개인정보보호위원회	보도자료

보도시점	2024. 2. 4.(일) 12:00	배포	2024. 2. 1.(목) 17:30

인공지능 시대, 이미지·영상·음성·텍스트에 대한 가명처리 기준 나왔다

- 개인정보위, ｢가명정보 처리 가이드라인｣ 대폭 개정하여 새로운 기준 제시

- 의료·교통·챗봇 등 분야별 7종 시나리오 통해 가명정보 활용 전 과정 상세 안내

- 인공지능 개발·활용 시 기업·연구자의 안전한 데이터 활용 확대 기대

개인정보보호위원회(위원장 고학수, 이하 ‘개인정보위’)는 이미지, 영상, 음성, 텍스트 등 인공지능 시대 기술개발의 핵심 재료인 비정형데이터에 대한 가명처리 기준을 새롭게 마련했다.

최근 인공지능(AI) 기술과 컴퓨팅 자원의 발달로 비정형데이터(이미지·영상·음성·텍스트 등)에 대한 활용수요가 폭발적으로 증가*했다.

* 전 세계 데이터 중 이미지, 영상, 음성, 텍스트 등 비정형데이터가 최대 90%를 차지 (IDC, ‘23)

하지만, 기존의 ｢가명정보 처리 가이드라인｣(이하 ‘가이드라인’)은 정형데이터에 대한 처리기준만 제시하고 있어 기업, 연구기관 등은 적합한 가명처리 방법이나 수준을 알지 못하는 등 현장의 불확실성이 컸다.

정형데이터와 비정형데이터의 차이점 참고
‣ 정형데이터 (정의) 정해진 규칙에 맞게 구조화된 형식으로 존재하는 데이터 ※ 예) DB에 열과 행으로 저장된 테이블형식의 자료 등 (특징) 데이터 연산, 분석 등 데이터 처리방식, 가명처리 기술‧방법이 비교적 단순	‣ 비정형데이터 (정의) 일정한 규격이나 정해진 형태가 없이 구조화되지 않은 데이터 ※ 예) 사진·이미지, 비디오, 통화음성, 대화기록, 논문·보고서, 블로그 등 (특징) 연구목적‧환경에 따라 데이터 처리방식 및 가명처리 기술‧방법이 복잡‧다양

이에, 개인정보위는 정책연구용역, 각 분야 전문가로 구성된 T/F 운영, 산업계‧학계‧법조계‧시민사회 및 관계부처 의견수렴 등 1년여 기간 동안 준비 작업을 거쳐 가이드라인을 대폭 개정했다.

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 했다.

특히, 80장 분량을 할애하여 가명정보 활용 전 과정을 상세하게 안내한 7종의 시나리오*는 의료데이터(MRI, CT, X-ray 등), CCTV 영상, 음성 대화‧상담 정보를 활용하는 바이오‧헬스, 인공지능, 데이터 솔루션 개발 등 여러 분야에서 안전하게 가명처리를 하는 데, 유용하게 참고할 수 있을 것으로 기대된다.

* 시나리오는 관련 기업‧연구기관·전문가와 함께 실제 사례를 검토하여 재구성한 것임

< 주요 분야별 비정형데이터 가명처리 시나리오 예시 (※붙임1)  >

➊

의료 (이미지, 영상, 텍스트)

유방암·골밀도 감소 여부 진단 AI 개발

➋

의료 (이미지)

구강질환 진단 AI 개발

➌

의료 (이미지, 영상)

안면골 골절 진단 AI 개발

➍

교통 (이미지, 영상)

자율주행차 주행 시 비정상 상황인지 AI 개발

❺

교통 (이미지)

고속도로 다인승전용차 단속 AI 개발

❻

대화·검색 (텍스트)

한국어 대화가 가능한 AI 챗봇 제작

❼

대화·교육 (음성, 텍스트)

콜센터 직원 교육용 가상상담 시나리오 생성 AI 개발

비정형데이터 가명처리 기준의 주요 내용은 다음과 같다.

