추가 적립 안내

4차 산업혁명 시대에서 데이터는 산업 혁신을 견인하는 핵심 자원으로 그 중요성이 날로 증대되고 있다. 특히, 2022년 1월부터 본격 시작된 금융마이데이터를 비롯하여 공공, 보건의료 등 다방면으로 확산되는 마이데이터 서비스는 정보주체로 하여금 본인의 데이터를 적극적으로 관리 및 활용할 수 있도록 함으로써 데이터 혁신경제로의 발전에 큰 기여를 할 것으로 기대되고 있다. 국내에서 마이데이터 서비스가 본격 시행된 후, 56개 사업자가 허가를 받았고, 40여개 사업자가 서비스를 제공하고 있으며, 마이데이터 서비스 가입자 수가 4월 기준 2,596만 명(중복 포함)으로 사업 초기 대비 2배가량 급증하였다. 그러나 아직 성공적인 마이데이터 서비스모델이 나오지 않아 이용자들이 실질적 편익을 누리기엔 한계가 있다는 게 업계 중론이다. 관련 산업계는 현행 법·제도 규제 체계에선 획기적인 아이디어가 있어도 실제 서비스로 구현하기 어려운 현실이라 지적했다.

데이터 공유와 공개를 용이하게 하기 위해, 국내에서는 데이터 3법을 개정하여 가명처리로 비식별화된 데이터를 정보 주체 동의 없이 활용하는 것이 어느 정도 가능해졌다. 은행이 신용평가사와 데이터를 공유해 고객에게 제공하는 AI 서비스의 성능향상을 시도하고, 다수 의료기관의 사용자 데이터를 저장해 활용할 수 있는 플랫폼도 구축했다. 지난 정부는 16개 분야 빅데이터 플랫폼 구축을 시도했으며, 새 정부에서는 마이데이터 사업을 의료를 비롯한 사회 전 영역으로 확대하겠다는 계획이다. 이제 막 시작한 의료 마이데이터 사업 역시 보다 탄력을 받을 것으로 예상된다. 그러나 비식별화된 데이터 또한 개인정보 유출, 프라이버시 침해에 대한 우려도 여전히 존재한다.

이에 본원 R&D정보센터에서는 서비스 고도화를 통해 정보 주체 중심의 마이데이터 생태계를 활성화 하는데 도움이 되고자 관련 기관들의 분석 정보자료를 토대로 일목요연하게 정리하여 「디지털 뉴딜/마이데이터 추진현황과 데이터 활용ㆍ보안ㆍ플랫폼개발 분석」을 발간하였다. 1편에서는 디지털 뉴딜과 분야별 마이데이터 도입·실증사례 및 추진현황을 수록하였으며, 2편에서는 데이터 산업 현황과 데이터 활용기술, 데이터보호를 위한 보안기술, 마이데이터 생태계와 플랫폼 구축전략을 다루었다. 아무쪼록 본서가 학계ㆍ연구기관 및 관련 산업 분야 종사자 여러분들에게 다소나마 유익한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다.

2022. 7.

