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문제 정의
- 본 논문에서는 EHR 데이터를 위한 심근경색을 대상으로 하는 원격 의료 시스템을 위한 개인 정보들에 대한 빈감도를 분류하고 이를 위한 구체적인 비식별화 기법에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안한 EHR 데이터에 대한 분류 및 비식별화 기법에 대한 제안은 다양한 의료 정보 서비스를 위한 프라이버시 보호에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
- 본 논문에서는 원격 의료 진료 시스템의 개인정보에 대한 프라이버시 보호를 위한 비식별화 기법을 제안하였다. 효율적인 비식별화 기법을 제안하기 위해서 EHR 데이터를 개인정보의 민감도에 따라 4레벨로 분류하였다.
- 본 논문에서는 효율적인 EHR 데이터에 대한 비식별 처리 기법을 제안하기 위해서 개인정보를 민감도에 따라 레벨 0부터 4까지 단계별로 나눈다. 표 2는 EHR 데이터에 대한 민감도에 따른 비식별화 기법에 대한 분류이다.
- 본 장에서는 EHR 데이터의 개인정보 민감도에 따른 데이터 분류를 제시하고 이러한 분류에 따른 비식별화 기법을 제안한다.
- 개인정보 비식별 조치 가이드라인은 5가지 분류와 17가지의 세분화를 제시한다. 본 절에서는 EHR 데이터를 중심으로 세부 기술들의 특징을 제시하고 이에 대한 적정성을 평가한다.
- 본 절에서는 EHR 데이터베이스 테이블의 각 대상 필드 데이터 민감도를 고려하여 표 2의 레벨에 따라 구체적 기법의 특성을 제안한다.
- 암호화 기법에서는 대칭키 암호 시스템을 기본 기법으로 고려한다. 이는 연산에 있어서 효율성에 대한 고려로 인함이고, 서버의 과도한 부하를 방지하는데 그 목적이 있다. 이러한 이유로 민감한 개인정보를 비식별 처리를 함과 동시에 데이터의 훼손을 최소화 할 수 있다.
- 특히, 본 논문에서는 환자의 정보 데이터베이스인 EHR에 초점을 맞춘 개인정보의 비식별화에 대한 분류 및 방법을 제시한다. 다양한 EHR 구성에 대한 연구들이 진행되었지만 본 논문에서는 그림 2에 제시된 EHR 테이블을 기반으로 하는 데이터를 연구 대상으로 한다.
- 표 2는 EHR 데이터에 대한 민감도에 따른 비식별화 기법에 대한 분류이다. 효율적인 데이터 분류를 위해 본 논문에서는 심근경색(Heart Attack)인 환자들에 대한 비식별 처리를 대상으로 기법을 제안한다.
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