최근 기업의 개인정보 유출 사고와 관련한 금전적 손실이 점차 증가추세에 있으며 대외 이미지 손실 등의 간접적 피해도 무시 못 할 상황이 되었다. 이 같은 피해를 줄이기 위해서 개인정보보호투자에 대한 필요성이 증대되고 있다. 개인정보보호에 대한 투자가 활성화되기 위해서는 개인정보보호투자의 비용효과 분석 및 정성적 효과분석이 모두 반영된 성과측정 방법이 필요하다. 하지만 현재 국내외 개인정보보호 투자 성과측정에 관한 연구는 매우 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 정량적 및 정성적 성과측정이 가능한 개인정보보호투자 모델을 제시하였다. 이를 위해 정보 보호투자 및 IT 투자성과측정 관련 기존 연구의 비교분석을 수행하였고, 개인정보보호 특성과 현실적용 가능성 측면을 고려하여 정량적 및 정성적 측정이 모두 가능한 WiBe 접근 방법론을 선택하였다. WiBe 방법론을 기반으로 개인정보보호 투자에 적절한 성과측정 모델과 16개의 성과측정 지표를 제시하였다. 특히, 정량적 효과측정에서 사전위협평가방법을 기반으로 기업 및 조직의 성격에 따른 개인정보보호의 투자의사 결정이 가능한 방법을 제시하였다. 포커스 그룹 인터뷰를 통한 성과 측정 지표의 검토 결과, 성과측정 지표는 실현 가능성 및 중요성 측면에서 모두 의미 있는 것으로 판명되었다.
본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.
개인정보 보호법 위반 시 법률 기준에 따라 행정처분을 하고 공표기준에 부합할 경우 이에 대한 결과를 공표하게 된다. 그러나 현재의 방식은 개인정보 보호법의 공표제도에 따라 공표함에도 불구하고 반복적인 행정처분이 증가하고 있어 그 실효성의 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 개인정보 보호법 위반에 따른 행정처분 결과 분석을 통해 기존 공표제도 방식을 강화할 수 있는 위반행위자가 대중의 정보 접근성이 좋은 방식으로 스스로 위반 사실을 공표하게 하는 '공표명령권' 도입에 대한 연구를 수행한다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존 방송통신위원회와 행정안전부가 공표한 자료뿐만 아니라, 개인정보보호위원회가 국무총리 산하 중앙행정기관으로 출범한 이후 개인정보보호법 위반으로 인한 행정처분 결과 공표자료를 분석하였다. 또한 공표 대상 산업분야와 위반 법률 조문을 통해 주요 산업분야와 위반 법률 조문을 분석하였으며 개인정보 보호법 공표명령권 도입을 위한 타 법률 사례를 분석하고, 행정청이 공표하는 현행 방식 대신 위반행위자가 '시정조치를 받은 사실에 대한 공표'를 스스로 공표하게 하는 '공표명령권' 시행을 위한 법률적 근거를 제안한다.
Objectives : This study is designed to identify the need for an efficient infection control plan in the curriculum of Dept. of Dental Hygiene and encourage dental hygienists to be more attentive to infection control by analyzing their personal protective measures, hand-washing frequency and other factors relating to infection control. Methods : A survey was conducted of 471 dental hygienists in general hospitals, dental clinics and dental hospitals in City of Busan and Gyeongsangnam-do from December 20, 2009 to February 21, 2010. Results : 1. Among those who worked for more than 11 years, personal protection (3.79) and hand-washing frequency (3.90) factors were rated high (p<0.05). 2. When surveyed by workplace, personal protection was high in general hospitals (3.75) while hand-washing frequency was high in dental clinics (3.74). 3. Among those who received infection control education more than three times, personal protection (4.07) and hand-washing frequency (3.80) were high (p<0.05). 4. Personal protection-related factors were general hospital workers, necessity of infection control education and awareness on infectious disease (p<0.05), while factors associated with hand-washing frequency were number of patients per day, whether or not infection control-related class is given at school, necessity of infection control education and awareness on infectious disease (p<0.05). Conclusions : To enhance awareness of infection control, it may be necessary to addan infection control-related class to the school curriculum and provide the necessity of conducting continuous and systematic infection control education through newly entering staff training and education of dental practitioners.
정보 시스템 고도화로 인한 정보의 집적화, 대량화가 점차 확대됨에 따라 개인 정보의 유출 가능성은 날로 높아지고 있다. 이에 따라 개인정보 침해 요소를 사전에 분석하고 최소화 할 수 있는 개인정보 영향평가(PIA)의 필요성이 대두 되고 있다. 그러나, 대부분의 정보시스템 감리에서 시스템 아키텍쳐 영역의 물리적, 관리적, 기술적 보안 항목을 감리하여 일반적인 항목만을 체크하고 있어서 실질적인 개인정보보호를 위한 감리는 제대로 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 개인정보 침해를 사전에 최소화하기 위해 개인정보영향을 평가하고 그에 따른 개인정보보호 감리 절차 및 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법을 프로젝트에 적용한 결과 개인정보 보호를 위한 개선사항이 도출되었음을 확인할 수 있었다.
