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Methods and Examples of Pseudonymized Image Value Measurement using Contingent Valuation Method

조건부가치평가법을 이용한 가명화된 이미지 가치측정 방법 및 사례

  • You Jeong Choi (Department of Convergence Security, Chungbuk National University) ;
  • Tae-Sung Kim (Department of MIS; Director, Cybersecurity Economics Research Institute, Chungbuk National University)
  • 최유정 (충북대학교 융합보안협동과정) ;
  • 김태성 (충북대학교 경영정보학과)
  • Received : 2023.11.25
  • Accepted : 2023.11.27
  • Published : 2024.02.29

Abstract

There are several ways to assess the value of personal data, but there is no standard for evaluating data value. In the case of medical my data utilization platform services, it was found that when the platform company received the user's consent and received data for the purpose of data utilization, an average of about 4,000 credits was paid per user as compensation. As in the previous case, the value of personal information is mainly measured based on the value of each individual, not on specific items of personal information. However, as the number and type of personal information increases, the value of personal information must be measured by type. This study focuses on measuring the value of unstructured personal information, especially images, and proposes standards for unstructured personal information. By measuring the value of images, we will be able to help platform companies set credit standards for compensation per person when providing data and support objective and reasonable pricing when selling B2B data.

개인정보 데이터의 가치평가 방법은 여러 가지가 있지만, 데이터 가치평가의 표준은 존재하지 않는다. 의료 마이데이터 활용 플랫폼 서비스의 사례를 살펴보면 플랫폼 기업이 이용자로부터 동의를 받아 데이터 활용 목적으로 데이터를 제공받는 경우 이에 대한 보상으로 이용자 1인 평균 약 4,000 credit이 리워드로 지급된 바 있다. 앞선 사례와 같이 개인정보 가치평가는 개인정보의 세부 항목별이 아닌주로 인당 얼마의 가치를 지니는 지로 측정된다. 그러나 개인정보의 수와 형태가 다양해짐에 따라 개인정보의 가치는 형태별로 측정해야 한다. 본 연구는 비정형 개인정보, 특히 이미지의 가치측정을 중점으로 하고, 비정형 개인정보의 표준을 제안한다. 이미지의 가치측정을 통해 플랫폼 회사들이 데이터 제공 시 1인당 보상되는 credit 기준을 설정할 수 있도록 돕고, B2B 데이터 판매 시 객관적이고 합리적인 가격 책정을 지원할 수 있을 것이다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행되었음(과제번호 RS-2022-00144012). 이 논문은 2022학년도 충북대학교 학술연구영역사업의 연구비 지원에 의하여 연구되었음.

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