최근 코로나 19에 대한 세계적인 팬데믹 선언에 의해 의료서비스의 변화가 오고 있다. 특히, 국내 법제도적으로 묶여 있던 원격 서비스에 대한 재검토가 되고 있는 실정이다. 본 논문에서 제안하는 커넥티드 라디올로지 케어 시스템은 모바일 의료영상진단기기를 기반으로 의료사각지대에 있는 환자들의 영상촬영과 이에 대한 판독 서비스를 제공하기 위한 시스템이다. 제안한 시스템은 의료환경에 적용하기 위해 환자의 개인정보 보호를 위한 방법과 절차가 반드시 포함되어야 한다. 이를 위해 전체 시스템 구조와 익명화 처리과정을 보인다. 그리고 끝으로 구축된 시스템의 수행과정을 보인다.
현대인들은 매일 반복되는 일상 속에서 시간의 틀을 벗어나지 못한 채 항상 바쁘고 정신없이 살아간다. 이를 극복 못하는 것은 곧 실직을 의미하며, 그것은 자신의 사회적 존재가치를 상실했다는 의미가 아닐까 생각된다. 현대 물질 문명이라는 현실의 거대한 체제 아래서 물질이 종속적으로 인간을 지배함으로서 생기는 비인간화${\cdot}$익명화${\cdot}$공허감은 누구나 한 번쯤 느끼게 된다. ‘길(Way)' 이라는 것은 인생을 하나의 상징적 의미로 표현한 것이다. 현대인들은 성공이라는 인생을 목표를 향해 뒤돌아 볼 시간도 없이 너무 빠르게 앞으로 나아간다. 인생의 종착점은 누구나 알 수 없다. ’길(Way)' 이라는 작품을 통해 바쁘게 살아가는 현대인들의 삶을 한 번 돌이켜 보고자 한다.
국내외적으로 급변하는 인터넷 시대에 생활함에 따라 의료, 금융, 서비스 분야 등에서 대용량 정보가 이용된다. 이에 따라 병원, 기관 등 의료 기관에서의 시스템에서도 개인 정보의 유출 및 외부 침입으로 개인 정보 침해가 발생된다. 의료 기관의 개인건강의료정보의 정보보호 및 개인 프라이버시 보호를 위해 국내외 의료 기관에서는 국가별로 제시한 정책, 법령 기준에 따라 비식별화 처리 기술을 이용하고 있다. 기존 국내외 프라이버시 제도, 법령 등을 비교하여 국내에서 미흡했던 익명화와 가명화 기술 및 대상 데이터 항목에 대해 보다 발전되고 우수한 기술 및 대상을 도출하기 위해 비교 분석한다. 의료 개인정보에 대한 비식별화 처리 기술은 국외 기관인 미국 NIST 및 영국 ICO에서 제시한 국가정보보호를 위한 비식별화 기술에 비해 국내에서는 산학연의 각 기관 및 업체 등에서 자율적으로 비식별화 기술을 채용하고 있는 제약적인 상황이며 국내의 기술은 익명화 기술인 데이터 마스킹이나 삭제 기술의 수준이 되고 있는 실정이다. 국내 개인건강정보의 이용을 활성화하기 위해 재식별화 위험도를 줄인 비식별화 기술인 암호화와 확장성 퍼징 기술을 새롭게 제안하고자 한다.
세계적 열풍의 중심인 비트코인에는 많은 이슈가 발생하고 있다. 특히 비트코인의 익명성은 사회적으로 중요한 문제이다. 비트코인이 익명성을 보장하지 못할 경우 거래내역이 공개되어 프라이버시가 노출될 수 있다. 반대로 비트코인이 익명성을 보장할 경우 마약 거래, 자금 세탁, 랜섬웨어 공격 등의 각종 범죄가 발생할 수 있다. 이밖에도 다양한 상황에 적절한 대처를 하기 위해서는 비트코인 기술에 대한 정리와 이해가 필요하다. 본 논문에서는 비트코인의 익명성을 약화시키는 클러스터링 기술과, 비트코인의 익명성을 강화시키는 믹싱 프로토콜 기술에 대한 연구 흐름을 정리하였다.
최근 데이터를 공개할 때 프라이버시를 보호하기 위한 방법들이 연구되고 있다. 그 중 차분 프라이버시(differential privacy)는 최소성 공격 등에 대해서도 안전함이 증명된 익명화 기법이다. 본 논문에서는 기존 차분 프라이버시 -평균 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선하고 실생활 데이터를 이용한 실험을 통해 이를 검증한다.
개인건강기록에서 프라이버시를 보호하기 위한 방안으로 환자의 식별정보를 제거하는 익명화와 식별 정보를 가상의 식별자로 변경하였다가 권한을 가진 사용자가 열람할 수 있게 복원하는 가명화, 그리고 건강기록을 암호화하여 정보를 보호하는 방법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 용어표현을 위해 국제표준코드를 사용하는 건강기록에서 항목별 정보의 민감도에 따라서 암호화 수준을 달리하여 정보전체를 암호화하는 것 보다 효율적이고 강력한 보안수준을 유지할 수 있는 방법을 제시한다.
정보를 배포할 때 개인정보를 보호하기 위해 데이터 소유자는 이름이나 주민등록번호와 같은 명시적인 개인 신원정보를 암호화하거나 삭제한다. 그러나, 배포되는 정보들을 서로 연결함으로써 개인 신원을 확인할 수 있고 결국 개인정보가 노출되게 된다. 배포되는 정보로부터 개인정보를 보호하는 방법에 대한 최근의 연구는 k-anonymity 방법과 $\ell$-diversity 방법이다. 그러나, 이들 연구는 데이터의 삽입이나 삭제가 없는 정적 인 환경을 가정하고 있다. 따라서, 동적 인 데이터베이스 환경에 기존 기법들을 그대로 적용할 경우 갱신된 데이터의 내용이 반영됨으로써 개인정보가 유출되는 취약성이 발견된다. 특히, 삽입 환경에서 발생되지 않는 삭제 환경에서의 고려사항은 k-anonymity와 l-diversity 스킴이 붕괴될 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 삭제 환경에서 동적 데이터베이스 환경에서 k-anonymity와 $\ell$-diversity를 그대로 따르면서 데이터베이스 익명화를 유지할 수 있는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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