‘디지털 뉴딜’로 데이터 산업 활성화 기반 조성
빅데이터 플랫폼, 데이터거래소 등 본격 구축·운영…생태계 활성화 초석 다져
[컴퓨터월드] 전 세계적인 코로나19 팬데믹으로 사회·경제·문화 전 영역에서 혼란을 겪은 2020년은 일부에게는 기회가 된 한해이기도 하다. IT업계는 많은 사업들이 연기 혹은 취소돼 타격을 입었고 영업과 마케팅 측면에서 다소 어려움을 겪기도 했지만, 전통적인 대면 기반의 산업군보다는 위기에 잘 대처하고 있는 것으로 평가된다.
위기의 2020년을 지나고 있음에도, 국내 IT업계는 올해를 데이터 경제 활성화의 첫 발을 뗀 한 해로 기억할 것이라는 점에서 의미가 있다. 바로 데이터 3법 개정안이 통과되고, 정부의 초대형 경기부양 정책인 ‘디지털 뉴딜’이 본격적으로 시작됐기 때문이다.
그동안 많은 전문가들이 미래의 새로운 성장 동력으로 ‘데이터(Data)’의 중요성이 높아질 것이라는 전망을 내놨고, 이에 국내에서도 데이터 기반의 비즈니스를 추진하고자 많은 기업들이 도전에 나섰다. 하지만 실제 기업들은 사업에 필요한 데이터를 얻지 못해 많은 어려움을 겪었고, 정부와 관련 기관에 성토가 이어졌다.
그러던 중 지난해 한국데이터거래소(KDX)가 개소되고, 마침내 올해 업계의 숙원이었던 데이터 3법 개정안이 시행되는 등 각종 여건이 마련되며 데이터 경제의 활성화가 눈앞에 보이고 있다. 이에 본지(컴퓨터월드/IT DAILY)에서는 데이터 경제의 핵심이 되는 ‘데이터 유통’을 주제로 공동기획기사를 준비했다. 정부와 업계가 손잡고 본격적인 밑그림을 그려나가고 있는 ‘데이터 생태계’가 어떻게 꿈틀거리며 성장하고 있는지 알아본다.
1부 - ‘디지털 뉴딜’로 데이터 유통 활성화 기반 마련
정종길 기자 gil0717@itdaily.kr
새로운 산업 발전의 핵심 동력 ‘데이터’
인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드 등 차세대 기술에 기반한 4차 산업혁명이 화두가 되면서, 각종 산업계가 한 단계 새로운 발전을 꾀할 수 있는 핵심 동력으로써 ‘데이터’의 중요성이 강조되고 있다. 올해는 특히 1월 국회에서 데이터 3법 개정안(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법)이 통과되면서, 본격적인 데이터 경제 활성화의 기반이 마련돼 업계의 기대가 큰 한해였다.
이 같은 흐름 속에서 올해 정부는 데이터 기반의 혁신이 가속화될 수 있도록 각종 제도를 개선하고, 관련 기업들에 대한 지원방안을 마련하는 데 힘을 쏟았다. 데이터의 중요성은 문재인 정부가 코로나19로 인한 경기침체를 극복하고 미래 성장 동력을 마련하기 위해 추진하고 있는 ‘한국형 디지털 뉴딜’ 사업에서도 특히 강조됐다. 데이터(Data)·네트워크(Network)·인공지능(AI), 즉 ‘D.N.A’와 관련한 생태계를 강화하는 것이 ‘디지털 뉴딜’의 핵심 사업 중 하나로 꼽히면서 데이터의 축적과 가공, 즉 ‘데이터 유통’에 관한 정책과 사업들이 빠르게 진행되고 있는 것이다.
