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'가명정보'통합검색 결과 입니다. (6건)

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개보위, 가명정보 전문가 100명 선발한다

개인정보보호위원회(개인정보위)는 제3기 '가명정보 전문가 풀' 참여자를 이번달 11일 29일까지 모집한다고 밝혔다. 총 100명을 선발한다. '전문가 풀'은 2020년 8월 개인정보보호법에 가명정보 특례가 도입된 후, 데이터 활용 수요기관이 가명정보 처리 및 활용 역량을 갖춘 가명정보 전문인력 탐색에 과도하게 소요되는 비용과 시간을 줄이기 위한 것으로 2021년 도입했다. 가명정보는 개인정보 일부나 전부를 삭제 및 대체하는 등의 가명처리를 통해 추가 정보 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없는 정보를 말한다. 개인정보처리자가 통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존 등의 목적으로 가명처리한 개인정보를 안전하고 유용하게 활용하기 위해 제도를 도입했다. 이번 3기 전문가 풀은 기존 1기·2기 선발 기준보다 '활동 실적'과 '경험'을 중심으로 강화했다. 모집 인원은 총 100명이다. 개인정보위는 모집 마감 후 가명정보 전문가 자격요건 검증을 위한 엄정한 서류심사 절차를 거쳐 제3기 전문가 풀을 최종 마련할 계획이다. 선정된 제3기 가명정보 전문가는 7월 위촉식과 함께 2년 동안 가명정보 활용이 필요한 전국 곳곳에서 활약한다. 이번 전문가 풀 모집에 대한 상세한 내용은 개인정보위 누리집(pipc.go.kr)과 한국인터넷진흥원 누리집, 가명정보 지원 플랫폼(dataprivacy.go.kr)을 참고하면 된다.

2026.05.11 20:30방은주 기자

[법과 상식 사이] 병원 진료 대기판에 뜨는 내 이름, 한 글자 가리면 충분할까

이름의 한 글자를 가리면 곧바로 익명처리가 될까? 병원 진료 대기판에는 환자 이름이 전부 드러나지 않도록 일부를 별표나 동그라미로 가려 표시하는 경우가 있다. 병원 나름의 개인정보 보호 조치다. 그러나 법적으로 중요한 질문은 따로 있다. 그 표시가 실제로도 환자를 식별하기 어렵게 만들었는가. 아니면 대기실이라는 공간적 맥락 속에서 여전히 누구인지 쉽게 짐작하게 하는가를 고려했을 때 충분한 조치인가. 맥락이 붙는 순간, 이름은 단순한 문자가 아니다 개인정보 보호법은 개인을 알아볼 수 있는 정보뿐 아니라 다른 정보와 쉽게 결합해 식별할 수 있는 정보도 개인정보로 본다. 또한 게시·표시 등은 개인정보 '처리'에 포함될 수 있다. 병원 대기판 표시는 단순한 안내가 아니라 개인정보 처리의 한 방식으로 봐야 한다. 특히 병원에서는 이 문제가 더 민감해진다. 병원은 단지 사람이 모이는 공간이 아니라 이름 표시가 진료 대기 상황과 결합되는 장소이기 때문이다. 