우선, 비정형데이터는 개인식별 가능 정보에 대한 판단이 상황에 따라 달라질 수 있는 만큼, 데이터 처리목적 및 환경, 민감도 등을 종합적으로 고려하여 개인식별 위험을 판단하고 합리적인 처리방법과 수준을 정하도록 했다.

예를 들어, 정형데이터의 경우, 주민번호, 전화번호, 주소 등과 같이 개인식별위험이 있는 정보가 비교적 명확히 구분되지만, 비정형데이터는 그렇지 않다.

눈‧코‧입을 알아볼 수 없는 거리‧각도에서 찍힌 CCTV 영상‧사진도 머리스타일, 흉터, 문신 등 특이한 신체적 특징 때문에 식별위험이 있을 수 있다. 흉부 CT 촬영사진도 그 자체로는 식별위험이 높지 않지만 3차원 재건기술 악용, 특이한 흉터 등은 위험요소가 될 수 있다.

이에 대해, 개인정보위는 가이드라인에서 제시한 개인식별 위험성 검토 체크리스트*(※붙임2)를 통해 식별위험을 사전에 진단하고, 위험을 낮추기 위한 관리적‧환경적 통제방안을 마련하여 활용토록 했다. 연구목적 달성에 필수적인 정보항목을 남기는 경우에는 그 외 정보에 대한 가명처리 수준을 높이거나 접근권한 통제, 식별에 악용될 수 있는 소프트웨어(SW) 반입제한, 보안서약서 징구 등 조치를 시행하도록 했다.

* 데이터의 식별성, 특이정보, 재식별 시 영향도, 처리환경의 안전성 등을 점검하기 위한 항목

(관련 사례) 유방암·골밀도 감소 여부 진단 AI 개발
※ 대학병원이 보유한 유방암 환자 CT사진(영상·이미지) 및 병리기록지(텍스트)를 가명처리하여 유방암 및 골밀도 감소 여부 진단 AI 개발을 위한 내부 연구에 활용한 사례

이미지 내 개인식별 위험성이 있는 메타데이터를 삭제하고 활용
< CT사진 내 환자관련정보 >	개인식별 위험성 검토	- 이미지 내 표시된 환자관련정보*는 타 정보와 결합되어 분석될 경우 개인식별 위험성이 있음 * DICOM 헤더정보(환자번호, 생년월일, 성별) 표시 - 해당 정보는 연구에 필요하지 않은 정보임	(블랙마스킹 처리)
	데이터 처리 방안	➜ 블랙마스킹 기법을 통해 환자관련정보 삭제

개인식별 위험이 발생하지 않도록 처리환경을 안전하게 통제하고 복원 SW 반입제한 조치 등을 통해 별도의 가명처리 없이 CT 사진을 그대로 활용

< 흉부 CT사진 >

개인식별 위험성

검토

- 흉부 CT사진만으로는 개인식별 위험성 거의 없음

- 개인당 200장씩 촬영된 CT사진이 활용되는 연구로서 3차원 재건 기술 등을 통해 신체형상의 입체적 복원이 가능하고, 복원 시 특이한 외형·흉터 등이 있는 극히 일부 환자의 경우 낮은 확률로 개인식별 위험성 존재

- 클라우드 기반 폐쇄연구분석환경*을 이용하고 인가되지 않은 데이터·프로그램 반입을 철저히 통제하고 있어 3차원 재건기술 적용 불가

* 클라우드 서버에 데이터를 저장하고 타 외부망에서는 클라우드 서버 접속이 제한되는 분석실에서 인가받은 인원만 데이터 접근 가능

(그대로 활용)

데이터

처리 방안

➜ 3차원 재건으로 인한 개인식별 위험성이 존재하나, 환경적 통제로 인해 해당 위험의 발생 가능성이 없으므로 별도의 가명처리 없이 그대로 활용 가능

두 번째로, 비정형데이터에 내재된 개인식별 위험 요인을 완벽하게 탐지하여 처리할 수 있는 기술이 아직 없기 때문에, 이러한 기술적 한계 등을 보완하기 위한 조치들을 이행할 것을 권고하였다.

