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“융합 산업의 길목 기술, 영상보안”
  |  입력 : 2017-02-24 00:00
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[인터뷰] 한국전자통신연구원 정보보호연구부 지능보안연구그룹 김건우 PL

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[시큐리티월드 김성미 기자] 국가적으로 사회안전 이슈가 주목받으면서 CCTV가 그 핵심 기술로 대두하고 산업간 융합이 활성화되고 있다. 이에 따라 무분별한 영상정보 활용에 의한 보안 역기능에 대한 우려도 함께 커지고 있다.

이에 한국전자통신연구원(ETRI) 정보보호연구부 지능보안연구그룹 김건우 PL(Project Leader)을 통해 최근 개발한 ‘증강형 프라이버시 마스킹 기술’에 대해 알아 봤다. 개인정보보호를 위한 이 기술을 적용한 영상 수집 기기는 영상을 찍으면 자동으로 사생활 정보를 비식별화할 수 있다.

지능보안연구그룹은 어떤 조직입니까
사회안전을 위한 지능형 CCTV 기술, 지문, 얼굴, 홍채, 음성 등 사용자 식별을 위한 휴먼 바이오인식 기술, 보안 역기능 방지 및 프라이버시 보호를 위한 영상정보보호 기술 등 지능형 영상분석 원천 기술력을 보유하고 있습니다.

현재는 인공지능(AI)의 핵심 기술로 부각되고 있는 영상 딥러닝 기술을 기반으로 CCTV는 물론 차량용 블랙박스, 스마트폰, 드론 등으로부터 수집되는 영상을 자동으로 연계·분석해 위험상황을 인식하고 대응하기 위한 영상 크라우드 소싱 지능형 분석 기술과 스마트폰을 이용한 사용자 무자각·지속형 얼굴·음성 멀티 모달 인증 기술을 개발하고 있습니다.

개발중인 기술은 공동으로 연구하고 있는 부산시에 시범 적용하고, 핀테크 서비스의 사용자 무자각 인증 서비스에 활용되는 것을 목표로 하고 있습니다. 올해는 경찰청·지자체 등과 공동으로 첨단 치안을 위한 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼을 개발해 한국형 DAS(Domain Awareness System) 시스템 프레임워크를 구축할 예정입니다.

최근 개발한 ‘증강형 프라이버시 마스킹’은 어떤 기술입니까
증강형 프라이버시 마스킹(APM : Augmented Privacy Masking) 기술은 스마트폰으로 영상을 찍기만 하면 자동으로 사생활 정보가 마스킹돼 비식별화하고, 추후 인가된 사용자만 정보를 복원함으로써 자동으로 개인의 사생활 보호를 증강하는 기술입니다. 사회 안전에 대한 필요와 요구가 증가함에 따라 CCTV 등 영상장비의 활용이 급격히 늘면서 사생활 침해 우려도 높아지고 있습니다. 2016년 개정된 개인정보보호법은 데이터베이스(DB) 내에 저장되는 모든 비정형 데이터(이미지, 동영상, 음성 등)의 암호화를 규정했으며, 개인영상정보보호법 제정을 드론(Drone), 차량용 블랙박스 등 다양한 영상장비로 보호 영역이 확장되고 있습니다.

기술적인 측면에서 증강형 프라이버시 마스킹 기술은 DB 내 이미지 데이터의 비식별화 처리에 즉시 활용될 수 있으며, 단계적으로 프린트, 스캐너 등을 통해 출력된 오프라인 문서는 물론 CCTV, 차량용 블랙박스 등 다양한 동영상에도 확대, 적용될 수 있습니다. 이 기술은 코덱 독립형 프라이버시 마스킹 기술로 기존에 설치된 코덱(MPEG-4, H.264/5, JPEG 등)을 수정없이 그대로 적용하며, 관리자는 보안키만 있으면 원영상을 복원할 수 있는 장점이 있으므로 다양한 보안산업에 활용될 수 있습니다.

