• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권11호
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• pp.395-402
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• 2022

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.

• 정보관리연구
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• 제36권1호
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• pp.125-154
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• 2005

인터넷의 발달로 개인정보의 수집 및 이용이 일상화됨에 따라 개인정보의 침해가 급속도로 확대 되고 있다. 의료분야에 대한 개인정보보호에 대해서는 '정보통신망이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률'등에 체계적으로 규정되어 있으나, 법적용 대상이 정보통신 서비스 제공자 위주로 규정되어 의료분야에 적용하는 데 한계가 있다. 때문에 본 논문에서는 국내 의료기관이 전자의무기록 시스템에 보안을 적용하기 위해 우선적으로 선행되어야 할 개인의료정보 보호방안에 대해 정의하고, 적용근거를 위한 법 제도의 검토사항을 제시하였다. 또한, 전자의무기록에 대한 전자서명의 구체적인 적용방안을 예시하여 의료분야에 있어서 보안적용을 위한 기준을 제시하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.32-41
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• 2021

유럽연합은 자국민의 개인정보보호를 위해 강력한 규제 법령으로 GDPR을 2018년 5월 25일 시행하였다. 글로벌 경제 시대에서 유럽시장 진출 기업에서는 GDPR 대응은 꼭 필요한 선결과제이다. 본 논문에서는 유럽 연합내 거주민의 개인정보 역외 이전을 위한 적절한 수준의 보호조치 대응을 위해 기업에서 준비해야 할 단계별 추진과제를 살펴보았다. 제3국에서의 GDPR 대응은 개별 기업 또는 정부차원의 대응을 할수 있으며, 정부차원의 적정성 결정시 기업의 혜택과 기대효과에 대해서 탐색해 보았다. 적정성 결정 국가의 기업에서는 EU 진출시에 프로세스 간소화, 비용 절감 등의 혜택과 유출사고 대응시 정부차원의 독립된 감독기구 지원으로 인한 부담감 해소 등에 따른 시사점이 있다. 그러나, 적정성 결정 이후에도 기업은 GDPR 원칙, 의무규제 준수를 통한 개인정보보호체계 확보 활동은 지속적으로 필요하며, GDPR 대응 과제에 대한 중요도 변화에 대해서도 유럽 국가와의 계약서 체결을 제외한 대부분 준수되어야 할 과제로 유지가 필요하며, GDPRR 대상 기업들의 차별화된 관리 방안 구축도 기대한다.

• 정보화정책
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• 제19권1호
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• pp.74-90
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• 2012

이동통신망이나 GPS 등을 통해 획득되어진 위치정보로 이용자에게 제공되는 서비스 시스템인 LBS를 주축으로 정보프라이버시 보호를 위하여 제정된 위치정보법은 스마트폰 보급률에 힘입어 새로운 국면을 맞이하고 있다. 개인정보보호의 차원에서 이동성이 있는 물건 또는 개인이 특정한 시간에 존재하거나 존재하였던 장소에 관한 정보 중 생존하는 자연인에 관한 것인 개인위치정보는 위치정보법이라는 개별적인 규율에 의하여 권리 보호와 구제에 있어 특수한 환경을 구축하고 있지만, 기술적 변이에 대응하는 중립적 규범으로서 위치정보활용에 대한 다른 측면에의 가치 역시 고려하고 있는 입법취지를 안고 있어 가치충돌의 대립각을 제도적으로 완충하고 그 조화를 꾀해야 할 현실적 논의가 필요한 시점이다. 이 같은 논의는 경제적 사실적 관점에서의 필요적 수요에 그치는 것이 아니라 규범적 법리적으로도 검토되어야 할 쟁점인바, 정보인권론적 견지에서 개인정보에 관한 정보주체의 권리와 개인정보활용에 관한 사업자의 재산권적 긴장관계와 갈등양상이 이익교량의 차원에서 재론되어야 할 시대적 요청이 존재하는 것은 바로 정보사회의 정점에 치달은 현재 헌법합치적 정보질서에 부합하는 기본적 인권의 바람직한 조망틀의 형성이 필수적이기 때문이다. 그럼에도 불구하고 본고에서 다루는 애플사(社)의 위치정보 수집 사례는 법익 형량에 있어서뿐만 아니라 현행법의 해석과 적용에 있어서 가치충돌의 규범적 재정립으로서 법집행의 미흡함을 보여주고 있다. 이를 되짚어 봄으로써 여기서는 정보인권적 논의로써 위치정보법을 둘러싼 입법정책적 구도의 이론적 논점을 실질적으로 살펴본다.