가명처리 기술의 적절성·신뢰성을 확인할 수 있는 근거*를 작성·보관하고, 가명처리 결과에 대해 자체적인 추가검수를 수행하도록 했다. 또한 처리기술의 적절성·신뢰성을 확인할 수 있는 근거와 추가검수 등에 대해서 외부전문가가 참여한 위원회의 적정성 검토를 받도록 했다.

* 예) CT사진의 가장자리를 마스킹 솔루션을 적용하여 가명처리한 경우, 해당 솔루션의 관련 가명처리 기능, 솔루션의 객체 인식률·처리 정확도(오류율)에 대한 증빙자료 등

또한, 가명정보 활용 기관의 내부통제를 강화하고, 처리 목적이 달성된 가명정보는 신속히 파기하도록 하여, 개인정보 침해를 방지하기 위한 노력을 강조했다.

(관련 사례) 고속도로 다인승전용차로 단속 AI 개발
※ 지자체가 CCTV로 촬영한 고속도로 통행차량 이미지를 가명처리한 뒤 기업에 제공하여, 다인승전용차로 위반*을 단속하는 AI 개발에 활용한 사례 * 3명 이상 승차하지 않은 승용·승합자동차가 다인승전용차로를 이용한 경우

연구 목적에 필요 없는 영역만 블러링 처리하여 활용
< 도로 통행차량 사진 >	개인식별 위험성 검토	탑승자의 얼굴이 선명하게 촬영된 경우, 차량 외부에 특이점이 있는 경우 등은 개인식별 위험성 존재 연구 목적상 특정인 식별·구분이 필요 없고 (1) 사람인지 아닌지 여부, (2) 차량 탑승인원이 몇 명인지만 확인할 수 있으면 됨 - AI가 사람인지 여부는 판단할 수 있도록 하되, 탑승자가 누구인지는 판별 불가능하도록 블러링 등 처리 필요	( ① 탑승자 위치·범위 파악 )
< 특이점 있는 차량 >
			▼
	데이터 처리 방안	➜ 특이점이 있는 차량 이미지는 삭제 ➜ 블러링 수준(1~10단계)별로 데이터를 가명처리한 후, 식별위험이 없으면서 AI 정밀도를 어느 정도 확보할 수 있는 블러링 수준을 결정 (관련 기록 보관) ➜ 처리결과에 대해 자체 전수검사 수행 ※ 적정성 검토위원회를 통해 목적 달성 가능성, 학습데이터의 개인식별 위험성 등을 검증 ➜ 기업 내 폐쇄형 개발환경(Private 클라우드)에서 처리하여 내부통제를 강화하고, 승인받지 않은 데이터·프로그램은 반입 제한	( ② 블러링 처리 )

세 번째로, 비정형데이터는 인공지능 및 데이터 복원기술의 발달에 따라 다른 정보와의 연계·결합 없이도 개인을 재식별해낼 수 있는 위험*이 있으므로, 가명처리된 비정형데이터 활용 시 관련 시스템·소프트웨어(SW)의 접근·사용 제한 등 통제방안을 마련하여야 한다.

* 음성변조 규칙을 몰라도 AI를 활용해 화자의 원본 목소리를 복원해내는 음성복원기술, 모자이크된 사진을 원본에 가깝게 복원해낼 수 있는 기술 등이 연구·발전 중

다만, 인공지능 개발·활용 과정에서 나타날 수 있는 다양한 위험을 사전에 완벽하게 제거하는 것은 불가능하므로, 인공지능 서비스 제공 과정에서도 개인식별 위험 등 정보주체 권익 침해 가능성을 지속 모니터링하도록 했다.

