플러스
프로젝트 배경
1) 문제점 - 머신러닝 학습용 이미지에 개인정보(얼굴, 번호판 등)가 포함돼 있어 법적/윤리적 문제가 발생 - 개인정보를 제거하면 데이터 품질이 훼손되고, 그대로 두면 학습에 제약이 생김 - 사용자가 손쉽게 다량의 이미지에 대해 익명화 처리를 요청할 수 있는 인터페이스가 부재 2) 프로젝트 목표 - 머신러닝 학습에 사용될 이미지를 비식별화 처리하되 학습 성능을 유지할 수 있는 ‘Seal’ 솔루션
위시켓과 함께한 진행 과정
프로젝트 등록
이미지파일 클라우드 업로드 플랫폼 웹 프론트엔드 개발
2023.05.17.
프로젝트 완료
주식회사 딥핑소스
5.00
프로젝트 성과
개인정보 비식별화 SaaS MVP 프론트엔드 개발
Seal 솔루션의 사용자 체험을 위한 SaaS형 MVP를 개발하여 이미지 업로드 → 자동 처리 → 결과 다운로드까지의 사용자 흐름을 구현.
핵심 기능
대용량 이미지 업로드/다운로드 처리
드래그앤드랍 방식으로 최대 1만장의 이미지 업로드를 지원하며, 사용량·용량·파일 형식 제한 기능 포함. 처리된 이미지 일괄 다운로드 및 압축 기능 제공
진행 단계
기획 > MVP 개발 > 테스트 > 인수인계
2023.01.
Week1~2: 퍼블리싱
Week2~5: 기능 구현 및 API 연동
Week6~7: 테스트 및 수정
Week2~5: 기능 구현 및 API 연동
Week6~7: 테스트 및 수정
프로젝트 상세
SEAL - 개인정보 비식별화 솔루션 ㅇ 프로젝트 설명 Seal을 개발한 딥핑소스는 머신러닝 데이터에 포함된 개인정보의 비식별화/익명화 솔루션을 개발한 회사입니다. 개인정보 이슈가 있는 얼굴, 번호판 등의 개인정보를 지우면서도 머신러닝을 학습하는데는 문제가 없도록 Seal 처리하는 솔루션을 보유하고 있습니다. Seal 웹사이트는 솔루션을 SaaS 등으로 공급하기 위한 MVP로 다량의 이미지를 업로드하고
