학술빅데이터 분석에 기반한 개인정보 침해의 예방적 이해

• Published in: 국제문화예술 Vol. 6; no. 2; pp. 105 - 116
• Main Authors: 배정호, Bae Jung-ho, 심성우, Sim Sung-woo
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 국제문화&예술학회 30.06.2025
• Subjects: Artificial Intelligence; Bigdata; Infringement; Personal Information; Prevention System; 개인정보; 빅데이터; 예방시스템; 예술일반; 인공지능; 침해
• ISSN: 2733-6654; 2765-6985
• DOI: 10.46506/jica.2025.6.2.105

연구목적: 인공지능 시대를 맞아 개인정보의 사회·경제적 가치가 증대됨에 따라, 개인정보 침해를 효과적으로 예방하기 위한 방안 마련에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 연구방법: 1960년부터 2022년까지 발표된 국내 개인정보 관련 학술논문 및 학위논문 34,004편을 텍스트마이닝(LDA 토픽모델링 포함) 기법으로 분석하여 개인정보의 개념 정의, 관리체계, 기술적 보호 방안 및 윤리·법적 쟁점 등을 종합적으로 파악하였다. 연구결과: 개인정보 보호 관련 연구는 1990년대 빅데이터 개념 등장 이후 점진적으로 증가하였으며, 2000년대 주요 개인정보 유출 사건과 2010년대 추천시스템 도입을 계기로 급증하였다. 주요 키워드 분석 결과, 인터넷과 스마트폰 보급에 따른 데이터 폭증과 함께 개인정보 활용 및 보호가 핵심 연구 주제로 부각되었다. 또한 토픽모델링 결과, 마케팅·의료·금융·교육 등 다양한 분야에서 추천시스템 활용과 지능형 개인정보 보호 체계 개발에 연구자들의 높은 관심이 확인되었다. 결론: 이상의 연구 결과를 바탕으로 법적·기술적·사회적 측면을 통합한 예방적 개인정보 보호 프레임워크 구축을 위한 정책적·기술적 대응 방안을 제시한다. 특히, 능동적인 AI 기반 개인정보 보호 시스템의 도입과 개인정보 보호에 대한 대중 인식 제고를 통해 디지털 사회의 지속가능한 발전을 도모해야 함을 강조한다. Purpose: As the socio-economic value of personal data rises in the AI era, this study aims to provide foundational insights for effectively preventing personal data breaches. Methods: We analyzed 34,004 Korean academic publications (1960-2022) on personal data using text mining techniques, including LDA topic modeling, to examine definitions, management frameworks, technical safeguards, and ethical and legal issues. Results: The volume of academic research on personal data grew steadily after the introduction of the big data concept in the 1990s, with notable spikes after major data breaches in the 2000s and the advent of recommendation systems in the 2010s. Keyword analysis shows that dominant themes include the explosion of data driven by the proliferation of the internet and smartphones, as well as the utilization and protection of personal data. Topic modeling reveals high interest in applying recommendation systems across sectors such as marketing, healthcare, finance, and education, along with developing intelligent personal data protection systems. Conclusion: Based on these findings, this study advocates a preventive approach and suggests an integrated strategy combining policy measures with technological safeguards. Specifically, implementing proactive, AI-driven personal data protection systems and raising public awareness are proposed to strengthen data security and foster a sustainable digital society.