유동인구

Floating population

비식별처리

Non-identification processing

비식별처리 딥러닝 모델 소개

공공 CCTV로 촬영된 영상에서 유동인구의 얼굴, 차량의 번호판 비식별 처리 모델로 교통연구원의 의뢰를 받아 기존 수작업으로 모든 이미지의 개인정보들을 비식별 처리했던 과정을 Deep Learning 소프트웨어를 통해 자동화하였습니다. 기존 수작업으로 교통 데이터들을 일일이 가공하는 과정은 비용도 많이 발생할 뿐만 아니라 수작업 특성상 다양한 인적 오류가 수반됩니다. 자사의 Deep Learning 소프트웨어는 업무 자동화를 통해 비용과 오류 발생률을 모두 최소화하는 효율적인 솔루션을 제공합니다.

비식별처리 딥러닝 모델 주요 특징

- 개인 정보 이미지 자동 비식별 처리를 통한 시간적·금전적 절약

다양한 데이터를 활용하는 과정에서 개인정보 노출 등과 같은 여러 이유로 데이터를 일차적으로 가공해야 할 경우가 많습니다. 이러한 가공과정은 대부분 많은 시간과 금전적 비용이 발생합니다. 자사는 데이터 가공 및 활용 과정에서 Deep Learning 기술을 활용하여, 비용을 최소화 할 수 있는 효과적인 솔루션을 제공합니다.