스마트 컨트랙트 기반 마이데이터 가치보상서비스가 개인 건강정보 제공의도에 미치는 영향 ? 헬스케어 라이프로그 중심으로 : 헬스케어 라이프로그 중심으로 = The Effect of Smart Contract based MyData Value Compensation Service on the Intention to Provide Personal Health Information ? Focused on Healthcare Lifelog

국문 초록 (Abstract)

마이데이터는 정보 주체인 개인이 데이터 주권을 실현하고, 그에 합당한 보상을 받는 것이 타당하다는 취지로 도입된 제도이다. 그러나 이 제도가 개인화 서비스 이외 경제적인 보상은 전혀 이뤄지지 않는 상황에서 마이데이터 사업자는 개인의 데이터를 활용하여 새로운 비즈니스 모델을 창출하거나, 데이터를 재가공 및 재판매로 막대한 수익을 얻고 있다. 이는 현행법상 데이터가 물리적 속성이 없어 전면적인 소유권을 주장하기 어렵고, 데이터 가치평가 기준이 마련되지 않은 상황에서 데이터에 대한 적정한 시장 가격이 형성되지 않아 마이데이터에 대한 신용정보법 등이 도입되었음에도 불구하고 보상이 어렵기 때문이다. 현재 마이데이터 가치평가와 보상을 논의하는 시점에서 법제도적인 고찰을 통해 독립된 경제적 가치의 보상 요인으로 의료소비자의 태도와 행동을 확인하고자 한다.
본 연구는 건강에 관심이 있는 사용자를 대상으로 스마트 컨트랙트 기반의 마이데이터 가치보상서비스에 나의 건강정보를 제공할 의도가 있는지에 관한 실증연구이다. 이 연구에서는 대법원 판례를 통해 무형자산의 독립된 경제적 가치 판단요인을 제시하고, 헬스케어 및 마이데이터 서비스를 받기 위해 감수하는 심리적 변수를 중심으로 혜택과 위험 요인을 선정하였다. 그리고 마이데이터 취지를 실현할 수 있는 스마트 컨트랙트의 특성 변수로 자기정보 결정권, 투명성, 신뢰성을 선정하고, 개인 건강정보 제공의도를 프라이버시계산이론과 가치기반수용모형을 조합하여 연구모형을 정의하였다. 또한 조절변수로 성별, 세대, 소득 이외의 건강상태(만성질환 유무, 비만 정도), 가상자산 거래 경험, 마이데이터 지식에 따른 집단 간 차이를 분석하였다. 이를 위해 잠재적 의료소비자인 일반인 416명으로부터 자료를 수집하고 SPSS 27.0과 R 4.2.2 소프트웨어를 활용하여 가설들을 검증하였다.
연구분석 결과 자기정보 결정권과 신뢰성은 서비스 혜택 요인인 경제성, 유용성, 자기효능감에 정(+)의 영향을 주었고, 위험 요인인 프라이버시 염려에 유의미한 영향을 주었지만, 신체적 위험 요인에는 유의미한 영향을 미치지 못하였다. 또한 투명성은 경제성에 정(+)의 영향을 주었고, 신체적 위험에는 유의미한 영향을 준 것을 확인하였다. 집단 간 조절효과 분석 결과에서는 성별은 자기효능감과 프라이버시 염려에, 세대별(MZ세대, 기성세대)로는 유용성, 자기효능감, 지각된 가치에, 마이데이터 지식은 경제성, 유용성이 집단 간 차이가 있었다. 또한 만성질환자는 일반인보다 경제성, 유용성 및 프라이버시 염려에 다소 회의적이었다. 그러나 소득, 가상자산 경험 및 비만 정도에 따른 집단 간 차이는 없는 것으로 분석되었다.
