챗GPT는 뭐든지 할수 있을것 같은 AI시대가 도래되었다.

또한, 우리 주변에는 활용가능한 다양한 형태의 데이터가 무수히 쏟아지고 있다.

예전에는 형식과 규격이 정해져 있는 정형데이터만이 데이터로서 가치가 있었으나, 현대 IT기술의 발전으로 인하여 영상, 이미지, 음성, 긴 텍스트 등 다양한 형식으로 표현된 비정형데이터를 활용되고 있다. 특히, 챗GPT는 이런 비정형 데이터를 활용하는데 앞장서고 있는 분야이다.

정형데이터의 경우 데이터 자체만으로도 개인식별이 가능한지 아닌지를 확인할 수 있고 이런 경우 가명화 할 수 있는 기법들이 많이 있다. 하지만 비정형데이터의 경우는 데이터를 사용하는 상황에 따라 개인식별 가능성 정도가 달라진다.

예를들어 CCTV 영상에서 개인을 식별하기 어려울 정도의 거리와 각도의 화면이라도 특이한 머리 스타일과 문신, 일정시간 동안의 이동거리 이런 정보를 종합하면 개인식별이 가능해 질 수도 있다. 이러한 여러 가지 상황을 고려한 가명처리 기준이 있어야 한다.

다음은 개인정보보호위원회가 24년 02월에 보도한 비정형데이터 가명처리 기준의 주요 내용이다.

① 비정형데이터는 개인식별 가능 정보에 대한 판단이 상황에 따라 달라질 수 있는 만큼 처리목적이나 환경, 민감도 등을 고려하여 가명처리 방법과 수준을 결정해야 한다. 이에 대해 개인정보보호위원회는 개인식별 위험성검토 체크리스트(데이터의 식별성, 특이정보, 재식별시 영향도, 처리환경의 안정성 등을 점검하기 위한 항목)을 통해 식별 위험을 사전에 진단하고 위험을 낮추기 위한 관리적, 환경적 통제방안을 마련하여 활용토록 했다. 연구목적 달성에 필수적인 항목을 남기는 대신 다른 항목의 처리수준을 높이거나 접근권한을 통제, 식별에 악용될 수 있는 소프트웨어 반입제한, 보안서약서 징구 등의 조치를 취하도록 했다.

② 비정형데이터 내 개인식별 위험 요인을 완벽하게 찾아내고 그것을 처리하는 기술은 아직 없다. 이를 보완하기 위해 가명처리 적절성, 신뢰성을 확인할 수 있는 – 솔루션의 객체 인식율, 처리정확도(오류율)에 대한 증빙자료 등 - 근거 자료를 작성 보관하고 추가 검수를 수행하도록 하였다. 또한 가명정보 활용기관의 내부통제를 강화하고 목적이 달성된 가명정보는 신속히 파기하는 등의 노력을 강조하고 있다.

③ 비정형데이터는 인공지능 및 데이터 복원 기술의 발달에 따라 다른 정보와의 연계결합 없이도 개인을 재식별해 낼 수 있는 위험이 있다. 처리된 데이터 활용 시 관련 시스템, 소프트웨어 접근, 사용제한 등 통제방안을 마련해야 하며, 인공지능 서비스 제공 과정에서도 개인식별 위험 등 정보주체 권익침해 가능성을 지속적으로 모니터링하도록 했다.

비정형데이터의 유형과 활용 분야에 따라 가명처리 방법과 수준을 다양하게 해야 하고, 관련 기술도 빠른 속도록 발전하고 있어 많은 사례를 축적하는 것이 필요하다. 따라서 기업이나 연구기관은 개인식별 위험성을 낮추기 위한 여러 가지 절차와 방법, 관리적•환경적 통제방안을 시도해볼 필요가 있다.

최근에는 정형데이터와 비정형데이터가 복합되어 있는 보건의료분야를 비롯하여 다양한 분야에서 가명정보 활용을 위한 컨설팅 문의가 있습니다. 다양한 형태의 비정형데이터를 가명처리 가능한 솔루션이 부재한 상황이지만, 데이터의 형태를 분석하고, 활용목적에 맞도록 처리하기 위한 방안을 마련하여 적정한 기술을 적용한 가명처리가 분석 및 활용에 도움이 되는 결과를 얻을수 있게 된다.