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2018.10
검색단어: 빅데이터
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14차 산업혁명시대의 빅데이터 정보자원 관리전략에 관한 연구

저자 : 고형석 ( Hyeong-seog Kho ) , 이홍제 ( Hong-je Lee ) , 임화연 ( Hwa-yeon Lim ) , 한경석 ( Kye

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 15권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : 119-131(13pages)

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미래의 4차산업혁명시대에서 가장 중요한 정보자원으로 관리해야 하는 대상으로 데이터는 빠지지 않을 것이다. 빅데이터는 데이터 가치를 파악하고, 데이터를 활용하게 하는 확실한 방안이지만, 빅데이터를 준비하는 단계부터 빅데이터를 관리하기 위한 전략이 필요하다. 왜냐하면, 빅데이터는 많은 정보자원을 도입해야 사용이 가능하기 때문에 체계적으로 정보자원을 관리해야한다. 정보자원을 효율적으로 관리해서 조직목표 달성에 기여하는 것이 정보자원 관리의 목적이다. 다양하고 복잡한 빅데이터 정보자원 관리를 위한 도구로 범정부 EA활용에서 착안하였다. 빅데이터 사례를 EA관점에서 분석하면서 정보자원 관리기준과 체계로서 EA를 검증하였다. EA는 정보자원 관리도구로 충분하다는 연구결과를 도출하였다. 빅데이터 등 새로운 정보자원 관리의 전략으로서 EA를 제안한다.


Data is the most important information resource in the future industrial revolution era. Big Data is a clear way to understand data values and leverage data, but strategies are needed to manage Big Data from the start of preparing Big Data. Because Big Data requires a lot of information resources to be introduced so that it needs to be systematically managed. The strategy of information resource management is to manage information resources efficiently and to contribute to achieving organizational goals. It was inspired by the use of government-governed EA as a tool for managing diverse and complex Big Data information resources. In analyzing the Big Data case from an EA perspective, EA was validated as an information resource management criteria and framework. EA has derived research results that are sufficient with information resource management tools. It proposes EA as a strategy for managing new information resources such as Big Data.

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2빅데이터 환경에서 개인정보 제공 의도 결정요인에 관한 연구

저자 : 윤승욱 ( Yun Sung-uk )

발행기관 : 한국지역언론학회 간행물 : 언론과학연구 18권 1호 발행 연도 : 2018 페이지 : 52-78(27pages)

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본 연구는 대학생들을 중심으로 빅데이터 환경에서 프라이버시 위험, 신뢰, 프라이버시 염려와 개인정보 제공 의도의 관계를 살펴보았으며, 주요 결과를 간략하게 제시하면 다음과 같다. 첫째, 빅데이터 환경에서 프라이버시 위험이 프라이버시 염려에 미치는 영향을 살펴본 결과, 프라이버시 위험은 프라이버시 염려에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 빅데이터 환경에서 신뢰가 프라이버시 염려에 미치는 영향을 살펴본 결과, 신뢰는 프라이버시 염려에 통계적으로 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나나났다. 셋째, 빅데이터 환경에서 프라이버시 염려가 개인정보 제공 의도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 프라이버시 염려는 개인정보 제공 의도에 통계적으로 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 빅데이터 환경에서 신뢰가 개인정보 제공 의도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 신뢰는 개인정보 제공 의도에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.


The purpose of this study was to examine the determinant factors of intention to provide personal information in the big data era focused on relationship among privacy risk, trust and privacy concern. The results were as follows. First, privacy risk in the big data era influenced positively on privacy concern. Second, trust in the big data era influenced negatively on privacy concern. Third, privacy concern in the big data era influenced negatively on intention to provide personal information. Fourth, trust in the big data era influenced positively on intention to provide personal information.