본 연구를 통해 서비스의 신뢰성은 무엇보다 제공되어야 하는 특징이며 개인의 프라이버시 염려를 줄이는 효과가 있는 것을 확인하였다. 그리고 이 서비스의 자기정보 결정권은 모든 혜택에 영향을 주었지만, 과대 정보제공으로 원하지 않은 광고, 불법 거래되는 상품으로 전략할 수 있다는 점에서 프라이버시 염려는 더 증가하는 것으로 나타났다. 특히, 마이데이터를 경험한 사용자는 미경험자에 비해 자기정보 결정권이 경제성과 유용성의 영향력이 더 낮은 것을 비추어 볼 때, 현재의 마이데이터 서비스가 스스로 자신의 정보를 통제하고 필요에 따라 변경 및 철회 기능을 쉽게 행사할 수 있지 못함을 단편적으로 보여준 것으로 사용자 입장에서 데이터 제공 대상과 범위의 적정성, 데이터 제공과 변경 절차의 간소화 및 그 기능이 쉽게 구현할 수 있는지를 검토해 볼 필요가 있다.
그리고 건강 데이터 거래내역 사실은 경제적 효용은 있으나, 유용성과 자기효능감에 영향을 주지 않는 것은 기존의 계약 방식과는 달라 사용자가 이해하기 어렵고 책임전가 등의 문제가 발생할 수 있다는 점에서 기술검증을 통한 기술적 신뢰와 제도적 안전장치를 마련해야 할 것이다. 또한 데이터 거래내역 사실의 투명한 관리는 불법 거래되는 데이터의 오용할 위험은 줄어들지만 인공지능 분석 시 편향된 결과로 건강문제를 야기할 수 있는 신체적 위험이 노출될 수 있으므로 분석결과에 대한 충분한 근거의 설명가능성(Explainability)이 함께 제공되어야 할 것이다.
남성은 여성보다 나의 건강 데이터에 대한 프라이버시 염려가 높아 투명한 데이터 거래내역 제공이 필요하며, 만성질환자는 자신의 건강정보에 대한 프라이버시 염려가 높으므로 건강개선 등과 같은 양질의 콘텐츠 제공으로 입소문 마케팅에 의한 자발적인 서비스 이용을 유도할 필요가 있을 것이다.
본 연구로 마이데이터의 가치를 법·제도적 관점에서 데이터 가치평가 요인을 제시하고, 이를 개인의 행동과 태도를 알아 볼 수 있을 것으로 기대한다. 그리고 의료소비자에게 보건의료 마이데이터 서비스가 제시하는 적합한 보상 방향과 좀 더 현실적인 마이데이터 서비스 가치보상에 대한 마중물 연구가 되기를 바란다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

My Data is a system introduced with the intention that it is appropriate for individuals, who are information subjects, to realize data sovereignty and receive appropriate compensation. However, in a situation where this system does not provide any economic compensation other than personalized service, business operators create new business models using personal data, or reprocess and resell data to earn huge profits. This is despite the introduction of the Credit Information Act for My Data because it is difficult to claim full ownership of data as data has no physical properties under the current law, and an appropriate market price for data has not been formed in a situation where data valuation standards have not been established. because compensation is difficult. The reality is that compensation is difficult. Currently, at the point of discussing MyData valuation and compensation, we want to confirm the attitude and behavior of medical consumers as a compensation factor of independent economic value through legal and institutional consideration.
This study is an empirical study on whether there is an intention to provide my health information to the smart contract-based my data value compensation service for users who are interested in health. In this study, factors for determining the independent economic value of intangible assets were presented through Supreme Court precedents, and benefits and risk factors were selected based on psychological variables that were taken to receive healthcare and my data services. In addition, self-information decision-making power, transparency, and reliability were selected as characteristic variables of smart contracts that can realize the purpose of My Data, and a research model was defined by combining the privacy calculation theory and value-based acceptance model for the intention to provide personal health information. In addition, as moderating variables, gender, generation, and health status other than income (presence of chronic diseases, degree of obesity), virtual asset trading experience, and differences between groups according to MyData knowledge were analyzed. To this end, data were collected from 416 potential medical consumers, the general public, and hypotheses were verified using SPSS 27.0 and R 4.2.2 software.