진료실 앞 대기판 문제의 핵심은 '이름을 조금 가렸는가'가 아니라, 그 표시 방식이 현실적으로 식별 가능성을 얼마나 낮추고 있는가에 있다. 가명정보라는 오해 이름 일부를 가렸으니 '가명정보'가 아니냐고 물을 수 있다. 하지만 법은 가명처리를 개인정보의 일부를 삭제하거나 대체하는 등의 방법으로 추가정보 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 처리하는 것이라고 정의한다. 다시 말해, 같은 대기실의 이용자들이 별도의 추가정보 없이도 누구인지 쉽게 추정할 수 있다면 실질적으로는 가명처리의 효과가 충분하다고 보기 어렵다. 그래서 병원 대기판에서 핵심은 부분 비식별 표시만으로 실제 보호가 충분한지에 있다. 몇 글자를 가렸는지가 아니라 그 방식이 현실적인 식별 가능성을 충분히 낮추고 있는지가 중요하다. 최소 처리의 원칙 이 사안을 관통하는 법적 기준은 개인정보보호법 제3조의 원칙이다. 개인정보처리자는 목적에 필요한 최소한의 범위에서만 정보를 처리해야 하며, 익명이나 가명처리로 목적을 달성할 수 있다면 그 방법을 우선해야 한다. 병원 대기판 운영에 이 원칙을 대입하면 질문은 단순하다. 환자 확인을 위해 반드시 이름이 필요한가. 필요하다면 전체 공개가 불가피한가. 더 나아가 이름 일부를 표시하는 것보다 덜 식별적인 대체 수단은 없는가. 법이 요구하는 것은 관행이 아니라 목적 달성에 필요한 최소 범위의 설계다. 접수번호나 대기번호 중심의 호출 방식처럼 덜 침해적인 수단이 존재한다면, 병원은 왜 더 노출하는 방식을 선택했는지 설명할 수 있어야 한다. 어떻게 설계해야 하나 그래서 실무적 결론도 비교적 분명하다. 원칙적으로는 대기번호나 내부 식별번호 중심으로 운영하는 것이 가장 안전하다. 불가피하게 이름 확인이 필요한 경우라면 성명 전체를 드러내기보다 일부만 표시하는 방식으로 식별 범위를 줄이는 것이 바람직하다. 다만 여기서도 안심할 수는 없다. 외국인 이름처럼 드물고 눈에 띄는 경우, 지역이나 병원 규모상 동명이인이 많지 않은 경우, 예약 시간이나 대기 순번이 함께 보이는 경우에는 이름 일부만 가려도 특정이 쉬울 수 있다. 핵심은 마스킹의 유무가 아니라 재식별 가능성을 충분히 낮췄는지에 있다. 특히 주의해야 할 것은 정보가 놓이는 맥락이다. 이름을 다 보여주지 않았다고 해서 문제가 사라지는 것은 아니다. 진료실 앞 대기판은 그 위치 자체로 이미 의료적 맥락을 형성하기 때문에 성명 일부만 표시하더라도 주변 사람이 누구를 위한 호출인지 짐작할 가능성이 있다. 그래서 병원은 무엇을 표시할 것인가만이 아니라, 그 정보가 어떤 맥락에서 읽히는지도 함께 따져야 한다. 필요 이상의 식별 단서는 빼고 정말 필요한 최소 요소만 남겨야 한다. 결국 병원 대기판 운영의 판단 기준은 분명하다. 형식적으로 몇 글자를 가렸는지가 아니라, 그 방식이 실제로 환자의 식별 가능성과 사생활 노출을 얼마나 줄였는지가 핵심이다. 환자 안내와 진료 운영의 편의도 중요하지만 그 목적이 개인정보 최소처리의 원칙을 넘어설 수는 없다.

