기계 학습(machine-learning) 분야의 분류 알고리즘(classification algorithms)은 의료 진단, 유전자 정보 해석, 스팸 탐지, 얼굴 인식 및 신용 평가와 같은 다양한 응용 서비스에서 사용되고 있다. 이와 같은 응용 서비스에서의 분류 알고리즘은 사용자의 민감한 정보를 포함하는 데이터를 이용하여 학습을 수행하는 경우가 많으며, 분류 결과도 사용자의 프라이버시와 연관된 경우가 많다. 따라서 학습에 필요한 데이터의 소유자, 응용 서비스 사용자, 그리고 서비스 제공자가 서로 다른 보안 도메인에 존재할 경우, 프라이버시 보호 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하면서도 분류 서비스를 제공할 수 있도록 도와주는 프라이버시 보존 분류 프로토콜(privacy-preserving classification protocol: PPCP) 에 대해 소개한다. 구체적으로 PPCP의 프라이버시 보호 요구사항을 분석하고, 기존의 연구들이 프라이버시 보호를 위해 사용하는 암호학적 기본 도구(cryptographic primitive)들에 대해 소개한다. 최종적으로 그러한 암호학적 기본 도구를 사용하여 설계된 프라이버시 보존 분류 프로토콜에 대한 기존 연구들을 소개하고 분석한다.
최근 질병관련 영역 못지않게 유전정보 이용이 눈에 띄게 증가하고 있는 분야가 개인식별 영역이다. 일부 국가에서는 범죄자유전자은행이 구축되어 운영되고 있으며, 군대, 이민국 등에서도 유전정보를 이용하고 있다. 국내에서도 이미 90년대 중반부터 친자확인, 사체확인, 범죄수사에 활용되고 있고 수사기관들은 신원확인을 위한 유전자정보은행을 준비하고 있다. 그런데 질병과 관련된 유전자 검사에 대한 높은 관심과는 달리 유전정보를 개인식별에 이용하는 것에 대해서는 사회적 관심이 별로 높지 않고 법적 윤리적 논의 또한 부족한 상황이다. 그러나 유전정보를 신원확인에 이용하는 과정에서도 개인의 프라이버시 침해, 유전정보의 오남용, 국가의 시민 감시체계확장 등 다양한 문제가 발생할 수 있다. 특히 유전자 감식을 개별적으로 사용하는데 그치지 않고 이를 데이터베이스로 구축할 경우 더욱 다양한 문제들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 그 동안 사회적으로 잘 알려지지 않았던 신원확인 유전자정보은행(DNA databank)의 추진 현황과 사회적 쟁점을 국내 논의 중심으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 유전정보의 특징과 수사기관이 추진하고 신원확인 유전자정보은행에 대해서 살펴본다. 이어서 유전자정보은행 구축으로 인해 발생할 수 있는 사회적 문제를 검토해 본 후 논쟁이 건설적으로 이루어지기 위한 방안을 모색한다.
전자의무기록(Electronic Medical Record, EMR) 시스템은 기존에 수기로 작성하던 의무기록을 디지털화 한 것이다. 이는 다양한 장점이 있지만 의료인이 관리 도메인을 통해 환자의 정보를 세밀하게 수집할 수 있는 환자 개인의 프라이버시 침해 문제가 발생하게 된다. 즉, 관계자에 의해 의도적인 유출이 발생하거나 의료정보의 거래, 복제 등 위험성이 존재한다. 특히 일부 의료정보는 고용 차별이나 사회적 차별 등 환자에게 정신적 고통을 안겨줄 수 있다. 이러한 프라이버시 침해는 유전성 질환 유전자를 가진 사람에게 유전적 요인에 근거하는 고용 차별이 발생할 수 있다. 관련연구에서는 환자의 임상적(Clinical) 또는 유전적(Genomic) 정보가 자신의 신원과 연계되어 있다면 프라이버시 침해가 발생할 수 있음을 나타낸다. 이러한 프라이버시 문제로 인해 EMR 시스템에 기반을 둔 전자건강기록(Electronic Health Record, EHR) 시스템 또한 개인 프라이버시 침해의 위험이 존재하게 된다. 따라서 의료정보의 프라이버시 보호를 위해 부당한 고용 차별 보험 차별 사회적 차별로 연결될 수 있는 개인 의료정보의 유출방지, 타인에게 알려지고 싶지 않은 개인 의료정보가 무단으로 거래되지 않는 것을 보장해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 의무기록의 익명화를 통해 환자와 의무기록 간의 관계를 제거하는 여러 방법들을 소개한다.
