데이터가 곧 자산이 되는 시대.

공공기관이나 기업에서는 다양한 정보를 분석하고 활용하려는 시도를 끊임없이 진행하고 있습니다.

하지만, 이러한 과정에서 반드시 지켜야 할 원칙이 있습니다.

바로 개인의 프라이버시 보호입니다.

데이터가 곧 자산이 되는 시대, 개인의 프라이버시 보호가 중요

 

가명정보란 원래의 개인정보에서 일정부분을 삭제하거나 대체하는 방법으로 가공하거나 수정하여 직접적인 개인 식별이 어렵도록 만든 정보를 말합니다. 예를 들어 이름을 가명으로 대체하거나, 생년월일의 일정부분을 삭제하여 생년월로 바꾸는 방식 등이 해당됩니다.

가명정보는 이렇게 식별 가능성을 낮추면서도 분석, 통계 등 데이터의 활용 목적을 달성할 수 있도록 설계된 형태입니다.

많은 분들이 "가명정보"를 "익명정보"와 혼동하고 있습니다. 가명정보와 익명정보는 분명한 차이가 있습니다.

가명정보는 개인식별가능성을 낮추것입니다. 그러나 식별 가능성이 여전히 존재합니다. 추가정보가 있다면 식별 가능성이 있기 때문입니다. 그래서 추가정보는 삭제하거나 분리보관하도록 하고 있습니다. 이에 반해 익명정보는 식별가능성이 전재 존재하지 않습니다. 어떠한 수단과 방법을 동원하더라도 개인을 식별할 수 없도록 처리한 정보가 바로 익명정보입니다. 그래서, 익명정보는 개인정보보호법에 적용을 받지 않고 자유롭게 사용하면 됩니다.

 

그렇다면, 가명처리는 어떻게 하는것일까요 ?

이름은 개인식별정보로 대부분 사용을 하지 못하고 삭제처리를 합니다.

생년월일은 실제 분석에서 생년월일이 필요하지 않고 연령대에 따른 분석을 하게 되므로 연령대로 범주화합니다.

주소는 상세주소까지 있을경우 개인을 식별할 수 있으므로 분석목적을 파악하여 시도 또는 시군구까지 남기고 나머지는 삭제처리합니다.

체중, 신장의 경우 체중이 너무 많이 나가거나 너무 작은 경우 특이치로 판단하여 적절한 조치를 해야 합니다.

 

가명정보는 왜 이렇게까지 해야 할까요?

가명정보는 과학적 연구 목적 등으로 데이터를 활용하여 정책마련, 소외계층지원, 미래사회 발전에 큰영향을 줄수 있지만 불완전한 처리는 심각한 개인정보침해가 발생할 수 있기 때문입니다.

공공 데이터 개방 : 정책 수립과 연구를 위한 기초 자료 제공

의료 데이터 분석 : 환자 식별 없이 질병 패턴 분석

마케팅 분석 : 개인정보 침해 없이 고객의 행동을 추적

AI : 학습용 데이터로 활용하면서, 미래 산업의 핵심 자원 활용

가명정보의 활용은 단순히 데이터를 가공하는 것을 넘어, 신뢰받는 데이터 생태계를 만드는 과정입니다.

우리 모두의 데이터를 소중히 다루는 사회, 가명정보에서 시작됩니다.