• 정보화정책
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• 제28권4호
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• pp.54-75
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• 2021

정보 이동권은 정보주체의 개인정보 자기통제권 강화뿐만 아니라 개인정보 활용 촉진이라는 측면에서도 도입 필요성이 인정된다. 그러나 정보 이동권은 정보주체의 프라이버시 침해 위험이 크고 개인정보처리자의 정보 재산권을 침해할 수 있어 신중한 설계가 필요하다. 정보 이동권이 심각한 개인정보 집중 및 독점 문제를 더욱 심화시킬 수 있고, 공공정보의 무분별한 국외이전을 야기할 수 있으며, 정보주체에게 이전 비용을 부담지움으로써 거대 플랫폼기업 등의 수익만 챙겨주는 결과를 가져올 수 있다. 반면, 중소기업들은 더욱 더 개인정보 기근에 빠져들 가능성이 없지 않다. 입법 예고 중인 「개인정보 보호법」 개정안과 관련해서는 i) 이동 대상 정보에 추론·파생 정보, 공공정보, 메타정보, 행동정보, 민감정보, 제3자 정보 등을 포함시킬지 여부, ii) 정보 이동의무를 지는 정보 이동자의 범위에서 중소기업, 공공기관 등을 포함시킬지 여부, iii) 정보를 이전받을 수 있는 정보 수령자의 범위에서 중소사업자 또는 거대 플랫폼기업을 배제할지 여부, iv) 정보 이전 요구권(다운로드권 등) 이외에 전송 지시권을 허용할지 여부, v) 공공정보의 국외이전 문제, vi) 정보 이동권의 안전한 행사, vii) 정보 이동자의 책임범위 및 면책 등 다양한 이슈가 제기되고 있다. 본고는 GDPR, CCPA, S-PDPA 등과의 비교 분석을 통해 앞에서 제기된 여러 법적 이슈에 대한 입법방향을 제시하고자 한다.

• 의료법학
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• 제24권2호
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• pp.35-77
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• 2023

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.300-303
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• 2018

유럽연합(EU)의 GPDR(개인정보보호일반규정)시행에 따라 개인정보를 활용하는 사업자 입장에서는 개인정보 보호도 중요하지만 활용측면에 더 많은 관심을 보이고 있다. 개인정보 보호와 활용에 따른 균형점을 찾는 제도적 정착을 위해 개인정보 이동권에 대한 요구가 생겼다. 국내 개인정보 관련 법률에는 아직 근거가 없으며 개인정보처리자의 독립적 데이터 보유에 따른 책임 강화와 정보주체가 자신의 데이터를 관리하는 권리를 가지고 데이터 활용을 할 수 있는 개인정보 자기결정권이 더 요구된다. 이에 따라 본 논문에서는 GDPR의 개인정보 이동권에 대한 현황 및 준수사항을 알아보고 각 나라별 개인정보 이동(data portability)에 따른 개인정보 활용방안과 고려사항을 제시하고자 한다. 개인정보이동에 한 형태로 국내 마이데이터 시범 사업이 정착하기 위한 법칙, 기술적 대응사항을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1205-1219
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• 2019

데이터 기반 경제시대에서 데이터 활용능력이 경쟁력이 됨에 따라 개인정보의 보호와 더불어 개인정보의 활용을 통한 경제적 부가가치를 창출하려는 노력이 함께 강조되고 있다. 이 가운데 등장한 EU의 PSD2(the second Payment Service Directive)는 정보 주체의 '정보이동권'을 근거로 개인의 자기결정권을 보장하면서 데이터의 활용과 유통을 촉진하는 마이데이터 정책으로 전 세계 오픈뱅킹 정책의 시초가 되고 있다. 이러한 추세에 따라 우리나라 정부도 국내 금융업권별 실정을 반영하여 마이데이터 정책을 적극적으로 추진하고 있다. 하지만, 마이데이터 정책으로 인해 금융정보의 유통 및 활용 범위가 커진 만큼 개인정보의 유출 및 오남용, 해킹 등 위험도 커진 것도 사실이다. 본 연구에서는 EU PSD2가 어떻게 국내 금융분야 마이데이터 정책에 반영되어 추진되고 있는지를 살펴본다. 그리고 국내 마이데이터 정책의 개인정보보호 위험 사항을 개인정보 생명 주기별로 나누어 식별한 후 이러한 위험에 대한 법적 기술적 대응책을 제시하고자 한다.