최근 생명공학의 발전에 따라 배아복제나 유전자 정보은행 등과 관련된 주제를 둘러싸고 많은 논란이 야기되고 있는 상황이다. 특히 인간게놈프로젝트의 진전에 힘입어 범죄수사를 위한 개인식별이나 질병 진단 및 검사뿐만 아니라 각종 비의료적 검사에 이르기까지 유전자 검사가 현재 무분별하게 확산되는 추세이다. 문제는, 개인의 유전정보는 사회적으로 매우 민감한 성격을 지님에도 불구하고 이러한 유전자 검사의 확산은 필연적으로 유전자 프라이버시의 침해를 가져올 가능성을 높여준다는 데 있다. 이처럼 유전정보 보호에 대한 사회적 관심이 제고되고 있는 상황에서, 유전정보 보호를 둘러싼 사회적 논의과정에 일반 시민들이 직접 참여할 수 있는 제도적 틀을 만들어 제공하는 것이 그 어느 때보다 절실하게 요구되고 있다. 이러한 문제의식에 입각하여, 이 글에서는 먼저 인간 유전정보의 이용을 둘러싼 사회적 쟁점을 개인식별, 질병 진단 및 검사, 그리고 비의료적 검사의 세 측면에서 살펴보고, 이어 생명공학 분야에서 국내 외에서 시행되었던 다양한 시민참여의 경험들에 대한 검토를 거친 다음에, 향후 우리나라 정부가 유전정보 보호정책의 입안과 관련하여 취해야 할 바람직한 시민참여 방안을 모색해 본다.
CCTV는 사람들 생활에서 없어서는 안 되는 유용한 존재로 자리매김 했다. 가장 큰 장점은 범죄 수사과정에서 유전자나 지문감식에 견줄 만큼 기여도가 크다는 점이다. 폭력 및 범죄를 해결하는데 유용하게 쓰이고 있고 날로 발전하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 최근 공간정보기술의 발달에 따라 여러 분야에 공간 정보 기반의 관제시스템이 운영 중이거나 추진 중에 있으며, 지능형 영상감시를 위한 동향과 CCTV 설치에 따른 합법성과 프라이버시 보호에 대해 연구를 한다.
이용자가 직접 유전체 검사를 의뢰하는 DTC(Direct-to-Consumer) 유전자검사가 확산되고 있다. 수요 확대에 따라 인증제도를 통한 비 의료기관에 검사자격을 부여하고, 검사항목을 확대하였다. 그러나 제약이 적은 국외 사례와 달리 국내 제도에서는 여전히 질병 검사항목은 제외한다. 기존의 비식별 방식은 유전체 정보의 고유성과 가족 공유성에도 영향을 미쳐 충분한 활용 가능성을 보장하지 못한다. 따라서 본 연구는 서비스 활성화 및 검사 항목 확대를 위한 방안으로 분석과정에 완전동형암호를 적용하여 유전체 정보의 유용성을 보장하되, 유출 우려를 최소화한다. 또한 정보주체의 자기결정권 보장을 위해 Opt-out을 기반한 프라이버시 보존 모델을 제안한다. 이는 유전체 정보보호와 활용 가능성 유지를 목표로 하며, 이용자의 의사를 반영한 정보의 활용 가능성을 보장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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