비식별 정보의 활용 현황과 가치창출을 위한 선결과제 한국은행 전자금융포럼 2016,10.17(월) 이효찬 실장 / 소장대행.

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1 비식별 정보의 활용 현황과 가치창출을 위한 선결과제 한국은행 전자금융포럼 2016,10.17(월) 이효찬 실장 / 소장대행

2 비식별 정보는 왜 중요한가? 주요국 관련 규제 정비 동향 해외 비식별 정보 활용 사례 국내 카드업계의 비식별 정보 활용 사례 비식별 정보 활용의 문제점 및 선결과제

3 비식별화는 정보 생성의 주체를 인식할 수 없게 만드는 일련의 조치
Ⅰ. 비식별 정보는 왜 중요한가? - 비식별정보란? 비식별화는 정보 생성의 주체를 인식할 수 없게 만드는 일련의 조치 비식별정보 (de-identified data) 특정 정보에 포함된 개인정보의 일부 또는 전부를 삭제하거나 다른 정보로 대체하여 타 정보와 결합 시 개인을 식별하기 어렵도록 조치된 정보 식별정보 (identified data) → 비식별화 (de-identification, anonymization) → 재식별화(re-identification)[x] → 비식별정보 (de-identified data)

4 다양한 형태로 존재하는 개인정보가 비식별화 대상
Ⅰ. 비식별 정보는 왜 중요한가? - 비식별정보란? 다양한 형태로 존재하는 개인정보가 비식별화 대상 개인정보 (individual information) 그 자체로 개인을 식별할 수 있는 정보 및 타 정보와 결합하여 개인을 식별 할 수 있는 정보 그 자체로 개인을 식별할 수 있는 정보 개인식별 정보 (이름, 전화번호, 주소 등) 고유식별 정보 (주민등록번호, 여권번호) 생체정보 (지문, 홍채, DNA 정보 등) 계정 이용 정보 (계좌번호, 이메일 주소 등) 타 정보와 결합하여 개인을 식별할 수 있는 정보 개인특성 (성별, 생일, 연령, 거주지, 종교 등) 신체특성 (혈액형, 신장, 상병코드 등) 신용특성 (납세액, 소득분위, 신용등급 등) 경력특징 (출신학교, 직업, 직종 등) 전자적 특성(비밀번호, 접속로그 등) 가족특성 (가족정보, 법정대리인 정보 등) 위치특성 (GPS 데이터, RFID 리더 접속기록)

5 빅데이터 처리 기법의 발전으로 데이터 활용 범위 확대
Ⅰ. 비식별 정보는 왜 중요한가? - 비식별 정보의 중요성 부각 배경 빅데이터 처리 기법의 발전으로 데이터 활용 범위 확대 빅데이터(Big-data) 활용 확대 배경 데이터의 저장, 관리, 분석 비용의 감소 (병렬 데이터 저장, 클라우드 기술, 오픈 소스 통계 언어의 발전) 빅데이터 활용 범위 확대 빅데이터 활용 주체 증가 자료 : SAS

6 <참고> 주요 빅데이터 처리 기술
Ⅰ. 비식별 정보는 왜 중요한가? - 비식별 정보의 중요성 부각 배경 <참고> 주요 빅데이터 처리 기술 저장기술 : 대용량 병렬데이터 저장 시스템 활용 (Hadoop) 분석기술 : R, SAS, SPARK ORACLE, IBM 등의 빅데이터 분석시스템 사용 - 텍스트 마이닝 (text mining) 비정형 또는 반정형의 텍스트 데이터에 자연언어처리 기술을 적용하여 유용한 정보를 추출 및 가공 - 오피니언 마이닝 (opinion mining) SNS 등의 정형 또는 비정형 텍스트를 분석하여 긍정, 부정, 중립의 선호도 판별 - SNS 분석 (SNS analysis) SNS의 연결구조 및 강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을 측정 데이터 분석 분야에 대한 신생 핀테크 기업에 대한 투자는 10% 이상의 수준을 유지 표현기술 : R, 그래픽 소프트웨어 - 데이터의 시각화 (visualization)

7 새로운 부가가치 창출을 위한 결합 데이터 수요 증가
Ⅰ. 비식별 정보는 왜 중요한가? - 비식별 정보의 중요성 부각 배경 새로운 부가가치 창출을 위한 결합 데이터 수요 증가 데이터 활용 방법의 변화 조직 내 결합 활용 (마케팅, CRM 활용 목적) 다른 조직의 데이터와 결합 (새로운 부가가치 창출) A B Data1 데이터의 결합 Data1’ Data2 Data2’ Data3 Data3’

