의료기술의 발전과 환자 진료 향상 등을 목적으로 빅데이터나 인공지능에 의료정보를 분석·활용하면 유전적 질병이나 암 등 특이 질병 등에 대비할 수 있어 의료정보가 공유되어야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 환자의 개인정보에 관한 활용과 보호는 동전의 양면과 같다. 의료기관 또는 의료인은 일반 정보처리자와 다른 환경적 특수성과 민감도가 높은 개인정보를 처리함에 있어 신중하여야 한다. 대체적으로 환자의 개인정보는 의료인이나 의료기관에서 수집·생성부터 파기까지 개인정보를 처리하고 있으나 의료법의 개인정보에 관한 용어 사용의 혼재되어 있거나 적용 범위가 명확하지 않아 판례의 해석에 의존하고 있다. 의료법 제23조의 전자의무기록에 저장·보관된 개인정보는 고유식별정보만을 의미하는 것이 아니라 진료기록부 등 의무기록의 개인정보와 동일하며, 그 내용은 인적 정보, 고유식별정보, 진료정보, 재산정보 등을 포함한다. 의료인이나 의료기관 개설자는 의료법 제24조의4 진료정보가 침해된 경우 제23조의 개인정보와 동일하게 취급하여야 하는지에 대해 전자의무기록에 환자의 민감정보가 기록·저장·보관되어 있으므로 특별히 개인정보 중 진료정보만을 의미한다고 볼 수 없다. 의료법 제19조의 정보 누설 금지는 업무상 알게 된 '비밀'에서 '정보'로 개정되었으나 명칭만 바뀌었을 뿐 보호법익은 형법상의 비밀과 동일하여 환자의 개인정보자기결정권을 보호하고 있지 못하다. 개인정보보호법과 지역보건법은 '업무상 알게 된 정보'에서의 보호법익을 개인정보자기결정권으로 보아 누출, 위조, 변조, 훼손 등 개인정보 침해 행위에 대하여 동일하게 벌칙을 규정하고 있다. 의료법의 개인정보 보호 규정은 용어의 정의가 불명확하여 정보주체 및 정보처리자, 국민에게 적용 범위 등 혼란을 일으킬 수 있어 용어가 통일적으로 정비되어야 할 필요가 있으며, 개인정보 보호에 관한 특별법인 의료법과 일반법인 개인정보보호법의 규정 내용이나 범위가 일치하지 않아 해석상 혼란이 생길 수 있어 개인정보 보호에 대하여 일정한 한계를 보인다. 환자의 개인정보는 민감정보로서 그 활용과 처리에 있어 안전하게 보호되어야 한다. 개인정보 보호 원칙에 따라 개인정보를 처리하여야 하며, 정보주체인 환자나 보호자의 권리인 사생활의 비밀과 자유, 인격권, 개인정보자기결정권을 보장하여야 할 것이다.
디지털 헬스케어를 이끄는 핵심 요소는 '데이터'이다. 헬스케어 데이터는 대부분 정보주체의 개인정보이며, 데이터 특성상 민감정보를 포함한다. 기업은 데이터 수집 및 이용, 제공, 파기되는 라이프사이클 동안 데이터를 준법하고 안전하게 활용하는 것이 매우 중요하지만, 헬스케어 서비스 산업의 78%를 차지하는 중소·벤처·스타트업은 개인정보보호 관련 업무를 수행하는데 어려움을 겪고 있었다. 개인정보를 이용하는 목적에 따라 개인정보보호법에서 요구하는 사항이 다르고, 개인정보 라이프사이클 시점마다 요구하는 사항들도 다양하므로, 데이터 활용 시 법적·기술적 측면에서 충분히 고려되어야 한다. 이에 본 연구에서는 기업이 헬스케어 데이터를 활용하는 목적을 여섯 가지로 제시하고, 개인정보가 수집되어 파기되는 라이프사이클 동안 고려해야 하는 사항에 대해 제안하고자 한다.
정보통신기술의 지속적인 발전에 따라 인터넷 상에서 전자금융거래, 전자상거래와 같이 개인정보의 보안이 중요시 되는 민감 서비스의 확산이 빠른 속도로 전개되어 가고 있다. 이에 따라 개인정보의 보호는 물론이고 개인정보를 활용하는 민감 서비스 자체의 안전성 보장이 매우 중요시 되고 있다. 아울러 스마트폰의 대중화와 더불어 무선인터넷이 보편화 되면서, 기존 유선환경을 중심으로 제공되었던 서비스들은 점차 유무선 통합 환경으로 확산되어가고 있다. 따라서 새로운 환경에 적합한 안전하고 안정적인 통신 패러다임이 요구되고 있다. 이 논문은 사용자 정보와 네트워크 정보를 함께 이용함으로써 사용자 단말과 민감 서비스를 제공하는 서버간 끊김 없이 지속적인 안전 관계를 유지할 수 있게 하는 서비스 프레임워크를 제안한다. 제안하는 서비스 프레임워크는 개인정보가 유출되더라도, 단말을 분실하지 않는 한 제 3자에 의한 부정사용을 원천적으로 차단한다. 또한 점차 보편화 되고 있는 이종망간 이동 환경에서 단말의 이동에 따라 가입자 망이 변경되더라도 안전한 서비스 환경을 안정적으로 제공한다.