그밖에 기업 및 연구자가 가명처리 단계별(❶사전준비, ❷위험성 검토, ❸가명처리, ❹적정성 검토, ❺안전한 관리)로 고려해야 하는 사항을 안내하고 현재 개발 중인 가명처리 기술도 소개하여, 관련 경험이 부족한 스타트업 등이 참고할 수 있도록 했다.

비정형데이터 영역은 데이터 유형, 활용 분야마다 가명처리 기준‧방법이 다양하고 관련 기술도 빠르게 발전하고 있어 다양한 활용사례(use-case)를 축적하는 것이 중요하다.

기업이나 연구기관은 가이드라인에 포함된 사례 외에도 새로운 기술이나 서비스를 개발하는 과정에서 데이터의 개인식별 위험성을 낮추기 위한 가명처리 절차 및 방법, 관리적·환경적 통제방안 등이 ｢개인정보 보호법｣을 준수하는 것인지에 대해 ｢사전적정성 검토*」를 신청할 수 있다. 앞으로 개인정보위는 신청받은 사례를 전문가들과 함께 신속히 검토하여 회신하는 한편, 관련 사례를 가이드라인에 지속 추가하여 모범사례(Best Practice)를 확산시켜 나갈 계획이다.

* 새로운 서비스 및 신기술 분야에서 개인정보위가 보호법 준수 방안을 사업자와 함께 마련하고, 이를 적용한 사업자에게는 추후 환경·사정 변화가 없는 한 행정처분을 하지 않는 제도

고학수 개인정보위 위원장은 “인공지능 등 많은 신기술 영역은 현장의 불확실성을 해소할 수 있는 세밀한 데이터 처리정책이 중요하다”면서, “금번 가이드라인을 시작으로 대규모 언어모형 등 생성형 AI와 관련한 「공개된 개인정보 처리 가이드라인」등 현장의 어려움을 해소할 수 있는 기준을 올해 중에 순차적으로 발표하겠다”고 밝혔다.

별첨: “비정형데이터 가명처리 기준 주요내용”

* 비정형데이터 가명처리 기준을 담아 개정한 ｢가명정보 처리 가이드라인｣(‘24.2.)은
2월 5일부터 개인정보위 누리집(www.pipc.go.kr)>법령·정책>법령정보>지침(가이드라인),
또는 개인정보포털(privacy.go.kr)>자료>지침자료에서 내려받기 가능

담당 부서	개인정보정책국	책임자	과 장	태현수	(02-2100-3071)
	데이터안전정책과	담당자	사무관	주문호	(02-2100-3088)

붙임 1		주요 비정형데이터 가명처리 시나리오 예시

※ 아래 가명처리 시나리오는 실제 비정형데이터를 가명처리하여 활용했던 사례를 관련 기업·기관 및 전문가 논의를 통해 재구성한 것으로 단순 참고용이며, 처리자 및 적정성 검토 위원회 등의 판단에 따라 데이터 활용 분야·상황에 맞게 가명처리 방법·수준 등을 자유롭게 적용할 수 있음

(사례1) 유방암·골밀도 감소 여부 진단 AI 개발
※ 대학병원이 보유한 유방암 환자 CT사진(영상·이미지) 및 병리기록지(텍스트)를 가명처리하여 유방암 및 골밀도 감소 여부 진단 AI 개발을 위한 내부 연구에 활용한 사례

개인식별 위험이 발생하지 않도록 처리환경을 안전하게 통제하고 복원 SW 반입제한 조치 등을 통해 별도의 가명처리 없이 CT 사진을 그대로 활용

< 흉부 CT사진 >

개인식별 위험성

검토

- 흉부 CT사진만으로는 개인식별 위험성 거의 없음

- 개인당 200장씩 촬영된 CT사진이 활용되는 연구로서 3차원 재건 기술 등을 통해 신체형상의 입체적 복원이 가능하고, 복원 시 특이한 외형·흉터 등이 있는 극히 일부 환자의 경우 낮은 확률로 개인식별 위험성 존재

