국내 시중에는 약 304개 금융회사가 금융 및 보험 상품 서비스를 제공하고 있으며, 최근 금융감독원에서는 국내 304개 금융회사(생 손보 39개사)를 대상으로 한 개인정보수집 이용제공 동의서 운영실태 점검 결과 총 49개 금융회사에서 문제점이 발견되었다. 2012. 2. 17일 개정된 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한법률에서는 본인 인증확인기관, 법령에서 별도로 수집 이용하는 경우와 방송통신위원회가 고시하는 경우 이외에는 주민등록번호의 사용을 제한하고 있다. 본 연구에서는 국내 개정된 정보보호 관련 법률 관점에서 현 금융회사의 개인정보 활용 및 그에 따른 보안 실태를 연구하고 관련 결과에 따른 법적 IT컴플라이언스를 준수할 수 있는 개인정보 치환 및 관리 방법론 등 관련 법률과 기업의 사회적 책임(CSR)을 만족시킬 수 있는 방안을 제언하고자 한다.
데이터 경제의 등장과 함께 빅데이터 활용에 대한 관심이 증대되었으나 개인정보보호와의 충돌이 꾸준히 제기되어 왔다. 이에 주요 국가들은 비식별화 처리된 가명정보에 대해서는 개인정보보호에서 제외하고 빅데이터 활용을 가속화하고 있다. 그러나, 이러한 정책들은 개인정보의 재화적 성격이 물밑에서 서서히 변해 감을 간과한 채 이루어진 것이다. 본 논문에서는 '수집된 정보' 개념을 제시하고 그것이 공익성을 가지고 있으므로 정보수집자의 전유물만은 아님을 정리하였다. 수집된 정보는 개인정보보호, 연결성, 보편적 서비스 및 공공재 차원에서 공익성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 그리고 현재의 정보제공 동의를 통한 데이터 활용체제 하에서는 '데이터 거버넌스'가 작동하지 않으며, 시장실패를 개선할 수 있는 올바른 '데이터 거버넌스'를 위해서는 정보제공 동의 관행을 개선하거나 정보주체에게 이용수익권을 부여해야 할 필요성을 제시하였다.
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.
국내 인터넷 사이트의 60% 이상은 회원가입시 본인확인 등을 위해 주민번호를 수집 저장하고 있다. 인터넷 사이트의 주민번호 수집 목적은 개인식별(중복기입여부 확인)과 본인확인, 연령확인, 마케팅 활용을 들 수 있다. 그러나 인터넷 사업자들의 주민번호 수집이 증가하면서 개인정보 유 노출로 인한 피해도 늘고 있다. 인터넷 사이트에서 주민번호 수집을 제한하면서 주민번호 기능을 제공 유지하기 위해 마련된 것이 주민번호 대체수단(i-PIN)이다. 본인확인기관이라는 다수의 제3의 신뢰기관이 인터넷 이용자의 개인정보를 받아 저장하고 인터넷 사이트 가입 등 필요할 때, 인증을 해주는 방식이다. i-PIN 서비스의 구성요소와 기능, 제공 서비스 등 i-PIN 서비스 프레임워크를 설명하고, 복수의 본인확인기관이 이용자의 인증을 위해 주고받아야 하는 메시지의 종류와 형식, 방법에 대한 국내 기술표준을 소개한다. 또한 중복가입 확인이 필요한 인터넷 사이트를 위해 유일 식별값으로 사용되는 중복가입확인정보 생성방법과 메시지 교류 방법 등을 소개함으로써 인터넷 사이트가 주민번호 대체수단으로서 타 수단과 차별화 된 전략을 소개한다.