특히, 데이터 유통의 기반을 다져 생태계를 조성한다는 측면에서 수많은 데이터를 댐과 같은 곳에 모은다는 ‘데이터 댐’ 구축의 중요성이 강조되고 있다. ‘데이터 댐’ 구축을 위한 7대 핵심 사업은 미국 대공황 시기의 ‘후버댐’ 건설과 같은 일자리와 경기 부양 효과에 더해 우리 미래를 위한 투자와 각 분야의 혁신을 동시에 추진하기 위해 기획됐다. 사업은 ▲인공지능 학습용 데이터 구축 ▲인공지능 바우처와 ▲인공지능 데이터 가공바우처 사업 ▲인공지능 융합 프로젝트(AI+X) ▲클라우드 플래그십 프로젝트 ▲클라우드 이용바우처 사업 ▲빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 등 크게 7개 영역으로 나뉘어 추진된다.
‘데이터 댐’ 구축 위한 투자 확대
‘데이터 댐’ 구축을 위한 7대 핵심 사업 가운데 ‘데이터 유통’을 중심으로 특히 자세히 살펴볼 부분은 인공지능(AI) 개발을 위한 대규모 데이터 구축사업으로, 이는 일명 ‘데이터 댐’을 만든다는 정부 구상의 핵심과제라 할 수 있다. 정부는 이미 2017년부터 AI 학습용 데이터 구축사업을 진행해 ▲한-영 번역 말뭉치 ▲한국어 음성 ▲이상 행동 영상 등 텍스트, 이미지, 영상 분야의 인공지능 서비스 개발을 위한 기계학습용 데이터 21종, 4,650만 건을 구축하고 AI 통합지원 플랫폼인 ‘AI 허브(AI hub)’를 통해 공개하고 있다.
여기에 추가로 올해 내 추경 포함 총 2,925억 원이 투입되는 ‘AI 학습용 데이터 구축’ 사업이 ‘디지털 뉴딜’의 일환으로 확대 진행되고 있다. 이 사업은 AI가 읽을 수 있는 데이터 플랫폼을 구축해 사회 전반에서 AI가 효율적으로 활용될 수 있도록 하는 것이 목적으로, 한국정보화진흥원(NIA)이 수행한다.
당초에는 작년보다 예산 및 과제가 2배 늘어난 390억 원 규모의 20개 과제가 추진됐었으나, 추경을 통해 올해까지 2,925억 원이 투입된다. 10대 분야 150종의 데이터를 선정해 72개의 그룹 과제가 최종 도출됐으며, 총 584개 기업·기관들이 사업을 수행한다. 주요 인공지능 개발 전문기업, 크라우드소싱 기업 등은 물론이고 서울대학교, 한국과학기술연구원(KAIST) 등 37개 대학산학협력단과 서울대병원, 국립암센터 등 21개 주요병원 등 분야별 전문기업·기관이 대거 사업에 참여했다.
이들은 한국어 말뭉치, 농작물 병해충 이미지, 암 질환 영상 등 텍스트 7억 건, 음성 6만 시간, 이미지 6천만 건, 영상 1만 5천 시간 등 대규모 데이터를 구축하고 있으며 이를 통해 국내 AI 산업의 획기적인 도약의 계기를 마련할 것으로 기대된다. 구축된 데이터는 국내 벤처기업과 스타트업, 중소기업들이 AI 학습용 데이터와 알고리즘, 고성능 컴퓨팅 자원을 쉽게 활용할 수 있는 ‘AI 허브(AI Hub)’ 플랫폼을 통해 공개된다.
빅데이터 플랫폼 및 센터도 지속 확충
데이터의 유통을 위한 ‘빅데이터 플랫폼 및 네트워크 구축’ 사업도 D.N.A 생태계 강화를 위한 또 다른 핵심 사업으로 꼽힌다. ‘빅데이터 플랫폼 및 네트워크 구축’ 사업은 코로나 19 확산에 따른 경기 둔화를 극복하고 새로운 성장 동력을 마련하기 위한 것으로, 핵심 자원인 데이터를 생산·구축하고 유통·거래하는 기반을 조성하기 위해 추진된다.