As a result of the research analysis, the right to decide on self-information and reliability had a positive (+) effect on economics, usefulness, and self-efficacy, which are service benefit factors, and had a significant effect on privacy concerns, which were risk factors, but had no effect on physical risk factors. did not have a significant effect. In addition, it was confirmed that transparency had a positive (+) effect on economic feasibility and a significant effect on physical risks. In the results of the analysis of the moderating effect between groups, gender showed self-efficacy and privacy concerns, and by generation (MZ generation, older generation), there were differences between groups in usefulness, self-efficacy, and perceived value, and My Data knowledge in economic feasibility and usefulness. In addition, patients with chronic diseases were more skeptical than the general public about economic feasibility, usefulness, and privacy concerns. However, it was analyzed that there was no difference between groups according to income, virtual asset experience, and degree of obesity.
Through this study, it was confirmed that reliability of service is a characteristic that should be provided above all else, and it has the effect of reducing privacy concerns of individuals. In addition, the right to decide on self-information of this service affected all benefits, but it was found that privacy concerns increased in that it could be strategically targeted with unwanted advertisements and illegally traded products due to the provision of excessive information. In addition, the right to decide on self-information of this service affected all benefits, but it was found that privacy concerns increased in that it could be strategically targeted with unwanted advertisements and illegally traded products due to the provision of excessive information.
Health data transaction history actually has economic utility, but it is different from the existing contract method that does not affect usefulness and self-efficacy, which is difficult for users to understand and may cause problems such as shifting responsibility. Technical trust through technical verification and institutional safeguards. In addition, transparent management of data transaction details reduces the risk of misuse of illegally traded data, but biased results in artificial intelligence analysis may expose physical risks that can cause health problems. will have to be provided.
Men have higher privacy concerns about their health data than women, so it is necessary to provide transparent data transaction history, and chronic disease patients have high privacy concerns about their health information. You will need to motivate users to use the service.