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빅데이터 시대의 소비자는 소셜 네트워크를 통해 정보 탐색과 의견 개진에 적극적이며 빠른 의사 결정을 통해 기업의 모든 활동을 평가한다. 이러한 소비자들에게 효과적으로 정보를 전달해줄 새로운 커뮤니케이션 콘텐츠가 필요하다. 본 연구는 선행연구를 바탕으로 인터넷과 소셜 미디어에서 공유되고 있는 카드뉴스의 유형화와 마케팅 활용 사례를 분석하였다. 연구 결과 이미지를 활용하고 각종 정보에 스토리텔링을 적용하여 자연스럽게 정보에 대한 신뢰를 높이고 받아들이는 유형이 많았다. 또한 제품이나 서비스 또는 콘텐츠 제공자를 직접 노출하는 광고형과 콘텐츠 사이에 광고 내용을 자연스럽게 노출시키는 홍보형의 활용이 많았다. 본 연구결과를 통해 카드뉴스 콘텐츠의 유용성과 활용 방안에 대한 필요성을 강조하고 기업의 마케팅 커뮤니케이션 활동에 이론과 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.


In this big data era, consumers evaluate whole corporate activities through active and quick decision-making in the course of information search and opinion suggestion via social networks. So, new communication contents are needed to convey information effectively to these consumers. This study, building on previous research, analyzed types of card news shared at internet and social media as well as cases of use for marketing. As a result, the study found there were plenty of types that enhanced reliability on the given content smoothly by using images and applying storytelling to diverse information. Along the way, there was much use of advertisement types directly exposing products, services or content providers as well as PR types exposing advertisement content in between the contents. This study expects that through these findings, usability of card news contents and need for measures to use are emphasized, and further provides theoretical and practical implications for corporate marketing communication activity.

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4전자무역 분야 빅데이터 활용 사례연구

저자 : 이호형 ( Ho-hyung Lee )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 15권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : 179-186(8pages)

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무역업계가 가장 주목하는 4차 산업혁명 기술이 빅데이터이지만 전자무역 분야에서 빅데이터관련 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 전자무역 분야에서 빅데이터가 활용되고 있는 사례들을 조사하여 향후 연구의 방향성을 제시하였다. 무역 빅데이터는 자료 접근 문제 때문에 우리나라에서는 관세청, 은행, 한국무역협회 등 기관 중심의 활용 사례를 발굴할 수 있었다. 기업 차원에서 무역 빅데이터 활용사례는 DHL과 Import Genius에서 찾을 수 있었다. 사례들을 요약하면 빅데이터를 통한 무역통계의 고도화, 무역금융 사기의 예방, 그동안 접근하기 힘들었던 바이어·유통업체·거래량 등 정보를 파악하는 데 빅데이터를 활용하는 것으로 압축할 수 있다. 이를 통한 향후 연구제안은 다음과 같다. 첫째, 전자무역 분야 빅데이터 활용 서비스의 고도화와 활용성과 확대를 위한 연구가 필요하다. 둘째, 전자무역 서비스 강화를 위해 빅데이터 접근 범위를 확대하고 데이터의 가치를 높일 수 있는 비즈니스 모델 설계 연구가 활성화 될 필요가 있다.


Big data is the most important technology in the trade industry, but little research has been done on big data in the field of e-Trade. This study investigates the cases where big data are used in the field of e-Trade and suggests the direction of future research. Due to the data access problem, trade big data has been able to find institutional use cases such as Korea Customs Service, Bank, Korea International Trade Association. At the enterprise level, trade big data use cases were found in companies such as DHL and Import Genius. The cases can be summarized as the enhancement of trade statistics through big data, the prevention of trade finance fraud, and the information such as buyers, distributors, and volume of transactions that were difficult to approach. The future research suggestions are as follows. First, research is needed to enhance the utilization and utilization of big data utilization services in the e-Trade field. Second, business model design research that can expand the scope of big data and enhance the value of data needs to be activated in order to strengthen e-Trade services.

