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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 장항배
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 중앙대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수71
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2022
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4차 산업혁명 시대에 있어 인터넷 및 스마트폰, 태블릿 PC, 클라우드 네트워킹 등 다양한 분야에서 데이터의 량이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 데이터를 분석하면서 이제까지 몰랐던 새로운 사실들을 알게 되거나 앞으로의 발전방향을 예상할 수 있게 되며, 이것은 데이터가 경제적 자산이 되고 가치창출의 원천이 되는 ‘데이터 경제’라 불리는 시대로 다가오고 있다.
최근 들어 코로나-19 팬데믹으로 인한 디지털 트랜스 포메이션이 가속화되면서 비즈니스의 주요 시장은 온라인으로 집중되고 있고, 개개인의 삶의 질을 향상시키기 위한 AI 및 IoT, 클라우드 분야도 급속도로 발전하고 있으며 그와 더불어 유럽 및 미국 등에서는 자국민 데이터의 보호와 개인의 프라이버시 강화를 위한 법률을 제정 및 시행하고 있어 데이터 중 가장 가치 있는 개인정보를 활용하기 위한 보다 명확한 비식별 처리 절차가 요구되고 있다.
이에 본 연구에서는 국내외에서 개인정보를 비식별 조치하여 활용하는 제도 및 지침 등에 대한 현황을 비교분석하여 보완할 점을 도출하고 이를 해결하기 위해 가명정보 처리를 중심으로 새로운 데이터 상황 기반의 위험도 측정 방법을 제안하고 타당성을 검증하고자 한다.
데이터 상황 기반의 위험도 측정 방법은 데이터와 데이터를 둘러 싼 주위 상황을 고려하여 환경 제어 등을 통해 가명·익명처리에 대한 수준을 통제하는 것으로 이러한 환경을 데이터의 활용방법, 데이터의 이용 환경, 데이터 자체 3가지로 구분하고 각 환경별 세부지표와 계량측정을 통해 위험도를 측정할 수 있도록 제안하였다. 또한 구체적인 사례연구 제시를 통해 실무자들이 본 연구 결과를 원활하게 활용할 수 있도록 구체적인 절차를 제시하였다.
본 연구를 통해 데이터 활용 활성화의 기반이 되는 가명처리 관련 정부 정책 수립 시 반영되기를 제안하고 보다 명확한 위험도 측정 방식을 통해 안전하게 개인정보를 활용할 수 있는 생태계가 마련되기를 기대한다.
최근 들어 코로나-19 팬데믹으로 인한 디지털 트랜스 포메이션이 가속화되면서 비즈니스의 주요 시장은 온라인으로 집중되고 있고, 개개인의 삶의 질을 향상시키기 위한 AI 및 IoT, 클라우드 분야도 급속도로 발전하고 있으며 그와 더불어 유럽 및 미국 등에서는 자국민 데이터의 보호와 개인의 프라이버시 강화를 위한 법률을 제정 및 시행하고 있어 데이터 중 가장 가치 있는 개인정보를 활용하기 위한 보다 명확한 비식별 처리 절차가 요구되고 있다.
이에 본 연구에서는 국내외에서 개인정보를 비식별 조치하여 활용하는 제도 및 지침 등에 대한 현황을 비교분석하여 보완할 점을 도출하고 이를 해결하기 위해 가명정보 처리를 중심으로 새로운 데이터 상황 기반의 위험도 측정 방법을 제안하고 타당성을 검증하고자 한다.
데이터 상황 기반의 위험도 측정 방법은 데이터와 데이터를 둘러 싼 주위 상황을 고려하여 환경 제어 등을 통해 가명·익명처리에 대한 수준을 통제하는 것으로 이러한 환경을 데이터의 활용방법, 데이터의 이용 환경, 데이터 자체 3가지로 구분하고 각 환경별 세부지표와 계량측정을 통해 위험도를 측정할 수 있도록 제안하였다. 또한 구체적인 사례연구 제시를 통해 실무자들이 본 연구 결과를 원활하게 활용할 수 있도록 구체적인 절차를 제시하였다.
본 연구를 통해 데이터 활용 활성화의 기반이 되는 가명처리 관련 정부 정책 수립 시 반영되기를 제안하고 보다 명확한 위험도 측정 방식을 통해 안전하게 개인정보를 활용할 수 있는 생태계가 마련되기를 기대한다.
목차
제 1 장 서 론 1제 1 절 연구의 배경 및 목적 1제 2 절 연구의 목표 및 절차 51. 연구의 목표 및 범위 52. 연구의 절차 6제 2 장 이론적 배경 및 선행연구 8제 1 절 개념 정의(비식별정보, 가명정보, 익명정보) 8제 2 절 개인정보 비식별 조치 관련 국내외 제도 현황 121. 개인정보 비식별 조치 가이드라인 122. 가명정보 처리 가이드라인 163. 금융분야 가명익명처리 안내서 214. 보건의료 데이터 활용 가이드라인 255. 공공분야 가명정보 제공 실무안내서 286. 캐나다 비식별 조치 가이드라인 30제 3 절 데이터 상황 기반의 위험도 측정 관련 국외 현황 391. HITRUST De-Identification Framework 392. UKAN The Anonymisation Decision-Making Framework 493. NIST De-Identifying Government Datasets 614. ISO/IEC 27005 Information security risk management 67제 3 장 데이터 상황 기반 위험도 측정방법 제안 70제 1 절 기본 설계 701. 데이터 상황 기반 비식별 조치 절차 개선안 702. 데이터 상황 기반 위험도 측정 방법 제안 75제 2 절 상세 설계 801. 세부 측정 방법 802. 총 위험도 산출 95제 4 장 제안 위험도 측정 방법에 대한 타당성 검증 98제 1 절 타당성 검증을 위한 조사 연구 981. 연구 모형 982. 조사 연구 설계 993. 설문 구성 101제 2 절 타당성 연구 결과 및 분석 1041. 1차 델파이 조사 결과 1042. 표적집단면접(FGI) 결과 1103. 2차 델파이 조사 결과 1114. 종합 결과 분석 119제 3 절 사례 연구 129제 5 장 결 론 137제 1 절 연구 결론 및 의의 137제 2 절 연구의 한계 및 향후 과제 139참고문헌 141부 록 145국문초록 151ABSTRACT 153
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