AI 기반 콘텐츠 인식형 모니터 보안 시스템을 통한 카메라 촬영 기반의 개인정보 유출 방지 연구
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| 인공지능과 사이버 보안, 정보보안 및 개인정보보호 논문 |
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(사)한국인터넷정보학회
2026년도 춘계 학술발표대회
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❖ 일시 : 2026. 5. 07(목) ~ 08(토)
❖ 장소 : 제주도 서귀포시, 휘닉스아일랜드
❖ 연구회 발표일 : 2026년 5월 07일(금)
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 논문 주제 AI 기반 콘텐츠 인식형 모니터 보안 시스템을 통한 카메라 촬영 기반의 개인정보 유출 방지 연구 |
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| 영문명 A Study on Camera-Based Personal Information Leakage Prevention Using an AI-Based Content-Aware Monitor Security System |
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| 논문 저자 여동균 Yeo Dong Kyun, 윤현근 Hyun Keun Yoon, 박지원 Park Ji Won |
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 1. 서 론 |
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 최근 기업 내부에서 발생하는 정보 유출 사고 중 상당수는 네트워크 해킹이 아닌 디지털 카메라, 스마트폰과 같은 물리적 촬영을 통한 정보 유출에서 발생한다. 특히 스마트폰 카메라의 고해상도화로 인해 모니터 화면에 표시된 개인정보나 기업 기밀 정보를 사진으로 촬영하여 외부로 유출하는 사례가 증가하고 있다. 기존의 화면 보안 기술은 스크린 캡처 차단, 프라이버시 필터, 워터마크 삽입 등의 방식이 주로 사용되었지만 이러한 기술은 카메라 촬영을 통한 유출을 완전히 방지하지 못한다는 한계가 있다. 또한 일부 연구에서는 카메라 탐지 기반 보안 시스템을 제안하였으나, 공격자가 카메라를 가리거나 방향을 변경하면 탐지를 회피할 수 있다는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 화면에 개인정보가 존재할 때만 보안 기능이 활성화되는 AI 기반 콘텐츠 인식형 모니터 보안 시스템(Content-Aware Secure Display System)을 제안한다. 제안 시스템은 화면 콘텐츠를 분석하여 개인정보가 존재하는 경우에만 보안 모드를 활성화하고, 동시에 카메라 기반 촬영자 감지를 수행한다. 특히 단말기에 연동된 카메라가 사용자(일반 업무자, 촬영자)를 인식하지 못하는 경우에는 화면 표시를 차단하는 Fail-Secure 정책을 적용하여 카메라 가림 공격을 방지하고자 한다. |
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| 2. 관련 연구 |
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2.1 촬영을 통한 개인정보 유출 차단의 문제점
모니터 화면 보안과 관련된 기존 연구는 크게 세 가지로 구분할 수 있다.
첫째, 화면 캡처 방지 기술이다. DRM 기반 화면 보호 기술은 운영체제 수준에서 스크린 캡처를 차단하지만 외부 카메라 촬영에는 대응할 수 없다.
둘째, 워터마크 기반 기술이다. 화면에 사용자 식별 정보를 삽입하여 유출 이후 추적을 가능하게 하지만 이는 사후 대응 방식이며 촬영 자체를 방지하지는 못한다.
셋째, 카메라 탐지 기반 보안 기술이다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 이용하여 스마트폰 카메라나 촬영 행위를 탐지하는 연구가 진행되었지만, 공격자가 카메라를 가리거나 감시 범위 밖에서 촬영할 경우 탐지 성능이 저하될 수 있다.
이러한 기존 연구의 한계를 보완하기 위해 본 연구에서는 화면 콘텐츠 분석과 카메라 감시 시스템을 결합한 다층 보안 구조를 제안한다.
2.2 개인정보 촬영 차단 방식 검토
본 연구에서 제안하는 AI 기반 모니터 보안 시스템은 크게 세 가지 구성 요소로 이루어진다. 디지털 카메라 및 스마트폰으로 촬영 할 경우에 AI의 촬영자 패턴에 대한 행동인식 등의 학습을 통해서 개인정보 촬영을 어렵게 만드는 방법으로 개선할 수 있다.
첫째, 화면 콘텐츠 분석 모듈이다. 이 모듈은 OCR(Optical Character Recognition)과 자연어 처리 기법을 활용하여 화면에 표시된 텍스트를 분석하고 주민등록번호, 계좌번호, 이메일 등 개인정보 패턴을 탐지한다. 개인정보가 감지되면 시스템은 보안 모드로 전환된다.
둘째, 촬영자 감지 모듈이다. 이 모듈은 웹캠 영상을 이용하여 스마트폰 카메라 또는 촬영 행위를 탐지한다. 객체 탐지 알고리즘을 통해 스마트폰 형태를 인식하고, 사용자 행동 분석을 통해 촬영 자세를 판단한다. 또한 카메라 영상이 가려지는 경우 밝기 및 영상 패턴을 분석하여 카메라 가림 여부를 탐지한다.
셋째, 화면 보호 모듈이다. 보안 모드가 활성화되면 다음과 같은 보호 기능이 적용된다.
2.3 AI 기반의 모니터 개인정보 촬영 방지 시스템 구조도
위에서 설명한 AI 기반 모니터 보안시스템의 구조도를 살펴보면 아래와 같이 작동한다. 모니터에서 개인정보가 출력되면, AI는 OCR 분석을 통해서 개인정보를 탐지, 인식하게 된다. 그다음, 사용자가 스마트폰 등 촬영기기를 들게 될 경우, 촬영 행위를 차단하기 위해서 감시모드로 활성화 된다.
사람이 카메라로 보이지 않으면 모니터를 블랙아웃(모니터 OFF) 하는 방식을 적용하여 카메라를 돌려놓고, 모니터의 개인정보를 촬영하려는 행위를 선제적으로 차단하는 방식이다.
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| 3. 결 론 |
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본 연구에서는 AI 기반 콘텐츠 인식형 모니터 보안 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 화면에 개인정보가 존재할 때만 보안 기능을 활성화하여 사용자 불편을 최소화하면서도 사진기기 촬영 기반 정보 유출 공격을 효과적으로 방지할 수 있다. 특히 카메라 감시가 불가능한 경우 화면 표시를 차단하는 Fail-Secure 정책을 적용하여 기존 카메라 탐지 기반 보안 시스템의 한계를 보완하였다.
향후 연구에서는 다양한 카메라 환경에서의 촬영 방어 성능을 향상시키고, 디스플레이 왜곡 기술을 개선하여 인간 시각에는 영향을 최소화하면서 카메라 촬영에는 강한 왜곡을 발생시키는 방법을 연구할 필요가 있다. 이러한 방법은 현재의 모니터에 노출된 개인정보를 우회해서 촬영하는 행위를 차단하는 기술이 될 것이다.
Temporal Psychovisual Modulation(TPVM) 기술은 디스플레이가 매우 빠른 프레임으로 이미지를 출력하여 사람 눈에는 정상으로 보이지만 카메라(스마트폰 포함) 영상에는 강한 왜곡이 생기도록 하는 방식이다.
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여동균_AI기반_콘텐츠_인식형_모니터_보안_시스템.pdf
인공지능(AI) 시스템의 개인정보 보호 위험관리에 대한 연구 
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