8 금융업은 빅데이터 활용을 통한 부가가치 창출 가능성이 높은 분야
Ⅰ. 비식별 정보는 왜 중요한가? - 비식별 정보의 중요성 부각 배경 금융업은 빅데이터 활용을 통한 부가가치 창출 가능성이 높은 분야 빅데이터 활용에 따른 생산성 향상 성과(2000~2008, 미국) 데이터 분석 분야에 대한 신생 핀테크 기업에 대한 투자는 10% 이상의 수준을 유지 자료 : 이충근(2014),“금융권의 다양한 빅데이터 활용 모색”, KB지식 비타민, 14-65호, KB금융지주 경영연구소의 내용을 재인용

9 사회적 편익을 높일 수 있는 정보 비식별 기준 설정이 중요
Ⅰ. 비식별 정보는 왜 중요한가? - 비식별 정보의 중요성 부각 배경 사회적 편익을 높일 수 있는 정보 비식별 기준 설정이 중요 비식별정보 중요성 부각 배경 데이터 활용과 사회적 편익의 관계 활용 가능 데이터량 (D/P) 데이터 사용 주체 및 범위 확대 결합 데이터 수요 증가 비식별화로 보안사고 발생 확률(P)이 낮아지면 활용 가능 데이터량 증가 → 사회적 편익(V) 증가 a’ 보안사고 발생 위험 증가 a 비식별 정보 생성 필요 V V’ 데이터 활용의 사회적 편익 (V)

10 빅데이터 활용 촉진과 프라이버시 보호의 조화를 추구
Ⅱ. 주요국 관련 규제 정비 동향 – 해외 (미국) 빅데이터 활용 촉진과 프라이버시 보호의 조화를 추구 빅데이터 시대 도래에 따른 정보활용 및 규제 패러다임의 변화 ‘Big Data R&D Initiative’ (2012) - 빅데이터 활용 촉진하기 위한 다양한 정책 전개 - 기술확보, 활용성 확대, 인력양성 ‘Reclaim your name’ (2013, FTC) - 데이터 브로커에 의한 수집·이용 정보에 대해 소비자가 확인할 수 있는 권한 부여 촉구 캠페인 - 액시엄은 소비자가 직접 개인정보 수집과 활용 현황을 확인할 수 있도록 개인정보 확인 사이트 ‘AboutTheData.com’운영을 시작 『HIPAA』 (1996) - “not individually identifiable health information” - 별도 동의 없이 수집·이용 가능 “개인정보 비식별화 가이드라인” (2012, FTC) - 자율적 방식으로 비식별화 - 재식별화 시도 금지 “Big Data : Seizing Opportunities, Preserving Values” & “Big Data and Privacy : a Technological Perspective” (2014) -온라인 상의 프라이버시 데이터 취급에 관한 개인의 권리를 확립하기 위해 ‘소비자 프라이버시 권리장전’ 법제화 촉구

11 <참고> 개인정보유출 관련 사례 1
Ⅱ. 주요국 관련 규제 정비 동향 – 해외 (미국) <참고> 개인정보유출 관련 사례 1 인간게놈프로젝트 참여자이름 식별 연구 AOL(America Online) 사건 2013년 4월, 하버드 대학교 Sweeney 교수팀은 재식별화의 위험성을 알리는 실험을 진행 579개의 미국 유전자 정보 중 130개 정보의 주인을 추정하였으며, 실제 주인과 121건 일치 2006년 미국 인터넷 검색업체인 AOL은 연구분야 기여목적으로 65만명이 넘는 이용자의 검색기록 2천만개를 AOL웹사이트에 공개 하지만 비식별화된 정보가 뉴욕타임즈 기자 두명에 의해 재식별화되며 몇몇 이용자들의 신원 유출 자료 : dataprivacylab.org 자료 : 구글 이미지

