• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권6호
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• pp.103-110
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• 2016

최근 의료데이터의 유출사고가 빈번히 발생하여 환자의 프라이버시 침해 및 의료기관의 피해가 날로 증가하고 있다. 정부에서는 개인정보보호법등과 같은 법규를 제정하여 이러한 피해사례 예방하고 있다. 이중 의료기관 및 의료데이타에 대한 가이드라인은 보건복지부에서 발표한 '국내 의료기관 개인정보보호 가이드라인' 정도만 발표되어 있다. 환자개인의 민감정보를 포함한 의료데이타를 타의료기관 또는 제3의 연구기관등에 전달이 필요한 경우가 발생한다. 전달하고자 하는 의료 이미지 데이터를 일반적인 이미지파일 (JPG, JPEG, TIFF)의 포맷으로 자료의 교환이 이루어지고 있다. 이와같이 일반적인 이미지 포맷의 파일은 아무런 보호조치가 되어 있지 않아 외부로 유출시에는 파일내에 포함된 환자의 주요 식별정보가 노출되는 위험성이 존재한다. 본 연구에서는 이미지 파일에 대한 광학문자판독기술(OCR)을 적용하고 민감정보가 포함된 이미지파일에 암호화된 모자이크기술을 이용한 마스킹 기법을 도입하여 이러한 위험성을 해결하기 위한 이미지 비식별화 방안을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.187-190
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• 2022

본 논문은 메타버스 등 인공지능 연계 증강/가상현실 부동 중계 플랫폼에서 부동산 영상 기반 매물 소개 시스템 구축에서 사생활 및 개인정보가 영상에 담기게 될 수 있는 위험이 존재하기에 부동산 영상 내의 개인정보 및 민감 정보를 인공지능 기술을 기반으로 검출하여 삭제해주고 복원해주는 인공지능 기술 연구개발을 목표로 하였다. 한국형 부동산 내 민감 object 를 정의하고, 최신 인공지능 딥러닝 기술 기반 민감 object detection 알고리즘을 연구 개발하며, 영상에서 삭제된 부분은 인공지능 기술을 기반으로 물체가 없는 실제 공간영상으로 복원해주는 영상복원 기술도 연구 개발하였다. 한국형 부동산 환경 (영상 촬영 조도, 디스플레이 스타일, 주변 가구 배치 등)에 맞는 인공지능 모델 구축을 위하여, 자체적으로 한국 영상 database 구축 및 Transfer learning for target domain adaptation 을 진행하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 환경에서 98%의 정확도와 challenge 환경에서 (occlusion 빛 반사, 저조도 등) 81%의 정확도를 보였다. 본 기술은 Proptech 분야에서 주목받고 있는 메타버스 기반 온라인 중계 서비스 기술을 활성화하기 위하여 기획되었으며, 특히 메타버스 부동산 중계 플랫폼의 활성화를 위하여 사생활 보호 측면에서 필요한 중요 기술을 인공지능 기술을 활용하여 연구 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.231-234
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• 2018

4차 산업혁명을 주도하는 신기술인 블록체인은 블록체인 네트워크에 속한 모두가 신뢰성을 가질 수 있는 새로운 형태의 탈중앙화 P2P 플랫폼이다. 2018년 기존 개인정보 보호 지침을 대체하는 GDPR이 발효되어 다양한 부분의 개인정보 보호에 법적인 영향을 미치게 되었다. 블록체인 또한 GDPR의 법적 규제를 피할 수 없게 되었고, 블록체인에서 잊혀질 권리를 충족시키기 위해 정보주체의 요청 시 민감한 개인정보를 삭제할 수 있어야 하는 필요성이 요구되었다. 본 연구에서는 기존 블록체인 시스템에서 잊혀질 권리를 준수할 개선방안을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.453-462
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• 2021

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.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.83-92
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• 2018

2018년 5월 25일부로 시행된 GDPR은 모든 EU 회원국에 공통적으로 적용되고 법적 구속력을 갖춘 점과 개인정보보호와 관련된 가장 최신의 동향이 고려되어진 법이라는 점에서 법적 중요성과 가치가 높다고 할 수 있겠다. 따라서 본 연구는 이러한 GDPR을 기준으로 국내 "개인정보 보호법" 및 "정보통신망법"과의 비교분석을 통한 국내의 개인정보보호 법제의 점검 및 개선 방안을 제언하는 것에 의미가 있을 것이라고 판단하였다. 본 연구의 결과로 GDPR의 법 적용 범위 민감정보 정의 개인정보 이전권 개인정보 보호담당관 개인정보 역외 이전 감독기관 처벌 법 적용 예외 사항 등이 국내 비교대상 법과 차이를 보이고 있었다. 이러한 차이는 정보주체의 권리와 이익을 보호하고, 개인정보의 보호와 활용적 측면의 균형을 위해서도 충분히 필요한 것이었다. 따라서 본 연구의 비교분석 결과 및 법 개선방안에 대한 제언을 토대로 국내 개인정보보호 법제의 전체적인 점검 및 수준 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권2호
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• pp.195-207
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• 2017

