최근 몇 년간 개인정보보호에 대한 관심이 부쩍 높아졌다. 물론 이전에도 개인정보를 다루고 또 활용해 왔지만, 최근에는 개인정보의 가치를 비롯해 개인정보 유출에 따른 피해를 예방하기 위한 노력이 기업마다 빠르게 진행되고 있다. '아는 만큼 보이고 보이는 만큼 느낀다'라는 말처럼 개인정보를 수집하는 기업들이 개인정보보호의 필요성을 서서히 깨닫고 있는 듯하다. 그 가운데 KT는 개인정보보호의 중요성을 먼저 알아챈 기업 중 하나이다.
소비자 중심 마케팅 성장과 더불어 확대되고 있는 웹 트래픽 수집 및 분석 서비스 시장에서는 이미 서비스 제공자와 사용자간 정보 활용과 정보보호의 치열한 공방이 시작되었고 보다 상세한 소비자 정보를 마케팅에 활용하고 싶은 욕구가 극대화되고 있다. 기업은 익명화된 개인정보의 마케팅활용을 정당화하고 개인은 잠재적 우려사항을 감수할 수밖에 없는 실정이다. 그러므로 본고에서는 국내의 웹 트래픽 수집 및 분석 서비스 산업에서 개인정보보호에 저해되는 프로세스를 검토하고 잠재적 우려사항을 밝히고자 한다. 국내 주요 상용서비스를 중심으로 개인정보보호정책 분석과 서비스과정의 고의 혹은 우연한 개인정보 수집행위 등 목적 외 범위 타당성을 검토하고, 역공학을 통해 서비스과정에서의 개인정보 수집 및 이용 범위를 분석하였다. 개인정보 추출 범위 확대와 침해 가능성 심화로 인해 현재 국내 서비스의 타당성 평가는 매우 중요하다. 웹 트래픽 수집 및 분석 행위로 인한 개인정보 침해의 잠재요인과 서비스 활용을 위한 개인정보보호의 요건을 명확히 밝히는 것은 웹 트래픽 분석산업과 개인정보보호의 균형 발전을 위해 매우 중요할 것이다.
본 논문에서는 인터넷 비즈니스를 수행하는 기업들의 웹사이트의 개인정보보호정책 현황을 고찰하였다. 서비스 유형별 개인정보보호정책 공표현황을 살펴보면, 포털/검색엔진 사이트와 쇼핑몰 사이트, 그리고 금융서비스를 제공하는 사이트가 타 사이트에 비해 고객 및 회원, 또는 방문자의 개인정보보호의 공식적인 공표가 더 많다. 그리고 서비스 유형에 크게 구분없이 대부분의 사이트들이 개인정보보호정책의 목적, 개인정보 수집목적 및 이용목적, 개인정보 수집 범위 및 방법, 개인정보 보유기간 및 파기, 제3자와의 정보공유 및 정보제공 경우, 정보보호를 위한 기술적·제도적 대책 등을 잘 명시하고 있으나 정책구성에 필요한 용어정의, 불만/분쟁처리방법, 아동보호방법, 정책의 시행일자 등을 명시하는데 미흡했다.
스마트 스피커는 기존 서비스와 달리 음성으로 데이터를 수집할 뿐 아니라 수집한 데이터를 기반으로 처리한 정보를 스피커를 통해 발화하는, 즉 소리로 전달하는 특징을 가진다. 이러한 서비스 응답 구조는 스피커에서 음성을 통해 전달되는 정보에 사용자의 개인정보가 포함되어 발화될 수 있는 위험이 존재한다. 구글, 아마존의 스마트 스피커 초기 설정 시 동의 과정 분석을 통해 개인정보 발화 위험을 사용자가 명확히 인지하기 어렵다는 문제를 발견하였다. 이에 본 연구는 스마트 스피커 서비스의 사용자 동의 과정에서 사용자의 개인정보 발화 위험 인식 재고를 위한 UI/UX 개선방안으로 1) 개인정보 발화 위험성 약관 명시 및 별도 화면 제시, 2) 사용자의 자유로운 서비스 동의 허용, 3) 컨트롤러에게 전달되는 개인정보와 스피커를 통해 발화될 수 있는 개인정보를 구분하여 제시, 4) 개인정보 발화 위험에 대한 음성 고지 및 동의 과정 추가를 제안하였다.
인터넷 이용이 활성화되면서 온라인서비스의 종류와 양은 계속 증가하고 있다. 최근에 서비스제공자들은 이러한 다양한 서비스들을 효율적으로 제공하기 위해 개인화서비스를 제공하기 시작하였고, 이에 따라 개인정보의 중요성은 더욱 증대되고 있다. 하지만 개인정보의 수집은 프라이버시 침해 문제를 유발할 수 있어 개인화서비스는 쉽게 적용되지 못하고 있다. 또한 다가오는 유비쿼터스 환경에서는 수집 가능한 개인정보의 증가가 예상되며, 따라서 프라이버시 침해 문제는 더욱 심각해질 것으로 예상된다. 본 고에서는 개인화서비스 모델에 대해 소개하고, 개인정보 보호를 위한 기존 기술들에 대해 분석하여, 유비쿼터스 환경에서의 개인화서비스를 위한 개인정보 보호방안에 대한 제언을 하고자 한다.