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5형사사법정보의 빅데이터 활용을 위한 법·정책적 과제

저자 : 김한균 ( Kim Han-kyun )

발행기관 : 법조협회 간행물 : 법조 67권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : 249-284(36pages)

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데이터기반 형사정책의 발전에 있어서 개인정보이자 공공데이터로서 형사사법 정보는 효과적으로 활용하여 범죄를 방지하고 안전을 도모해야 할 중요한 정책자원일 뿐만 아니라, 그 자체 남용 내지 오용의 위험성을 방지하고 인권을 보장해야 할 관리통제의 대상이기도 하다. 본 논문의 주제는 빅데이터 관련 형사정책이 형사 사법정보 효과적 활용을 통한 범죄방지와 침해 위험성으로부터 개인정보 보호의 이중적 정책과제를 수행해야 한다는 점이다. 빅데이터의 기술적 가능성이 열렸다고 해서 형사정책적 활용 가능성으로 그대로 옮겨지진 못한다. 그 실현을 위해서는 필요성과 효과성뿐만 아니라 정당성 검토까지 모두 거쳐야하기 때문이다. 따라서 빅데이터의 형사정책적 활용에 있어서 기대와 우려의 지점을 먼저 살펴 본다. 이어서 빅데이터 기반 형사정책의 법적 문제로서 형사사법 정보활용과 개인 정보보호 문제를 분석한다. 형사사법정보의 수집범위와 목적외 이용문제가 그것이다. 형사사법정보시템의 법제 도입 당시 사회적 우려와 기관간 갈등으로 인해 형사 사법기관이 수집 관리하는 형사사법정보시스템이 형사사건 처리의 전산행정 도구로만 활용되는데 머물러 있는 소극적 상황에 대한 재검토가 필요하다. 지능정보사회 기술발전은 개인정보인권의 침해가능성만큼이나 보호기반도 공히 강화하고 있고, 빅데이터기반 형사정책의 정책적 활용가능성에 대한 사회적 요구도 높아지는 상황변화가 있기 때문이다. 형사정책에서 빅데이터를 활용할 실익은 범죄예측을 통한 범죄예방, 현안파악 수사기획, 효과적 적발과 수사진행, 양형의 합리화 등에서 충분히 예상해 볼 수 있다. 과학적 근거에 기반을 둔 형사정책을 수립·시행하고 이를 통계 및 형사정책 연구로 뒷받침할 수 있도록 축적된 형사사법정보의 정당하고도 효과적인 활용이 가능한 법제정비를 검토하되, 개인정보 활용에 따른 인권 침해의 예상되는 위험과 안전 확보를 통한 국민의 신뢰라는 기대되는 이익을 교량하여 합리적인 정책방향을 정립해야 한다. 빅데이터 정책 수요를 구체적으로 파악하고, 정책투입의 우선성과 효과성을 따져봐야 한다.


The development of Big Data-based criminal justice policy requires the use of criminal justice informations, which contains critical personal information. This raises the issues of using and protecting personal information in crime prevention and criminal investigation in the era of the 4th industrial revolution. This essay points out that criminal justice policy has two tasks in developing Big Data-based policy: one is to protect privacy from violation of human rights, and the other is to use criminal justice information in crime prevention and securing safety. What is critical for the introduction of the Big Data technology into criminal justice system is both legitimacy and effectiveness. Thus, the author studies current personal information related laws, such as Personal Information Protection Act, Korean Information on Criminal Justice System Act, from the perspective of Big Data-based crime prevention and criminal justice process. Korean society expects the Big Data-based criminal justice policy to develop new insights and solution to the demands of crime prevention, criminal investigation, rational sentencing and efficient management of criminal justice resources. Legal reform both for promoting Big Data-based criminal justice policy and for strengthening human rights protection is necessary for the era of the 4th Industrial Revolution.

