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보건의료 데이터와 개인정보 보호와의 관계에 대한 소고 = A Review on the Relationship between Health Medical Data and Privacy
저자
정영진 (인하대학교)
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학술지명
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2022
작성언어
Korean
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KCI등재
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학술저널
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191-225(35쪽)
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In the era of big data, personal information protection is becoming increasingly important. As the technology for collecting personal information develops, it is expected that the argument for protecting personal information will gradually increase. But on the other hand, it's easy to witness the privacy paradox, where people value their privacy but easily provide it for even the smallest benefit.
There are various types of data, and accordingly, the concept of data is different for each person who uses it. Therefore, in this paper, the distinction between data and information is examined, and digital data is the subject of analysis. There are also various forms of providing personal information. There are cases where personal information is voluntarily disclosed as in social network services such as Facebook, and there are cases where personal information is provided within the scope necessary for the purpose of a transaction, such as online shopping. In this paper, personal information of medical data was examined.
Although Korea introduced the pseudonymized information system by amending the Personal Information Protection Act in 2020, it is not fully utilized due to high concern for personal information protection. If health and medical data are used for treatment or new drug development, the resulting social utility is very large. In particular, public data such as the National Health Insurance Service and the Health Insurance Review & Assessment Service are basically pseudonymized information. In order to utilize pseudonymized information, it is time to admit that technically perfect pseudonymization is impossible and to think about how to use data.
빅데이터의 시대를 맞이하여 개인정보 보호가 점차 중요시되고 있다. 개인정보를 수집하는 기술이 발달함에 따라, 점차 개인정보 보호하여야 한다는 주장을 더 커질 것으로 예상된다. 그러나 한편으로 사람들이 개인정보를 소중히 여기지만 아주 작은 혜택에도 개인정보를 쉽게 제공하는 프라이버시 역설 현상을 쉽게 목격할 수 있다.
데이터의 종류는 다양하고, 이에 따라 사용하는 사람마다 데이터의 개념에 차이가 있다. 이에 본 논문에서는 데이터와 정보의 구별을 살펴보고, 디지털 데이터를 분석의 대상으로 두었다. 그리고 개인정보를 제공하는 형태도 다양하다. 즉, 페이스북 등 소셜 네트워크 서비스와 같이 자발적으로개인정보를 공개하는 경우도 있고, 온라인 쇼핑을 위해 필요한 경우와 같이 거래의 목적을 위해 필요한 범위 내에서 개인정보를 제공하는 경우도있다. 본 논문에서는 의료데이터의 개인정보에 대하여 살펴보았다.
우리나라는 2020년 개인정보 보호법을 개정하여 가명정보 제도를 도입하였음에도 불구하고 개인정보 보호에 대한 높은 기대로 인하여 충분히활용되지 못하고 있다. 보건의료 데이터를 활용하여 치료나 신약 개발에활용한다면 그에 따른 사회적 효용은 매우 크다. 특히, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원 등 공공영역의 데이터의 경우 기본적으로 가명처리된정보이다. 가명처리된 정보를 활용하기 위해서는 기술적으로 완벽한 가명처리는 불가능한 것을 인정하고, 데이터의 활용 방법에 대하여 고민할 때가 되었다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-05-06 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> KOOKMIN LAW REVIEW | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.6 | 0.6 | 0.77 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.7 | 0.75 | 0.97 | 0.22 |
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