- 클라우드 기반 폐쇄연구분석환경*을 이용하고 인가되지 않은 데이터·프로그램 반입을 철저히 통제하고 있어 3차원 재건기술 적용 불가

* 클라우드 서버에 데이터를 저장하고 타 외부망에서는 클라우드 서버 접속이 제한되는 분석실에서 인가받은 인원만 데이터 접근 가능

(그대로 활용)

데이터

처리 방안

➜ 3차원 재건으로 인한 개인식별 위험성이 존재하나, 환경적 통제로 인해 해당 위험의 발생 가능성이 없으므로 별도의 가명처리 없이 그대로 활용 가능

이미지 내 개인식별 위험성이 있는 메타데이터를 삭제하고 활용
< CT사진 내 환자관련정보 >	개인식별 위험성 검토	- 이미지 내 표시된 환자관련정보*는 타 정보와 결합되어 분석될 경우 개인식별 위험성이 있음 * DICOM 헤더정보(환자번호, 생년월일, 성별) 표시 - 해당 정보는 연구에 필요하지 않은 정보임	(블랙마스킹 처리)
	데이터 처리 방안	➜ 블랙마스킹 기법을 통해 환자관련정보 삭제

비정형 텍스트데이터를 정형데이터 형태로 변환하여 활용
< 병리기록 텍스트 >	개인식별 위험성 검토	- 암병리기록지에는 연구에 불필요한 다양한 개인 식별가능정보가 정제되지 않은 형태로 존재하여 개인식별 위험이 존재	(정형데이터로 변환 후 활용)
	데이터 처리 방안	➜ 자연어처리 기술을 통해 정형데이터로 변환한 후에 활용하고 개인식별 위험성이 있는 항목이 있으면 가명처리 수행 ➜ 자연어처리 기술 및 텍스트데이터 가명처리 기술의 정확도가 100%가 아니므로, 정형데이터 변환 후 추가 전수검사 등을 통해 보완

(사례2) 구강질환 진단 AI 개발
※ 대학병원이 보유한 구강 건강검진 촬영 사진(이미지)을 가명처리한 뒤 기업에 제공하여, 충치·치주염 등 구강질환을 진단하는 AI 연구개발에 활용한 사례

연구 목적에 필요 없는 영역을 블러링 처리하고, 메타데이터를 삭제하여 활용
< 구강 촬영사진 >	개인식별 위험성 검토	- 구강사진 자체로는 개인식별 위험성 거의 없음 충치 영역 외 부분은 연구에 필요 없음 구강사진에 대한 메타데이터(이름, 나이 등)는 구강사진과 결합되어 개인식별 위험성 존재	(충치부분 : 그대로 활용) (그 외 : 블러링 처리)
	데이터 처리 방안	➜ 연구에 필요한 충치 영역은 그대로 활용하고, 연구에 필요 없는 그 외 영역은 블러링 처리 ※ 블러링 수준은 현재 복원기술 발전수준 및 데이터 처리 환경(타 정보·복원기술 접근성) 등을 고려하여 설정 ➜ 메타데이터는 연구에 필요 없어 삭제

(사례3) 안면골 골절 진단 AI 개발
※ 대학병원이 보유한 Facial CT 사진을 가명처리하여, 안면골(얼굴뼈) 골절여부를 진단하는 AI 개발을 위한 공동연구를 대학병원과 민간기업이 함께 수행한 사례

개인식별 위험성을 낮추기 위해 연구목적에 필요 없는 영역만 마스킹 처리하여 활용
< Facial CT사진 >	개인식별 위험성 검토	- CT사진 자체로는 개인식별 위험성 거의 없음 - 3차원 재건 기술을 통해 입체적 복원이 가능하며, 복원 시 특이한 얼굴·외형, 알려진 얼굴 등 극히 일부 환자의 경우 낮은 확률로 개인식별 위험성 존재 - 대용량 영상·이미지를 활용하는 연구로 3차원 재건이 가능하나, 가장자리 마스킹 기법을 활용하여 3차원 재건 공격 위험을 낮출 수 있음 후두부(뇌 뒷부분) 영역은 연구에 필요 없음	(안면부 : 그대로 활용) (후두부 : 마스킹 처리)
	데이터 처리 방안	➜ 연구에 필요한 안면부는 그대로 활용하고, 연구에 필요없는 후두부는 마스킹하여 3차원 재건위험을 낮추고 활용