온라인 비즈니스의 활성화와 인터넷 모바일 기기의 발달을 통해, 불특정 다수의 민감한 사용자 데이터가 쉽게 노출 되고 있고, 개방된 비즈니스 환경에서 최근 민감한 개인정보의 유출 이슈가 자주 언급되면서 그 중요도 측면에선 데이터베이스의 보안기술의 도입은 기업의 최우선 과제가 되고 있다. 2011년 정부에서도 정보통신망법 상의 개인정보 보호 강화조치를 법률로 제정 이를 다양한 산업 군에 적용하고 있다. 기업은 개인정보의 보호를 위해 다양한 방안들을 마련해 이러한 규제를 준수하며 내부에 관리중인 개인정보에 대해 보안을 강화하기 위해 빠르게 보안 솔루션을 도입하고 있다. 이에 수많은 민감한 개인의 데이터들이 저장되어 사용되고 있는 데이터베이스 측면에서 이러한 규제를 준수하는 동시에 효과적으로 데이터 보안기술을 확보하기 위한 방안을 보안 아키텍처의 기술적인 측면에서의 구분과 보안 솔루션 도입 시 고려가 되어야 하는 아키텍처와 기능적인 부분들에 대해 본 논문은 제시하였다.
원문정보공개 서비스를 개시한 후 한해 천만 건에 가까운 전자 결재문서가 온라인을 통해 공개되고 있다. 하지만 대량의 전자결재문서를 정보공개 업무담당자가 모두 확인하여 원문정보공개 서비스를 수행하는 것은 현실적으로 불가능한 상황이다. 이에 따라 최근 일부 공공기관에서는 개인정보 필터링 도구를 활용하여 문서 생산단계에서 정형화된 개인정보를 필터링하고 있으나 비정형화된 민감정보는 관리되지 않고 있다. 본 연구에서는 원문정보공개 지원을 위해 사용 중인 필터링 도구 분석을 통해 필터링 도구의 고도화 방향을 설정하였으며, 필터링 도구 활용단계가 추가된 결재문서 본문 작성과 원문정보공개 프로세스를 재설계하였다.
With emergence of smart technologies(e.g., smartphones), Location-Based Services(LBS) are expected to provide more enhanced values utilizing consumers' personal information than other smart services. However, in contrast to existing smartphone applications, LBS could raised severe consumer's privacy concerns because of rapidly changing information sensitive to consumers. In this context, the purpose of this study is to explore relationships among privacy concerns reduction, trust and intention to use LBS by examining the effect of precedence factors(social presence, reputation, mobile literacy, ability of information control) of privacy concern reduction. In addition, the study investigates the role of personal innovation as a moderating effect between privacy concern reduction and intention to use LBS. The results showed that the proposed precedence factors of privacy concerns with a exception of Mobile Literacy had a positive impact on privacy concerns reduction that then positively affected trust and intention to use LBS. In addition, the relationship between trust and intention to use LBS was significantly supported. Finally, personal innovation as a moderating effect significantly influenced the relationship between privacy concern reduction and intention to use LBS. This study is expected to be a reference for a subsequent study about the spread of LBS application of smartphone. Also, the finding of this study is meaningful for helping service direction to firms providing LBS.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.56-66
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2023
The goal of deep learning is to extract complex features from multidimensional data use the features to create models that connect input and output. Deep learning is a process of learning nonlinear features and functions from complex data, and the user data that is employed to train deep learning models has become the focus of privacy concerns. Companies that collect user's sensitive personal information, such as users' images and voices, own this data for indefinite period of times. Users cannot delete their personal information, and they cannot limit the purposes for which the data is used. The study has designed a deep learning method that employs privacy protection technology that uses distributed collaborative learning so that multiple participants can use neural network models collaboratively without sharing the input datasets. To prevent direct leaks of personal information, participants are not shown the training datasets during the model training process, unlike traditional deep learning so that the personal information in the data can be protected. The study used a method that can selectively share subsets via an optimization algorithm that is based on modified distributed stochastic gradient descent, and the result showed that it was possible to learn with improved learning accuracy while protecting personal information.
네트워크 기술과 인터넷 인프라의 발전은 빠르고 편리한 정보화 사회를 구축하였다. 그러나 개인정보에 대한 노출 피해와 검색엔진을 이용한 사용자 아이디나 비밀번호, 또는 신용카드 번호 같은 개인정보 해킹 등의 문제점도 발생시켰다. 따라서 각 검색 엔진에서 발생하는 이러한 문제점들을 파악 분석하고, 이러한 문제점을 해결하기 위한 대응책이 요구된다. 본 논문에서는 해외 검색엔진 구글과 국내 검색엔진 네이버, 엠파스를 이용하여 개인정보 해킹을 시도하고 해킹한 결과를 비교 분석한 후, 각 검색엔진에 대한 문제점을 파악하고, 그 피해를 최소화하고 대응 할 수 있는 해결책을 제안한다.
교육기관이 보유한 개인정보 파일의 상당수는 개인의 학사정보, 건강정보 등 민감한 정보를 포함한다. 따라서 교육기관의 개인정보유출 사건이 발생할 경우 그 피해가 클 것으로 예상된다. 이러한 피해를 막기 위해 교육부는 2012년부터 교육기관의 (개인)정보보호 담당자를 대상으로 보안인식제고 및 보안기술능력 향상을 목표로 하는 정보보호 교육센터를 설립하여 운영하는 등 다양한 노력을 하고 있지만 여전히 공공기관에서 발생한 개인정보유출 사건의 상당수는 교육기관에서 발생하고 있다. 본 연구는 정보보호 교육센터의 교육과정이 교육대상의 교육수요에 적합하게 운영되고 있는지 확인하기 위해 다음과 같이 진행하였다. 대학의 정보보호 관련 전공 커리큘럼을 조사하여 정보보호 분야의 지식 및 기술 11개를 도출하였고, 정보보호 교육센터의 교육대상인 교육기관의 (개인)정보보호 담당자를 대상으로 정보보호 분야의 지식 및 기술 11개에 대한 교육수요를 조사하였다. 또한, 정보보호 교육센터의 교육과정을 조사하였으며, 이를 교육대상의 교육수요와 비교해보았다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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