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비디오세션 기반의 자동 라벨링

전문가 제언: ○ 얼굴인식 기술은 생체인식기술의 일종으로 지문처럼 각기 다른 용모의 특징 점을 찾아 수학적 알고리즘을 이용 수학적 표식을 생성저장해 두고 필요시 데이터베이스로부터 일치정확성이 높은 이미지 및 관련정보를 매치시켜 도출하는 기술이다.

○ 불특정 다수의 얼굴이 인식되고 관련정보가 노출된다는 측면에서 개인프라이버시 침해논란이 있는 반면, 별도의 인식장치가 필요 없고 기존에 노출된 정보를 손쉽게 이용하거나 어플리케이션의 능동적 이미지 노출 및 인식에 의해 관련정보를 수집 가공하여 이용할 수 있다는 장점이 있다. 기술적으로 인식율의 보정 및 인식률 오차를 개선과, 최근 3차원 얼굴인식기술을 이용한 인식정확도가 얼굴인식기술의 상용화에 있어 차별성으로 작용한다.

○ 2011년 6월 페이스 북은 얼굴인식을 통한 찬구 찾기 기능을 전 세계적으로 확대 시행한다고 발표 하였다. 2011년 1월까지 900억장 이상의 사진을 보유하고 하루 2억장의 사진이 수집된다는 페이스 북의 데이터베이스를 이용하여 얼굴인식 서비스는 고객이 요구한 사진을 편리하게 탐색해 주지만 사생활 침해논란에서 자유롭지는 않다. 현재도 연방거래위원회에 제소된 상태에 있다는 보도가 있다. 애플이나 구글도 얼굴인식 기술을 이용해 친구 찾기가 가능하지만 탐색범위가 사이트 사용자에 국한되어 있어, 페이스 북 사용자뿐 아니라 일반인도 포함한 페이스 북 보다는 사생활 침해 논란여지가 크지 않을 것으로 본다.

○ 이 기술에서 화상회의 시 회의참여 등록인가자의 얼굴에 대한 레벨링은 페이스 북과 같은 침해문제를 야기 시키지 않겠으나 불특정 다수의 회의나 강연 등 에서 얼굴인식을 통해 참여자의 정보를 수집하는 것은 침해여지가 있을 수 있다. 향후 얼굴인식기술을 적용한 비즈니스 모델에서 보안이나 통계분석 목적으로 합법을 가장한 침해문제의 대책과 전반적인 윤리강화 및 실천방안을 강구해야 할 시점이다. 메타데이터의 라벨링에 대한 메타보안 알고리즘도 연구되어야 할 것이다.

저자: MICROSOFT CORPORATION
자료유형: 특허정보