최근 다양한 분야에서 데이터들이 활발하게 활용되고 있다. 이에 따라 데이터의 공유나 배포를 요구하는 목소리가 높아지고 있다. 그러나 공유된 데이터에 개인과 관련된 민감한 정보가 있을 경우, 개인의 민감한 정보가 드러나는 프라이버시 유출이 발생할 수 있다. 개인 정보가 포함된 데이터를 배포하기 위해 개인의 프라이버시를 보호하면서 데이터를 최소한으로 변형하는 프라이버시 보호 데이터 배포(privacy-preserving data publishing, PPDP)가 연구되어 왔다. 프라이버시 보호 데이터 배포 연구는 다양한 공격자 모델을 가정하고 이러한 공격자의 프라이버시 유출 공격으로부터 프라이버시를 보호하기 위한 원칙인 프라이버시 모델에 따라 발전해왔다. 본 논문에서는 먼저 프라이버시 유출 공격에 대해 알아본다. 그리고 프라이버시 모델들을 프라이버시 유출 공격에 따라 분류하고 각 프라이버시 모델들 간의 차이점과 요구 조건에 대해 알아본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.170-174
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• 2010

최근 무선 인터넷에서 사용자의 위치정보가 다양한 응용의 정보 요소로 활용되기 시작하였고, 이러한 응용의 하나로 위치기반 서비스(Location-Based Service: LBS)가 주목을 받고 있다. 그러나 위치기반 서비스에서는 서비스를 요청하는 사용자가 자신의 정확한 위치 정보를 데이터베이스 서버로 보내기 때문에 사용자의 개인 정보가 노출될 수 있는 취약성을 지니고 있다. 이에 모바일 사용자가 안전하고 편리하게 위치기반 서비스를 사용하기 위한 개인 정보보호 방법이 요구되었다. 사용자의 위치 정보를 보호하기 위해 전통적인 데이터베이스에서의 개인정보 보호를 위해 사용되었던 K-anonymity의 개념이 적용되었고, 그에 따른 익명화를 수행할 수 있는 모델이 제시되었다. 하지만 기존 연구되었던 모델들은 오직 사용자의 정확한 위치 정보만을 민감한 속성으로 고려하여 익명화를 수행하였기 때문에, 이후 제시된 사용자의 프로필 정보를 고려한 모델에 대해서는 기존의 익명화만으로는 완전한 프라이버시를 보장할 수 없게 되어 추가적인 처리 과정을 필요로 하게 되었다. 본 연구는 프로필 정보를 고려한 위치기반 서비스 모델에서 Private-to-Public 질의가 주어지는 경우에 발생하는 추가적인 개인 식별의 위협에 관한 문제를 정의하고 이에 대한 해결책을 제시하며, 또한 제안 기법이 사용자 정보 보호를 보장하며 기존 방안보다 효율적임을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.329-339
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• 2022

최근 개인정보가 데이터로 활용되면서 다양한 신산업 등이 발굴되고 있지만 체계적인 관리체계 구축 미흡등 으로 개인정보 유출 및 오남용 사례가 연이어 발생되고 있다. 또한 지난 '20년 8월, 데이터 3법 시행 이후 개인정보를 가명·익명 처리하여 활용하는 서비스가 등장하고 있지만 불충분한 가명처리 및 가명정보 처리에 대한 안전성확보조치, 혐오표현 등의 민감정보의 처리 미흡으로 개인정보 이슈가 발생하고 있다. 이에 본 연구는 개인정보를 안전하게 활용하기 위하여 캐나다의 Ann Cavoukian[1]이 제시한 개인정보보호 중심 설계(Privacy by Design, 이하PbD) 원칙을 기반으로 가명정보 생명주기에 적용할 수 있는 새로운 PbD원칙을 제안하였다. 또한, 제안한 방법에 대하여 개인정보보호 관련 전문가 30명을 대상으로 설문조사를 통하여 제안 방법의 유의미함을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.21-26
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• 2017

사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 새로운 기술의 도입으로 처리하는 데이터의 종류와 양이 증가하면서, 개인의 민감한 정보가 유출되는 것에 대한 보안이슈가 더욱 중요시되고 있다. 민감정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터에 포함된 개인정보를 공개 또는 배포하기 전에 일부를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 변환하는 익명화기법을 사용한다. 그러나 준식별자의 일반화 수준을 계층화하여 익명화를 수행하는 기존의 방법은 데이터 테이블의 레코드가 추가 또는 삭제되어 k-익명성을 만족하지 못하는 경우에 더 높은 일반화 수준을 필요로 한다. 이와 같은 과정으로 인한 정보의 손실이 불가피하며 이는 데이터의 유용성을 저해하는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 결정트리 기반의 기계학습을 적용하여 기존의 익명화방법의 정보손실을 최소화하여 데이터의 유용성을 향상시키는 익명화기법을 제안한다

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.137-150
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• 2012

사회적요구와 기술 개발로 체계적인 개인정보관리와 보안 지침강화에도 불구하고, 개인정보 유출과 침해의 문제는 다양한 형태로 나타나고 있다. 이러한 개인정보를 관리함에 있어, 어떠한 정보를 보호할 것인가 하는 문제는 민감한 핵심 요소이다. 본 논문에서는 개인정보를 구성하는 각 속성정보의 관리 정책을 결정할 기준으로 속성정보의 동적 보안수준 측정법을 제시한다. 동적 보안수준 측정법은 개인정보의 가변적 특성을 측정 요소로 채택한다. 이 기법을 적용함으로, 개인의 각 속성정보 보안수준의 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 정보관리 기능을 제공할 수 있다. 이는 기존 정보관리기법의 보안성을 더욱 높일 수 있으며, 통합 ID 관리 시스템이나 전자지갑과 같은 통합 시스템의 보안성 향상에 기여할 것으로 기대된다.