[인터뷰] “장벽 풀린 개인정보, 비식별 정보 결합 때 신사업 창출 가능”

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[인터뷰] “장벽 풀린 개인정보, 비식별 정보 결합 때 신사업 창출 가능”

디지털데일리 발행일 2016-09-30 09:51:25

최민지

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-김호성 한국인터넷진흥원 개인정보 비식별조치 지원센터장 인터뷰

[디지털데일리 최민지 기자] 개인정보 활용의 빗장이 풀렸다. 정부가 개인정보 비식별 조치 가이드라인을 마련하고, 센터·전문기관을 지정함에 따라 비식별된 정보를 동의 없이 산업·연구 등 다양하게 활용할 수 있게 됐다.

데이터 활용에 어려움을 겪던 기업들은 빅데이터 산업 활성화에 기틀이 잡혔다고 환영하는 반면, 일각에서는 개인정보보호에 대한 우려와 비식별 조치 관련 기업의 부담 등을 걱정하고 있다.

이와 관련 김호성 한국인터넷진흥원 개인정보 비식별조치 지원센터장<사진>은 <디지털데일리>와 만나 “기업 등이 필요한 것은 개인정보가 아닌 데이터인데, 그 동안에는 수집한 정보를 사용하기 위해 동의를 일일이 받아야만 했다”며 “수집한 개인정보를 활용할 수 있는 장벽이 풀렸으니, 데이터를 결합·분석해 부가서비스 개발 등에 이용하는 방식으로 산업적으로 큰 도움을 줄 수 있다”고 강조했다.

예를 들어, 통신사와 금융사가 각각 갖고 있는 데이터를 결합해 새로운 비즈니스를 모색할 수 있게 된다. 개인을 식별할 수 없는 정보를 모은 후, 통신 및 카드 사용 내역을 결합해 분석한다면 시장에 좀 더 유용한 새로운 상품을 출시할 수 있다는 설명이다.

앞서, KB국민은행과 SK텔레콤은 빅데이터 정보를 공유해 대출자에게 우대금리를 제공하는 상품을 출시한 바 있다. 이 같은 정보 공유를 넘어 정보 결합을 통해 산업 간 융합으로 새로운 비즈니스를 꾀할 수 있다는 것.

김호성 센터장은 “대기업들만의 잔치가 되지 않도록 중소사업자들을 위해서도 센터를 운영하고자 한다”며 “스타트업들이 대기업이나 기관 등의 데이터를 용이하게 얻을 수 있도록 연결 역할을 했으면 한다”고 말했다.

KISA는 더 많은 기업과 기관들이 비식별 조치를 쉽게 접할 수 있도록 올해까지는 컨설팅 등을 무료로 진행키로 했다. 적정성 평가 및 컨설팅 자문료 등에 대해서는 추가적인 논의를 거친 후 비용을 산정할 예정이다.

가이드라인에 따르면 기업 등은 비식별 조치를 완벽하게 검증하기 위해 착수일 이후 2회 이상 적정성 평가를 받아야 한다. 서로 다른 기업 및 기관의 비식별 정보를 결합하기 위해서는 전문기관을 이용해야만 한다.

김 센터장은 “올해까지는 시범적으로 무료로 컨설팅 등을 추진하고 내년부터는 국가예산을 받아 사업을 진행하며 정확한 비용 산정을 할 것”이라며 “기관마다 인건비 및 운용 상황이 달라 다른 금액을 제시할 수 있으나, KISA의 경우 조달청 수수료 기준으로 정하자는 논의가 진행되고 있다”고 전했다.

하지만 이 부분도 ‘부정청탁 및 금품 등 수수의 금지에 관한 법률(김영란법)’에 저촉될 가능성이 있어 현재 적정한 가격을 고민 중이다. 우선 KISA는 내년 예산으로 센터에 약 4억원, 지원기관에 약 3억원, 총 7억원의 예산을 확보했다.

이와 함께 김 센터장은 비식별조치 가이드라인이 개인정보보호법 틀 내에서 마련된 만큼 안정성을 담보하고 있으며, 일반 암호화와 달리 비식별 상태에서는 우려만큼 개인정보 침해 소지가 크지 않다고 밝혔다.

김 센터장은 “사실, 개인정보 보호와 비식별 이용은 상충되는 점이 많지만 현 법적 테두리 내에서 제약을 풀려고 하다 보니 기업 입장에서는 번거로운 조항들이 있을 수 있다”며 “개인정보 보호 장치를 고려한 가이드라인을 만들었기 때문”이라고 제언했다.

이어 “미국 하버드대학교 연구팀 논문을 인용해 개인정보를 암호화해도 풀 수 있다고 우려하는 목소리가 있는데, 이는 단순 치환 기법의 암호화로 비식별화 문제는 아니다”며 “단순한 암호화기법으로 정보를 처리하지 않고, 키를 넣는 등의 방식을 사용한다”고 덧붙였다.

비식별화 조치 가이드라인에서는 k-익명성를 반드시 사용하게 돼 있다. 이는 주어진 데이터 집합에서 같은 값이 적어도 k개 이상 존재하도록 해 쉽게 다른 정보로 결합할 수 없도록 하는 프라이버시 보호 모델이다.

김 센터장은 “k-익명성을 거쳐도 l-다양성, t-근접성 익명화 기법을 추가로 사용할 수 있다”며 “데이터에서 난소암과 자궁암이 나오면 쉽게 여자라고 추론할 수 있는데 이를 방지하기 위한 기법이 l-다양성이며, 인후염과 축농증 데이터를 통해 코에 문제가 있는 사람으로 식별하는 것을 막을 수 있는 방안이 t-근접성”이라고 설명했다.

또한 “센터가 개인정보 비식별 조치를 통해 좀 더 가치 있는 데이터를 생성하고, 산업 활성화에 기여하는 역할을 했으면 한다”며 “초창기에는 어려움이 있겠지만 목적에 맞게 센터를 운영해 나가겠다”고 말했다.

<최민지 기자>cmj@ddaily.co.kr