2026.04.21 08:46안정민 컬럼니스트

[법과 상식 사이] 이름도 개인정보가 아닐 수 있다?

“사람 이름을 아는 것만으로 개인정보 문제가 생길까?” 일상에서 우리는 수많은 사람의 이름을 알고 살아간다. 학교 친구의 이름을 기억하기도 하고 거래처 담당자의 이름을 휴대전화에 저장해 두기도 한다. 이름을 알고 있다는 사실 자체만으로는 대체로 법적 문제가 되지 않는다. 그럼에도 개인정보보호법을 이야기할 때 많은 사람들은 이름이나 연락처처럼 개인과 관련된 정보는 모두 법의 엄격한 보호 대상이라고 생각하는 경우가 적지 않다. 하지만 개인정보보호법에서 보호하려는 개인정보는 단순히 '개인과 관련된 정보'라는 의미보다 한층 더 구체적인 개념이다. 법은 특정 개인을 알아볼 수 있는 정보를 개인정보로 정의한다. 다시 말해, 정보의 종류보다 그 정보로 실제 개인을 식별할 수 있는지 여부가 중요하다. 이러한 기준 때문에 개인정보는 절대적으로 고정된 개념이 아니라 이용되는 환경과 결합 가능성에 따라 달라질 수 있는 상대적인 개념이 된다. 그래서 같은 이름이나 번호라도 어떤 상황에서는 개인정보가 되고, 어떤 경우에는 그렇지 않을 수 있다. 예를 들어 '김철수'라는 이름만으로는 동일한 이름을 가진 사람이 많아 일반적으로 특정 개인을 식별할 수 있다고 보기는 어렵다. 그러나 '○○고등학교 3학년 김철수'처럼 추가적인 속성 정보가 결합되면 누구인지 특정할 수 있는 가능성은 높아진다. 여기에 거주 지역이나 동아리 활동 정보까지 더해지면 식별 가능성은 현저히 증가한다. 직장 정보도 마찬가지다. '대기업 인사팀장'이라는 표현만으로는 특정 개인을 떠올리기 어렵지만 직원 수가 적은 회사에서 해당 직위를 가진 사람이 한 명뿐이라면 개인을 식별할 가능성이 생길 수 있다. 휴대전화 번호 전체는 개인을 식별할 수 있는 정보이지만 일부 숫자만으로는 특정 개인을 알아보기 어려운 경우가 많다. 다만 여기에 이름이나 직장 정보가 결합되면 다시 개인정보에 해당할 가능성이 높아진다. 결국 개인정보에 해당하는지는 정보의 내용만으로 기계적으로 판단되는 것이 아니라 조직 규모나 이용 환경 같은 맥락까지 함께 고려해 판단해야 한다. 개인정보 개념의 상대성 개인정보를 상대적인 개념으로 이해해야 한다는 점은 법 적용 과정에서 불확실성을 동반한다. 기술 수준이나 정보 결합 가능성에 따라 개인정보 해당 여부가 달라질 수 있어 규제 예측 가능성이 낮아진다는 비판도 존재한다. 그럼에도 법이 이러한 구조를 채택한 이유는 보호 대상을 미리 정해진 정보의 목록으로 한정할 경우 기술 발전과 함께 나타나는 새로운 식별 위험을 효과적으로 포착하기 어렵기 때문이다. 실제로 오늘날에는 위치정보, 온라인 활동 기록, 소비 패턴처럼 단독으로는 개인을 특정하기 어려운 정보라도 다른 데이터와 결합될 경우 특정 개인을 정밀하게 식별할 수 있다. 개인정보 보호가 요구되는 이유 역시 정보 자체를 보호하기 위해서라기보다 해당 정보를 통해 개인이 원하지 않는 방식으로 특정되거나 분석될 위험을 방지하기 위해서다. 이러한 맥락에서 개인정보보호법은 보호 대상을 개별 정보의 종류가 아니라 '개인을 식별할 수 있는 가능성'에 두고 있다. 가명정보는 여전히 보호대상 최근에는 통계 작성이나 연구를 목적으로 개인을 직접 식별할 수 있는 요소를 제거한 데이터 활용이 확대되고 있다. 그러나 이러한 정보가 곧바로 개인정보에서 제외되는 것은 아니다. 이름이나 주민등록번호와 같은 직접 식별 정보를 삭제하거나 대체하더라도, 다른 정보와 결합하거나 추가 분석을 통해 특정 개인을 다시 알아볼 수 있다면 해당 정보는 여전히 개인정보에 해당한다. 개인정보보호법은 이러한 중간 형태의 데이터를 '가명정보'로 구분한다. 가명정보는 추가 정보 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 처리된 정보이지만 재식별 가능성이 완전히 제거된 것은 아니다. 이 때문에 가명정보는 일정 범위에서 활용이 허용되면서도 여전히 개인정보로서 법적 보호의 대상이 된다. 개인정보에 해당하는지는 단순히 식별 정보가 삭제되었는지 여부만으로 결정되지 않는다. 정보의 결합 가능성, 재식별에 필요한 비용과 기술 수준, 그리고 정보가 이용되는 환경까지 종합적으로 고려된다. 데이터 분석 기술이 발전할수록 과거에는 안전하다고 평가되었던 정보라도 다시 개인을 식별할 위험을 가질 수 있기 때문이다. 이러한 이유로 개인정보 판단 기준은 고정된 정보 목록이 아니라 기술 변화와 이용 맥락에 따라 유동적으로 해석될 수 밖에 없다. 이처럼 개인정보에 해당하는지는 정보의 형태만 보고 단순하게 판단할 수 없다. 핵심 기준은 결국 “이 정보로 특정 개인을 식별할 수 있는가”라는 질문에 있다. 같은 정보라도 이용되는 환경과 다른 정보와의 결합 가능성에 따라 개인정보가 될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 따라서 개인정보보호법을 이해할 때는 특정 정보의 명칭이나 유형에만 주목하기보다 해당 정보가 개인을 식별하거나 분석하는데 어떤 역할을 할 수 있는지를 중심으로 판단할 필요가 있다. 이러한 관점은 기술 변화 속에서도 개인정보 보호의 목적과 적용 범위를 일관되게 이해하는 출발점이 된다.