올해는 총 405억 원이 투입돼 5개 빅데이터 플랫폼과 50개의 센터를 추가 구축한다. 올해 5개 플랫폼이 신규 구축되면 금융, 환경, 문화, 교통, 헬스케어, 유통, 통신, 중소기업, 지역경제, 산림 등 지난해 마련한 10개 부문의 빅데이터 센터와 연계해 양질의 데이터가 데이터 댐에 지속적으로 공급될 것으로 기대된다.
이 사업은 빅데이터 플랫폼을 구축해 데이터의 수집과 유통 및 활용 기반을 마련하고, 분야별 데이터 표준화를 추진하는 것이 핵심으로, ‘통합 데이터 지도(www.bigdata-map.kr)’와 연계해 국민들이 유용한 데이터를 쉽게 검색·활용할 수 있도록 정보를 제공할 계획이다. 뿐만아니라 과기정통부는 분야별 플랫폼 10개소와 이와 연계된 기관별 센터 100개소를 구축하는 데 3년간 총 1,516억 원을 투입할 계획이며, 올해는 10개 플랫폼에 24억 원씩 총 240억 원, 100개 센터에 4억 원씩 총 400억 원 등 총 640억 원 규모로 사업을 추진하고 있다.
AI 데이터 가공 바우처 지원사업으로 생태계 활성화
중소기업과 스타트업 등이 보유한 데이터를 AI 학습용 데이터로 전환시켜 혁신적인 AI 서비스를 개발할 수 있도록 지원하는 489억 원 규모의 ‘AI 데이터 가공 바우처 지원사업’도 확대 추진됐다. 지난해 471개 기업이 신청했던 이 사업은 올해 2,076개(본사업 924개+추경 1,152개) 기업으로 신청 수가 늘었다. 이는 다양한 산업 분야에서 AI 개발 수요가 확대되고, 데이터 경제 역시 빠르게 확산하는 모습을 보여줬다는 점에서 고무적이라는 평가다.
과기정통부에 따르면 1,152개 과제 중에서 최종적으로는 620개가 지원 적격 수요기업으로 선정됐다. 특히 이들 중 예비창업자와 1인 창조기업, 소상공인의 비중이 늘어나 데이터 활용이 소규모 사업체로까지 확산되고, 데이터 기반의 창업이 활성화되고 있는 것으로 평가된다.
이외에 총 560억 원 규모의 ‘인공지능 바우처’ 지원 사업도 진행된다. 사업을 통해 다양한 분야의 중소·벤처기업들이 자사 제품이나 서비스에 인공지능을 도입해 생산성을 높이고 기업 경쟁력까지 높일 수 있을 것으로 기대된다. 475개 과제에 733개 기업이 지원했으며, 반도체 개발부터 창업, 치매예측, 투자분석, 수어번역, 법률, 대기오염 측정 등 17개 분야에서 최종 209개 수요기업이 혜택을 받게 됐다.
이밖에 282억 원 규모의 AI 융합 프로젝트와 클라우드 플래그십 프로젝트(250억 원), 클라우드 이용 바우처 사업(80억 원) 등도 ‘데이터 댐’ 구축을 위해 진행되고 있다.
과학기술정보통신부 측은 “중소기업과 스타트업 등은 비용 부담과 인력 부족 때문에 필요한 AI4 학습용 데이터를 직접 구축하는 데 어려움이 많아 양질의 데이터 확보에 대한 수요가 크다. 시장에서 필요한 양질의 AI 학습용 데이터를 많이 확보하는 것이 단기간에 우리나라 AI 경쟁력을 끌어 올릴 수 있는 해결책이 될 수 있다”고 강조하면서, “AI 학습용 데이터 구축을 대규모로 확대 구축해 데이터 댐에 모으고, 다양한 AI 기술 연구와 상용화 서비스 개발에 활용할 수 있도록 지원하겠다. 이를 통해, 양질의 일자리 창출과 경제성장의 새로운 원동력을 확보할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.
