개인정보 보호 및 활용을 위한 공정정보원칙(FIPPs)의 융통적인 적용과 새로운 접근방법에 대한 연구 -사물인터넷 및 빅데이터의 예를 중심으로-

국문 초록 (Abstract)

공정정보원칙은 1973년 미국의 보건·교육·후생부(HEW)가 ‘공정한 정보관행 규칙(Code of Fair Information Practices)’을 정하는 입법을 권고하면서 자동화된 개인데이터 시스템의 요건으로서 5개 원칙을 담은 야심적인 보고서(HEW 보고서)를 발표한 것에서 시작된다. 이 공정정보원칙은 구속력은 없으나 이후 미국과 전세계적으로 정보 프라이버시(information privacy)에 있어서 중요한 역할을 하였고, OECD 가이드라인의 기초가 되었다. OECD는 각 국가의 국내입법에 의하여 정보의 자유로운 흐름에 장애가 되지 않도록 하고자 하였고 그 결과로 프라이버시, 개인의 자유, 및 정보의 자유로운 국제적인 이동을 촉진하고 보호하기 위하여 탄생한 것이 1980년의 OECD 가이드라인이다.
본 연구는 ① 공정정보원칙과 사물인터넷 및 빅데이터에 관한 사항과 ② 사물인터넷 및 빅데이터에 있어서 공정정보원칙 적용의 문제점을 기본적으로 고찰한 후, ③ 공정정보원칙의 융통적/조정에 의한 적용에 대한 국제동향에 대한 연구를 바탕으로 ④ 한국의 개인정보 보호법제상의 공정정보원칙의 융통적/조정에 의한 적용 방안을 제안하고자 하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Fair Information Practices are a set of principles and practices that describe how an information-based society may approach information handling, storage, management, and flows with a view toward maintaining fairness, privacy, and security in a rapidly evolving global technology environment(World Privacy Forum). They are composed of collection limitation principle, data quality principle, purpose specification principle, use limitation principle, security safeguards principle, openness principle, individual participation principle, and accountability principle(OECD). While these principles have played an important role in protecting personal information and privacy, and have been reflected in the privacy legislation all around world since the early 1970s, they cannot be complied in situations such as big data and internet of things. For example, data need to be used for the other purposes for which they are collected in a big data analysis. Furthermore, the big data business model is not compatible with data the minimization principle. This study tries to adapt the FIPPs to big data and internet of things environment. It argues that they should be applied flexibly to meet the demand for personal data.