[뉴스토마토 배덕훈 기자] 인공지능(AI) 기술의 발달로 이미지, 영상, 음성 등 비정형데이터의 활용 수요가 증가하자 이에 대한 가명정보 처리 기준이 새롭게 마련됐습니다.
개인정보보호위원회는 정책연구용역, 전문가 태스크포스(T/F) 운영 업계 및 관계부처 의견수렴 등 1년여 기간의 준비작업을 거쳐 ‘가명정보 처리 가이드라인’을 대폭 개정했다고 4일 밝혔습니다. 가명정보는 쉽게 말해 가명 처리된 정보로 개인정보의 일부 항목을 삭제 또는 변형해 추가 정보 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 한 것입니다.
최근 이미지, 영상, 음성 등 비정형데이터의 수요가 증가했지만, 기존의 가이드라인은 정형데이터에 대한 처리기준만 제시해 기업, 연구기관 등에서 적합한 가명처리 방법이나 수준을 알지 못하는 등 현장의 불확실성이 크다는 지적이 나왔습니다.
이에 개정된 가이드라인에는 비정형데이터를 가명처리하고 활용하는 과정에서 특수하게 나타날 수 있는 개인정보 위험을 사전에 확인하고 통제하기 위한 원칙과 함께 의료·교통·챗봇 등 각 분야 사례 및 시나리오를 제공함으로써 현장에서 손쉽게 활용할 수 있도록 했습니다.
흉부 CT 촬영 사진 가명처리 전, 후 예시 (사진=개인정보위)
특히 80장 분량의 7종의 시나리오는 의료 데이터, CCTV 영상, 음성 대화·상담 정보를 활용하는 바이오·헬스, 인공지능, 데이터 솔루션 개발 등 여러 분야에서 정보의 가명처리를 하는 데 참고할 수 있을 것으로 개인정보위는 기대하고 있습니다.
개인정보위는 우선 비정형데이터가 개인식별 가능 정보에 대한 판단이 상황에 따라 달라질 수 있는 만큼 데이터 처리목적 및 환경, 민감도 등을 종합적으로 고려해 개인식별 위험을 판단하고 합리적인 처리방법과 수준을 정하도록 했습니다.
예를 들어, 정형데이터의 경우 주민번호, 전화번호, 주소 등과 같이 개인식별 위험이 있는 정보는 비교적 명확히 구분되지만 비정형데이터는 그렇지 않습니다. 눈·코·입을 알아볼 수 없는 거리·각도에서 찍힌 CCTV 영상·사진도 머리스타일, 흉터, 문신 등 특이한 신체적 특징 때문에 식별위험이 있을 수 있습니다.
이에 개인정보위는 가이드라인에서 제시한 개인식별 위험성 검토 체크리스트를 통해 식별 위험을 사전에 진단하고 위험을 낮추기 위한 관리적·환경적 통제 방안을 마련해 활용토록 했습니다. 연구목적에 필수적인 정보항목을 남기는 경우에는 그 외 정보에 대한 가명처리 수준을 높이거나 접근권한 통제 등 조치를 시행하도록 했습니다.
구체적 사례를 살펴보면 AI 챗봇의 경우 개인식별 위험 항목을 엄격히 필터링해 제거하고 메타데이터는 삭제 처리해 활용할 것을 명시했습니다. 학습에 활용된 가명정보도 AI 챗봇 답변에 그대로 발화되지 않도록 학습데이터베이스와, 답변 데이터베이스를 분리해 처리해야 한다고 강조했습니다.
또한 병원에서 환자의 CT(컴퓨터단층촬영)를 사용할 때 개인식별 위험이 발생하지 않도록 처리 환경을 안전하게 통제하도록 했습니다. 여기에 ‘블랙마스킹’ 기법을 통해 환자관련 정보를 삭제하도록 권고했습니다.
얼굴 모자이크 방법 예시 (사진=개인정보위)
또한 비정형데이터에 내재된 개인식별 위험 요인을 완벽하게 탐지해 처리할 수 있는 기술이 아직 없기 때문에 이러한 기술적 한계 등을 보완하기 위한 조치를 이행할 것을 권고했습니다. 더불어 가명정보 활용 기관의 내부통제를 강화하고, 처리 목적이 달성된 가명정보는 신속히 파기해 개인정보 침해를 방지하기 위한 노력도 강조했습니다.
고학수 개인정보위원장은 “인공지능 등 많은 신기술 영역은 현장의 불확실성을 해소할 수 있는 세밀한 데이터 처리정책이 중요하다”라면서 “대규모 언어모형 등 생성형 AI와 관련한 ‘공개된 개인정보 처리 가이드라인’ 등 현장의 어려운을 해소할 수 있는 기준을 올해 중에 순차적으로 발표하겠다”라고 밝혔습니다.
배덕훈 기자 paladin703@etomato.com