본 연구에서는 OMOP(Observational Medical Outcomes Partnership) CDM(Common Data Model) 구축시 개인의료정보를 보호하는 방법을 연구하였다. 제안된 방법은 HIPAA(The Health Insurance Portability and Accountability Act) PHI(Protected Health Information)에 대응되는 데이터가 CDM으로 추출 되는 것을 제한하거나 식별 불능 화 처리 하는 것이다. 하지만 한국의 개인정보보호법 및 의료법에는 민감 정보의 처리 제한에 관한 내용은 존재하나 그 민감 정보가 무엇인지에 관한 명확한 규정은 없어 개인의료정보 보호를 위한 민감 정보 선정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 HIPAA PHI를 개인정보 보호법 제23조 민감 정보의 처리 제한 기준으로 정하고 CDM데이터와 매핑 하였다. 본 연구를 통해 CDM구축 시 발생되는 개인의료 정보 보호문제에 대한 해결 방법을 제시함으로써 국내 CDM구축 확산에 기여할 것으로 예상된다.
최근에 인터넷, 모바일, 사물인터넷 등과 같은 정보기술이 급속히 발전하면서 비즈니스에 필요한 데이터의 수집이 용이해지고, 빅데이터 분석이라는 새로운 방법으로 수집한 데이터를 분석하여 비즈니스에 적절히 활용하고 있다. 이와 같이 데이터의 수집과 분석이 용이해진 반면, 그러한 데이터 속에는 정보주체로부터 직접 제공받지 않은 센서 번호, 기기 번호, IP 주소 등과 같은 식별자 항목이 포함된 개인정보가 관계자도 인지하지 못하는 사이에 수집하여 이용될 수 있다. 만약 이러한 데이터에 대하여 수집에서 폐기까지의 전 과정에서 체계적인 관리가 되지 않을 경우 프라이버시 침해로 인해 "개인정보 보호법"등 관련 법률 위반이 우려될 뿐만 아니라 데이터 품질 문제도 발생하여 올바르지못한 의사결정을 할 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업이 비즈니스에 활용할 목적으로 수집한 데이터 속에 숨겨져 있는 개인정보를 찾아내어 전사적 관점에서 체계적인 관리함으로써, 이를 비즈니스에 효율적으로 활용함과 동시에 보호도 가능하게 하며, 더 나아기 데이터의 품질 확보도 용이하게 하는 새로운 데이터 거버넌스 성숙도 모형(DGMM)과 이를 데이터 거버넌스 프로그램의 도입 또는 개선하고자 하는 현장에 활용하기 위한 종합이행절차를 제안하고, 그 적용 예를 보인다.
빅데이터를 활용한 다양한 가능성에 대해서는 최근 수년 동안 지속적으로 이야기되어 왔다. 한편으로 개인정보보호의 중요성 또한 점차 강조되고 있는 것이 현실이다. 빅데이터의 활용성을 높이기 위해 개인과 관련된 다양한 정보들을 취합하는 과정에서 개인을 어느 정도까지 특정할 것인가 또는 빅데이터를 구축하고 활용하는 여러 기업들이 개인정보를 어느 수준까지 활용하여 개인화 서비스를 제공해야 하는가와 같은 문제들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 개인정보의 보호와 관련하여 유럽의 GDPR과 미국 캘리포니아주의 CCPA 사례를 살펴보고 국내의 빅데이터3법 개정안에 대해 살펴보았다. 또한 개인정보의 빅데이터 활용에 있어 비식별화된 정보의 재식별 가능성에 대한 고려, 개인정보 사용 동의의 사회적 비용 측면, 민간과 정부의 빅데이터 구축과 결합에서 발생가능한 문제, 규제환경 형성에서의 정책적 시사점에 대해 논의하였다.
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.
소셜 데이터, 공공 데이터, 개인정보 등을 이용한 다양한 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히 개인정보를 활용하고 보호하기 위하여 미국, 유럽에서는 마이데이터에 대한 정책이 시도되고 있으며 2019년 국내에서도 마이데이터가 시행되었다. 본 연구는 우리나라 마이데이터 발전 방향을 제시하기 위하여 미국, 유럽의 마이데이터를 분석하였고 이를 기반으로 데이터 호환 및 데이터 품질 측면에서 발전 방향을 제안하였다.