12 <참고> 개인정보유출 관련 사례 2
Ⅱ. 주요국 관련 규제 정비 동향 – 해외 (미국) <참고> 개인정보유출 관련 사례 2 Netflix 사건 데이터 브로커에 의한 데이터 거래 온라인영화 대여 서비스 업체인 Netflix는 영화 맞춤 추천시스템 개선을 위해 고객의 렌탈기록을 일반 공개 비식별화 과정을 거쳐 평가대상영화와 점수, 점수를 부여한 날짜를 공개 Netflix의 정보와 영화관련 웹사이트인 Internet Movie Database(IMDb)의 정보를 비교·검색하여 특정인의 모든 Netflix렌탈 기록을 파악 Financial Times는 데이터 브로커에 의한 데이터 축적 및 거래 시 개인정보 거래가격에 관한 내용을 기사화 개인의 기본적인 나이·성별 정보는 1인당 달러 사회적 영향력 있는 사람의 정보는 1인당 달러 쇼핑내역 등 소비행태에 대한 기록은 1인당 0.001달러 자료 : 구글 이미지 자료 : Financial Times

13 공공부문 데이터 공개는 적극적이나 개인정보 공개 관련 정책은 엄격
Ⅱ. 주요국 관련 규제 정비 동향 – 해외 (EU) 공공부문 데이터 공개는 적극적이나 개인정보 공개 관련 정책은 엄격 적극적인 공공부문 데이터 공개 ‘Open Data Strategy’ (2011) EU의 데이터 포털 개설, 데이터처리 기술 연구개발 지원 등을 명시 『PSI Directive』 (2003) 공공정보의 재활용에 관한 지침 제정 『PSI Directive』개정안 (2013) 공공기관의 데이터 개방 및 활용폭 확대 엄격한 개인정보 보호 『Data Protection Directive』 (1995) 개인정보의 처리를 규율하는 EU 차원의 통일된 법령 『Data Protection Regulation』개정안 (2012) ‘잊혀질 권리’ 및 ‘삭제할 권리‘ 통해 개인정보에 대한 정보주체의 결정력 강화

14 - 민간·공공부문을 포괄하는 개인정보보호법
Ⅱ. 주요국 관련 규제 정비 동향 – 해외 (일본) 정부 주도 빅데이터 산업 활성화 정책을 추진 중 공공·민간 부문에서 빅데이터 산업 활성화를 통한 국가경쟁력 제고 ‘Active Japan’ ICT 전략 (2012) ICT 활용 환경 실현 데이터 활용 시장 창출 풍부한 콘텐츠 향유 견고한 ICT 인프라 구축 세계 최고 수준의 보안 환경 『개인정보보호법 개정안』 (2014) 빅데이터 활용 촉진을 위한 개인정보보호법 개정 노력 ‘익명가공정보’ 개념 도입 익명정보의 경우 별도의 동의 없이도 제3자 제공과 목적 외 이용 가능 『개인정보보호법』 (2003) - 민간·공공부문을 포괄하는 개인정보보호법

15 금융위는 개인신용정보를 규정하여 비식별화 활용의 근거를 마련
Ⅱ. 주요국 관련 규제 정비 동향 – 국내 금융위는 개인신용정보를 규정하여 비식별화 활용의 근거를 마련 금융권 신용정보보호체계 개정 (’16.4, 금융위원회) 1. 유사 중복규제 해소 - 신용정보법상 개인정보보호 관련 내용을 개인정보법과 유사하게 적용하고 미비된 내용 보완 - 정보통신망법상 개인정보보호 조항은 배제, 정보통신서비스제공자로서 지켜야할 사항만 적용 - 금융회사 적용 신용정보법, 개인정보보호법, 정보통신망법 간 중첩 해소 2. 개인신용정보 보호 강화 - 금융회사 보유 고유식별정보에 개인정보법 및 정보통신망법 적용 - 고유식별정보를 포함 금융회사가 금융거래와 관련하여 처리하는 모든 정보를 신용정보로 규정 3. 비식별 정보 활용 근거 마련 및 개인신용정보 보호 명시 - 비식별 정보의 개인신용정보 포함 여부에 대한 논란 지속 - 비금융회사(핀테크)의 비식별정보 식별에 대한 제재 근거 미흡 - 개인신용정보를 ‘생존하는 개인에 관한 정보로서 신용정보주체를 식별할 수 있는 정보’로 규정 - 비식별정보를 제공받은 자의 재식별 금지, 처리 과정에서 식별화 되었을 때 즉시 삭제 의무 부과

