A Study on the Video Privacy Protective Mechanism

영상 프라이버시 보호 메커니즘에 관한 연구

  • 김민수 (경기대학교 융합보안학과) ;
  • 김종민 (경기대학교 융합보안학과) ;
  • 김상춘 (강원대학교 정보통신공학부)
  • Received : 2017.11.30
  • Accepted : 2017.12.29
  • Published : 2017.12.31

Abstract

In case of security of IoT-based areas in ICBM industry, the anxiety about safety goes to extremes in public and national safety area, so that the demand for security service related to disaster/safety management is increasing. Like this, as a security service for safety, CCTVs are installed/operated for the purpose of maintenance of public order and crime prevention. Especially, as the recorded images are presented as crucial evidences of crimes, they are rapidly increasing. However, as adverse effects of CCTVs, it is highly possible to unintentionally leak personal information in the process of performing the original purpose, or to violate someone's privacy in case when such technologies are abused. Therefore, it would be necessary to have researches on the multilaterally-combined mechanism for the protection of image privacy.

ICBM 산업내의 IoT기반 영역 중에서 보안(Safety)의 경우, 공공분야 뿐만 아니라 국민안전 체감도가 안전에 대한 불안감이 극에 달하면서, 재난 및 안전 관리와 관련하여 보안 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이와 같이 안전을 위한 하나의 보안 서비스로서 CCTV를 활용하여 사회질서 유지, 범죄예방 등의 목적을 위해 설치 운영되고 있으며, 특히 녹화된 영상이 범죄의 결정적 증거로 제시되면서 보급이 급증하고 있는 추세이다. 하지만 영상정보처리기의 역기능으로써 본래의 목적을 그대로 수행하면서 의도하지 않은 개인의 정보가 유출되거나 이러한 기술들을 악용할 경우 개인 프라이버시 침해 우려가 매우 높기 때문에, 영상 프라이버시 보호를 위해 다각적으로 결합된 메커니즘에 대한 연구가 필요하다.

Keywords

References

  1. A. Frome, et. al., "Large-scale Privacy Protection in Google Street View," IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 2373-2380, 2009.
  2. F. Dufaux, T. Ebrahimi, "Scrambling for Privacy Protection in Video Surveillance Systems," IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 18, No.8, pp. 1168-1174, 2008. https://doi.org/10.1109/TCSVT.2008.928225
  3. J. Schiff, M. Meingast, Deirdre K. Mulligan, S. Sastry, and K. Goldberg, "Respectful Cameras: Detecting Visual Markers in Real-time to Address Privacy Concerns", in Proc. IEEE Int. Conf. Intelligent Robots and Systems, pp. 971-978, Oct. 2007.
  4. E. Newton, L. Sweeney, and B. Malin, "Preserving Privacy by De-identifying Facial Images", Carnegie Mellon University, Technical Report CMU-CS-03-119, 2003.
  5. P. Agrawal, P.J. Narayanan, "Person De-identification in Videos," IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology. Vol. 21, No.3, pp. 299-310, 2011. https://doi.org/10.1109/TCSVT.2011.2105551
  6. Mrityunjay, P.J. Narayana, "The De-identification Camera, Conference on Computer Vision," Pattern Recognition, Image Processing and Graphics, pp. 192-195, 2011.
  7. F. Peng, X. Zhu, M. Long, "A ROI Privacy Protection Scheme for H.264 Video Based on FMO and Chaos," P. Agrawal, P.J. Narayanan, IEEE Trans. on Information Forensics and Security, Vol. 8, No.10, pp. 1688-1699, 2013. https://doi.org/10.1109/TIFS.2013.2259819
  8. "얼굴 영역 검출을 이용한 CCTV 영상 정보 프라이버시 보호를 위한 보안 요구 사항", 한국정보통신기술협회(TTA), 2010.