개인정보 전송요구권에 관한 근거를 신설한 개인정보보호법 개정안이 국회 본회의를 통하여 공포됨으로써 기존의 금융분야에만 적용되었던 마이데이터가 전 분야로 확산될 수 있게 되었다. 개인정보 전송요구권은 마이데이터의 구현을 위하여 보장되어야 할 정보주체의 권리이다. 그러나 개인정보보호법상에 규정된 개인정보 전송요구권은 의료분야와 같은 특수한 분야가 아닌 모든 분야에 적용될 수 있도록 설계된 것이기에 이는 의료마이데이터를 구현하기 위한 핵심적인 근거로서 작용하기에는 여러 미흡한 점이 있다. 이러한 문제의식을 바탕으로 본 논문은 국내외 개인건강정보 이동권에 관한 주요 법제 동향을 비교·분석하여, 의료 마이데이터를 실현함에 있어 우리나라 개인정보보호법과 의료법의 한계점 등에 대하여 검토하였다. 개인정보보호법상 개인정보 전송요구권은 의료분야에 적용하기에는 전송대상 정보의 범위와 전송방식, 전송 이행의무자의 범위 등에 미흡한 점이 있고, 입법설계의 취지를 비추어 보아도 의료 마이데이터를 실현하기에는 다소 거리가 있다. 의료법상의 의료정보 열람권과 진료기록의 송부 등에 관한 규정 또한 대상정보와 수범기관 등이 매우 한정적이라는 점에서 의료 마이데이터의 완전한 기능을 구현하기엔 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 개인건강정보 이동권을 실효적으로 보장할 수 있는 법제도 개선방안으로 개인건강정보 이용 및 보호 등에 관한 사항을 규율하는 별도의 독자적인 특별법을 마련하여 의료분야의 특수성을 고려한 개인건강정보의 이동 및 전송체계에 관한 내용을 구체적으로 규정할 것을 제안하였다.
본 논문은 개인정보의 법적 및 기술적 특성을 고려한 라이프 사이클 모델들을 각각 검토했다. 그리고, 이를 토대로 국내 IT 기업에 적합한 '개인정보의 동의 관리 기반 모델'을 제안했다. 본 논문에서 제시한 모델은 기존의 모델이 간과하고 있던 '동의'와 '관리' 요소를 모델에 적극 반영했다는 특징이 있다. 본 모델의 타당성은 2가지 방식으로 검증했다. 첫째, IT 기업의 개인정보 라이프 사이클 구성 요소를 파악 후 모델별로 적용하여 '동의 관리' 모델의 우수성을 검증했다. 둘째, 개인정보의 라이프 사이클 전체 프로세스에 '동의'와 '관리' 내용이 포함됨을 입증했다. 본 연구 결과를 활용하면 IT 기업이 개인정보 활용 현황을 분석하고 보호 체계를 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 금융기관 및 대형 유통업체 등에서 대량의 개인정보유출사고가 연이어 발생하고, 그 피해는 날로 늘어나는 추세에 있다. 이에 따라 개인식별정보를 암호화하도록 강제하는 등 규제가 강화되고 있다. 이러한 개인정보를 암호화하는데 있어서 효율적인 기술이 형태보존암호화이다. 일반적인 암호화방식은 입력 데이터 길이보다 출력 데이터 길이가 확장되며 형태가 변경된다. 형태보존암호화는 입력 데이터의 길이와 형태를 보존해주기 때문에 데이터베이스 및 응용프로그램 수정을 최소화하는 효율적인 방식이다. 본 논문에서는 블록암호 운영모드를 이용한 개인정보 암호화에 효율적인 형태보존암호화방식을 새롭게 제안한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제16권4호
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pp.79-92
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2009
With the rising reliance on market estimation through customer analysis in customer-centered marketing, there is a rapid increase in the amount of personal data owned by corporations. There has been a corresponding rise in the customers' interest in personal information protection, and the problem of personal information leakage has risen as a serious issue. The purpose of this research is to develop a diagnosis model for personal information protection that is suited to our country's corporate environment, and on this basis, to present diagnostic instruments that can be applied to domestic corporations. This diagnosis model is a structural equation model that schematizes the degree of synthetic effect that administration factors and estimation items have on the protection of personal information owned by corporations. We develop the model- consisting of the administration factors for personal information protection and the measurement items of each factor- using the development method of standardized structural equation model. We then present a tool through which the administration factors and estimation items verified through this model can be used in the diagnosis for personal information protection in corporations. This diagnostic tool can be utilized as a useful instrument to prevent in advance the leakage of personal information in corporations.
최근 빈번히 발생하고 있는 개인정보 유출사고로 인하여 사회적으로 개인정보보호 관리에 대한 경각심이 높아지고 있다. 본 연구는 개인정보 유출 사고 시, 개인정보 오 남용으로 발생할 수 있는 2차 피해를 적극적으로 방지할 수 있는 체계를 제안한다. 특히, 유출된 개인정보 데이터베이스를 공유 및 관리할 수 있는 개인정보 공유분석센터의 체계와 역할에 집중하였다. 공유된 개인정보 데이터베이스는 유출된 기업과 유사한 산업군에 있는 기업들이 보다 높게 활용할 수 있고 이를 통하여 동일한 ID와 패스워드를 사용하는 이용자들에게 적절한 정보보호 조처를 취할 수 있다. 개인정보 공유분석센터는 개인정보 데이터베이스 제공에 있어 유출된 기업의 자발적 또는 의무적 제공과 서비스 형태에 따라 그 효과가 달라질 수 있다. 개인정보 데이터베이스를 의무적으로 제공하고 센터가 적극적으로 매칭 서비스를 제공할 때, 단일 채널화된 데이터베이스의 구축 및 매칭 기술 활용 가능으로 매칭 정확도가 상승할 수 있고, 질 높은 서비스를 통하여 2차 개인정보 오남용의 피해 축소와 효과적인 관리 지원이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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