2부 - ‘10대 빅데이터 플랫폼’으로 데이터 유통 생태계 다진다
김성수 기자 kimss56@itdaily.kr
공공‧민간 아우르는 산업계 통합 플랫폼 구축
데이터 기반의 혁신을 위해 가장 전제돼야 할 것은 양질의 데이터를 확보하는 것이다. 이를 위해 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 지난 2019년부터 한국정보화진흥원(NIA)과 함께 ‘빅데이터 플랫폼 및 센터 구축사업’을 추진해왔다.
해당 사업은 공공기관과 민간 분야에서 10개의 분야별 빅데이터 플랫폼을 구축함으로써 데이터 중심의 혁신을 위한 발판을 마련하겠다는 취지에서 마련됐다. 각각의 플랫폼을 뒷받침하고 데이터를 수집할 100여 개의 센터를 구축하고, 센터에서 수집된 데이터를 보다 상위의 빅데이터 플랫폼에서 유통 및 분석할 수 있도록 지원한다는 취지다.
이를 위해 과기정통부는 지난 2019년 금융‧환경‧교통‧헬스케어‧통신 등 주요 산업별로 빅데이터 플랫폼 과제를 선정했다. 해당 사업에는 총 44개 과제가 접수돼 빅데이터 플랫폼의 구축을 간절히 원하는 산업계의 목소리를 확인할 수 있었다. 최종적으로는 두 차례에 걸친 평가를 통해 10개의 과제가 선정, 3년간 총 1,516억 원의 예산이 편성됐다. 해당 사업에 참여한 기관들은 ▲데이터 생산·구축·수집·분석·유통·활용 등을 위한 인프라 구축 ▲데이터 품질 확보 및 표준화 등 데이터 재생산 비용 및 창업 지원 ▲도메인별 전문 교육 ▲데이터 활용을 위한 전문기술 지원 등을 추진해왔다.
특히 주목할 만한 부분은 플랫폼 주관기관으로 공공과 민간의 협업 체계가 만들어졌다는 점이다. 문화정보원이나 수자원공사와 같은 공공단체들 외에도, 비씨카드나 KT와 같은 민간기업들이 적극적으로 참여해 최종적인 플랫폼 주관기관으로 선정됐다. 이는 외국에서 민간이나 공공 중 어느 한 쪽의 주도로 데이터 생태계가 만들어지고 있다는 점과 대비된다.
가령 미국은 데이터 브로커 역할을 하는 민간 기업들이 데이터 생산‧유통 생태계를 주도해왔고, 반대로 중국은 민간기업을 배제한 채 정부가 직접 데이터 플랫폼을 만들고 운영하고 있다. 반면 과기정통부의 ‘빅데이터 플랫폼 및 센터 구축사업’은 10개 플랫폼에 공공과 민간이 조화롭게 구성될 수 있도록 했다. 따라서 해당 사업이 성공적으로 추진될 경우 단일한 빅데이터 플랫폼 상에서 공공과 민간의 데이터를 손쉽게 검색하고 결합할 수 있게 될 것으로 보인다.
10개 분야별로 데이터 플랫폼을 나눈 시도 역시 기대를 모으는 요인이다. 단일한 플랫폼에 모든 데이터들을 통합할 경우, 플랫폼의 규모가 너무 커져 관리가 힘들어질뿐더러 원하는 데이터를 찾는 것 역시 어렵게 된다. 원하는 데이터들을 손쉽게 찾기 위해서는 분야별로 데이터를 적절히 나누어 검색이 용이하도록 구성해야 한다.
