Credit scoring system (CSS) starts from an analysis of delinquency trend of each individual or industry. This paper conducts a research on credit card delinquency of bank customers as a preliminary step for building effective credit scoring system to prevent excess loan or bad credit status. To serve this purpose, we use association rules as a rule generating data mining technique. Specifically, we generate sets of rules of customers who are in bad credit status because of delinquency by association rule mining. We expect that the sets of rules generated by association rule mining could act as an estimator of good or bad credit status classifier and basic component of early warning system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.587-608
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2022
The European Union recently established the General Data Protection Regulation (GDPR) for secure data use and personal information protection. Inspired by this, South Korea revised their Personal Information Protection Act, the Act on Promotion of Information and Communications Network Utilization and Information Protection, and the Credit Information Use and Protection Act, collectively known as the "Three Data Bills," which prescribe safe personal information use based on pseudonymous data processing. Based on these bills, the personal data store (PDS) has received attention because it utilizes the MyData service, which actively manages and controls personal information based on the approval of individuals, and it practically ensures their rights to informational self-determination. Various types of PDS models have been developed by several countries (e.g., the US, Europe, and Japan) and global platform firms. The South Korean government has now initiated MyData service projects for personal information use in the financial field, focusing on personal credit information management. There is also a need to verify the efficacy of this service in diverse fields (e.g., medical). However, despite the increased attention, existing MyData models and frameworks do not satisfy security requirements of ensured traceability, transparency, and distributed authentication for personal information use. This study analyzes primary PDS models and compares them to an internationally standardized framework for personal information security with guidelines on MyData so that a proper PDS model can be proposed for South Korea.
금융분야에서 개인신용정보 유출사고로 인하여 금융당국은 전자금융거래법등에 통제사항을 강화하여 왔다. 이에 따라 정보보호 수준이 한 단계 향상이 되었지만 추가로 개선할 사항이 더 없는지 연구해볼 필요가 있게 되었다. 본 논문은 정보보호 분야에서 통제사항을 총 망라하는 정보보호관리체계인증의 통제사항과 비교하여 추가로 개선할 통제사항을 전문가들의 의견을 모아 일정 중요도 이상이 되는 19개를 도출하였다.
The 21st century is witnessing the explosive increase in the usage of internet and international electronic transactions. Due to the unique characteristics of the electronic information, substantial part of such transaction can and do take the form of cross-border transactions. However, there have not been settled appropriate set of rules applicable to the international electronic transactions. Currently, in respect to e-L/C transactions in international trade, there are laws such as Electronic Transaction Basic Act in our country, E-Trade Promotion Act, E-Signature Law, Act on Promotion of Information and Communication Network Utilization and Information Protection and Marine Charter 5 in the Commercial Law. Nevertheless, a complete legislation, that is a uniform rule for e L/C which could support e L/C transactions fully hasn't been established yet. Accordingly, those laws concerned need to improve to regulate e-L/C transactions. The purpose of this paper is to look into the national status for law readjustment to prepare for a new electronic environment and to use appropriately the e-L/C issued by electronic means, and to conduct a comparative analysis on the related regulations to introduce a pertinent laws and propose related regulations to contribute to the making of effective laws to regulate e-L/C.
신용정보법에 따라 신용정보 주체의 관계별 고객 정보 보호를 위해 금융거래 효과가 끝난 기간에 따라 2단계로 나눠 파기 및 분리보관하고 있다. 하지만, 금융거래 효과가 종료된 고객의 개인신용정보 파기는 금융 상품 및 거래의 성격에 따라 거래가 종료되었다고 일괄적으로 파기할 수 없는 것이 한계이다. 이를 위해 IT 업무 담당자는 사전에 거래 유형별 업무 연관관계를 조사하여 파기 대상과 순서에 맞게 전산 프로그램을 개발하고 있다. 이 과정에서 테이블 간의 상위 연관관계 식별이 불명확한 경우, IT 업무 담당자의 주관적 판단에 의존되므로 개인신용정보가 파기되지 못하거나 파기하지 말아야 하는 정보까지 파기되는 컴플라이언스 이슈가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 전산 프로그램에서 실행하는 SQL을 기반으로 참조하는 테이블을 식별하고, 테이블의 기본키 정보로 테이블 간의 상위 연관관계 분석하고, 시각화하여 객관적으로 파기 대상 범위를 선정하기 위한 모델과 알고리즘을 제시하고 구현하였다.