(사례4) 자율주행차 주행 시 비정상 상황인지 AI 개발
※ 연구기관이 보유한 도로 주행상황 촬영 영상을 가명처리한 뒤 기업에 제공하여, 자율주행자동차 운행 시 비정상 상황*을 인지하는 AI 연구개발에 활용한 사례 * 사람이 차도에 뛰어드는 상황, 다른 차가 갑자기 앞에 끼어드는 상황, 무단횡단 등

연구 목적에 필요 없는 영역만 마스킹 처리하여 활용
< 얼굴·차량번호판 >	개인식별 위험성 검토	사람의 얼굴이 선명히 보이는 경우, 차량 번호판이 그대로 노출되어 차량탑승자 유추가 가능한 경우 등에 개인식별 위험성 존재 연구목적상 사람·차량의 전체 형상과 움직임만 파악 가능하면 되므로 얼굴·차량번호판은 마스킹해도 무방	(마스킹 처리)
	데이터 처리 방안	➜ 얼굴·차량번호판 영역을 사람과 컴퓨터가 식별 불가능한 수준으로 마스킹하여 활용

(사례5) 고속도로 다인승전용차로 단속 AI 개발
※ 지자체가 CCTV로 촬영한 고속도로 통행차량 이미지를 가명처리한 뒤 기업에 제공하여, 다인승전용차로 위반*을 단속하는 AI 개발에 활용한 사례 * 3명 이상 승차하지 않은 승용·승합자동차가 다인승전용차로를 이용한 경우

연구 목적에 필요 없는 영역만 블러링 처리하여 활용
< 도로 통행차량 사진 >	개인식별 위험성 검토	탑승자의 얼굴이 선명하게 촬영된 경우, 차량 외부에 특이점이 있는 경우 등은 개인식별 위험성 존재 연구 목적상 특정인 식별·구분이 필요없고 (1) 사람인지 아닌지 여부, (2) 차량 탑승인원이 몇 명인지만 확인할 수 있으면 됨 - AI가 사람인지 여부는 판단할 수 있도록 하되, 탑승자가 누구인지는 판별 불가능하도록 블러링 등 처리 필요	( ① 탑승자 위치·범위 파악 )
< 특이점 있는 차량 >
			▼
			( ② 블러링 처리 )
	데이터 처리 방안	➜ 특이점이 있는 차량 이미지는 삭제 ➜ 블러링 수준(1~10단계)별로 데이터를 가명처리한 후, 식별위험이 없으면서 AI 정밀도를 어느 정도 확보할 수 있는 블러링 수준을 결정 ※ 적정성 검토 단계에서 목적 달성 가능성, 학습데이터의 개인식별 위험성 등을 검증

(사례6) 한국어 대화가 가능한 AI 챗봇 개발
※ 인공지능 챗봇 전문기업이 채팅앱을 통해 수집한 사용자 간 일상대화 텍스트 데이터를 가명처리하여 한국어 대화가 가능한 AI 챗봇 연구개발에 활용한 사례

개인식별 위험 항목을 엄격히 필터링하여 제거하고 메타데이터는 삭제하여 활용
< 대화텍스트 파일 >	개인식별 위험성 검토	일상대화 데이터(텍스트)에는 사생활 관련 정보 등 개인식별 위험성이 높은 정보가 상당 수 포함	( 메타데이터 삭제, 개인식별정보 필터링·제거 )
	데이터 처리 방안	➜ 메타데이터(대화 사용자 ID)를 삭제하고 랜덤ID로 대체하여 특정 개인과의 연결성을 제거 ➜ 개인식별 위험이 있는 항목들을 필터링하여 가명처리(치환*, 삭제) * 이메일 주소를 ‘[MAIL]’로 대체하는 등

