가명정보를 활용한 사회문제 해결, 서비스 혁신 사례

[보안뉴스 강현주 기자] ‘전세사기 위험 예측 모형’ 이 2025 가명정보 활용 경진대회에서 대상을 수상했다.

30일 개인정보보호위원회(위원장 고학수), 과학기술정보통신부(장관 배경훈), 보건복지부(장관 정은경), 금융위원회(위원장 이억원)는 공동으로 가명정보 활용에 대한 국민 인식 제고와 가명처리 신기술 발굴 촉진을 위해 ‘2025 가명정보 활용 경진대회’ 시상식을 개최했다.

이번 대회에는 공공기관, 지자체, 기업, 학계 등 다양한 분야에서 총 78개팀(활용부문 46개팀, 기술부문 32개팀)이 응모했다. 외부 전문가로 구성된 심사위원단의 심사를 거쳐 총 24개팀(활용부문 20개팀, 기술부문 4개팀)을 수상자로 선정했다.


[자료: 개인정보위]

‘서울시 전세사기 예방팀’은 서울특별시가 보유한 주택유형·보증금·전세사기 피해 여부 등의 전세사기 피해 정보와, 코리아크레딧뷰로(KCB)의 임대인 신용정보를 결합했다. 실제 피해사례에 기반한 전세사기 위험요소 분석을 통해 머신러닝 기반의 전세사기 위험 예측모형을 개발했다.

전세사기 위험 예측 모형은 △금융(신용점수, 부채비율 등) △법무·행정(개인회생, 파산 등) △부동산거래(주택보유수, 전세보증금 등) △행태(전화번호·주소 변경 등) 분야에서 도출한 24개 지표를 바탕으로 전세 사기 위험 수준을 판단할 수 있다.

서울시는 해당 예측모형을 바탕으로 임차인이 전세계약의 위험도를 사전에 확인하고 전세사기 피해를 예방 할 수 있도록 향후 ‘고위험 임대인 경고 시스템’ 구축 등 전세사기 피해 지원 정책에 활용할 계획이다.

개인정보위 위원장상의 영예는 ‘육·해상 화물 운송정보 연계를 통한 국가 물류 체계 분석’을 응모한 ‘넥스트 카고팀’이 안았다.

부산항만공사의 차량번호·컨테이너 반입반출일시 등의 항만 터미널의 컨테이너 정보와, 한국도로공사의 차량번호·톨게이트 통과시간 등의 화물차 고속도로 통행정보를 가명처리 한 뒤 결합했다. 기존의 개별적으로 관리해 온 해상 물류 데이터와 육상 물류 데이터를 유기적으로 연계해 국가 물류 흐름을 분석하였다.

분석결과는 컨테이너 화물차 안전사고 대응 및 수출입 화물 통합 관리 등 전국의 항만 터미널 운영에 활용할 계획이며, 현재 구축 중(2027년까지 구축 예정)인 ‘물류정보 통합·연계 플랫폼’ 개발에 활용할 계획이다.

과기정통부 장관상은 ‘120다산콜재단 AI 기반 실시간 민원 공개 시스템’을 응모한 120다산콜재단 스마트전산부가 차지했다.

민원 행정 서비스 혁신을 위해 기존에 도입한 STT(Speech-to-Text) 시스템으로 전화 음성을 실시간 텍스트로 전환하고, 이를 가명 처리한 데이터를 AI 학습과 개발에 활용했다.

120다산콜재단는 약 300만 건(연간)에 이르는 보유 데이터를 ‘AI 상담도우미’ 기능 개선을 위한 학습 데이터로 활용하여 △민원 유형 분류, △민원 응대 매뉴얼 추천 △민원 발생 지역 분석 등의 기능을 고도화 하였으며, 이에 따라 AI 상담도우미의 분석 정밀도가 높아져 민원 응대 서비스 품질이 한층 개선될 것으로 기대된다.