It is expected that this study will present data value evaluation factors from the legal and institutional point of view as the economic value of My Data, and will be able to identify individual behaviors and attitudes. Also, it is hoped that it will be a priming study on the appropriate compensation direction that MyData offers to medical consumers and more realistic MyData service value compensation.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2 연구의 범위와 방법 3
• 1.3 논문의 구성 5
• 제 2 장 이론적 배경 7
• 2.1 개인 보건의료정보 7
• 2.1.1 개인정보 특징 7
• 2.1.2 개인 보건의료정보 특징 8
• 2.1.3 개인 보건의료정보 빅데이터 활용의 제약사항 10
• 2.1.4 개인 보건의료정보 보호 11
• 2.1.5 헬스케어 라이프로그 특징 13
• 2.1.6 개인정보 관련 선행연구 16
• 2.2 보건의료 마이데이터 18
• 2.2.1 마이데이터 개요 18
• 2.2.2 보건의료 마이데이터 현황 19
• 2.2.2.1 국외 동향 19
• 2.2.2.2 국내 동향 21
• 2.2.3 보건의료 마이데이터의 헬스케어 라이프로그 가치 22
• 2.2.4 마이데이터 관련 선행연구 25
• 2.3 마이데이터의 경제적 가치 28
• 2.3.1 무형자산 가치 28
• 2.3.2 무형자산 가치평가 29
• 2.3.3 마이데이터 가치평가 요인 32
• 2.3.3.1 인격권적 권리 33
• 2.3.3.1.1 비공지성 33
• 2.3.3.1.2 비밀유지성 34
• 2.3.3.2 재산적 가치 39
• 2.3.3.2.1 경제성 39
• 2.3.3.2.2 유용성 41
• 2.3.4 마이데이터 가치 보상 42
• 2.3.4.1 데이터 배당제 43
• 2.3.4.2 데이터 인센티브 제도 43
• 2.3.4.3 개인정보 분쟁조정제도 44
• 2.3.5 개인정보 가치보상 관련 선행연구 45
• 2.4 스마트 컨트랙트 기반 마이데이터 가치보상서비스 47
• 2.4.1 보건의료데이터 가치보상 비즈니스 모델 47
• 2.4.2 마이데이터 가치보상서비스 구현 49
• 2.4.2.1 마이데이터 가치보상서비스 개념도 49
• 2.4.2.2 마이데이터 가치 배분 방식 50
• 2.4.2.3 마이데이터 가치보상서비스 처리 기술 51
• 2.4.3 스마트 컨트랙트에 관한 선행연구 57
• 2.5 연구모형에 관한 선행연구 고찰 59
• 2.5.1 프라이버시 계산이론 59
• 2.5.1.1 프라이버시 계산이론 개념 59
• 2.5.1.2 프라이버시 역설 개념 60
• 2.5.1.3 프라이버시 계산이론에 관한 선행연구 61
• 2.5.2 가치기반수용모델 62
• 2.5.2.1 가치기반수용모델 개념 62
• 2.5.2.2 가치기반수용모델에 관한 선행연구 64
• 2.5.3 커뮤니케이션 프라이버시 관리이론 65
• 2.5.3.1 커뮤니케이션 프라이버시 관리이론 개념 65
• 2.5.3.2 커뮤니케이션 프라이버시 관리이론에 관한 선행연구 66
• 2.6 선행연구 분석에 따른 연구변수 도출 69
• 2.6.1 자기정보 결정권 71
• 2.6.2 투명성 72
• 2.6.3 신뢰성 73
• 제 3 장 연구 방법 74
• 3.1 연구 모형 74
• 3.2 연구 가설 75
• 3.2.1 서비스 특성과 혜택 간의 관계 75
• 3.2.1.1 경제성 75
• 3.2.1.2 유용성 76
• 3.2.1.3 자기효능감 78
• 3.2.2 서비스 특성과 위험 간의 관계 79
• 3.2.2.1 프라이버시 염려 79
• 3.2.2.2 신체적 위험 81
• 3.2.3 서비스 혜택과 지각된 가치 간의 관계 82
• 3.2.4 서비스 위험과 지각된 가치 간의 관계 83
• 3.2.5 지각된 가치와 개인 건강정보 제공의도 와의 관계 84
• 3.2.6 조절효과 85
• 3.2.7 연구가설 요약 86
• 3.3 변수의 조작적 정의 및 측정항목 87
• 3.3.1 변수의 조작적 정의 87
• 3.3.2 측정항목 89
• 제 4 장 실증분석 92
• 4.1 자료수집 및 분석방법 92
• 4.2 인구통계학적 분석 93
• 4.3 정규성 검정 95
• 4.3.1 기술통계 정규성 검정 95
• 4.3.2 Shapiro-Wilk 정규성 검정 97
• 4.4 구조방정식 분석 98
• 4.4.1 외부모형 평가 98
• 4.4.1.1 신뢰도 평가 100
• 4.4.1.2 타당도 평가 103
• 4.4.2 내부모형 평가 106
• 4.4.2.1 경로 분석 결과 106
• 4.4.2.2 모형설명력 평가 108
• 4.4.2.3 모형적합도 평가 109
• 4.5 연구가설 검증 결과 및 해석 110
• 4.5.1 가설검증 110
• 4.5.2 연구가설 관계 간의 검증 111
• 4.5.2.1 서비스 특성과 혜택 간의 관계 검증 111
• 4.5.2.2 서비스 특성과 위험 간의 관계 검증 113
• 4.5.2.3 서비스 효용과 건강정보 제공의도 간 관계 검증 116
• 4.5.3 조절효과 검정 및 분석 결과 118
• 4.5.3.1 성별에 따른 조절효과 분석 119
• 4.5.3.2 세대에 따른 조절효과 분석 120
• 4.5.3.3 소득에 따른 조절효과 분석 122
• 4.5.3.4 가상자산 거래에 따른 조절효과 분석 123
• 4.5.3.5 마이데이터 지식에 따른 조절효과 분석 124
• 4.5.3.6 만성질환에 따른 조절효과 분석 126
• 4.5.3.7 비만에 따른 조절효과 분석 127
• 제 5 장 결 론 130
• 5.1 연구 결과 130
• 5.2 연구의 시사점 134
• 5.2.1 학술적 관점 134
• 5.2.2 실무적 관점 136
• 5.3 연구의 한계점 및 향후 연구방향 138
• 참고문헌 140
• 부 록 168

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