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6초연결사회의 도래와 빅데이터 -법제도적 개선방안을 중심으로-

저자 : 장완규 ( Jang Wan-kyu )

발행기관 : 한남대학교 과학기술법연구원 간행물 : 과학기술법연구 24권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : 113-159(47pages)

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빅데이터 산업은 미래의 국가경쟁력을 좌지우지할 중요한 산업분야로서 제4차 산업혁명의 핵심분야다. 특히 IT기술의 발달과 함께 인터넷의 빠른 보급으로 인하여 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 웨어러블 기기 등의 모바일기기를 비롯하여 사물인터넷 및 각종 센서 등을 통한 네트워크 접속이 빈번하게 이루어짐으로써 현재 우리는 초연결사회를 살아가고 있다. 초연결사회와 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 사람들의 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있게 되었다. 즉 디지털 경제의 확산으로 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)' 환경이 도래하고 있다. 제4차 산업혁명의 시대와 함께 빅데이터는 21세기의 원유라 비유될 정도로 모든 산업의 근간이자 소스(IoT, Cloud Computing, 인공지능, 무인자율주행차 등)가 되고 있다. 초연결사회를 살아가는 현 시점에서 우리에게 개인정보의 이용 및 활용에 대한 인식의 전환이 필요하다. 즉 너무 경직된 개인정보 보호의 체계에서 벗어나 좀 더 유연한 자세를 가지고 개인정보나 데이터를 바로 보아야 할 때라고 생각한다. 더불어 우리가 법제도적으로 검토해 보아야 할 문제점들도 여기저기 발생하고 있다. 다양한 경로를 통하여 수집, 저장, 가공된 데이터로 인하여 개인정보가 침해되는 일이 발생하는 경우, 빅데이터 분석기법에 활용된 알고리즘의 오류 또는 편향성으로 인하여 전혀 다른 왜곡된 결과가 도출됨으로써 이로 피해를 입는 경우, 그리고 빅데이터 분석을 통해 얻은 결과물에 대한 영업비밀로서의 가치 또는 저작권으로서의 보호 가능성 등 지적재산권의 보호 및 침해 등의 다양한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 '빅데이터'란 무엇인지, 그리고 지금 현재 어떻게 활용되고 있으며, 구체적으로 어떠한 문제점들이 있는지 하나하나 짚어보고 이를 개선하기 위한 방안으로 개인정보보호의 관점, 알고리즘 규제 관점, 그리고 지적재산권적 관점에서 빅데이터를 살펴보고자 한다. 더불어 제4차 산업혁명을 다루는 기술 분야에 대한 입법은 경직된 법체계보다는 자율규제 또는 자기통제의 방식으로 추진해 나가는 방식이 타당하다고 생각한다. 현행법으로는 급속도로 발전하는 기술의 속도를 따라잡을 수 없으며 그 법은 기술의 혁신을 가로막는 규제로 남게 될것이기 때문이다. 일단 자율규제의 방식에 따라 운용해 나가면서 법의 미비나 강력한 규제가 필요한 부분에 대해서는 사후적으로 입법을 하는 방식으로 규율해 나가는 것이 현명하다. 필자가 제시하는 입법방식으로는 네거티브 규제나 규제 샌드박스의 형태가 유용하다는 점을 밝혀둔다.


The Big Data Industry is an important industrial field that will control the future national competitiveness and is the core of the Fourth Industrial Revolution. Especially, with the development of IT technology and rapid diffusion of the Internet, network connection is frequently made through mobile devices such as smart phones, tablet computers, wearable devices, object internet, and various sensors. As a result, we are now living in a super-connected society. The Advent of Hyper-Connected Society and big data environments have seen a surge in data volume compared to the past. And the kinds of data have been diversified so that people's behaviors as well as location information and SNS can analyze and predict people's thoughts and opinions. In other words, the 'Big Data' environment is in the process of producing large amounts of information and data that can not be measured due to the spread of the digital economy. With the era of the Fourth Industrial Revolution, Big Data has become the basis of all industries and sources(IoT, Cloud Computing, Artificial Intelligence, Self-driving Car, etc.). At this point, we need to change our perception of the use and use of personal information. In other words, I think it is time to look at personal information and data with a more flexible attitude away from the rigid system of personal information protection. In addition, there are many problems that we have to examine legally. Specifically, big data and privacy, big data and algorithm bias, big data and intellectual property rights. Therefore, in this paper, I examine what Big Data is and how it is currently being used and what are the specific problems. In order to improve this, I want to examine big data in terms of privacy protection viewpoint, algorithm regulation viewpoint, and intellectual property point of view. In addition, I think that the legislation on the technology field dealing with the Fourth Industrial Revolution is appropriate in the way of self-regulation or self-control rather than rigid legal system. Current law can not catch up with the pace of rapidly evolving technology, and it will remain a barrier to technological innovation. It is prudent to rule in the way of legislation after the fact that it operates once according to the method of self-regulation and the part where the law is weak or strong regulation is necessary. It should be noted that the form of the negative regulation or regulatory sandbox is useful for the legislation that I present.