전통적인 형사 사건에서 조사 대상에 관한 정보는 국가의 합법적 조직이 보유하고 있는 개인정보만이 제공되기 때문에 정보 수집에 한계가 있다. 일반 검색엔진으로 검색이 가능한 SNS와 포털사이트를 포함하는 표면 웹 기반 공개정보(OSINT)는 범죄수사에 사용할 수 있는 의미 있는 프로파일링에 활용할 수 있다. 한국형 공개정보 워크플로우를 사용하면 공개정보 기반의 효과적인 프로파일링이 가능하지만 "개인"의 경우에는 "성명"으로 시작되기 때문에 수집할 수 있는 공개정보가 제한적이고 동명이인의 정보가 수집되는 등의 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 개인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 정의하고 이를 기반으로 효율적이고 정확한 정보를 수집할 수 있도록 한다. 따라서, 공개정보에서 특정인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 추출할 수 있는 개선된 워크플로우를 제시한다. 이때 인물의 인지도에 따라 서로 다른 워크플로우를 제시한다. 이를 통해 인물(개인)의 효과적인 프로파일링이 가능하여 수사 정보 수집의 신뢰도를 높인다. 본 연구를 통해 향후에는 해당 워크플로우를 인공지능 기술을 이용하여 수집된 정보의 분석과정을 자동화할 수 있는 시스템을 개발함으로써 범죄 수사에 있어서 공개 정보 활용을 위한 기틀을 마련하고 수사 방식 다양화에 기여할 수 있을 것이다.
IT 와 비즈니스가 융합화 되고 정보가 디지털화 됨에 따라 그에 대한 저장매체도 점점 더 다양해지고 있다. 그 중 이동성이 편리하고 휴대하기 간편한 스마트폰을 활용하여 개인 정보를 주고 받고 이를 이용한 비즈니스가 현재 활발히 진행되고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 이용이 급격히 증가함에 따라 개인 정보 보안에 대한 중요성은 점점 더 강조 되고 있는 실정이다. 본 연구에서 제안하는 디지털 포렌식 분석 방법을 이용하면 스마트폰에서 지원하는 서비스 형태에 따라 텍스트, 이미지, 동영상 등의 개인 정보를 수집 및 분석이 가능하다. 또한 디지털 포렌식의 관점에 따라 스마트폰 에서 사용되고 있는 애플리케이션의 로그 정보를 수집 및 분석함으로써 스마트폰의 저장 장치에 남겨진 기록들을 훼손 없이 그대로 보존시키고 디지털 증거 자료로 활용이 가능해 사이버 범죄에 대한 신속한 해결이 가능하다.
정보기술의 발달로 정보를 수집, 관리, 공유하기가 용이해 짐에 따라 여러 조직이나 기관에서는 개인정보를 수집해 관리하고 있다. 수집한 개인정보를 통계나 연구 등을 목적으로 배포할 때 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 k-anonymity 와 l-diversity 원리가 제안되었고 이를 기반으로 하는 프라이버시 보호 기법들이 제안되었다. 그러나 기존 방법들은 정적인 데이터를 단 한번 배포하는 것을 가정하기 때문에 지속적으로 데이터에 삽입이나 삭제가 발생하는 동적 데이터 환경에 그대로 적용하기 적합하지 않다. 본 논문에서는 동적 데이터 환경에서 l-diversity 을 유지하면서 데이터 삽입과 삭제를 효율적으로 처리할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 일반화를 사용하지 않기 때문에 일반화에서 발생하는 정보의 손실이 발생하지 않고 삽입과 삭제의 처리가 간단한 것이 특징이다.
입시 정보에 대한 정보의 양이 방대하고 콘텐츠 범위가 광범위한 조건은 사용자에게 정보를 찾고, 수집하고, 비교하는 데 있어 어려움을 겪을 수밖에 없는 환경을 야기한다. 이에 본 연구에서는 입시 사이트의 사례로 대학, 입시 정보를 사용자가 어떻게 수집하고 분류하고 비교하는지에 대한 사용성 평가를 통해 사용자들의 어려움과 니즈를 파악하고 동시에 개인화 정보 수집에 대한 필요성을 검증하여 개인화 인포메이션 아키텍처 시스템을 적용한 입시정보 웹사이트 제작 가이드라인을 제시하고자 한다. 즉, 본 연구는 인포메이션 아키텍처에 대하여 사용성 평가를 통해 사용자 중심의 개인화 정보 구조 설계 시스템(PIA:Personailized Information Architecture)설계를 위한 가이드라인을 제시하는 것이 목적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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