1) 문제점
- 머신러닝 학습용 로투스 바카라에 개인정보(얼굴, 번호판 등)가 포함돼 있어 법적/윤리적 문제가 발생
- 개인정보를 제거하면 데이터 품질이 훼손되고, 그대로 두면 학습에 제약이 생김
- 사용자가 손쉽게 다량의 로투스 바카라에 대해 익명화 처리를 요청할 수 있는 인터페이스가 부재

2) 프로젝트 목표
- 머신러닝 학습에 사용될 로투스 바카라를 비식별화 처리하되 학습 성능을 유지할 수 있는 ‘Seal’ 솔루션의 MVP 구현
- SaaS 형태로 서비스화하여 기업 및 연구기관이 로투스 바카라 업로드만으로 Seal 처리를 경험할 수 있도록 구성
- 사용성과 신뢰성을 높이기 위한 UI/UX 및 언어/이메일 연동 환경 구현

3) 주안점
- 최대 1만 장까지의 로투스 바카라 업로드/다운로드를 원활히 처리할 수 있는 대용량 로투스 바카라 업로드 처리 구조
- 비회원 접근 제한, 이메일 인증 기반 회원 시스템 구축
- 다국어 및 채널톡, eDM 연동 등 SaaS에 필요한 기본 환경 제공

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 로투스 바카라를 업로드하고, seal 처리 된 로투스 바카라를 받을 수 있습니다.

ㅇ 작업 범위 및 기술 스택
서비스 페이지 (프론트) : Nextjs (MUI)

ㅇ 세부 기능
- 회원 가입 로그인 기능, 이메일 인증 기능
- 다국어 지원 (영어 / 일본어)
- 채널톡 연동 (다국어)
- 최대 1만장까지의 로투스 바카라 업로드 (드래그앤드랍, 용량/사용량/파일 형식 제한 등)
- 최대 1만장까지의 로투스 바카라 다운로드 및 압축 기능
- eDM 메일 발송 템플릿
- GA 및 태그 매니저 연동 및 적용
- 기타