이를 위해 이번 사업에서는 10개의 개별 플랫폼이 각자 산업별 특징을 갖춘 데이터를 모으되, 모든 플랫폼에서 원하는 데이터를 찾고 결합할 수 있도록 구성했다. 즉 각각의 플랫폼들은 개별적으로 운영되고 있지만 수요자 입장에서는 하나의 플랫폼처럼 접근할 수 있는 셈이다. 서로 다른 플랫폼 간에 데이터를 결합할 경우에도 논리적인 상호운용성이 확보될 수 있도록 DCAT(Data Catalog Vocabulary)이라는 공통된 표준규격을 사용하고 있다.
또한 산업별로 나눠진 10개 플랫폼은 민간기업들이 보유하고 있는 데이터들이 서로 공유되고 거래될 수 있다는 점에서 큰 의의를 갖는다. 데이터가 기업의 경쟁력을 가르는 기준이 되고 있는 만큼 기업들은 자사가 보유하고 있는 독자적인 데이터들을 공개하기 어렵다. 이는 서로 다른 기업들끼리 데이터를 교환해 가치를 높이고자 하는 의지가 있다 한들 가치 보전의 차원에서라도 섣불리 데이터를 공유할 이유가 없기 때문이다.
하지만 빅데이터 플랫폼 구축사업이 추진된 이후 민간업계의 시각은 크게 바뀌었다. NIA 관계자는 “본격적인 사업이 추진되기 전부터, 플랫폼 주관기관들이 모여 논의하는 과정에서 각자가 어떤 데이터들을 보유하고 있는지 정보를 공유하게 되자 서로간의 시너지를 일으키기 위한 데이터 거래가 적극적으로 일어나기 시작했다”고 설명했다. 이는 기업들에게 있어서 자신들의 독자적인 데이터를 잘 지켜나가는 것만큼이나 자신들이 원하는 데이터가 어디에 있는지를 확인하고, 이를 공유하고 거래함으로써 더 큰 가치를 만들어낼 수 있다는 점을 체감하는 계기가 됐다.
이러한 데이터 거래와 공유가 단발성으로 그치지 않기 위해서는 공공과 민간의 데이터들을 한 곳에서 확인하고 공통된 기준으로 거래할 수 있는 플랫폼이 필요하다. ‘빅데이터 플랫폼 및 센터 구축사업’이 바로 그런 역할을 수행할 수 있다.
데이터 거래 수요 늘려 자생할 수 있는 기반 마련해야
‘빅데이터 플랫폼 및 센터 구축사업’은 지난 2019년부터 시작해 올해로 2년차를 맞이했다. 지난해에는 약 740억 원의 예산을 투입해 10대 과제와 각 플랫폼의 주관기관을 선정하는 한편, 향후 플랫폼 운영이 원활히 이뤄질 수 있도록 기반이 되는 인프라를 마련하는 데에 초점을 맞췄다. 성공적인 구축을 위한 기반을 닦는 해였던 셈이다.
올해 NIA는 지난해 구축한 빅데이터 플랫폼과 센터들이 안정적으로 가동될 수 있도록 운영 및 유지보수에 집중하는 한편, 플랫폼 간의 데이터 유통이 일어나 성공적인 사례가 만들어질 수 있도록 지원해왔다. 플랫폼을 통해 서로 다른 기업 간의 데이터 거래가 활성화되기 위해서는 우선 선도적인 사례 발굴이 중요하다는 판단에서다. 또한 빅데이터 플랫폼을 통해 얻은 데이터가 실제 사업에도 도움이 될 수 있도록 전반적인 데이터 품질을 향상시키는 데에도 많은 역량을 쏟았다.
이는 장기적으로 10개 빅데이터 플랫폼이 정부의 도움 없이도 자생할 수 있어야 하기 때문이다. 사업 기간이 2019년부터 2021년까지 3년으로 계획돼 있으며 그 이후부터는 각각의 플랫폼들이 추가적인 지원 없이도 자체적인 운영이 가능해야 한다. 따라서 과기정통부와 NIA는 내년까지 빅데이터 플랫폼을 통해 다수의 데이터 거래가 집중적으로 일어날 수 있도록 함으로써 앞으로도 공공‧민간의 데이터 거래 수요가 일어나도록 만드는 데에 집중하고 있다.