• 정보화정책
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• 제27권3호
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• pp.3-18
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• 2020

전세계적으로 디지털 전환이 확산됨에 따라 유럽연합(EU)은 회원국 간의 포괄적인 데이터 보호 프레임워크를 구축하기 위해 GDPR(General Data Protection Regulation)을 시행하였다. GDPR의 헌법적 뿌리를 고려할 때, EU의 규제 접근법은 다른 데이터 보호 규정들과는 차이가 있다. GDPR은 데이터 보호에 대한 개인의 권리를 강화하였다. 하지만 개인의 데이터를 수집하고 처리하는 기업에 대한 몇 가지 의무 또한 도입하였다. 본 연구에서는 정책적 관점에서 프라이버시, 특히 GDPR에 관한 기존의 문헌을 고찰하였으며, 이를 통해 데이터 규제가 경쟁, 혁신, 마케팅 활동 및 국경을 초월한 데이터 흐름에 미치는 영향을 개략적으로 리뷰 하였다. 그리고 본 연구는 프라이버시와 GDPR이 시장에 미치는 영향 사이의 절충안을 강조한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권4호
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• pp.41-62
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• 2016

In Internet of Things (IoT) era, more diverse types of information are collected and the environment of information usage, distribution, and processing is changing. Recently, there have been a growing number of cases involving breach and infringement of personal information in IoT services, for examples, including data breach incidents of Web cam service or drone and hacking cases of smart connected car or individual monitoring service. With the evolution of IoT, concerns on personal information protection has become a crucial issue and thus the risk analysis and management method of personal information should be systematically prepared. This study shows risk factors in IoT regarding possible breach of personal information and infringement of privacy. We propose "a risk analysis framework of protecting personal information in IoT environments" consisting of asset (personal information-type and sensitivity) subject to risk, threats of infringement (device, network, and server points), and social impact caused from the privacy incident. To verify this proposed framework, we conducted risk analysis of IoT services (smart communication device, connected car, smart healthcare, smart home, and smart infra) using this framework. Based on the analysis results, we identified the level of risk to personal information in IoT services and suggested measures to protect personal information and appropriately use it.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.53-63
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• 2011

소셜 네트워크 서비스는 현실 세계의 인간관계를 바탕으로 온라인에서 서비스를 제공하는 웹서비스로 서비스의 인기가 높아짐에 따라 프라이버시 보호, 즉 개인정보 소유자의 권리 보호에 대한 목소리가 높아졌다. 본 논문은 개인정보 소유자의 자기정보 통제권을 보장하면서 소셜 네트워크 간 데이터 공유를 지원하기 위한 정책언어를 제시하고 이 정책을 기반으로 하는 프라이버시 보호 모듈을 설계 및 구현한다. 프라이버시 보호를 위한 정책언어는 개인정보에 접근하는 사용자의 속성을 기반으로 접근여부를 결정하는 속성기반 접근통제모델을 바탕으로 하고 있다. 뿐만 아니라 본 논문에서 제시된 정책 언어와 개발 모듈은 소셜 네트워크 서비스 간 안전한 데이터 공유 외에도 개인정보에 대한 자기정보 통제권이 필요한 다른 응용분야에 적용이 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권5호
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• pp.57-68
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• 2014

이 글은 한국에서 시기별 개인정보 유출에 대한 프레임이 어떤 형태로 변화하는지에 초점을 맞추고 있다. 이를 위하여 개인정보 유출이라는 텍스트가 등장하기 시작한 1984년도부터 현재까지 30년 간 걸쳐 보도된 신문기사의 제목을 수집하였다. 시기마다 형성되어 있는 지배적인 프레임을 도출하기 위하여 단순 빈도분석과 공동출현빈도 매트릭스 기반의 텍스트 네트워크 분석, 군집분석을 실시하였다. 사회연결망분석의 주요 지표인 연결중심성의 개념을 적용하여 시기별 주된 프레임을 밝혀내었다. 총 4시기에 걸쳐 프레임의 태동, 형성, 확장, 전환의 과정이 일어났는데, 개인정보에 대한 접근 및 보유주체가 주로 정부였다면 점차 전자상거래 등 고객맞춤형 서비스로 인해 민간 기업으로 확대되었다. 또한 초국가기업의 등장은 개인정보 유출의 경계를 자연스럽게 국내에서 국외로 확장시켰다. 빅데이터 시대의 엄청난 정보량과 데이터 생태계의 역동성은 새로운 정보보안위협으로 다가오고 있어 강력한 정보보호체계 설계가 시급함을 프레임의 전환을 통하여 보여주고 있다.

• 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.

• 지식경영연구
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• 제18권3호
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• pp.63-80
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• 2017

Big Data environment is established by accumulating vast amounts of data as users continuously share and provide personal information in online environment. Accordingly, the more data is accumulated in online environment, the more data is accessible easily by third parties without users' permissions compared to the past. By utilizing strategies based on data-driven, firms recently make it possible to predict customers' preferences and consuming propensity relatively exactly. This Big Data environment, on the other hand, establishes 'Dataveillance' which means anybody can watch or control users' behaviors by using data itself which is stored online. Main objective of this study is to identify the relationship between Dataveillance and users' online privacy protection behaviors. To achieve it, we first investigate perceived online service efficiency; loss of control on privacy; offline surveillance; necessity of regulation influences on users' perceived threats which is generated by Dataveillance.