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비식별화 정책 비교 및 빅데이터 산업 활성화 방안

De-identification Policy Comparison and Activation Plan for Big Data Industry

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.2 no.4, 2016년, pp.71 - 76  

이소진 (배화여자대학교 스마트IT학과) ,  진채은 (배화여자대학교 스마트IT학과) ,  전민지 (배화여자대학교 스마트IT학과) ,  이조은 (배화여자대학교 스마트IT학과) ,  김수정 (배화여자대학교 스마트IT학과) ,  이상현 (배재대학교 산학협력단)

초록
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본 논문에서는 미국, 영국, 일본, 중국, 한국의 비식별화 정책비교를 통하여 향후 비식별화 규제의 방향과 빅데이터 산업 활성화 방안을 제시한다. 비식별화 기술과 적정성 평가기준을 효율적으로 활용할 경우, 개인의 사생활을 침해하지 않고 개인정보보호법 제약을 피하면서 개인정보를 산업적으로 활용하여 서비스와 기술을 발전시킬 수 있다. 역작용으로는 비식별화 된 데이터들의 집합체로서 개인을 재식별 할 수 있는 재식별화 문제가 발생할 수 있다. 비즈니스 관점에서는 빅데이터 산업이 활성화되기 위해서 규제의 해소와 빅데이터 활용 등을 위한 제도완화가 필요하며 정보보호 측면에서의 보안강화 조치와 제도정비도 필요하다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, de-identification policies of the US, the UK, Japan, China and Korea are compared to suggest a future direction of de-identification regulations and a method for vitalizing the big data industry. Efficiently using the de-identification technology and the standard of adequacy evaluatio...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 빅데이터 산업의 활성화를 위해서는 개인정보의 보안 강화와 사용 규제 완화의 절충이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 향후 비식별화 규제의 방향과 빅데이터 산업 활성화 방안을 제안한다.
  • 본 논문에서는 미국, 영국, 일본, 중국, 한국 총 5개 국가의 비식별화 지침을 분석하고 이를 통해 향후 비식별화 규제의 방향과 빅데이터 산업 활성화 방안의 지표를 제안하고자 한다.
  • 본 논문에서는 비식별화 정책이 마련된 5개 국가의 정책을 비교하고 향후 비식별화 규제의 방향과 빅데이터 산업 활성화 방안을 제시하였다. 빅데이터가 다양한 산업 분야로 발전하고 있지만 새로운 시대에 정보를 얻기 위해서는 비식별 데이터의 활용을 위한 제도 완화가 필요한 상태에 있다.
  • 「익명화 규약」은 재식별화 과정을 통해 익명화된 데이터가 개인정보로 변환되는 위험에 관한 것이며 재식별에 대한 위험을 점검하기 위한 방법으로 “Motivated Intruder Test”를 활용할 것을 권고한다. 이 검사는 Motivated intruder가 익명화된 정보를 재식별 할 수 있을지를 알아보기 위한 것이다. Motivated intruder는 사전지식 없이 익명화된 정보에서 특정 개인을 식별하기 위해 노력하는 자를 말한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
알파고의 핵심은 무엇이며 무엇을 기반으로 하고 있는가? 이세돌 9단과 세기의 바둑대결을 펼쳤던 알파고는 2016년 ICT분야의 핫이슈다. Google DeepMind가 개발한 알파고의 핵심은 딥러닝(Deep Learning) 기계 학습(Machine Learning) 기술이며 방대하게 수집된 빅데이터 분석을 기반으로 하고 있다. IT 트렌드를 주도하고 있는 사물인터넷(Internet of Things), 핀테크(FinTech), 인공지능(Artificial Intelligence) 등 최신 IT 기술들의 공통점은 방대하게 생성된 데이터를 핵심 기반으로 하는 서비스라는 점이다.
최신 IT 기술의 공통점은 무엇인가? Google DeepMind가 개발한 알파고의 핵심은 딥러닝(Deep Learning) 기계 학습(Machine Learning) 기술이며 방대하게 수집된 빅데이터 분석을 기반으로 하고 있다. IT 트렌드를 주도하고 있는 사물인터넷(Internet of Things), 핀테크(FinTech), 인공지능(Artificial Intelligence) 등 최신 IT 기술들의 공통점은 방대하게 생성된 데이터를 핵심 기반으로 하는 서비스라는 점이다. 빅데이터의 활용은 기업은 물론 공공, 통신, 금융, 의료, 유통 등 다양한 산업 분야로 빠르게 확산되고 있으며 최신 IT 기술들이 빠르게 성장할수록 빅데이터 시장도 확대되고 있다.
미국연방거래위원회는 비식별화 기술에 대해 어떤 권고를 했는가? FTC는 특정 개인, 컴퓨터 및 기타 개인을 식별할 수 있는 장치들과 연관될 수 있는 것은 어떤 정보라도 비식별화의 대상이 되어야 한다고 규정하였다. ①비식별화 기술은 업계가 그 방법을 자율적으로 선택하여 반드시 조치해야 하고, ②정보주체에게 자신의 정보가 비식별화될 수 있다는 사실과 재식별하지 않을 것을 공지하도록 하였으며, ③제3자에게 비식별화 데이터 제공 시 계약상에 재식별 방지를 요구하도록 권고하였다.
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참고문헌 (7)

  1. Fasoo.com, "Big Data Utilization and Privacy", 2016. 

  2. Yang Hyun Chul, "Effects of applying personal information de-identification technology on intention to use big data : big data providers and consum", Kwangwoon University, 2016. 

  3. Son Young Wha, "Privacy Policy in Big Data Age", Korean Business Law Society, 2014. 

  4. Kim Tae Hyung, "Big Data Utilization and Privacy", Security News, 2016. 

  5. Information and Communication Technology Promotion Center, "Big Data Utilization Status in China", 2016. 

  6. NICE Credit Information CB Research Institute, "Country-specific de-identification guidelines for using Big Data", 2016. 

  7. Ongi Hong, "China Cyber Security Act", Internet Information Control.Security Emphasis Security News, 2016. 

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