2026.02.12 17:06안정민 컬럼니스트

국내 데이터 결합 급속 확산…AI 시대 산업 전반 확대

국내에서 금융과 비금융 데이터를 잇는 데이터 결합이 급속히 확산하고 있다. 인공지능(AI) 시대를 맞아 금융뿐 아니라 다양한 산업에서 데이터를 융합해 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 사회 현안을 해결하는 사례가 늘고 있다는 분석이다. 3일 금융보안원이 발간한 '국내 데이터 결합 동향 분석' 보고서에 따르면 2020년 데이터 3법 시행 이후 금융보안원이 수행한 데이터 결합은 지난해 말 기준 총 363건에 달했다. 특히 금융과 비금융 데이터를 연결한 이종 산업 간 결합 비중은 2021년 40% 미만에서 지난해 61%까지 증가하며 가파른 성장세를 보였다. 데이터 결합 참여 기업 수도 크게 늘어나는 추세다. 평균 참여 기업 수는 3.63개, 최대 13개까지 확대되며 결합 규모가 커졌다. 또 반복적으로 데이터 결합을 진행하는 기업들은 연간 평균 9차례 이상 시도하는 등 최신 데이터 확보 경쟁이 치열해지고 있다. 금융보안원은 이러한 움직임이 기업들의 초개인화 서비스 경쟁력 확보와 직결된다고 설명했다. 활용 분야를 보면 신용평가모형 개발이 가장 활발했다. 전체 결합 중 신용평가회사(CB) 업종 참여 비중은 64.7%에 달했으며 핀테크(37.3%), 카드사(35.3%), 은행(32.4%) 순으로 뒤를 이었다. 금융보안원은 개인의 신용·소비·자산 특성을 담은 데이터에 대한 수요가 특히 높아졌다고 분석했다. 보고서는 다양한 최신 결합 사례도 소개했다. 카카오뱅크는 공공기관 납부 정보와 카드·신용 정보를 결합해 소상공인 특화 신용평가모형을 개발했으며 실제 이를 기반으로 한 신용대출이 507억원 규모로 집계됐다. 통신사와 CB사가 협력한 통신 대안신용평가 서비스는 금융 이력이 부족한 고객에게 새로운 대출 기회를 제공하고 우량 고객을 추가 선별하는 데 기여한 것으로 나타났다. 공공 영역에서도 데이터 결합은 활발하다. 통계청은 행정안전부·법무부·통신사·카드사 데이터를 결합해 인구감소 지역의 생활인구 통계를 산출하고 지방소멸 위기 대응에 활용했다. 인천국제공항공사는 카드·통신·신용 데이터를 결합해 여객 특성을 분석해 공항 서비스 개선과 신사업 발굴 프로젝트를 진행했다. KCB·신한카드·SKT는 소비·신용·통신 데이터를 합쳐 아파트 구매자 특성과 분야별 소비 패턴 등 고도화된 개인 분석 데이터를 제공해 마케팅 전략 수립에 활용했다. 금융보안원은 정부의 AI 대전환 전략과 맞물려 데이터 결합 수요가 더 커질 것으로 전망했다. 공공데이터 개방 확대, 금융권 생성형 AI 및 클라우드 서비스형 소프트웨어(SaaS) 환경에서의 가명정보 활용 허용 등 제도적 변화가 가명정보 활용을 가속화하고 있기 때문이다. 이에 맞춰 금융보안원은 가명처리 적정성 평가·컨설팅을 비롯해 비정형·합성 데이터 등 AI 학습 효용성이 높은 데이터가 안전하게 쓰일 수 있도록 지원할 방침이다. 박상원 금융보안원장은 "AI 기술이 확산되고 데이터 활용 규제가 완화되면서 데이터의 결합과 가명정보에 대한 수요가 더욱 증가하고 있다"며 "데이터 활용이 개별 기업의 가치 창출을 넘어 사회 현안 해결과 국가의 AI 경쟁력 강화 등 사회적 편익을 높일 수 있도록 지속적으로 지원해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.10.03 23:00한정호 기자