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7빅데이터퀘스천 - 빅데이터 활용에 대한 인문학적 비판과 질문 -

저자 : 유강하 ( Yu Kang-ha )

발행기관 : 영남대학교 인문과학연구소 간행물 : 인문연구 82권 0호 발행 연도 : 2018 페이지 : 187-214(28pages)

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빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공지능은 현대 사회의 중요한 화두이다. 이 가운데서도 빅데이터는 지금까지 공공의 영역과 기업의 이윤 추구에 생산적인 결과를 도출해 왔다. 현재까지의 데이터를 바탕으로 미래를 예측할 수 있다는 빅데이터에 대한 전망은 빅데이터의 적극적 활용으로 이어지게 되었다. 그러나 빅데이터 사용에도 우려할 만한 지점이 존재한다. 빅데이터는 인간과 삶, 사회에 유용하게 활용될 것이라는 믿음에서 만들어졌지만, 지금까지 빅데이터는 주로 기업의 이윤 창출과 효용성의 극대화에 적극적으로 활용되었고, 이러한 과정 속에서 '인간'이라는 기본적인 철학이 붕괴되고 있는 듯이 보인다. 빅데이터 활용이 가속화되는 이 시점에, 인문학은 도덕적, 윤리적 감수성을 제공한다는 점에서 진지하게 다루어질 필요가 있다. 특히 다음과 같은 세 영역에서 인문학적 성찰과 질문이 필요해 보인다. (1) 개인정보 유출과 프라이버시의 침해 문제, (2) 오독과 조작의 문제, (3) 인간의 생명과 존엄성에 관한 문제가 그것이다. 빅데이터가 야기하는 문제는 인간, 삶, 개별성, 존엄성이라는 근원적인 문제라는 점에서 소홀히 다룰 수 없다. 현재 우리 사회에는 빅데이터가 인류를 더 나은 미래로 이끌어 줄 것이라는 전망이 우세하지만, 빅데이터를 통해 분명히 알 수 있는 것은 과거와 현재일 뿐, 그것이 곧 미래에 대한 정확한 예측을 의미하지는 않는다. 빅데이터가 분명한 방향성을 제시할 수는 있지만, 그것이 인류의 건강한 미래로 직결된다고 단언하기는 어렵다. 빅데이터가 인간과 삶, 인류의 미래를 위해 사용되는 것이라면, 다수(big)의 흐름에 앞서 '인간 삶'이라는 기본 전제 위에서 의심하고 비판하며, 건강한 방향성을 설정하려는 인문학적 비판이 필요하다. 빅데이터가 창출한 가치에 대한 환호에 앞서, 그것이 과연 무엇을 위해 존재하는지에 대해 인문학이 던지는 근원적이고 큰 질문, 즉 빅퀘스천이 필요하다.