16 비식별 금융정보 활용 가이드라인 및 지원 전문기관 선정
Ⅱ. 주요국 관련 규제 정비 동향 – 국내 비식별 금융정보 활용 가이드라인 및 지원 전문기관 선정 개인정보 비식별 조치 가이드 라인 (’16.7, 정부 6개 부처 합동) 사업자 준수 조치 기준 설정 (사전검토, 비식별 조치, 적정성 평가, 사후 관리의 4 단계) 부처별 전문기관을 지정하여 민간 및 공공기관의 비식별 데이터 활용을 지원 개인정보 비식별 조치 적정성 평가 과정 소개 (’16.9, 신용정보원, 금융보안원) 금융회사의 적정성 평가단(3명 이상 구성)에 지정기관(신용정보원, 금융보안원)이 구성한 전문가풀 구성원을 과반 수 이상 위촉 K-적정성 평가 수준 합의(1차), 검증 및 평가 진행(2차)를 진행 민간 대 민간, 민간 대 공공부문의 데이터 결합 지원 (지정기관의 데이터 결합 시스템 사용 – 의무 사항)

17 미국 주요 카드사는 마케팅 및 리스크관리 분야에 빅데이터 활용
Ⅲ. 해외 비식별 정보 활용 사례 – 마케팅 미국 주요 카드사는 마케팅 및 리스크관리 분야에 빅데이터 활용 ‘Real Time Messaging’ 통해 고객 타겟 마케팅 실시 카드 부정사용감지 시스템으로 부정사용을 사전 감시 고객이 상품을 구매할 때 SNS를 통해 할인을 해주는 CLO(Card Linked Offer) 상품 CLO서비스 통해 2010년부터 2013년까지 약 7700만달러의 마케팅 비용 절감 자료 : KB경영연구소 자료 : 구글 이미지

18 마스터카드는 데이터 컨설팅 사업에 진출 데이터를 바탕으로 한 고객분석 자료를 가맹점에 판매(2014년 매출 3.4억 달러)
Ⅲ. 해외 비식별 정보 활용 사례 – 컨설팅 마스터카드는 데이터 컨설팅 사업에 진출 데이터를 바탕으로 한 고객분석 자료를 가맹점에 판매(2014년 매출 3.4억 달러) 2013년 데이터 분석 컨설팅 업체 뮤시그마에 투자하면서 빅데이터 사업 진출을 선언 지불결제 분야의 매출은 전년동기대비 14%, 데이터 판매를 통한 매출은 22% 성장

19 다양한 분야의 데이터 브로커리지 회사가 분석데이터를 판매
Ⅲ. 해외 비식별 정보 활용 사례 – 데이터 브로커리지 다양한 분야의 데이터 브로커리지 회사가 분석데이터를 판매 데이터 브로커 (data broker) 소비자의 개인 정보를 수집·분석·가공하여 제3자와 공유하거나 재판매하는 기업 회사소개 사업모델 보유 데이터 데이터 수요자 <데이터 브로커> 수집 및 가공 공공 데이터 상업정보 공개정보

20 <참고> 데이터 브로커 매출 구조와 데이터 획득 경로
Ⅲ. 해외 비식별 정보 활용 사례 <참고> 데이터 브로커 매출 구조와 데이터 획득 경로 미국의 데이터 브로커 상품별 매출 (2012년 기준, 백만$) 데이터 브로커의 데이터 획득 경로 자료 : 정용찬(2015) “빅데이터 산업과 데이터 브로커“, 프리미엄 리포트, 정보통신정책연구원의 자료를 재인용 자료 : 정용찬(2015) “빅데이터 산업과 데이터 브로커“, 프리미엄 리포트, 정보통신정책연구원의 자료를 재인용

21 마케팅에서 공공정보 제공 및 컨설팅으로 비식별 정보 활용 확대
Ⅳ. 국내 카드업계의 비식별 정보 활용 사례 – 데이터 활용 단계 마케팅에서 공공정보 제공 및 컨설팅으로 비식별 정보 활용 확대 카드회사의 데이터 활용 발전 단계 상품개발, CRM, 마케팅을 위한 조직 내 활용 (식별정보) 민간 및 공공 부문에 대한 컨설팅 (식별정보→비식별정보) 데이터의 판매 타 기관 데이터와 결합 (비식별정보) 카드업계의 데이터 보유량 VISA : 2.2억 건 발급, 연간 890억 건 거래 (2012년) MasterCard : 1.9억 건 발급, 650억 건 거래 (2012년) 국내카드 승인건수 : ‘04년 19.2억 건 → ‘14년 118억 건 → ‘15년 137억 건 국내 주요 카드사 : 카드사용자별, 업종별 카드 승인 데이터 보유