• 산업진흥연구
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• 제9권1호
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• pp.47-55
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• 2024

교통분야에서 탄소중립 달성을 위한 전략으로 자동차 총 주행거리 감축과 승용차 교통량 감축을 제시하고 있다. 이를 위해서는 대중교통 활성화를 목표로 MaaS 서비스를 적극적으로 추진하여야 한다. MaaS를 추진하기 위해서는 개인의 이동에 대한 이용수단, 경로뿐만 아니라, 개인의 이용 수단의 전환 등 개인별 누적 이동 데이터가 필요하다. 하지만 국내에서는 개인의 이동에 대한 데이터를 수집하고 이를 활용하는데 있어서 법적인 한계가 존재한다. 2023년 개정된 개인정보보호법에 개인정보 전송요구권이 신설됨에 따라 개인의 이동에 대한 데이터를 수집하고 활용하기 위한 법률이 마련되었지만, 시행령, 세부 규칙, 지침, 가이드라인 등이 마련되어야 하며, 마이데이터수집을 위한 데이터 형식 및 전송체계의 표준화가 선행될 필요가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.49-58
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• 2022

군장병의 일과 후 병 휴대전화 사용을 전면 허용함에 따라 휴대전화 개통시 통신사에서 개인정보 직접 수집을 최소화 하여 군장병의 개인정보 안정성 확보가 필요한 시점이다. 국방부는 일과 후 군장병의 휴대전화 사용을 도입하기에 앞서 사이버 불법도박, 게임중독, 음란물 시청 등 일부 역기능에 대한 우려 및 보안사고 예방을 위해 휴대전화 촬영기능을 차단하는 등의 보안통제 체계를 구축해 왔다. 이동통신사는 통신대리점에 휴대전화 개통 등 개인정보 처리업무를 위탁하고 개인정보 보호조치 실태점검 등 관리감독을 수행하지만 통신대리점에서 위탁업무 목적외로 개인정보의 수집하는 행위가 발견되고 있다. 군장병이 휴대전화를 개통할 경우 개인정보 이동권을 활용하여 개인정보관리 전문기관을 신설하고 개인정보관리 전문기관에 군장병의 개인정보 전송을 요구하는 체계를 제시한다.

• 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.

• International Journal of Contents
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• 제13권2호
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• pp.29-34
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• 2017

Cloud computing is becoming an effective and efficient way of computing resources and computing service integration. Through centralized management of resources and services, cloud computing delivers hosted services over the internet, such that access to shared hardware, software, applications, information, and all resources is elastically provided to the consumer on-demand. The main enabling technology for cloud computing is virtualization. Virtualization software creates a temporarily simulated or extended version of computing and network resources. The objectives of virtualization are as follows: first, to fully utilize the shared resources by applying partitioning and time-sharing; second, to centralize resource management; third, to enhance cloud data center agility and provide the required scalability and elasticity for on-demand capabilities; fourth, to improve testing and running software diagnostics on different operating platforms; and fifth, to improve the portability of applications and workload migration capabilities. One of the key features of cloud computing is elasticity. It enables users to create and remove virtual computing resources dynamically according to the changing demand, but it is not easy to make a decision regarding the right amount of resources. Indeed, proper provisioning of the resources to applications is an important issue in IaaS cloud computing. Most web applications encounter large and fluctuating task requests. In predictable situations, the resources can be provisioned in advance through capacity planning techniques. But in case of unplanned and spike requests, it would be desirable to automatically scale the resources, called auto-scaling, which adjusts the resources allocated to applications based on its need at any given time. This would free the user from the burden of deciding how many resources are necessary each time. In this work, we propose an analytical and efficient VM-level scaling scheme by modeling each VM in a data center as an M/M/1 processor sharing queue. Our proposed VM-level scaling scheme is validated via a numerical experiment.