Big data, Internet of Things, and Artificial Intelligence are important topics in modern society. So far, big data has produced useful results in modern society. The prospect that big data can predict the future leads to active utilization of big data. However, there are problems in using big data. Big data has been actively utilized mainly in profit-making or profit maximization. In this process, the basic philosophy for 'human being' is collapsing. Humanities are important because they provide moral sensitivity. It seems that humanities reflection and questions are needed to solve the following three problems. (1) personal information leakage and privacy invasion (2) misreading and rigging of data (3) human life and dignity. Problems arising from the use of big data should be treated seriously in terms of issues of human, life, human individuality, and dignity. People believe that big data will lead humans to the perfect future, but big data only tells the past and present. Although big data can present the direction of the future, but it is not synonymous with human - being's bright future. If big data is used for human- being, life and future, humanistic questions should be asked. Before expecting the value created by big data, we have to ask humanistic questions about why big data exists.

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8대학생 진로설계 및 취업 지원을 위한 미래진로 빅데이터 정보 시스템 설계

저자 : 이기준 ( Kijun Lee ) , 이수안 ( Suan Lee ) , 구경아 ( Kyoung-a Ku ) , 김진호 ( Jinho Kim )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 14권 2호 발행 연도 : 2017 페이지 : 163-174(12pages)

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전 세계적인 경기침체로 인해 우리나라에서도 많은 문제를 겪고 있는데 이 중 청년층의 취업률 및 실업률 문제가 큰 문제로 부각되고 있다. 이를 위해 정부에서는 많은 정책을 수립하여 시행하고 있는데 이 과정에서 사용되는 기초데이터로 많이 활용되는 데이터는 고등교육기관 졸업자 취업통계 정보이다. 그러나 현재 고등교육기관 졸업자 취업통계정보는 정부차원에서의 정책 수립 및 평가에 주로 활용되고 그 내용이 취업자 수에 의한 양적 정보에 한정됨에 따라 실제 청년층의 취업률 제고에는 효과적으로 활용되고 있지 못하다는 지적이 있으며 일선 대학에서는 진로 및 취업 상세정보의 부재로 학생들의 진로 및 취업상담에 애로를 겪고 있다. 따라서 대학생의 진로 설계와 취업 지원을 위한 미래진로 빅데이터가 필요한 시점이며 이를 활용하여 청년층 실업문제를 과학적으로 접근하는 시도가 필요하다. 본 논문에서는 기존 고등교육기관 졸업자 취업통계조사를 개선하여 대학생 진로설계와 취업지원이 가능하도록 데이터를 수집하는 데이터베이스를 구축하고 정보의 수요자들이 손쉽게 본인의 진로를 결정할 수 있는 정보를 전달하는 정보시스템을 제안한다.


Due to the global economic downturn, many problems have been experienced in Korea. Among them, the employment rate and the unemployment rate of the young people are becoming big problems. To this end, the government establishes and implements a number of policies. Data that are often used as basic data in this process are statistical information on employment of grad-uates of higher education institutions. However, it is pointed out that employment statistics infor-mation of graduates of higher education institutions is mainly used for policy formulation and evaluation at the government level and its content is limited to quantitative information by the number of employed persons. Therefore, there is an indication that it is not being effectively used to raise the employment rate of young people. At University, students are struggling with career and career counseling due to lack of career and employment details. It is necessary to try to approach the youth unemployment problem scientifically by utilizing the future career big data for career planning and career support of university students. In this paper, we have developed an information system that improves the employment survey of graduates of existing higher educa-tion institutions and builds a database that collects data to enable college career design and employment support, and allows information consumers to easily determine their own career path.

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9빅데이터 분석기술 활성화를 위한 개인정보보호법의 개선 방안 - EU GDPR과의 비교 분석을 중심으로 -

저자 : 박노형 ( Nohyoung Park ) , 정명현 ( Myung-hyun Chung )

발행기관 : 고려대학교 법학연구원 간행물 : 고려법학 85권 0호 발행 연도 : 2017 페이지 : 1-39(39pages)