특히 앞서 설명한 10개 플랫폼 간의 논리적인 데이터 연결이 효과를 발휘할 수 있도록, 전체 플랫폼들의 데이터 현황을 한 눈에 확인할 수 있는 ‘빅데이터 플랫폼 통합 데이터 지도(이하 데이터 지도)’를 마련했다. 데이터 지도에서는 개별 빅데이터 플랫폼들이 생산 및 공개하는 데이터들을 유형별‧주제별‧지역별로 구분해 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 고도화된 검색 시스템을 통해 원하는 데이터들을 찾고 연관성을 분석할 수도 있다. 이는 플랫폼 구축 초기단계부터 논리적으로 모든 플랫폼을 연결하려는 계획이 있었기에 가능했다.
NIA 관계자는 이에 대해 “현재 10개 플랫폼들이 모두 고무적인 성과를 만들어내고 있으므로, 다음 단계로 이들을 연결하고 데이터를 결합하는 방법을 강화함으로써 가치를 몇 곱절로 만들어나갈 수 있는 방법을 고민하고 있다”고 설명했다. 또한 해당 관계자는 “내년에는 플랫폼과 플랫폼, 플랫폼과 센터, 센터와 센터 사이의 교차를 지원하고자 한다. 또한 더 나아가 공공 데이터 포털과도 연계해 공공과 민간의 모든 데이터를 한 곳에서 아우를 수 있는 통합 포털의 출범을 구상하고 있다”고 덧붙였다.
3부 - 안전한 데이터 유통 환경, 데이터거래소가 책임진다
권정수 기자 kjs0915@itdaily.kr
데이터 경제 활성화 정책 중 일환으로 데이터거래소가 운영되고 있다. 데이터거래소는 다양한 산업 분야의 데이터 판매자와 수요자에게 등록, 검색, 계약, 결제 등 거래 기능을 제공하는 중개 플랫폼으로, 데이터 판매자는 수익을, 수요자는 구매한 데이터를 통해 새로운 가치를 창출할 수 있도록 지원한다.
국내의 대표적인 데이터거래소는 국내 최초의 민간 데이터거래소인 ‘KDX 한국데이터거래소’와 금융보안원에서 운영 중인 ‘금융데이터거래소(FinDX)’를 꼽을 수 있다. 특히 금융데이터거래소는 금융정보라는 민감 데이터를 거래하기 때문에 보안에 더욱 신경을 쓰고 있다. 금융데이터거래소를 중심으로 데이터거래소의 운영과 보안체계, 데이터 거래 시 유의해야할 보안 사항 등에 대해 살펴봤다.
올해부터 데이터거래소 운영 본격화
한국데이터거래소는 한국정보화진흥원과 매일방송이 지난해 12월에 구축했으며, ▲경제·산업 ▲금융 ▲보건의료 ▲소비 ▲유통 ▲통신 ▲물류 ▲부동산 ▲상권·동선 ▲시세 ▲정보·검색 ▲SNS ▲공공데이터 ▲미디어 등 14개 카테고리에서 데이터를 거래할 수 있다.
플랫폼 참여 기업으로 매일방송, SK텔레콤, SK플래닛, CJ올리브네트웍스, GS리테일, 삼성카드, 웰컴에프앤디 등이, 빅데이터센터 참여 기업으로는 나이스디앤알, 바이브컴퍼니(구 다음소프트), 데이블, 로플랫, 빌트온, 식신, 온누리 에이치엔씨, 한국우편사업진흥원, 지인플러스, 코리아크레딧뷰로 등이 활동하고 있으며, 데이터의 생산, 가공, 유통 등 전 과정에 참여하고 있다.