제Ⅰ편 디지털 뉴딜과 분야별 마이데이터 추진현황
제 1장 한국판 디지털 뉴딜정책과 데이터댐 선진사례 현황
1. 데이터 경제시대와 마이데이터
1) 데이터 산업 현황
2) 마이데이터의 정의와 의의
(1) 마이데이터
(2) 기존 서비스와의 차이점
3) 마이데이터 소비자 인식
(1) 마이데이터 인식
(2) 마이데이터 서비스 이용의향
(3) 마이데이터 서비스 이용의 기대요소 및 미이용 불안요소
4) 마이데이터 발전 단계
5) 마이데이터 도입의 영향
(1) 소비자 측면
(2) 금융산업 측면
2. 한국판 디지털 뉴딜과 데이터 시대의 활용방안 및 전망
1) 한국판 뉴딜로 알아보는 데이터 시대의 활용방안
(1) 데이터 활용과 데이터 시대의 도래
(2) 데이터 시대의 데이터 활용방안
가. 데이터 시대의 핵심 데이터 유형
나. 빅데이터를 이용한 데이터 활용현황
다. 빅데이터 플랫폼 활성화를 통한 데이터 활용강화
(3) 데이터 시대의 발전전망 및 고려사항
(4) 시사점
2) 디지털 뉴딜 주요성과 및 향후계획
(1) 그간 추진경과
(2) D.N.A. 생태계 강화 주요 추진성과
가. 데이터 구축·개방·활용
나. 5G·AI 융합 확산
다. 지능형 정부
라. K-사이버 방역
(3) 평가 및 향후과제
(4) `22년 디지털 뉴딜 주요 실행계획
가. (D.N.A) 데이터·네트워크·인공지능 생태계 강화(`22년 5.9조원)
A) 데이터 경제
B) 5G·AI 융합
C) 지능형 정부
D) K-사이버 방역
E) 미래 핵심기술개발
F) 혁신기업 지원
(5) 향후 계획
3. 데이터 댐 이슈와 선진사례 현황
1) 데이터 경제 활성화를 위한 이슈와 쟁점
(1) 디지털 뉴딜과 데이터 댐
(2) 데이터 경제 활성화의 조건
가. 데이터 재와 데이터 산업
나. 데이터 재의 특성과 데이터 경제
A) 재화로서의 데이터 특성
B) 데이터 경제의 특성
(3) 데이터 경제 활성화를 위한 이슈와 쟁점
가. 지적재산권 보호와 무임승차
나. 정보보호와 데이터의 추가적 이용
(4) 데이터 경제 활성화를 위한 방안
가. 데이터 중개서비스와 유통 플랫폼 확대
나. 산업별 데이터의 이동권 확대(전송요구권)
다. 데이터 이용수익권과 단체교섭권
(5) 요약과 시사
2) 데이터 댐의 개념과 데이터 생태계
(1) 데이터 댐의 개념과 추진 현황
가. 데이터 댐
나. 데이터의 변화와 확대
다. 공공데이터와 OECD 지수
라. 데이터 거버넌스와 데이터 메니지먼트
(2) 데이터 거래와 데이터 생태계
가. 데이터 거래
나. 데이터 생태계 정의와 구조
(3) 국내 데이터 플랫폼 정책 동향
가. 데이터·AI인프라 확충
A) 클라우드 플래그십 프로젝트
B) 클라우드 이용 바우처
나. 데이터 수집
A) 공공·민간 데이터 수집
B) SOC 디지털화
다. 데이터 축적·가공
A) AI 학습용 데이터 구축
B) 분야별 빅데이터 플랫폼 구축
C) 국가통합 데이터 지도
D) 데이터 표준화 및 품질제고
라. 데이터 활용
A) AI 가공 데이터 바우처
B) AI 바우처
C) AI+X 프로젝트
D) 정부의 데이터 댐 구축 전략과 추진 방안
3) 국내외 데이터 댐 구축 정책과 선진사례
(1) 정부의 데이터 댐 구축 전략과 데이터 플랫폼 비교 분석
가. 정부 빅데이터 플랫폼 별 비교
나. 인공지능 학습용 데이터
(2) 해외 데이터 플랫폼 현황과 정책 동향
가. 과학기술데이터위원회(CODATA)
나. 세계 데이터 시스템(WDS)
다. 아이즈와카마츠시 데이터 도시 사례
라. 국내외 데이터플랫폼 기술 연구 사례 : 인공지능과 데이터 접목
4) 국내 데이터 댐 활용현황
(1) 빅데이터 플랫폼과 데이터 댐
(2) 데이터 댐 개방
가. 이번에 개방되는 인공지능 학습용 데이터(170종) 주요 특징
나. 인공지능 학습용 데이터 활용 활성화 방안
다. 데이터 개방일정 및 후속조치 계획
(3) 문화체육관광분야 데이터 댐 사업 사례