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빅데이터 분석기술 차원에서 개인정보의 광범위한 수집과 추가 처리는 대규모의 전자적 감시, 프로파일링 및 개인정보의 공개와 관련하여 심각한 프라이버시 침해 우려를 제기한다. 빅데이터 분석기술이 정보의 최대한의 수집과 활용인 점에서 개인정보보호의 기본원칙 중에서 `개인정보 최소화` 원칙을 위반할 가능성이 높기 때문이다. 빅데이터 분석기술의 활성화를 위하여 개인의 프라이버시와 개인정보보호가 일방적으로 제한되거나 침해될 수 없을 것이고, 동시에 관련 기술과 혁신의 발전이 무조건 제한되거나 침해될 수 없다. 프라이버시와 개인정보보호의 법익과 기술발전에 근거한 빅데이터 분석기술의 활용 사이의 올바른 균형이 요구된다. 한국의 개인정보보호법은 개인정보보호에 관한 일반법으로서 2011년 채택되어 상당히 최근에 제정되었음에도, 빅데이터 분석기술 등 개인정보의 활용 측면에서는 상당히 부정적인 역할을 하는 것으로 비판을 받고 있다. IT강국이라고 자타가 공인하는 한국에서 개인정보보호와 개인정보 활용의 올바른 균형이 상실된 것으로 볼 수 있다. 한국 개인정보보호법의 빅데이터 분석기술의 활성화에 대한 문제는 크게 개인정보의 `목적 외 이용·제공`과 개인정보의 소위 `비식별처리`에 기인하는 것으로 볼 수 있다. 빅데이터 분석기술에서 개인정보가 수집 또는 제공되어 이용되는 과정에서 그 대상인 대량의 개인정보가 원래의 수집 목적으로만 처리될 수 없는 현실적인 한계가 있기 때문이다. 이러한 점에서 개인정보의 특정 개인에 대한 식별성을 제거하는 비식별처리가 빅데이터 분석기술을 위한 모범답안으로서 제시되고 있지만, 일단 비식별처리된 개인정보가 달리 재식별화되는 현실적인 문제가 제기된다. 그럼에도, 개인정보의 목적 외 이용·제공과 비식별처리는 현실적으로 불가피하고, 이들은 개인정보보호를 주된 목적으로 하는 개인정보보호법의 법적 테두리 내에 존재해야 할 것이다. 유럽연합의 `일반개인정보보호규칙`(GDPR)은 가명처리정보와 익명처리정보를 구분하여, 개인정보에 해당하는 가명처리정보는 일정한 법률요건을 충족하는 경우 목적 외 처리로서 허용하고 있다. 빅데이터 분석기술과 개인정보보호의 조화에 관하여 목적 외 처리로서 가명조치를 포함하는 유럽연합의 접근이 보다 현실적이고 법적으로 안정적이라고 판단된다. 특히 가명조치가 익명조치보다 선호되는 것은 가역성이라는 점에서 익명조치도 결코 완전하지 않으며, 또한 익명조치와 달리 가명조치는 여전히 개인정보보호법의 적용 범위 내에 있기 때문이다. 즉, 개인정보보호법의 세계적 추세인 개인정보보호와 개인정보 활용 사이의 균형 추구가 반영될 수 있을 것이다. 2016년 발표된 `개인정보 비식별 조치 가이드라인 -비식별 조치 기준 및 지원·관리체계 안내-`는 익명조치에 집중한 점에서, 또한 보다 정상적인 개인정보보호법의 개정을 `가이드라인`으로 대신하는 점에서 긍정적이라고 볼 수 없다. 개인정보보호법의 목적으로부터 빅데이터 분석기술을 포용까지 동법의 전면적인 개정이 필요할 것이다.


