스마트그리드는 기존 전력망의 비효율적인 운영, 이산화탄소 과다 배출, 전력피크의 문제를 해결하기 위한 방법으로 주목받고 있다. 하지만, 기존의 ICT가 도입되고 구조가 복잡해짐에 따라 개인정보를 침해 할 수 있는 가능성이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 스마트그리드 내에서 개인정보를 다루는 기기, 시스템, 데이터와 같은 자산을 식별하여 공격자 입장에서의 공격 목표를 설정한 뒤, Attack Tree 방법을 통하여 세부적인 위협을 식별하였다. 분석 결과, 스마트그리드 환경은 기존의 ICT 기술이 접목되기 때문에 스마트그리드 구조상 발생할 수 있는 위협뿐 만 아니라 기존의 기술들에서 발생할 수 있는 위협도 함께 존재했다.
본 연구에서는 최근 사회적 이슈로 등장하고, 빈번하게 대형 사고가 발생하는 개인정보 보안 사고에 대하여 사전에 탐지하여 예방할 수 있는 개인정보보호를 위한 리스크 모니터링 모델을 제시한다. 이를 위하여 개인정보 및 개인정보보호 업무를 정의하고, 개인정보 생명주기에 따른 리스크를 식별한다. 식별된 리스크는 전문가 설문을 통하여 우선관리대상 리스크를 선정하고, Fishbone Diagram을 활용하여 리스크 요인을 도출한다. 리스크 요인들은 지표로서 각 측정 단위와 임계치를 보유하며, 개인정보보호 업무와 리스크에 따라 지표의 값을 가지고 판단하는 경고맵을 개발한다.
본 연구는 스캐너로 입력한 사진을 법의학을 응용한 안면삼각법(facial triangle)과 사진분석법을 이용하여 수직각, 수평각 등을 측정한 각도에서 CCD 카메라로 두개골 영상을 입력받아 중첩시키기 위한 슈퍼임포즈 개인식별 영상시스템의 성능향상과 다양한 영상처리 응용 프로그램을 활용함으로서 자동식별을 위한 개인식별 능력을 향상하였다.
모바일 디바이스의 발달은 사용자가 언제 어디서나 원하는 서비스에 접근하고, 정보를 소비할 수 있는 환경을 마련했다. 이에 맞춰 다양한 연구들이 모바일 사용자의 정보 접근성을 향상 시키기 위한 개인화 방법을 제안해 왔다. 하지만, 이와 같은 개인화는 사용자 개인과 관련된 정보를 요구하기에, 사용자 정보에 대한 보안과 관련된 우려를 낳고 있다. 이를 해결할 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 사용자 정보를 사용자의 온라인 혹은 오프라인 상의 행동 패턴으로부터 추정하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 SNS(Social Network Service) 상에서의 사용자 패턴과 사용자 간 물리적인 근접성 패턴을 분석하여 사용자 개인의 정보와 타 사용자와의 사회 관계정보를 식별하는 사용자 정보 식별 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 SNS 텍스트와 GPS 데이터에 기반한 POI(Point of Interest) 패턴으로부터 사용자의 나이, 성별 등 개인정보를 식별하고, 사용자 GPS 데이터를 이용하여 얻어진 사용자 간 근접성 패턴을 이용하여 두 사용자 간의 가족, 동료 등 관계 정보를 추정한다. 각각의 사용자 식별 모듈은 해당 데이터의 특성을 고려하여 SNS 데이터의 노이즈와 사용자 GPS 데이터의 손실을 감안함으로써 더 정확한 사용자 식별 성능을 보이도록 설계되었다. 이를 검증하기 위한 실험에서 제안한 시스템은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였으며, 이는 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 데이터의 특성을 효과적으로 반영하고 있음을 의미한다.
본 연구에서는 빅데이터 시대에 주목을 받고 있는 온라인 맞춤형 광고를 활성화시킬 목적으로 기존 연구들에서 분명하게 규명되지 않았던 '개인 정보'와 '행태정보'의 의미를 명확히 하기 위해 '개인 정보'에 대한 법적 개념을 분석하였다. 분석 대상으로는 '개인정보보호법' 및 동법 시행령에 근거하여 마련된 '개인 정보 침해 요인 평가 지침'과 '개인 정보 비식별 조치 가이드라인'을 선정하였다. 결과에 의하면, '개인 정보'란, (1)살아 있는 개인(단체, 법인, 사물 등은 해당되지 않음)에 관한 모든 종류의 정보로서, (2)개인을 알아볼 수 있는 정보(식별자)이며 개인을 알아보기 어려운 것은 해당되지 않으며, (3)해당 정보 자체로는 개인을 알아볼 수 없어도 다른 정보와 쉽게 결합(결합 대상 정보의 입수 가능성, 결합 가능성이 있어야 함)하여 알아볼 수 있는 정보(속성자)를 포함한다. 보다 구체적으로, 개인 정보에는 기본정보, 고유식별정보, 민감정보, 기타 개인정보 등이 포함된다. 그리고 향후의 연구 방향으로서 기술 발달에 따른 '개인 정보' 개념에 대한 지속적인 연구, '온라인 맞춤형 광고 개인 정보 보호 가이드라인'의 실효성에 대한 연구, 이용자는 물론 사업자의 시각에서 본 개인 정보 보호의 법리에 대한 연구 및 개인 정보와 행태 정보의 명확한 구분을 전제로 한 온라인 맞춤형 광고 연구의 필요성 등을 제안하였다.
