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논문KCI 등재

빅데이터 활용에 영향을 미치는 개인정보 규제요인과 데이터 결합요인의 탐색

An Exploration on Personal Information Regulation Factors and Data Combination Factors Affecting Big Data Utilization

김선경|김상광
한국정보보호학회 (Korea Institute Of Information Security And Cryptology)|2020.04|정보보호학회논문지 (Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology)|제30권 제2호|pp. 287-304|DOI https://doi.org/10.13089/JKIISC.2020.30.2.287

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Personal informationBig data utilizationDelphi analysisData combinationRegulation factors
주제분류컴퓨터학

초록

그동안 데이터 개방, 기술수용이론 등 빅데이터 활용의 영향요인에 대한 법․정책적 연구는 다수 있었으나, 제약선 역할을 하는 개인정보 규제요인 또는 데이터 결합요인이 빅데이터 활용에 미치는 영향에 대한 실증연구는 거의없었다. 이에 본 연구는 델파이 분석(Delphi Analysis)을 통해 빅데이터 활성화에 부정적(-) 관계를 보이는 개인정보 규제요인과 긍정적(+) 효과를 보이는 데이터 결합요인이 무엇으로 구성되는지 요인의 우선순위를 시론적으로탐색하였다. 델파이 분석결과, 개인정보 규제요인은 가명정보 등 활용제도 도입, 개인정보 비식별화 근거 명확성, 데이터 결합규정 명확성, 개인정보 정의 명확성, 개인정보 동의 용이성, 개인정보 감독기구 통합, 개인정보 법률간 정합성, 법령위반시 적정 처벌강도, EU GDPR 비교시 적정 과징금 순으로 상위요인이 조사되었다. 다음으로 데이터결합요인은 결합 비식별성, 결합데이터 표준화, 결합 책임성, 결합기관 유형, 경합경험, 결합 기술가치 순으로 조사되었다. 이러한 연구결과는 빅데이터 활성화를 위해 개인정보 규제와 데이터 결합정책 설계 시 어느 구성요인을 우선적으로 제도개선 해야 하는지 시사점을 제공한다.

Abstract

There have been a number of legal & policy studies on the affecting factors of big data utilization, but empiricalresearch on the composition factors of personal information regulation or data combination, which acts as a constraint, hasbeen hardly done due to the lack of relevant statistics. Therefore, this study empirically explores the priority of personalinformation regulation factors and data combination factors that influence big data utilization through Delphi Analysis. As aresult of Delphi analysis, personal information regulation factors include in order of the introduction of pseudonymousinformation, evidence clarity of personal information de-identification, clarity of data combination regulation, clarity ofpersonal information definition, ease of personal information consent, integration of personal information supervisory authority,consistency among personal information protection acts, adequacy punishment intensity in case of violation of law, andproper penalty level when comparing EU GDPR. Next, data combination factors were examined in order of de-identificationof data combination, standardization of combined data, responsibility of data combination, type of data combination institute,data combination experience, and technical value of data combination. These findings provide implications for which policytasks should be prioritized when designing personal information regulations and data combination policies to utilize big data.

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