학습에 활용된 가명정보가 AI 챗봇 답변에 그대로 발화되지 않도록 조치
< 챗봇 답변 시 위험성>	개인식별 위험성 검토	언어모델 학습에 활용된 가명정보가 AI 챗봇의 답변으로 발화될 시, 제대로 처리되지 않은 가명정보의 노출 등으로 인한 개인식별 위험성이 높음	(학습DB, 답변DB 분리)
	데이터 처리 방안	➜ 언어모델 학습을 위한 ‘학습데이터베이스’와 챗봇 답변을 위한 ‘답변데이터베이스’를 분리하여 학습에 활용된 문장이 그대로 노출되지 않도록 조치 ※ 답변데이터베이스에 개인 식별위험이 있는지 충분히 점검

(사례7) 콜센터 직원 실습용 가상상담 시나리오 생성 AI 개발
※ 기업에서 직원-고객간 음성 상담정보를 가명처리하여 자사 콜센터 직원들을 위한 상담 실습교육용 AI 개발에 활용한 사례

음성정보를 텍스트로 변환(STT, Speech To Text)한 뒤 가명처리하여 활용
< 음성 상담파일 >	개인식별 위험성 검토	상담음성파일에는 고객 및 상담사의 실제 음성데이터(목소리, 음색, 억양, 발음 등)가 포함되어 있고, 대화내용에는 다양한 개인식별가능정보가 정제되지 않은 형태로 존재 가상상담 시나리오 생성 AI 개발에는 상담목적 및 고객 특성에 따른 질의-응답과 대화의 흐름 파악이 중요하며 실제 음성 자체는 필요하지 않음	( ① 텍스트로 변환 )
			▼
			( ② 개인식별정보 치환·삭제 )
	데이터 처리 방안	➜ 음성변환(STT) 기술을 통해 텍스트로 변환한 뒤, 개인식별 위험성이 있는 항목들을 가명처리(치환·삭제)하여 활용 ➜ 텍스트데이터에 대한 가명처리 기술의 정확도가 100%가 아니므로, 추가 전수검사를 통해 식별 위험성이 있는 정보를 제거

붙임 2		비정형데이터 개인식별 위험성 검토 체크리스트

※ 해당 체크리스트는 가명처리 계획을 세우기 전에 개인식별 위험성을 검토하기 위한 것으로, 검토 결과가 “예”에 해당하더라도, 해당 위험을 낮추기 위한 적절한 가명처리 방안 적용 후 활용 가능

구분

개인식별 위험성 검토 사항

데이터

식별성

개인 식별이 가능한 항목 여부

검토 항목

검토 결과

① 그 자체로 특정 개인을 식별할 가능성이 높은 정보가 있는가

* (예시) △ 얼굴 전체가 선명히 보이는 경우(안면, 옆면, 성형수술 전‧후 얼굴, 거울·유리 등에 비치거나 반사된 사람의 얼굴 등) △ 명찰(이름표) △ 이미지나 또는 영상에 포함된 메타데이터 상에 사람 이름이나 환자 번호 등 그 자체로 개인의 식별성이 높은 정보들이 그대로 포함된 경우 등

□ 예

□ 아니오

② 두 개 이상의 정보를 조합하여 식별가능성이 높아지는 정보가 있는가

* (예시) △ 휴대폰 사진에 일시, 장소, 촬영자 정보 등이 포함된 경우 △ 흉부 CT 영상 이미지에 환자정보를 나타내는 정보가 포함되어 있거나 환자의 특이사항에 대한 의사의 소견이 텍스트 등으로 적혀있는 경우