이 연구는 개인정보의 가명처리와 이것이 데이터 분석의 정확도에 미치는 영향을 조사하였다. 로지스틱 회귀 모델, 의사결정나무 및 랜덤 포레스트를 사용하여 가명처리의 적용 정도와 가명처리된 데이터 분석의 정확도 간의 관계를 정량적으로 평가하였으며, 이를 통해 민감한 정보의 가명처리가 데이터 분석의 정확도를 크게 손상시키지 않으면서도 개인정보보호를 실현할 수 있음을 확인하였다. 그러나, 단일한 샘플 데이터, 일관된 가명처리 비율의 적용 등의 한계가 있음을 인지하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 다양한 데이터에 대한 추가적인 연구를 통하여 결과의 일반성을 강화하는 것이 필요하다. 또한, 개별 변수에 대해 최적의 가명처리 비율을 찾는 방법론을 개발하고 적용해 볼 것을 제안한다. 이 연구 결과는 규제 준수와 개인정보 보호를 달성하면서도 데이터의 활용성을 유지하는 방법에 대한 새로운 통찰을 제공한다.
The aim of this study was to investigate hospital employees' knowledge, recognition and practice on the protection of personal information. A total of 250 hospital employees were selected using convenient sampling in J province. The data were collected using self-reported questionnaire and were analyzed using SPSS 18.0 program and descriptive statistics, Chi-squire test, t-test, ANOVA, and Pearson correlation coefficients. Average score for knowledge, recognition and practice were significantly associated with gender, education, hospital size and there was a correlation among knowledge, recognition and practice. The results of this study will help to develop education program on the protection of personal information for hospital employees.
The Design Protection Act of Korea classifies industrial designs into examined-based and unexamined-based articles. For design application and registration under the DPA, applicable product for the design needs to be chosen in order for it to be registered. Clothing and personal belongings under class B in the classification list are subject to unexamined-based articles. A sound and logical classification system will lead to higher administrative efficiency as well as assurance of more convenience for the system users. This paper examines the suitability of the design classification for clothing and personal belongings and purposes to suggest improvements.
Park, Sung-Uk;Park, Moon-Soo;Park, Soo-Hyun;Yun, Young-Mi
Asian Journal of Innovation and Policy
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제9권3호
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pp.339-359
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2020
The policy change in the Data 3 Act is one of the issues that should be noted at a time when non-face-to-face business strategies become important after COVID-19. The Data 3 Act was implemented in South Korea on August 5, 2020, calling 'Big Data 3 Act' and 'Data Economy 3 Act,' and so personal information that was not able to identify a particular individual could be utilized without the consent of the individual. With the implementation of the Data 3 Act, it is possible to establish a fair economic ecosystem by ensuring fair access to data and various uses. In this paper, the law on the protection of personal information, which is the core of the Data 3 Act, was compared around Korea, the European Union and the United States, and the implications were derived through network analysis of keywords.
개인정보보호위원회에서 공공기관을 대상으로 시행하고 있는 개인정보 관리수준 진단제도의 지표체계는 「개인정보 보호법」의 법적 준수사항을 점검하지만, 새로운 IT기술의 도입에 따르는 개인정보보호사항을 기준으로 적용하는 데 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 제4차 산업혁명의 핵심기술인 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 인공지능을 특정IT기술의 도입에 따라, 개인정보보호가 강화될 수 있도록 별도의 지표체계가 운영될 수 있도록 지표체계의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해서 선정한 특정IT기술의 개인정보보호사항에 관한 국내외 문헌조사를 통해 지표체계의 구성요소를 도출하고, 공공기관의 개인정보 보호담당자 대상으로 한 설문조사 및 개인정보보호 전문가대상으로 FGI/Delphi분석을 통해 진단지표로 선정하였다. 이렇게 선정한 지표체계는 먼저, 모든 특정IT기술의 기획 및 설계단계에서부터 개인정보보호원칙(PbD)과 가명정보처리 및 비식별 조치에 관한 기준의 적용여부를 점검하는 공통지표를 선정하였다. 이외에 빅데이터에 관한 2개 점검항목, 클라우드에 관한 개인정보 처리방침 게재 사항 등 5개 점검항목, 사물인터넷관련 원칙적용, 로그기록 관리 등 5개 점검항목, 인공지능에 관한 원칙 적용 등 4개 점검항목을 선정하였다. 이처럼 본 연구는 개인정보 관리수준 진단제도의 발전을 위해 새로운 IT기술변화에 대응할 수 있도록 개인정보보호의 신속한 대응을 유도하는 진단제도가 되도록 제언하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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