금융데이터거래소는 금융 빅데이터 거래 활성화를 위해 지난 5월 금융보안원이 설립했다. 거래소 출범과 함께 신한카드, 신한은행, 코리아크레딧뷰로(KCB)가 등록한 ‘지역별 카드소비 데이터’, ‘소득·지출·금융자산 정보’, ‘행정동 단위별 성별·연령별 소득정보’ 등 13건, 총 2억 원 규모의 금융데이터 거래가 이뤄졌다. 현재까지(10월 26일 기준) 731건의 데이터 거래가 진행됐다. 금융데이터거래소에 참여하고 있는 기업의 수는 총 87개다.
금융보안원 보안관리 규정 맞춰 거래소 시스템 운영
금융보안원은 금융데이터거래소에도 내부 보안관리 규정을 적용하고 있다. 금융보안원은 ▲시스템 구축시 보안대책 수립 ▲보안을 고려한 시스템 기획 및 설계 ▲취약점 분석 평가 ▲보안관제 ▲데이터 보안 등 보안관리 규정을 시행하고 있다.
구체적으로 관리적·물리적·기술적 보안 대책과 개인정보보호 대책을 수립하고 있으며, 금융 분야 클라우드컴퓨팅서비스 이용 가이드 등을 준용하고 있다. 또한 방화벽, 암호프로토콜 지원, 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), 가상사설망(VPN) 등을 통해 시스템을 보호하고 있다.
시스템의 보안성 강화를 위해 취약점 분석 및 평가도 지속적으로 진행하고 있다. 시스템 개발 시에는 시큐어코딩을 통해 보안성을 높였으며, 정기적인 취약점 점검을 진행해 사이버 위협에 선제적으로 대응하고 있다.
보안 관제도 이중으로 실시해 실시간 모니터링 및 대응 역량을 높였다. 금융보안원은 자체 보안관제 모니터링은 물론, CSP의 보안관제도 함께 이용하고 있다.
데이터 보안과 관련해서는 기본적으로 암호화를 적용해 데이터를 보호한다. 데이터를 송·수신할 때도 암호화하고 있으며, 개인정보 필터링을 통해 개인정보를 식별, 보호하고 있다. 특히 데이터 거래 완료 후에는 관련 데이터를 삭제하도록 규정해 보안성을 높였다.
데이터 거래 전과정 모니터링 및 보안기술 적용
금융보안원은 데이터 거래 플랫폼 구축 과정에서부터 발생 가능한 정보보안 사고를 예측해 대비하고 있다. 데이터 유통부터 보관, 판매, 점검 등 거래의 모든 과정을 모니터링하고, 보안기술을 적용해 사고를 예방하고 있다.
특히 개인정보가 거래되지 않도록 심혈을 기울이고 있다. 데이터 판매 기업에 가이드를 제공해 개인정보가 포함되지 않도록 안내하고 있다. 또한 데이터 등록 시 개인정보 포함 여부를 점검하는 등 개인정보 비식별 조치 컨설팅을 지원하고 있다.
거래소에 등록된 데이터를 보호하기 위해 안전한 데이터 송수신 체계도 마련했다. 등록된 데이터를 제3자가 조회하고 유출할 수없도록 보안통신(SSL)으로 데이터를 중개하고 있으며, 송수신 과정에서 데이터를 암호화해 보안성을 높였다.
이외에도 데이터 보유자가 금융데이터거래소 내에서 데이터를 분석, 결과만 반출할 수 있도록 분석 플랫폼 형태의 거래 방식을 지원해, 정보유출 우려를 최소화했다.
개인정보보호와 관련해서는 원칙적으로 개인정보의 거래를 금지하고 있다. 개인정보가 포함된 데이터를 거래하기 위해서는 우선적으로 비식별 조치를 이행해야 한다. 가명처리 및 익명처리를 진행한 데이터만 거래가 가능하다.