□ 예

□ 아니오

특이

정보

개인의 특이한 특징으로 인하여 식별 가능성이 있는 이용 항목 여부

검토 항목

검토 결과

➂ 개인의 특이한 신체적·외형적 특징으로 인해 특정 개인을 식별할 가능성이 있는가

* (예시: 이미지·영상정보) 신체적 특징, 체형, 머리스타일, (특정 위치의) 문신, 흉터 등이 특이한 경우

* (예시: 음성정보) 발음(구개 파열음 등), 음색(목소리) 등이 특이한 경우

□ 예

□ 아니오

➃ 개인의 특이한 행태적 특징으로 인해 특정 개인을 식별할 가능성이 있는가

* (예시: 이미지·영상정보) 걸음걸이, 몸짓이나 행위  등이 특이한 경우

* (예시: 음성정보) 억양(사투리, 말투), 반복 어휘, 언어적 습관 등이 특이한 경우

* (예시: 텍스트정보) 반복 어휘, 어법, 문체, 언어적 습관 등이 특이한 경우

□ 예

□ 아니오

검토 항목

검토 결과

➄ 개인과 연관된 객체·사물 등의 특이성으로 인하여 식별가능성이 있는 이용 항목 여부

* (예시: 이미지·영상정보) 거주하는 집, 차종(희귀 슈퍼카 등), 옷차림, 반려동물 등이 특이한 경우

□ 예

□ 아니오

재식별 시 영향도

재식별 시 정보주체에게 심각한 피해 또는 불이익을 초래할 수 있는 이용 항목 여부

검토 항목

검토 결과

➅ 사회통념상 차별 등으로 인해 정보주체가 피해 또는 불이익을 받을 수 있는 정보가 있는가

□ 예

□ 아니오

➆ 재식별로 인하여 받는 피해 또는 불이익의 정도와 규모가 상당히 클 수 있는 정보주체에 관한 정보가 있는가

* (예시: 음성·텍스트) 민감한 사생활 또는 질병관련 내용이 포함된 병원 진료·상담 녹취파일, 상담보고서

□ 예

□ 아니오

처리

환경

이용 및 제공

가명정보 활용 형태 및 이용 기관의 개인정보 보호 수준 등을 고려하여 식별가능성이 있는 항목 여부

검토 항목

검토 결과

➇ 처리주체가 보유하고 있는 정보 또는 접근·입수 가능한 정보와 이용 범위 및 유형을 고려하여 식별가능한 항목이 있는가

* (예시: 이미지·영상정보) △ 의사가 분석하고자 하는 환자 X-ray 사진 데이터셋에 본인이 직접 진료했던 환자의 데이터가 포함된 경우, 해당 의사가 보유한 진료데이터·경험을 통해 특정 환자 추정 가능 △ CT 영상에 환자에 대한 메타데이터가 포함되어, 환자에 대한 배경지식을 알고 있는 자가 해당 환자 추정이 가능한 경우 등

□ 예

□ 아니오

➈ 추가정보를 삭제하지 않고 보관하는가

□ 예

□ 아니오

⑩ 가명정보 제공 시 제공받는 자의 개인정보 보호 수준 및 신뢰할 수 있는 인증을 받았는가
(ISMS, ISMS-P, ISO 27001 등)

□ 예

□ 아니오

처리

장소

가명정보가 관리적·기술적·물리적으로 안전한 장소에서 처리되는지 여부

검토 항목

검토 결과

가명정보 처리 시 다른 정보를 접근·입수할 수 있는 장소인가

* (예시) △ 누구나 접근 가능한 개방형 형태의 장소 및 네트워크인지 △ 허가된 인원만 출입할 수 있는 장소 및 네트워크인지 △ 다른 정보, 데이터 복원 기술 등에 대한 제한이 가능한 환경인지 등

□ 예

□ 아니오

다른 정보와 결합

가명정보를 다른 정보와의 결합하여 활용 시 식별가능성이 있는 항목 여부

검토 항목

검토 결과

다른 정보와의 연계 분석이 예정되어 있는가

□ 예

□ 아니오

처리주체가 보유하거나 접근·입수 가능한 정보 등 다른 정보와 연계 또는 결합하여 식별가능한 항목이 있는가

□ 예

□ 아니오