신원은 지우고,
분석은 그대로 — 입력 시점의 익명화
신원은 입력과 함께 지웁니다. 그래서 동선·자세·체류처럼 운영 판단에 필요한 신호를 안전하게 분석할 수 있습니다.
Mechanism
신원을 지우는 네 단계
누구인지가 아니라, 무엇을 어떻게. Anonymizer는 프레임 전체를 가리지 않습니다. 신원이 드러나는 영역만 입력 시점에 지우고, 분석에 필요한 신호는 그대로 남깁니다.
- 01입력
- 02신원 영역 검출
- 03입력 시점 익명화
- 04분석 신호 전달
신원 영역 찾기
프레임마다 얼굴·체형·차량 번호판처럼 사람을 특정할 수 있는 영역을 찾습니다. 누구인지 알아내기 위해서가 아니라, 지워야 할 곳을 짚기 위해서입니다.
입력 시점 익명화
신원 영역만 비가역적으로 지우고, 동선·자세·체류 같은 분석 신호는 그대로 남깁니다. 영역 단위로 처리하므로 무엇이 어떻게 일어났는지는 고스란히 읽힙니다.
온디바이스 처리
연산은 엣지 장치나 로컬에서 끝낼 수 있습니다. 원본 프레임을 밖으로 내보내지 않고, 이미 익명화된 결과만 다음 단계로 넘깁니다.
분석 신호 전달
익명화된 스트림과 분석 신호를 공간 지능·에이전트 단계로 넘깁니다. 분석은 끝까지 이어지지만, 원본 영상은 어디에도 저장되지 않습니다.
신원이 아니라, 정보를 읽습니다
얼굴은 지워도, 맥락은 읽습니다.
신원은 되돌릴 수 없게 지우고, AI가 장면을 이해하는 데 필요한 최소 특징만 남깁니다. 그래서 익명화된 영상에서도 성별·연령대, 동선과 자세, 관심과 체류를 읽습니다 — 누구인지는 모른 채로.
얼굴은 노이즈. 그래도 읽히는 것 — 연령대·시선·발화. 신원은 없습니다.
SEAL · Privacy by design
누구인지가 아니라, 무슨 일인지를 봅니다.
원본 미보존
첫 단계에서 익명화. 원본은 시스템 어디에도 남지 않습니다.
사람 미열람
사람의 눈은 닿지 않습니다. 기계가 봅니다.
재식별 불가
익명화된 데이터로부터 신원을 되찾을 수 없습니다.
Across Environments
어떤 공간이든, 신원만 지웁니다
공장·병원·영화관·학교처럼 서로 다른 환경에서도 같은 방식으로 작동합니다. 사람은 익명화되고, 공간과 상황은 그대로 읽힙니다. 손잡이를 끌어 원본과 비교해 보세요.
Why not the usual way
기존 비식별화의 딜레마
마스킹·블러는 데이터 가치를 파괴하고, 얼굴 교체는 비식별 여부를 확인하기 어렵습니다. 원본을 그냥 쓰면 위험이 남습니다. SEAL은 셋 다 피합니다 — 식별은 불가능하게, 분석은 원본 수준으로.
| 법 준수 | 데이터 활용도 | 비식별 정확성 | |
|---|---|---|---|
| 원본 사용 | 미흡 | 충족 | 미흡 |
| 마스킹·블러 | 부분 | 미흡 | 부분 |
| 얼굴 교체 | 부분 | 부분 | 미흡 |
| SEAL | 충족 | 충족 | 충족 |
Specification
사양 개요
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 입력 | RTSP / 파일 / 프레임 스트림 |
| 처리 단위 | 프레임 내 신원 영역 |
| 보존 신호 | 동선·자세·체류·밀도 |
| 지우는 대상 | 얼굴·체형·번호판 등 신원 정보 |
| 배치 형태 | 엣지 / 온프레미스 / 서버 |
| 원본 | 저장하지 않음 |
| 연동 | 공간 지능·에이전트 단계 |
위 값은 구성 가능 범위를 설명하기 위한 개요이며, 실제 사양은 배치 환경에 따라 달라집니다.
FAQ