국내외에서 개인정보의 안전한 활용을 위한 비식별 조치에 대한 관심이 높아지고 있으나 불충분한 비식별 조치 및 추론 등을 통해 비식별 정보가 재식별되는 사례가 발생하고 있다. 이러한 문제점을 보완하고 비식별 조치 신기술을 발굴하기 위해 비식별 정보의 안전성과 유용성을 경진하는 대회를 국내와 일본에서 개최하고 있다. 본 논문은 이러한 경진대회에서 사용되고 있는 안전성과 유용성 지표를 분석하고 보다 효율적으로 유용성을 측정할 수 있는 새로운 지표를 제안하고 검증하고자 한다. 비식별 처리 분야에 수학 및 통계 분야의 전문가가 현저히 부족하여 많은 모집단을 통한 검증은 할 수는 없었지만 신규 지표에 대한 필요성과 타당성에 대해 매우 긍정적인 결과를 도출할 수 있었다. 우리나라의 방대한 공공데이터를 비식별 정보로 안전하게 활용하기 위해서는 이러한 유용성 측정 지표에 대한 연구가 꾸준히 진행되어야 하며, 본 논문을 시작으로 보다 활발한 연구가 진행되길 기대한다.
빅데이터 환경은 수많은 데이터의 조합으로 가치를 발견하여 이를 활용하는 것이다. 이러한 환경의 전제조건은 데이터의 공개 및 공유 개방이 될 것이다. 하지만 데이터 공개 시 개인정보와 같은 정보가 포함되어 법적 도덕적인 문제나 공개된 정보의 범죄 활용 등 2차적인 피해가 발생할 수 있어 데이터 공개 시 개인정보에 대한 익명화가 반드시 필요하다. 하지만 익명화된 데이터는 다른 정보와 결합을 통하여 재식별되어 비익명화 될 가능성이 항상 존재한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 공개 시 익명화된 데이터를 공개하기 전에 재식별성에 대한 위험을 평가하는 테스트 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 실제 테스트를 수행하는 3가지 과정 및 테스트 레벨 설정과 익명화 시 고려해야 할 부분으로 이루어져 있다. 제안하는 방법론을 통하여 안전한 데이터 공개 환경이 조성되어 빅데이터 시대에 개인정보에 안전한 데이터 공유와 개방이 이루어질 것으로 기대한다.
지난해 옥션, SK브로드밴드, GS칼텍스 등의 고객정보 유출사건이 반복적으로 발생하면서 집단소송제 제기 등 개인정보보호의 문제는 사회적인 분쟁으로 확산되고 있는 실정이다. 이런 상황에서 정부의 안일한 대응과 체계적이지 못한 시스템 미비 등이 문제의 근원으로 지적되고 있다. 하지만 보다 근본적인 원인은 바로 턱없이 부족한 개인정보보호의 예산과 실효성 없는 대책에 있다. 따라서 일련의 사건들이 재발되지 않고 개인정보 유출이라는 불법행위가 근절되기 위해서는 개인정보보호 예산 편성 강화와 인터넷상 주민번호를 대체할 식별번호(i-PIN)의 도입을 통한 제도적, 기술적 보완을 강구해야 한다. 특히 정보통신 시설 및 개인정보 보호에 관한 법제를 정비하는 것이 시급하다.
최근 많은 단체나 기업에서 다양하고 방대한 데이터를 요구로 하고, 그에 따라서 국가 공공데이터나 데이터 브로커등 데이터를 통해 직접 수집 하거나 구매해야 하는 경우가 많아지고 있다. 하지만 개인정보의 경우 개인의 동의 없이는 타인에게 양도가 불가능하여 이러한 데이터에 대한 연구에 어려움이 있다. 그래서 특정 개인을 추론할 수 없도록 하는 비식별 처리 기술이 연구되고 있다. 이러한 비식별화의 정도는 모델로 나타낼 수가 있는데, 현재 k-anonymity 와 l-diversity 모델 등이 많이 사용된다. 이 중에서 l-diversity 는 k-anonymity 의 만족 조건을 포함하고 있어 비식별화의 정도가 더욱 강하다. 이러한 l-diversity 모델을 만족하는 알고리즘은 The Hardness and Approximation, Anatomy 등이 있는데 본 논문에서는 일반화 과정을 거치지 않아 유용성이 높은 Anatomy 의 구현에 대해 연구하였다. 또한 비식별화 과정은 전체 데이터에 대한 특성을 고려해야 하기 때문에 데이터의 크기가 커짐에 따라 실질적인 처리량이 방대해지는데, 이러한 문제를 Spark 를 통해 데이터가 커짐에 따라서 최대한 안정적으로 대응하여 처리할 수 있는 시스템을 구현하였다.
사물인터넷, 인공지능 시대에 데이터가 사회와 경제 전반의 핵심자원이 되어 '데이터 중심 경제'를 이끌어가고 있다. 대량 데이터의 디지털화는 필수적이 되었고, 더불어 디지털화된 개인정보가 쉽게 수집, 저장, 복제, 분석이 가능해졌다. 전통적인 개인정보의 개념이 변화되고, 디지털화된 개인정보의 보호와 활용을 위해 미국, 유럽연합(EU), 일본, 우리나라 등 세계 각 국은 비식별화, 익명화, 가명화 개념과 규정을 신설하였다. 각 국의 비식별화 정책에서 이러한 개념들이 구분 혹은 혼용되고 있는데, 이러한 각 국의 정책 현황을 조사, 비교 및 분석하고자 한다. 이를 기반으로 우리나라 비식별화 정책 개선 방향을 모색하고, 빅데이터 시대에 개인정보의 보호와 활용의 균형적 조화를 이루어 디지털 경제에 발전에 기여 할 수 있는 정책 제언을 하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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