22 맞춤형 카드 상품 개발을 위해 수집 식별정보 사용
Ⅳ. 국내 카드업계의 비식별 정보 활용 사례 - 마케팅 맞춤형 카드 상품 개발을 위해 수집 식별정보 사용 신한카드 Code 9 삼성카드 ‘LINK’ 고객의 소비패턴을 분석해 9종류의 코드를 적용한 맞춤형 카드 젊은층을 겨냥한 23.50, 직장인을 대상 체크카드 S-Line 출시 빅데이터를 활용해 회원이 마음에 드는 혜택을 연결하면 별도의 쿠폰없이도 할인이나 적립을 받을 수 있는 서비스 자료 : 신한카드 보도자료 주 : 대형 온라인 쇼핑몰 B에 대한 외식가맹점에 대한 LINK 할인혜택 제공 결과 자료 : 삼성카드 보도자료

23 보유 데이터 활용 공공 컨설팅 제공 및 데이터 분석 노하우 수출
Ⅳ. 국내 카드업계의 비식별 정보 활용 사례 – 민간 및 공공 컨설팅 보유 데이터 활용 공공 컨설팅 제공 및 데이터 분석 노하우 수출 신한카드 <제주시 – 한국은행 제주본부> 제주도 내 외국인 관광객 지출 패턴 분석 → 관광 정책 수립에 반영 <인천관광공사> 중국 관광객 소비패턴 분석 및 특화 마케팅 진행 → 지역 경제 활성화에 기여 <경기도> 경기도 스타트업 및 소상공인 빅데이터 분석 경기도 빅데이터 플랫폼 구축 지원 <경기도- 유니온페이> 중국인 관광객 소비 패턴 분석 → 가맹점의 중국인 관광객 대상 맞춤 서비스 <한국문화관광연구원> 외국인 카드 이용행태, 여가 분야 지출 자료 제공 → 문화체육관광 정책 수립 근거 자료 <서울대 빅데이터 연구원> 빅데이터 분석으로 자영업자 생존률, 권역별, 업종별 자영업 생존 전략 분석 → 경제, 복지 분야의 정책 수립 기초 자료 <몽골 골롬트은행(Golomt Bank)> 신한카드 코드9 상품 개발 노하우를 바탕으로 고객 데이터 활용 컨설팅 <서울시> 카드 승인 데이터 분석자료 제공 → 골목상권, 서울시 주관 축제 효과를 분석해 공공서비스 정책 수립 및 운영에 활용, 카드 소비 데이터 활용 분석 시스템 구축

24 정책 수행의 효율성 제고를 위해 국가 통계 작성 기관과 협업
Ⅳ. 국내 카드업계의 비식별 정보 활용 사례 – 민간 및 공공 컨설팅 정책 수행의 효율성 제고를 위해 국가 통계 작성 기관과 협업 여신금융협회·여신금융연구소 통계청-여신금융협회 카드승인자료 활용을 위한 MOU 체결 (‘15년) 통계청의 서비스업 및 소매판매 선행지수 개발을 위한 기초자료(카드승인실적)제공 통계청-여신금융연구소 지역별 서비스업 선행 지수 공동 개발 추진 통계청 수집 통계자료 (면세점 판매액, 대형 백화점 및 마트 판매액, 자동차 판매 대수) 경상, 불변 계절 지수 작성 속보지표 발표 민간소비 (매월 초) 여신금융협회 제공 전체 카드 승인액 증감율 가맹점 매출자료 업종별, 지역별로 구분 (우편번호 활용) 지역별 업종경기 판단 자료 작성 지방자치단체의 정책 참고자료로 활용

25 타사 데이터와 결합 또는 데이터 판매로 부가가치 창출 기회 확보
Ⅳ. 국내 카드업계의 비식별 정보 활용 사례 – 데이터 판매 및 결합 데이터 활용 타사 데이터와 결합 또는 데이터 판매로 부가가치 창출 기회 확보 NICE지니데이터와 제휴를 통해 구매자의 구매품목 데이터를 빅데이터 분석에 활용 국민카드 사용 내역+구매품목 데이터 → 특정 상품 선호 연령, 성별, 지역 분석 특정 계층의 소비자 선호 분석 카드결제 데이터를 취합해 업종 별 수익을 예측 → 증권데이터 제공 업체인 코스콤에 제공 BC카드 가맹점 승인 데이터 업종별로 취합 특정 가맹점의 국민카드 사용 데이터 NICE지니데이터의 POS 단말기 수집 데이터 취합된 매출 자료를 주기적으로 코스콤에 제공 특정 가맹점 국민카드 사용 고객의 세부 구매내역 데이터 확보 (연령별, 지역별, 성별) 제공된 데이터 구입하여 업종별 매출 및 수익 규모 추정 특정 가맹점 또는 업종에 대한 컨설팅 사업 자료로 활용 금융 투자 기초 자료로 사용

