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.
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.
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...
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 evaluation contributes to using personal information for the industry to develop services and technology while not violating the right of private lives and avoiding the restrictions specified in the Personal Information Protection Act. As a counteraction, the re-identification issue may occur, for re-identifying each person as a de-identified data collection. From the perspective of business, it is necessary to mitigate schemes for discarding some regulations and using big data, and also necessary to strengthen security and refine regulations from the perspective of information security.
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 evaluation contributes to using personal information for the industry to develop services and technology while not violating the right of private lives and avoiding the restrictions specified in the Personal Information Protection Act. As a counteraction, the re-identification issue may occur, for re-identifying each person as a de-identified data collection. From the perspective of business, it is necessary to mitigate schemes for discarding some regulations and using big data, and also necessary to strengthen security and refine regulations from the perspective of information security.
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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.
제안 방법
④특정 개인의 민감 정보 생성을 목적으로 한 정보 및 통신 내용의 수집·이용·저장·조합·분석 등의 처리를 금지하고, ⑤수집된 정보를 저장·관리하고 있는 정보 처리시스템에 대한 기술적·관리적 보호조치를 적용하도록 하였다.
대상 데이터
과 같이 중국을 포함한 주요 국가들에서는 빅데이터를 활용하는데 있어 가장 큰 장애 요인을 개인정보 보호 등의 정책 규제라고 인식하고 있다. 비식별화 정책이 마련되어 있는 주요 5개 국가의 비식별 데이터 활용 규제를 비교해 본다.
후속연구
빅데이터가 다양한 산업 분야로 발전하고 있지만 새로운 시대에 정보를 얻기 위해서는 비식별 데이터의 활용을 위한 제도 완화가 필요한 상태에 있다. 국가별 개인정보보호법 비교를 통하여 기존의 규제를 개선할 방안으로 영국의 Motivated Intruder Test를 모방하여 재식별에 대한 위험을 점검하는 모델을 개발하고 재식별 데이터의 생성을 방지하기 위한 방안을 마련해야한다. 재식별 데이터의 유통에 대한 정부의 관리체계가 필요하며, 명확한 재식별 데이터 활용 기준 및 범위, 데이터 파기 기준 등의 항목을 포함한 관련 법 제정이 필요하다.
이러한 문제가 빅데이터 산업이 발전하지 못하는 가장 큰 원인이다. 앞서 제시한 국가적 차원의 개인정보 이용 내역 고지 제도를 이용하여 개인정보 사전 동의 문제점을 보완한다면 빅데이터를 활용한 산업이 더 발전할 수 있을 것이다.
국가적 차원에서 개인정보 이용내역을 SMS나 메신저를 통하여 정보주체에게 의무적으로 고지해야 한다. 앞서 제시한 비식별화 규제 개선을 통해 사전 동의 문제점을 해소하고 빅데이터 시장의 주도국인 미국과 영국 정부를 벤치마킹하여 국가적 차원의 공공 데이터 공급이 이루어진다면 빅데이터 산업 활성화에 중요한 밑바탕이 될 것으로 기대된다. 홍보가 부족한 빅데이터 관련 산업을 다방면으로 성공사례 분석을 하여 적극적인 홍보 및 활용을 한다면 새로운 빅데이터 사업을 창출하는 계기가 될 것이다.
홍보가 부족한 빅데이터 관련 산업을 다방면으로 성공사례 분석을 하여 적극적인 홍보 및 활용을 한다면 새로운 빅데이터 사업을 창출하는 계기가 될 것이다. 향후 연구에서는 본 논문에서 제안한 빅데이터 산업의 활성화 방안을 기반으로 하는 데이터 재식별 방지에 대한 연구와 새로운 빅데이터 산업의 개발이 필요할 것으로 판단된다.
앞서 제시한 비식별화 규제 개선을 통해 사전 동의 문제점을 해소하고 빅데이터 시장의 주도국인 미국과 영국 정부를 벤치마킹하여 국가적 차원의 공공 데이터 공급이 이루어진다면 빅데이터 산업 활성화에 중요한 밑바탕이 될 것으로 기대된다. 홍보가 부족한 빅데이터 관련 산업을 다방면으로 성공사례 분석을 하여 적극적인 홍보 및 활용을 한다면 새로운 빅데이터 사업을 창출하는 계기가 될 것이다. 향후 연구에서는 본 논문에서 제안한 빅데이터 산업의 활성화 방안을 기반으로 하는 데이터 재식별 방지에 대한 연구와 새로운 빅데이터 산업의 개발이 필요할 것으로 판단된다.
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.
참고문헌 (7)
Fasoo.com, "Big Data Utilization and Privacy", 2016.
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.
Son Young Wha, "Privacy Policy in Big Data Age", Korean Business Law Society, 2014.
Kim Tae Hyung, "Big Data Utilization and Privacy", Security News, 2016.
Information and Communication Technology Promotion Center, "Big Data Utilization Status in China", 2016.
NICE Credit Information CB Research Institute, "Country-specific de-identification guidelines for using Big Data", 2016.
Ongi Hong, "China Cyber Security Act", Internet Information Control.Security Emphasis Security News, 2016.
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