보건복지부 장관상은 ‘시니어 고립 위험 탐지 모델’을 개발한 NH농협은행 빅데이터사업팀이 탔다.

NH농협은행의 금융거래(여‧수신‧카드) 및 유통정보와 NICE평가정보의 개인신용평가정보, LG유플러스의 이동‧통신정보를 결합한 데이터를 분석해 개발했다.

시니어 고립 위험 탐지 모델은 △경제적 취약성 △사회 단절성 △활동 위축성 등 고립 위험 정도를 점수화해 고립 위험이 높은 어르신을 선제적으로 포착하는데 활용 될 계획이다. 이를 통해 NH농협은행은 ‘찾아가는 복지정책’을 적극 지원할 예정이다.

금융위원회 위원장상은 ‘소상공인 전용 대안신용평가모형’을 개발한 KEPCO-KBIZ-KCB팀이 수상했다.

한국전력공사(KEPCO)의 소상공인 전기 이용·납부정보와 중소기업중앙회(KBIZ)의 노란우산 공제기금 이용·납부정보, 코리아크레딧뷰로(KCB)의 소기업·소상공인 신용정보를 결합해 소상공인 전용 대안신용평가 모형을 개발했다.

기존의 금융 이력 중심의 신용평가를 보완하기 위해 △전기사용량 △노란우산공제 가입기간 등 비금융정보를 활용하여 소상공인 신용도를 평가하며, 정교한 신용평가를 위해 머신러닝 기법을 적용했다. 해당 모형이 도입되면 기존 신용평가 방식으로는 대출이나 금리인하 등의 금융 서비스를 받지 못했던 많은 소상공인들이 금융 혜택을 받을 수 있을 것으로 전망된다.

기술 부문은 의료분야 데이터셋(심리상담 데이터, 상담 음성데이터)을 안전하고 유용하게 AI 기반 정책 수립에 활용하기 위한 가명처리 기법을 중점적으로 평가했다.

가명처리 기법에 대한 평가는 팀별로 의료분야 데이터에 적용한 △가명처리 기술과 특이정보 처리 방법의 우수성, △가명처리 기술의 안전성, △가명처리 기술의 차별성을 지표로 선정하여 평가했다.

그 결과 중앙대학교 ‘흑성동 물주먹팀’이 대상인 과기정통부 장관상을 수상했다.

비정형데이터(상담 음성데이터)의 특이정보를 가장 적절하게 가명 처리해 개인식별 위험성을 낮추면서도 안전하게 데이터를 잘 활용할 수

고학수 개인정보보호위원회 위원장은 축사를 통해 “이번 경진대회에 대표 수상작들을 보니 AI 시대에 가명정보가 새로운 서비스 개발부터 사회적 난제 해결까지 폭넓게 활용되고 있어 뿌듯하다”라며 “개인정보 보호위원회는 가명정보 제도 주무부처로서 대한민국이 AI G3 국가로 도약하는데 가명정보가 핵심적인 역할을 할 수 있도록 앞으로도 제도적 지원을 계속해 나가겠다”라고 밝혔다.

배경훈 과학기술정보통신부 장관은 “AI의 핵심 연료인 양질의 데이터를 확보하기 위해서는 가명처리 기술이 무엇보다 중요하며, 가명정보 활용 경진대회를 통해 가명처리에 대한 핵심 기술을 공유하고 활용할 수 있는 장이 마련되어 매우 뜻깊게 생각한다”라며 “과기정통부는 AI 선도 부처로서 관련 핵심 기술들을 공유하고, 함께 발전해 나갈 수 있도록 앞장서겠다”라고 밝혔다.

개인정보위는 이번 가명정보 활용 경진대회 활용 부문 수상작을 사례집으로 제작해 홍보할 예정으로 다양한 데이터를 어떻게 가치 있게 활용했는지 확인해 볼 수 있다.

[강현주 기자(jjoo@boannews.com)]

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