26 보유 주체 별 데이터의 상이한 분류 체계 → 분류 체계 기준 마련
Ⅴ. 비식별 정보 활용의 문제점 및 선결과제 (1) 보유 주체 별 데이터의 상이한 분류 체계 → 분류 체계 기준 마련 데이터 보유 주체 각각의 데이터 분류 방식이 상이 → 데이터의 결합과 활용에 시행착오와 비용 발생 비식별 데이터의 활용도를 높이기 위한 일관되고 세분화된 데이터 수집 체계 필요 → 정부 관계 당국 중심의 협의체 운영 필요 정부 소관 부처(미래부, 통계청, 금융위 등), 정보 활용 회사 및 기관(금융, 유통업체, 공공기관 등)이 참여 → 일관된 데이터 분류 시스템 구축 증권회사 (상장기업 분류기준) 카드사 (자체 업종 분류 코드) 상이한 분류체계로 데이터 결합 및 활용에 많은 비용과 시간이 소요 데이터 분류 기준 시스템 구축으로 공공 및 민간 부문의 데이터 활용 효율성 제고 공공기관 (표준산업 분류코드) 대형유통사 (자체 업종 분류 코드)

27 결합 사용 가능한 공공데이터의 부족 → 공공데이터의 질적·양적 개선
Ⅴ. 비식별 정보 활용의 문제점 및 선결과제 (2) 결합 사용 가능한 공공데이터의 부족 → 공공데이터의 질적·양적 개선 공공데이터+민간데이터 → 데이터 활용 범위 확대, 보다 정교한 정책 참고자료 제공 공공데이터의 제공 범위 제한되고 제공주기가 짧은 문제 상존 정부 각 부처, 지방자치단체, 공공기관 간 상호 데이터 결합 활용 체계 미비 공공 데이터의 제공 범위 확대 , 주기 단축 → 민간데이터와 결합 용이성 확보 필요 데이터 간 결합이 용이한 open API 구축 추진 → 별도의 절차 없이 데이터 결합 사용 공공데이터 (경찰청, 통계청, 한국전력, 지방자치 단체) <데이터 활용 범위 확대> 전력수요 예측에 매출 데이터 활용 카드보급과 범죄율의 관계 분석 지역별 경제 활성화 대책 기초 자료 + (open API 활용) 금융데이터 (은행, 카드, 보험 등)

28 구매·공급 데이터 가격의 불일치 → 적절한 데이터 가격 체계 마련
Ⅴ. 비식별 정보 활용의 문제점 및 선결과제 (3) 구매·공급 데이터 가격의 불일치 → 적절한 데이터 가격 체계 마련 데이터 공급자와 수요자 간의 데이터의 가치에 대한 인식이 상이 수요자의 높은 데이터 검색 비용, 부적절한 데이터 가격 → 데이터 활용 저해 요인 데이터 거래 시장 형성 → 데이터의 적절한 시장가격 결정, 고품질의 데이터 공급 데이터 가격(P) S D 데이터의 수요가 공급을 초과(Q'-Q)하고 있지만 높은 검색비용, 데이터 적정 가격이 어려운 상황 → 데이터거래 시장 형성을 통해 균형가격(E)으로 고품질의 데이터 공급 유도 필요 E Q Q’ 데이터량(Q)

29 식별기술 발전에 따른 데이터 관리 기준 제시 필요
Ⅴ. 비식별 정보 활용의 문제점 및 선결과제 (4) 식별기술 발전에 따른 데이터 관리 기준 제시 필요 식별이 불가능한 데이터 → 향후 관련 기술 발전으로 식별화 가능성 존재 비식별화 관련 기술 개발 필요 → 비용 절감을 위해 관련 업계 공동 개발 추진 관련 당국은 데이터 관리 기준을 제시하고 주기적으로 업데이트 → 데이터 관련 사업 수행 시 혼란 방지 현재 기술적으로 식별 불가능 데이터 향후 식별 문제 발생 가능성 ↑ 발전된 식별 기술의 적용 식별 기술에 대한 연구 새로운 식별 기술에 대한 모니터링 구체적인 관리 기준 제시

30 감사합니다.

31 Q&A