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사진수집 이벤트 생성 및 라벨링 방법과 시스템

전문가 제언: ○ 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. 엔터테인먼트 차원에서 비즈니스 모델과 기술의 찬탄 이전에 선택의 자유로만 간과할 시기는 지났다.

○ 애플이나 구글도 사진인식 기술을 이용한 친구 찾기의 탐색범위가 사이트 등록 사용자에 국한되어 있다고 하였지만 최근의 특허 및 기술 확대 동향으로 볼 때 침해여지가 확장될 수 있다고 보여 진다. 구글이 페이스 북에서 회원들끼리의 관계정보(social graph)를 다양한 SNS 서비스개발에 사용하면서 개방된 데이터임을 이유로 비용지불이 필요 한가 라는 주장을 하는 것으로 미루어 글로벌 업체들의 경쟁전략을 분석하여 국내외 환경에서의 득실을 따져 방향성을 설정할 시기이다.

○ 이 기술에서의 Feature는 이미지 연산을 위한 기본요소 이외에 2차적 가공을 통해 부가적인 정보를 갖는데 이를 설명해 주는 것이 디스크립터이다. Feature 디스크립터는 SIFT, SURF, HOG 등이 있으나 SIFT는 특허가 걸려 있으며, SURF는 SIFT 특허회피를 위한 것이고 HOG는 객체인식을 이해 사용빈도가 높은 것으로 국내에서의 알고리즘의 연구가 필요하다.

○ 이 기술에서 이벤트 시 이벤트 참여 등록인가자의 사진에 대한 라벨링 이나 부가정보의 삽입은 침해문제를 야기 시키지는 않겠으나 이벤트 목적을 위해 이름 없는 사진만의 불특정 다수에 대한 탐색이나 정보를 수집 사용하는 것은 침해여지가 있을 수 있다. 기존에 수집된 데이터의 책임범위의 경계도 모호하다. 향후 얼굴인식 기술을 적용한 비즈니스 모델에서 보안이나 통계분석 목적으로 합법을 가장한 침해문제의 대책과 전반적인 윤리강화 및 실천방안을 강구해야 할 시점이다. 메타데이터의 라벨링과 메타보안 알고리즘도 연구대상이 되어야 할 것이다.

저자: APPLE INC.
자료유형: 특허정보