본 발명은 객체의 비식별화 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 이미지 세그멘테이션을 통한 비식별화 방법은 대상 이미지를 입력 받는 단계; 입력된 대상 이미지에 대한 제1 세그멘테이션 맵 및 제1 특징 맵을 생성하는 단계; 상기 제1 세그멘테이션 맵을 상기 특징 맵에 매핑하여 제2 특징 맵을 생성하는 단계; 상기 제2 특징맵을 클러스터링 하여 각 클러스터 별 제1 중심을 산출하는 단계; 상기 산출된 제1 중심 간의 거리로 결정된 제2 중심과 상기 제1 특징 맵 내 픽셀 간 유사도에 따라 제1 세그멘테이션 맵의 일부 영역을 제외한 제2 세그멘테이션 맵을 생성하는 단계; 및 제2 세그멘테이션 맵의 마스크에 대응하는 상기 대상 이미지의 영역을 비식별화하는 단계를 포함한다. 본 발명에 따르면 약지도 및 비지도 학습을 이용하여 편향된 영향을 제거한 세그멘테이션 모델을 통한 비식별화 방법을 제공함으로써 데이터의 정확한 분류와 세분화를 가능하게 하고, 이를 통해 개인정보 보호의 정확도를 높이며 비식별화 과정에서 오류의 가능성을 줄일 수 있다.