개인과 관계되는 정보를 유통함에 있어서 법제도적인 대책과 조직적인 대책을 완수하기 위해서는 기술적인 대책이 뒷받침되어야 한다. 프라이 버시 보호를 위해 정보 유통에 강한 제약 조건을 두게 되면 정보의 가치 를 잃게 되거나 손상되어 사회적으로는 물론 정보 주체자가 본인에게도 손실을 가져 오게 된다. 서비스를 개인화하는데 있어 개인 정보는 불가결 한 요소이기 때문이다. 이러한 문제를 기술적으로 보완하기 위하여 최근 개인 정보의 이용과 프라이버시 보호의 밸런스를 취하는 방안이 연구되 고 있다. 그 중에서도 특히 프라이버시 보호 데이터 마이닝(PPDM:
Privacy-Preserving Data Mining)에 관한 연구가 많은 주목을 받고 있 다. 이는 명확히 정의된 것은 아니나, 개인정보나 기밀정보의 안전성을 유지하고 개인의 프라이버시를 보호하면서 대규모의 데이터로부터 특징 이나 규칙성 등을 추출하고 새로운 지식을 발견하는 데 활용하기 위한 기 술을 총칭하는 것이다.
PPDM에는 데이터가 가진 정보의 일부를 누락시키거나 개인을 특정할 - 준동형 암호(Homomorphic Encryption Schemes)
자료: 独立行政法人 情報処理機構 パーソナル情報保護とIT技術に関する調査調査報告書 p.99 2012.8
익명화 수법은 데이터의 공개에 의해서도 데이터 속에 포함된 개인이 식별되지 않는 것을 보증하는 것을 주된 목적으로 한다. 따라서 프라이버 시 보호 데이터 마이닝(Data Mining)과는 다소 입장이 달라 이를 구별하 여 Privacy-Preserving Data Publishing이나 Statistical Disclosure 등으로 불리기도 한다.
본 보고서에서는 현재 가장 활발히 연구되고 있는 익명화 기술에 대해 상세히 기술하도록 한다. k-익명성(k-Anonymity)은 공개된 데이터 테 이블 내에서 개개인을 특정할 수 있는 확률이 낮아 지도록 (k값의 역수) 정보의 일부를 은폐함으로써 개인 식별의 리스크에 대해 안전성을 확보 하는 것이다. L-다양성 (L-Diversity)은 k-익명성의 취약점을 보완하기 위해 도입된 개념으로서 개인의 속성 정보가 추론되기 어렵도록 익명화 하는 수법이다. t-근사성은 L-다양성의 취약점을 더욱 보완하여 개인의 속성 정보가 확률적으로 추론되는 것을 어렵도록 하는 수법이다.
지식정보화 사회의 진전과 경제위기와 글로벌 금융위기 등으로 인한 실업 및 생활고로 인한 정신질환이 날로 증가하고, 인구의 노령화와 핵가 족화 등 인구구조 및 가족구조의 변화로 정신질환자에 대한 가족부양능 력이 감소됨에 따라 국가차원의 정신건강증진을 통한 사전예방활동의 중 요성이 강조되고 있다. 또한 지나친 인터넷 사용의 위험성과 그 피해 정 도에 대한 연구가 시도되고는 있으나, 이에 대한 경과 및 특성 연구의 미 비와 더불어 인터넷 정신건강에 대한 일관된 선별기준의 부재로 인해 체 계적인 연구가 이루어 지지 못하고 있는 상태이다. 인터넷과 사회네트워 크서비스(Social Network Service: SNS)의 급속한 보급은 온라인상에 서 불특정 타인과 관계를 맺음으로써 경제기회의 창출과 함께 사회갈등 해소 등의 장점이 있으나, 개인정보의 유출과 범죄에 악용되면서 피해자 의 심신의 고통과 자살충동을 유발하는 등의 부작용도 대두되고 있다.
우리 생활의 일부가 되어 있는 인터넷은 유용한 도구로 역할하고 있음 에는 틀림없으나, 그에 못지않게 인터넷 사용 문제에 대한 경각심 또한 높아지고 있다. 억제하지 못할 정도로 인터넷에 몰두하거나, 당초 예상보 다 훨씬 많은 시간을 온라인에서 소비하는 등 과도한 인터넷 사용이나 몰 두로 인해 임상적으로도 손상이 초래되는 경우가 보고되면서(Shapira, Lessig, Goldsmith, Szabo, Lazoritz, Gold, & Stein, 2003) 급기야는 사회 전반에 인터넷 중독이라는 신조어가 등장하기에 이르렀다(한국정보 문화진흥원, 2002, 2005, 2006; 한국정보화진흥원, 2011).
우리나라에서는 한국정보화진흥원이 인터넷 중독 실태조사를 매년 시