통신부터 금융까지…NIA, 공공·민간 가명정보 결합 확산

한국지능정보사회진흥원(NIA)이 다양한 가명정보를 활용해 대국민 서비스의 질을 높일 수 있도록 공공·민간 성과 창출 지원에 나선다. NIA는 과학기술정보통신부와 27일 서울 중구 은행회관에서 '2025 가명정보 활용 협력 네트워크 - 콤비네이션 데이'를 개최했다. 콤비네이션 데이는 공공과 민간의 데이터 결합·활용 활성화를 목표로, 다양한 분야의 데이터를 보유한 기관들이 참여해 가명정보 활용 성과를 공유하고 결합 사례를 발굴하는 소통과 교류의 장으로 마련됐다. NIA는 국내 최초 가명정보 활용 활성화를 위해 2022년부터 민관 협력 네트워크를 구축하고 법률·기술·재정 등 가명정보 활용 전 과정에 대한 컨설팅과 결합 지원을 통해 사회문제 해결을 위한 행정·정책 개선 및 마케팅 전략 수립 등을 지속적으로 지원해 왔다. 이번 행사에서는 다양한 데이터를 보유·활용하는 100여 개 기업·기관 160명이 참여해 데이터 보유 현황을 공유하고 가명정보 결합을 통한 고부가가치 융합데이터 생산 및 활용 방안을 심도 있게 논의했다. 지난해에는 ▲이동통신 ▲신용카드 소비 ▲신용정보 ▲스포츠 멤버십 ▲은행 정보 ▲모빌리티 등 다양한 이종 데이터를 결합해 1인 가구 안전관리, 청년 금융 실태 분석, 농업인 가계 현황 분석 등 실질적인 정책 활용 가능성을 제시했다. 올해는 소상공인을 위한 지역화폐 효과분석, 상권 재편을 위한 관광지 소비분석, 외국인 생활인구 분석 등을 위한 가명정보 결합을 지원할 예정이다. 추가로 성과 창출이 가능한 활용 사례도 지속적으로 발굴·지원할 계획이다. 특히 공공데이터 제공 및 데이터 기반 행정 평가에 가명정보 제공 실적이 포함되면서 지자체와 공공기관의 관심이 높았다. 또 데이터 실무 담당자들이 참여한 분과회의에서는 가명정보 결합 기획을 위한 시나리오와 향후 일정 등에 대한 구체적인 협의가 활발히 이뤄졌다. NIA는 참여 기관을 대상으로 ▲가명정보 결합 기획 및 컨설팅 ▲결합 프로세스 및 기술 지원 ▲분석 결과 제공 및 정책 제언 ▲언론 홍보 등 다양한 실무 지원을 제공할 것을 약속했다. 황종성 NIA 원장은 "가명정보 활용은 잠자고 있는 데이터에 새로운 생명력을 불어넣어 사회적 가치를 창출하는 데이터 혁신의 핵심"이라며 "공공과 민관의 데이터가 유기적으로 결합돼 국민 생활 개선과 정책 발전에 기여할 수 있는 의미 있는 성과를 도출할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.06.27 17:54한정호 기자

정부, '2025 가명정보 활용 경진대회' 개최

개인정보보호위원회(위원장 고학수, 이하 '개인정보위')와 과학기술정보통신부(과기정통부)는 올해 9월에 개최할 예정인 '2025 가명정보 활용 경진대회' 응모작을 이번달 26일부터 7월 17일까지 약 2달간 접수한다고 발표했다. '가명정보 활용 경진대회'는 가명정보 활용에 대한 국민의 인식 제고와 가명처리 신기술 발굴 촉진을 위해 개인정보위와 과기정통부가 매년 개최하고 있다. 그동안 128건의 수상작을 발굴했다. 가명정보 지원 플랫폼에서 우수사례·경진대회, 가명정보 활용 우수사례를 참조하면 된다. 올해도 '가명정보 활용 부문'과 '가명‧익명처리 기술 부문' 등 2개 부문으로 구분해 공모하며, 2개 부문 대상 수상자에게는 주최 부처 장관 표창과 상금을 수여한다. 표창은 개인정보위 2점, 과기정통부 2점, 보건복지부 1점, 금융위원회 1점, 국세청 1점을 준다. 올해 부문별 응모주제는 다음과 같다. '가명정보 활용 부문'은 가명정보를 활용해 사회‧경제적 문제를 해결하거나 가치를 창출한 사례를 공모한다. 특히, 최근 개인정보가 포함된 데이터를 인공지능(AI) 기술‧서비스 개발 등에 안전하게 활용할 수 있는 역량이 인공지능(AI)의 핵심경쟁력이 되는 만큼 인공지능(AI) 모델‧서비스 개발에 가명정보를 활용하는 사례 등을 우대할 계획이다. 접수기간 내 완료되지는 않았지만, 경진대회 개최일(9월말)까지 사실상 완료 가능한 건도 제출이 가능하다. 또 '가명·익명처리 기술 부문'은 국민 생활에 혁신을 가져다준 가명·익명처리 기술 사례를 발굴하는 부문이다. 정형화된 통계 데이터 및 실제 산업 현장에서 활용도가 높은 비정형 데이터를 아우르는 다양한 형태의 데이터 처리 역량 및 유용성 등을 종합적으로 평가한다. 수상작은 외부 전문가의 심사를 거쳐 선정한 후 9월말에 시상한다. 가명정보 활용 부문 수상작의 경우 경진대회 사례집 책자로 제작해 홍보한다. 응모작 접수 및 대회 관련 문의는 이달 26일부터 7월 17일까지 가명정보 지원 플랫폼(dataprivacy.go.kr)에서 가능하다.

2025.05.25 12:00방은주 기자

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