The digital economy in the 21st century does have to accommodate the active utilization of personal data through big data analytics. At the same time, the data protection for individuals, who are the basic components of the society being domestic or international, may not be precluded. Accordingly both big data analytics and data protection should go together, and data protection should be integrated in the use of personal data. Big data analytics, however, while aiming at collecting and processing a maximum amount of personal data, is very likely to violate the principle of data minimization, which is a primary principle of data protection. The Personal Information Protection Act(PIPA) of Korea, however, is being criticized for its lack of flexibility in allowing big data analytics, although it was adopted as a general law of data protection very recently, i.e., in 2011. The main difficulty of the PIPA in respect of big data analytics seems to come from the provisions relating to `the use and provision of personal data for purposes other than those in the original collection` and the so-called `de-identification` of personal data. Big data analytics tends to naturally require processing of an enormous amount of personal data so that personal data may not be processed only for the original purposes in collection. De-identification of personal data, in particular anonymisation, is suggested and introduced administratively for the purposes to promote big data analytics by eliminating identifiability of specific individuals. But it cannot avoid a risk of re-identification as technology develops. The approach of the EU to allow pseudonymisation for processing of personal data for the purposes other than those in the original collection seems to be more practically reasonable and legally certain. One of the reasons why pseudonymisation is preferred to anonymisation is that the latter may not be perfect in its possible reversibility, and that the former is still under the scope of the application of data protection law. However, the `de-identification guideline` published in June 2016 by the Korean governments concerned with data protection does not seem to be positive in that it focuses mainly anonymisation and that it lacks a formal legal status. The guideline seems to confuse data processors and also data subjects. The PIPA should be amended at least to include the use of personal data along with data protection in the provision of its purposes and objects and also to allow big data analytics more flexibly by adopting pseudonymisation.

KCI등재

10빅데이터 기반 비대면 본인확인 기술에 대한 연구

저자 : 정관수 ( Jung Kwansoo ) , 염희균 ( Yeom Hee Gyun ) , 최대선 ( Choi Daeseon )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 6권 10호 발행 연도 : 2017 페이지 : 421-428(8pages)

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최근 온라인 금융서비스의 성장과 금융 기술의 급격한 발전으로 인하여 온라인에서 사용자를 등록 및 인증하기 위한 비대면 본인확인 기술에 대한 다양한 접근 방법의 필요성이 제기되고 있다. 일반적으로 비대면 방식은 대면방식에 비해서 많은 위협에 노출되어 있다. 따라서 최근에는 이런 위험성을 보완하고 보다 신뢰할 수 있는 비대면 본인확인 방법을 위해서 다양한 요소와 채널을 이용하여 사용자를 검증할 수 있는 정책과 기술이 연구되고 있다. 이러한 새로운 접근방법 중 하나는 다수의 사용자 개인정보를 수집하고 검증하는 기술이다. 따라서 본 논문은 사용자의 다양하고 많은 정보를 기반으로 온라인에서 본인확인을 수행하는 빅데이터 기반 비대면 본인확인 방법을 제안한다. 또한 제안방법은 서비스에서 요구하는 본인확인 등급에 필요한 사용자 정보만 수집하고 검증하는 세분화된 본인확인 정보관리 방법을 제안한다. 그리고 본 논문은 검증된 본인확인 정보를 사용자가 재사용할 수 있도록 다른 서비스 제공자들과 공유할 수 있는 본인확인 정보공유 모델을 제안한다. 마지막으로 제안 방법이 비대면 본인확인 과정에서 강화된 사용자 검증을 통해서 서비스에서 요구하는 본인확인 등급만 검증하고 관리하는 시스템을 구현하여 실험 결과를 분석한다.


The need for various approaches to non-face-to-face identification technology for registering and authenticating users online is being required because of the growth of online financial services and the rapid development of financial technology. In general, non-face-to-face approaches can be exposed to a greater number of threats than face-to-face approaches. Therefore, identification policies and technologies to verify users by using various factors and channels are being studied in order to complement the risks and to be more reliable non-face-to-face identification methods. One of these new approaches is to collect and verify a large number of personal information of user. Therefore, we propose a big-data based non-face-to-face Identity Proofing method that verifies identity on online based on various and large amount of information of user. The proposed method also provides an identification information management scheme that collects and verifies only the user information required for the identity verification level required by the service. In addition, we propose an identity information sharing model that can provide the information to other service providers so that user can reuse verified identity information. Finally, we prove by implementing a system that verifies and manages only the identity assurance level required by the service through the enhanced user verification in the non-face-to-face identity proofing process.

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