변환 (성별, 연령대 등 Class 별 특징 유지)
변환 성능	촬영된 동영상을 서버에서 변환	엣지 디바이스에서 실시간 변환 (모델 경량화 및 HW 임베딩)
안면인식 학습에 활용	노이즈나 마스킹된 형태로 안면인식 학습에 활용 불가	얼굴 특징 내재로 안면인식 학습에 활용 가능
연결 추적	단일 동영상 내에서 객체 추적은 가능하나, 타 동영상 간 동일인 연결 인식 불가	동일인을 동일인으로 인식하므로, 다른 동영상 간 연결, 추적이 가능함
데이터의 활용성	얼굴 영역을 노이즈(또는 모자이크) 처리하여, 시청 및 활용에 어려움	얼굴 영역을 가상 얼굴로 대체하여 시각적으로 자연스러운 활용이 가능
비식별 데이터 검증 방식	별도의 검증 방식이 없으며, 샘플링 육안 검수를 통해 적정성 여부 검토	가명처리 객체의 안전성 및 유용성을 판단하여, 객관적인 검증 결과 제공 ( 특허 기반 )