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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송기복 (서울지방경찰청) 이제광 (경기남부지방경찰청)
저널정보
한국경호경비학회 한국경호경비학회지 시큐리티연구 제65호
발행연도
2020.1
수록면
453 - 476 (24page)

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개인에 관한 데이터(Personal Data)는 사물인터넷(Internet of Things)과 네크워크화된 기기에 의해서 빠르게 축적되고 재해석 된다. 이러한 데이터는 의료·금융·산업·서비스 분야 등에서 유용하게 활용되고 있다. 더욱이 고성능 센서기기로 수집되는 개인에 관한 데이터는 다양한 분야에서 가치를 창출하고 활용될 것으로 기대하고 있다. 그러나 다른 한편으로 개인에 관한 데이터의 무분별한 수집과 제공으로 프라이버시 침해나 당사자가 원하지 않는데도 데이터가 가공·이용되는 것에 대한 우려가 존재한다. 인공 지능(AI) 기술의 발전으로 수집된 데이터의 활용 가치와 중요도는 증가하나, 기술의 발전과 더불어 예상하지 못한 프라이버시(Privacy)에 대한 부당한 침해로 연결될 수 있다. 이러한 개인에 관한 데이터의 문제점을 해결하기 위해서 다음과 같이 개선방안을 제시하였다. 첫째는 개인정보 보호 관련 법제를 정비하여 개인정보의 범위와 종류를 세분화하고, 명확하게 규정하는 등 철저한 관리가 필요하다는 점이다. 둘째는 사물인터넷, 빅데이터(Big Data) 등 새로운 분야의 성장과 더불어 개인정보를 효율적으로 활용, 관리할 수 있는 시스 템의 정비와 인공지능(AI)이 화상 데이터를 인식하여 수집·처리·보존·활용하는 절차와 규제를 위한 법제화가 필요하다는 점이다. 셋째는 화상 데이터(Image Data)는 얼굴 인증데이터(Face Authentication Data), 속성 데이터(Attribute Data), 카운트 데이트(Count Data) 등복합적인 데이터를 포함하고 있으므로 각 유형별로 구분이 필요하다. 본고에서는 AI의 상용화에 따른 「개인정보 보호법」상 개인정보의 개념과 화상 데이터를 포함한 개인정보의 이용, AI에 의한 프로파일링과 프라이버시 보호를 위한 논의를 하였다.
#인공지능(AI) #화상 데이터 #개인정보 보호법 #프로파일링 #프라이버시 보호

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