데이터 거래 시 개인정보 포함 여부 유의해야
금융보안원은 데이터 거래 시, 개인정보 포함 여부를 유의해야 한다고 강조했다. 원칙적으로 금융데이터거래소에서는 익명정보와 가명정보만 거래가 가능하다는 점을 명심해야 하며, 거래하는 데이터가 가명정보인 경우 공급 기업과 수요 기업은 다음과 같은 사항을 준수해야 한다고 설명했다.
먼저 공급자는 ▲불특정 다수에게 가명정보 제공 금지 ▲수요자의 구매 목적 확인 ▲모든 수요자에게 동일한 가명정보 상품 제공 금지 ▲가명처리 관련 사항의 공개 등을 준수해야 한다. 구체적으로, 거래소에 가명정보 상품을 홍보할 목적으로 샘플데이터를 준비할 경우 샘플데이터에 가명정보가 포함되지 않아야 한다. 샘플데이터는 불특정 다수에게 공개되기 때문에 가명정보 이용목적에 위배될 가능성이 있다. 가명정보는 통계작성, 연구, 공익적 기록보존 등의 목적으로만 신용정보주체의 동의 없이 사용 가능하다는 점을 인지해야 한다.
또한 공급자는 수요자가 통계작성, 연구, 공익적 기록보존 등 목적에 부합해 가명정보 상품을 구매하는지를 확인해야 한다. 더불어 수요자의 가명정보 보호수준과 재식별 위험도에 따라 가명처리 수준을 달리해 상품을 제공해야 한다. 가명정보 보호수준이 높은 이용기관에는 낮은 수준으로 가명처리 된 가명정보를 제공해 활용성을 높이고, 보호수준이 낮은 이용기관에는 높은 수준으로 가명처리된 가명정보 제공해야 한다는 것이다.
이외에도 가명정보를 처리하는 기관은 ‘신용정보법’, ‘개인정보보호법’ 등 법률에 따라 가명처리 관련 사항을 공개해야 한다. 신용정보제공자와 이용자도 신용정보활용체계를 포함해 가명정보 활용과 관련된 사항을 공시해야 한다.
수요자는 ▲개인 식별 금지 ▲내부 관리 계획 수립 ▲제3자 위탁 시 관련 법령 준수 등을 준수해야 한다. 먼저 구매한 가명정보 상품을 이용하는 과정에서 특정 개인을 식별할 수 있게 된 경우, 즉시 가명정보를 회수하고 처리를 중지해야 한다. 또한 개인을 식별할 수 있게 된 정보를 즉시 삭제해야 한다.
더불어 수요자는 ‘신용정보법 제40조의2’에 따라 제3자의 불법적인 접근, 입력된 정보의 변경·훼손·파괴 등 위험으로부터 가명정보를 보호하기 위한 내부관리계획을 수립해야 한다. 구체적으로 접속기록을 보관하는 등 기술적·물리적·관리적 보안대책을 마련해야 한다.
수요자는 제3자에게 가명정보 처리를 위탁할 경우에는 공급자와의 계약 내용을 명시하고, ‘신용정보법 제17조’, ‘개인정보보호법 제26조’ 등 관련 법률을 준수해야 한다.
성인제 금융보안원 데이터플랫폼팀장은 “금융보안원에서 운영하는 모든 시스템과 서비스는 내부 보안관리 규정을 준수해야 한다. 이에 따라 금융데이터거래소 또한 관련 규정을 준수하고 있다. 이와 더불어 데이터 거래 시 개인정보가 포함되지 않도록 점검 및 컨설팅을 제공하고 있으며, 정보유출 우려를 없애기 위해 거래소 내에서만 분석할 수 있도록 분석 플랫폼 형태의 거래 방식을 지원하고 있다”면서, “금융데이터거래소를 통해 안전한 데이터 유통 환경 조성에 기여하겠다”고 말했다.