공인탐정제도 도입에 따른 경제적 효과는 도입시 조사영엽의 합법화와 경비, 조사시장의 활성화로 약 4,877억원의 매출이, 장기적으로는 1조 2,724억원의 매출효과가 연구발표되었다. 탐정업의 도입필요성은 "미래 유망분야의 새로운 직업"으로 선정되어 '신직업'으로 보고 있고, '사실 조사를 지원하는 공인탐정제도'는 현 정부의 공약이기도 했다. 이에 현재 계류중인 법안이 국회를 통과하면 합법적으로 탐정들의 사실조사가 가능해 진다. 최근 국회에 '공인탐정법안', '공인탐정 및 공인탐정업에 관한 법률안'이 계류중이다. 공인탐정제도 도입에 대한 합법과 불법의 경계에 관한 논의가 지속되고 있다. 탐정제도는 OECD 가입 34개국 중 우리나라를 제외한 모든 국가에서 허용되고 있으며, 물론 각국의 실정에 맞게 자격인증, 교육, 영업 등록 등 다양한 관리제도를 통해 국민의 권익보호에 필요한 탐정업의 장점은 활성화하면서 부작용 등 단점은 최소화되고 있다. 따라서 우리도 탐정을 금지할 것이 아니라 적정한 관리를 통해 새로운 제도를 받아들일 필요가 있으며, 새로운 청년의 일자리와 퇴직근로자들의 일자리 창출을 할 수 있는 새로운 직업이 창출되어야 할 것이다. 물론 기존의 신용조사업, 경비업, 손해사정사 등으로 우리나라에서도 개별적으로 조사 관련 업무가 일부 진행되고 탐정이라는 새로운 제도를 도입하여 시행하다 보면, 업무의 혼란으로 더 큰 우려가 야기될 수 있다는 주장도 있다. 하지만 관련 직군과의 업무의 충돌문제도 열린 새로운 연구와 제도 및 정책의 제안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 윤재옥 의원의 '공인탐정법안', 이완영의원의 '공인탐정 및 공인탐정업에 관한 법률안'의 주요 내용을 바탕으로 왜 탐정 입법안이 조속히 마련되어야 하는지, 탐정과 일자리 창출과 어떤 관련이 있는지, 탐정제도를 도입하게 되었을 경우 자격면제 기준에 왜 엄격한 법제화가 필요한지, 공인탐정제도의 불명확성으로 어떤 우려가 될 수 있는지 크게 4가지에 관련된 문제점을 제시하여, 첫째, 헌법재판소의 탐정유사명칭 사용금지와 치안수요의 한계에 대한 합법과 불법의 모호성으로 조속한 입법안이 마련되어야 하며, 둘째, '심부름센터', '흥신소'등의 음성화로 사회적 문제점을 일자리 창출과 연계하여 공인탐정법안의 필요성을 살펴보고, 셋째, 공인탐정자격 면제 기준의 문제을 엄격한 법제화를 통해 탐정 제도의 도입에 대한 부분을 살펴보고, 마지막으로 공인탐정업무의 불명확성에 대한 우려에 대한 개선방안을 제시해 보고자 한다.
최근 몇 년간 크고 작은 개인정보 유출 사고가 끊이지 않고 있다. 그에 따라 개인정보보호 관련 법령이 지속적으로 제 개정 되고 있으며, 정보보호 제품도 발전하고 있다. 또한 보안 적합성 검증인 CC인증, 국정원 검증 암호모듈(KCMVP)등 정보보호 제품에 대한 인증체계도 엄격히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 개인정보보호 관련 법령인 개인정보보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 위치정보의 보호 및 이용 등에 관한 법률과 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률, 전자금융거래법의 5개 법령의 물리적, 기술적, 관리적 보호조치 중 기술적 보호조치의 키워드를 분석 및 분류하였다. 그리고 법령상 기술적 보호조치와 CC인증 및 KCMVP 제품군과 지식정보보안산업협회(KISIA) 회원사의 정보보호 제품 분포와의 연관성을 분석하였다.
지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출 플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게 귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적 여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장 중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고 있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을 함께 고찰하고자 한다.
2020년 데이터 3법의 개정으로 의료데이터의 개인정보를 가명·익명 처리하여 통계작성, 연구, 공익적 기록 보존 등의 목적으로 사용가능 하도록 하고 있다. 그러나 비식별화 한 데이터를 유전정보, 신용정보 등을 이용하여 재식별이 가능하며, 재식별 정보를 통해 개인 건강정보는 민감정보로 프라이버시 침해에 악용될 여지가 있다. 본 논문에서는 민감정보로 분리되는 개인정보의 프라이버시 보호를 위한 동형암호의 필요성을 도출한다.
2020년 1월, 「개인정보 보호법」, 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」, 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」 의 개정안이 국회 본회의를 통과하였다. 현행 법률이 개인정보의 보호에 치우쳐 정보의 활용이 어렵고 감독 기구의 분산과 규정의 중복 등으로 수범자들이 혼란을 가중시켜 데이터 활용 경제 산업의 발전을 저해한다는 비판을 수용하여, 이번 개정법에서는 가명 정보를 활용하고 마이데이터 산업을 도입, 개인정보 보호위원회를 독립기구로 일원화 하는 등의 내용으로 많은 부분이 개정되어 4차 산업혁명의 시대를 본격화할 것이라는 기대를 모으고 있다. 하지만 가명 정보의 활용에 대한 프라이버시(Privacy)침해에 대한 우려와 함께 여전히 중복된 규정이 혼재하며, 모호한 개념이 존재, 가명정보의 활용이 실효성을 거둘 수 있을지 등의 비판과 우려의 목소리도 높다. 이에 본 논문에서는 데이터 3법의 개정 내용과 의미에 관하여 서술하고, 추후 과제를 세 가지 측면, 즉 프라이버시 침해 우려에 대한 개인정보자기결정권의 실질 보장을 위한 시스템 구축, 안전조치 확보를 위한 인증제도의 구축 및 합리적인 가이드라인의 지속적인 제시, 독립 기구로서의 개인정보보호위원회의 전문적 업무 수행의 기대에 대하여 개략적으로 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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