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초록

한국어

현행 개인정보 라이프 사이클 모델은 전통적인 시스템에 맞추어져 있어서 인공지능의 개인정보 흐름 파악과 효율적인 보호 대책 수립에 적합하지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 인공지능에 적합한 개인정보 라이프 사이클 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 수집-보유-학습-이용-파기·정지 단계와 파기·정지를 위 한 재학습 프로세스가 포함된 인공지능의 학습 특성을 고려한 개인정보 라이프 사이클 모델을 제시했다. 이후 기 존 모델(개인정보 영향평가와 ISMS-P 모델)과 본 논문에서 새로 제시한 모델의 성능을 평가했다. 이를 통해 새 로 제안한 모델이 기존 모델보다 인공지능의 개인정보 라이프 사이클의 설명에 우수한 특성을 가지고 있음을 증 명했다.

영어

The traditional personal information life cycle model, primarily tailored to conventional systems, is inherently unsuitable for comprehending the nuances of personal information flow within artificial intelligence frameworks and for formulating ef fective protective measures. Therefore, this study endeavors to introduce a personal information life cycle model specificall y designed for artificial intelligence (AI). This paper presents a personal information life cycle model suitable for artificial intelligence, which includes the stages of collection, retention, learning, use, and destruction/suspension, along with the re-l earning process for destruction/suspension. Subsequently, we compare the performance of these existing models (such as personal information impact assessment and the ISMS-P model) with the newly proposed model. This underscores the sup eriority of our proposed model in comprehensively understanding the personal information flow in AI and establishing robu st protective measures.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 개인정보 라이프 사이클 모델
2.1 개념
2.2 개인정보 영향평가 모델
2.3 ISMS-P
2.4 개인정보 라이프 사이클의 문제점
3. 인공지능의 개인정보 라이프사이클 모델 요구 사항
3.1. 기술적 측면의 요구 사항 도출
3.2 서비스 측면의 요구 사항 도출
4. 인공지능에 적합한 개인정보라이프 사이클 모델
4.1 새로운 라이프 사이클 모델
4.2 라이프 사이클 단계별 구성 요소
5. 모델 성능 비교
6. 결론
참고문헌

저자

• 장재영 [ Jaeyoung Jang | 한국인터넷진흥원 ] 주저자, 교신저자
• 김종민 [ Jong-Min Kim | 동신대학교/정보보안학과 ] 공동저자

참고문헌