마이크로데이터의 개인정보보호강화기술(PETs) 적용을 위한 정책 결정 프레임워크 설계 연구
Research on the Design of a Policy Decision Framework for the Application of Private Enhancing Technologies (PETs) to Microdata
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초록
정책 수립, 기업 경영전략 등에 심층 연구분석자료로 활용되는 마이크로데이터서비스(MDIS)의 수요는 지속해서 증가하고 있으나, 개인 정보 위험성 우려도 여전히 공존한다. 본 연구는 데이터의 특성, 민감도, 활용 목적에 따라 개인정보보호강화기술(PETs) 정책 결정을 지원하는 프레임워크를 설계하였다. 설계된 프레임워크를 토대로 MDIS에서 제공하는 20개 주제 243종의 마이크로데이터를 개인정보보호강화기술(PETs)로 매핑하고, 매핑 결과 분석을 토대로 결과 유의미한 결과를 도출하여 그 실효성을 입증하였다. 본 연구는 마이크로데이터를 중심으로 국가 공공 데이터의 개인 정보 보호 기술 적용을 위한 정책적, 실무적 가이드라인을 제시하며, 앞으로는 본 연구에서 적용된 기술을 체계화하여 다중 기술 전략 등을 토대로 기술의 성능을 종합적으로 검증하는 후속 연구로 확대할 것이다.
Abstract
The demand for microdata services (MDIS), which are utilized as in-depth research and analysis resources for policymaking and corporate management strategies, continues to grow. However, concerns over personal data risks still persist. This study designs a policy decision-support framework for Privacy-Enhancing Technologies (PETs) based on the characteristics, sensitivity, and intended use of the data. Using the proposed framework, 243 types of microdata across 20 themes provided by MDIS were mapped to appropriate PETs. The analysis of the mapping results yielded meaningful insights, demonstrating the framework's effectiveness. This study presents both policy-oriented and practical guidelines for applying personal data protection technologies to national public microdata. Future research will expand upon this work by systematizing the applied technologies and comprehensively validating their performance based on multi-technology strategies.