기술 개발 수준은 어디까지인가요
증강 프라이버시 마스킹 기술은 스마트폰은 물론, CCTV, 차량용 블랙박스, 드론, 스마트 글래스 등 모든 영상 수집 기기와 연동해 사용할 수 있습니다. 사생활정보를 마스킹하는 모듈은 각 영상 수집 기기에 탑재돼 운용되고, VMS 등 서버에서는 인가된 관리자만 언마스킹을 통해 원영상을 복원할 수 있습니다. 이들 간에는 마스킹/언마스킹을 위한 보안키가 사전에 안전하게 설정돼야 합니다. 다만 CCTV, 차량용 블랙박스 등에 적용하기 위해서는 주로 사생활 침해 이슈가 되는 사람의 얼굴이나 차량 번호판 영역을 사전에 미리 감지해 입력해야 하는데, 아직 실환경 성능이 사용자 요구 수준을 만족하지 못해 기대치보다 낮은 현장 적용률을 보이고 있습니다.

프라이버시 마스킹 기술은 단 한 프레임이라도 영역 검출에 실패해 마스킹되지 않으면 사생활 정보가 그대로 노출되는 단점이 있으므로 얼굴인식 등 기존 영상분석 기술보다 엄격한 성능을 요구합니다. 최근에는 딥러닝 기법을 이용한 AI 기술에 대한 연구를 통해 비약적 발전이 이루어지고 있어, DB 내 정형화된 데이터나 제약 환경에서의 동영상 등 단계적 연구를 통해 모든 CCTV와 블랙박스, 드론 등 영상에 디폴트로 적용되는 사례가 증가할 것으로 예상합니다.

미래부의 지능정보사회 투자 계획과 이 연구를 같은 맥락에서 볼 수 있는지요
크게 두 가지 관점에서 그렇다고 볼 수 있습니다. 첫 번째로는 사회가 지능화되면 다양한 빅데이터의 수집과 활용이 중요해지지만 보안 위협도 함께 증가합니다. 단순히 개인적인 우려 불식 차원이 아니라 지능정보산업의 활성화를 저해하는 걸림돌을 제거하고 신뢰할 수 있는 정보시스템을 구축하기 위해서는 외부 공격 표면(Attack Surface)을 줄일 방법이 필요합니다. 여기에 증강 프라이버시 마스킹 기술이 기반 기술로 활용될 수 있습니다.

두 번째로는 정보보호의 패러다임이 지능형으로 진화하면서 기존 기술의 단점을 보완하는 것에 그치지않고 지능형(AI) 기술에 기반을 둔 정보보호 서비스가 기존 융합 산업과 유기적으로 결합해 새로운 융합 서비스를 창출하고 있습니다. 공공장소에 설치된 CCTV를 통해서 범죄자를 식별하고 추적할 때 일반 시민의 얼굴과 차량번호는 실시간 마스킹해서 보호함으로써 사생활 침해 우려를 해소하는 첨단치안 서비스 등을 예로 꼽을 수 있습니다.

사업화에 대해서도 말씀해 주십시오
사업화는 단계적으로 추진할 예정입니다. 금융권, 통신사 등 비정형 개인정보를 활용하는 DB 보안 시장을 시작으로, 물류 등 오프라인 개인정보보호 서비스에 적용할 계획입니다. CCTV, 차량용 블랙박스 등 실시간·오프라인 동영상에 활용하기 위해 CCTV, VMS, 차량용 블랙박스 업체 등과 협력해 개발 결과물을 시범 적용하고 성능을 검증해 새로운 보안시장을 개척할 계획도 세우고 있습니다.

영상보안 기술 동향을 알고 싶습니다
CCTV 영상은 사후 대응을 목적으로 사용했으나 최근에는 지능형으로 진화하며 다양한 산업과 융합되며 수요가 증가하고 있습니다. 사물인터넷(IoT), 모바일 산업은 사람 중심(휴먼-오리엔티드) 서비스를 지향하고 있어 사용자의 신분, 행위, 상황 등을 인식하는 것을 선결 기술로 활용함에 따라 CCTV, 바이오인식 등 물리보안 산업이 길목 기술로 부각되고 있습니다. 또한, 패러다임이 기술과 시스템 중심에서 사용자 중심 서비스로 변화하며 사용자 불편을 최소화하면서 고성능을 보장할 수 있는 사용자 친화형, 무자각, 지속적 물리보안 기술이 계속 연구되고 있습니다.
[월간 시큐리티월드 2017년 2월호 통권 241호(sw@infothe.com)]

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