본 연구의 목적은 개인정보 개념을 재검토하여 신뢰 기반 ICT 인프라가 주는 새로운 개인정보 활용 비즈니스 기회들을 모색하는 것이다. 이를 위해, 개인정보가 ICT 활용 비즈니스에 이용된 배경에 대해 살펴본 후, 이러한 비즈니스 환경에서의 불신요인과 파급력을 파악해 신뢰 기반 ICT 인프라가 줄 수 있는 새로운 개인정보 생태계 비즈니스모델들을 제시한다. 새로운 비즈니스 기회로는 옵트인 방식 적용 범위의 확대, 데이터 수집 없는 앱의 출시, 이용자 통제 기반의 개인정보 부가가치화, 그리고 신뢰 추구 업체 친화적인 개인정보 생태계 조성등이며, 이와 관련한 비즈니스모델들은 기존의 블록킹 툴 무료 제공 및 데이터 수집 없는 앱 외에 개인정보저장소 앱, 신뢰 기반 브랜드화된 쿠키 앱, 게이미피케이션이 가미된 자가분석 앱, 평판관리 앱, 개인정보 기부 앱 등으로 무한 확장이 가능할 것이다. 또한, 이러한 앱 생태계가 마련되기 위해서는 신뢰를 추구하는 앱 개발자들의 욕구를 충족시킬 수 있는 있는 업체 최적화 플랫폼(VOP)의 역할이 매우 중요할 것으로 보인다.
향후의 유비쿼터스 사회(U-Society)는 정보화에 따른 여러가지 새로운 위험들이 나타나는 사회가 될 것이며, 개인정보 생성, 수집 등을 통해 개인정보 지식베이스 형성을 가능하게 하는 정보위험사회의 도래가 예상되고 있다. 따라서, 사용자의 상황에 맞게 적응적(Adaptive)이고 적시적(Just-In-Time)으로 개인정보보호 서비스 제공이 가능한 새로운 프레임워크 개발이 요구된다. 본 논문에서는 U-Society와 프라이버시 개념의 변화 과정을 검토하고, 개인정보 및 프라이버시 침해의 유형을 비교 분석한다. 아울러, 기존 프라이버시 보호 프레임워크 모델인 WASP 아키텍쳐와 IBM의 TPM 작동 과정과 주요 기능을 살펴보고 이에 따른 문제점을 지적한다. 또한, 개인정보보호 대책을 수립하기 위해 개인정보의 라이프사이클 관점에서 수집, 저장/관리, 이용/제공, 폐기의 4단계로 분석하고 개인정보 라이프사이클에 따른 프라이버시 보호 프레임워크 모델을 제시한다.
본 논문에서는 센서를 활용하여 개인의 위치 및 상황 정보를 수집하고 패턴을 분석하여 이에 따라 동적으로 서비스를 제공하는 상황인식 TV 프로그램 추천 및 제어 시스템(CAPUS)을 제안하였다. 상황인식기반 TV 응용서비스를 위하여 개인화(Personalization)기술에 적용을 할 수 있는 사례로 TV채널 추천을 예로 실험하였다. CAPUS는 유비쿼터스의 큰 축이라 할 수 있는 개인화기술을 구현할 수 있는 시스템으로 그 규모가 무척 크며 방대하다 할 수 있다. 본문에서 제안한 CAPUS는 사용자의 정보를 수집하는 에이전트, 분석하는 에이전트, 필터링하는 에이전트 등 다양한 소프트웨어와 알고리즘이 필요하다. 사용자의 정보를 동적으로 수집 및 분석하고 생성한 후에 이를 활용하여 사용자에게 다시 서비스를 제공하는 기술이 CAPUS의 핵심이라 할 수 있다. 데이터의 분석을 통해 비슷한 행동이나 상황을 파악할 수 있으며 사용자에게 맞는 서비스를 제공할 수 있게 된다.
국내에서 서비스되고 있는 해외 애플리케이션의 수가 증가하고 있다. 이들 중 많은 국내 이용자의 수를 보유한 애플리케이션에서 이용자의 개인정보를 무단으로 수집하는 사례가 많이 발생하여 문제가 되고 있다. 애플리케이션을 통해 행해지는 개인정보 무단 수집은 이용자의 민감한 개인정보들이 악의적인 형태로 사용될 수 있어 위험성이 크다. 또한, 이는 사업자윤리에 위반되는 행위이고 건전한 IT 생태계 조성을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 국내에서 서비스되고 있는 해외 애플리케이션의 이용자 개인정보 무단 수집 실태를 분석하고, 이에 대한 대응 방안을 도출하는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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