국민주권정부 출범 1주년 규제합리화 대표성과
가명정보 처리 가이드라인 개정
- 개인정보는 안전하게, 데이터 활용은 더 쉽게
■ 가명정보 활용, 현장에서는 이런 어려움이 있었습니다.
가명정보 처리 시 위험성 판단이 어려워요. 서류 작성 부담이 너무 커요. 영상, 이미지는 전부 검수하기 어려워요.
AI 기술과 가명정보 제도가 동떨어져 있어요.
■ 이제 위험도 판단, 명확한 기준이 생겼습니다.
Q1. 동일 개인정보 처리자의 내부활용인가? → YES : 저위험 → NO : 제3자 제공 → Q2.
Q2. 제공기관이 통제할 수 있는 환경에서 처리되는가?
→ YES : 중위험 → NO : 고위험
■ 위험성이 낮으면 절차와 서류도 간편하게 처리합니다.
서류종류 24종→10종으로 통폐합
△ 저위험 (적정성 검토 방법) · 담당자 검토 - 담당자 검토로 신속하게 처리 (작성 필요 서류) · 필요 최소한의 서류 - 반드시 작성 필요한 서류 위주로 작성 △ 중위험 (적정성 검토 방법) · 내부 심의 - 2인 이상의 내부인원으로 심의 실시 - 서면, 온라인 심의 가능 (작성 필요 서류) · 일부 서류 생략 가능 - 대부분의 서류 작성, 불필요한 서류 생략 △ 고위험 (적정성 검토 방법) · 데이터 심의위원회 개최 - 최소 3인 이상으로 심의위원회 개최 - 외부 전문가 참여 권고, 대면 심의 원칙 (작성 필요 서류) · 모든 서류 작성
- 각 단계에서 요구되는 모든 서류 작성·보관
■ AI 개발의 걸림돌을 걷어냈습니다. △ AI 개발 시 사전 목적 설정 (문제점)
- AI 개발은 최초 목적 외 응용·고도화가 일반적이나, 목적을 사전에 매우 구체적으로 설정해야 하는 어려움
(개선)
최초 목적 설정 시, 비슷한 특성을 공유하는 '확장 가능한 목적 범위'까지 함께 설정·검토 허용
- 최초 목적: 의료영상 분석을 통한 폐질환 예측 AI 개발
- 확장 가능목적: 유사 질병진단 응용 AI 개발
△ AI 개발 시 처리 기간 설정 (문제점)
- AI 개발은 지속적 데이터 학습으로 성능 개선이 필요하나, 목적 달성 후 즉시 파기 원칙으로 인해 모델 고도화에 애로
(개선)
- AI 모델 개발·고도화 목적의 경우, 가명정보 처리기간을 'AI 서비스 개발·운영 종료 시'까지 폭넓게 인정
- 처리기간 연장은 '반복·유사 활용'(저위험)이므로, 연장사유와 변경요소만 담당자가 간단히 확인 후 갱신 가능
■ 대규모 데이터 검수, 이제 표본 검수도 적극 활용할 수 있습니다.
(문제점)
- 비정형데이터는 기술적 한계로 추가검수가 필요하나, 대규모 데이터 전수 검사는 시간·비용·인력 측면에서 비현실적
(개선)
- 위험도 기반 접근을 토대로 표본 검수를 포함한 다양한 검수방식 선택 가능성을 명확히 안내
- 전수 검수(Full Review) · 높은 신뢰성 확보 · 잔존 위험 최소화 · 고위험·소규모 데이터에 적합 - 부분 검수(Partial Review) · 특정 구간·조건만 선별 검수
- 위험 구간이 특정 가능한 경우, 보완 검수 필요한 경우 효율적
- 통계적 표본 검수(Statistical Sampling)
· 대규모 데이터 검수에 효율적
- 미비점이 발견된 경우, 처리 방법·수준 조정, 표본 범위 확대, 반복 검수 등 보완 필요
- 휴리스틱 표본 검수(Heuristic Sampling)
- 전문가 판단 하에 고위험 영역을 집중 검수하는 방식
· 전문가 역량·경험에 크게 의존 · 보완 검수 필요한 경우 효율적
국민에게는 더 안전한 보호, 현장에는 더 확실한 기준
개인정보위는 AI 시대에도 국민의 개인정보가 안전하게 보호되면서 사회적으로 필요한 데이터 활용이 가능하도록 제도를 정비해가겠습니다.