제 2장 주요국 마이데이터 정책과 사업추진 현황
1. 데이터 3법 개정안과 개인정보 이동권 관련 이슈분석
1) 데이터 3법 개정안의 내용과 전망
(1) 데이터 3법 개정안의 주요 내용과 의미
가. 개인정보 보호법 개정안의 내용과 의미
A) 개인정보 보호법의 일원화 및 유사·중복 규정 정비
B) 개인정보 개념·범위의 합리적 재정의 및 판단 기준 제시
C) 가명정보의 제도화
D) 타당한 목적과 범위 내에서의 개인정보 활용 범위 확대
E) 개인정보 처리자 및 기관의 책임 강화
F) 개인정보보호위원회의 중앙 행정 기관화
나. 정보통신망법 개정안의 내용과 의미
다. 신용정보법 개정안의 내용과 의미
A) 신용정보 관련 산업 규정의 선진화
B) 금융 빅데이터 분석·활용의 법적 근거 마련
C) 개인정보 자기 결정권 도입·신설
(2) 데이터 3법 개정안의 영향 및 변화 전망
가. 금융 산업계에 대한 영향 및 변화
나. 국내 데이터 산업계에 대한 영향 및 변화
A) 마이데이터 산업 활성화 및 영향
B) 데이터 거래 산업 및 플랫폼 활성화
C) 데이터 가명 처리 및 거래 절차
(3) 개정안 수행을 위한 보완·개선 방안 제언
가. 개인정보보호위원회 운영에 대한 제언
나. 개인정보 활용 개선점 제언
A) 데이터 분석·처리 기술의 개발·보완
B) 명확한 데이터 처리 방법 및 영역 규정
C) 공정한 데이터 시장 확립
D) 데이터 위법 행위에 대한 처벌 규정 강화
E) 보안 시스템의 확립 및 강화
다. 데이터 이관에 대한 협력 시스템 강화
2) 공공 마이데이터 활성화를 위한 데이터 이동권 입법동향과 향후과제
(1) 배경 및 필요성
(2) 마이데이터와 데이터 이동권의 관계
가. 마이데이터와 데이터 이동권의 개념
나. 마이데이터 정책과 데이터 이동권의 관계
(3) 해외 데이터 이동권 입법 현황
가. 미국
나. 캐나다
다. EU
라. 일본
(4) 국내 데이터 이동권 입법 현황
가. 민간
A) 신용정보 분야
B) 의료정보 분야
나. 공공
A) 민원처리법의 데이터 이동권
B) 전자정부법의 데이터 이동권
C) 개인정보 보호법의 데이터 이동권
(5) 시사점
2. 주요국 마이데이터 정책과 서비스 사례
1) 해외 주요국 동향
(1) 유럽연합(EU)
(2) 영국
가. 디지미(Digi.me)
(3) 미국
가. 인튜이트(Intuit)
(4) 호주
(5) 일본
2) 국내 마이데이터 사업 추진 현황
(1) 마이데이터 산업
(2) 오픈뱅킹 시스템
(3) 마이페이먼트·종합지급결제업 도입
(4) 공공 마이데이터 서비스
(5) 국가 데이터 정책 추진 방향(대한민국 데이터 119 프로젝트)
(6) 의료 마이데이터 서비스
(7) 지방자치단체 복지 마이데이터 실증 서비스
(8) 복지멤버십
(9) 사업추진 현황 종합
(10) 사업 추진 경과
가. 마이데이터 사업자 신청 현황
나. 1차 사업자의 마이데이터 비즈니스 모델(안)
A) 은행권, 개인 자산관리 고도화 및 종합 금융 플랫폼 지향
B) 카드권, 소비패턴 분석 기반으로 생활 서비스&금융 플랫폼으로 영역 확대 모색
C) 빅테크·핀테크 기업, 간편결제업의 영역을 넘어 종합 플랫폼 비즈니스 선점 경쟁
D) 보험권의 사업 대응 현황
다. 종합
라. 본인정보 활용 실증 서비스 사업

제 3장 금융산업의 디지털혁명
-오픈API, 핀테크, MyData-
1. 금융산업의 디지털혁명과 데이터경제(마이데이터)
1) 급변하는 금융 패러다임
(1) 뱅킹, 변화를 위한 혼란의 시대
(2) 은행의 변화를 이끄는 5가지 핵심 요인
가. 밀레니얼
나. 모바일
다. 불가능을 가능하게 하는 마스터키 기술
라. 금융 혁신을 촉진하는 규제 동향
마. 새로운 경쟁자 출현
A) 혁신의 핀테크
B) 비대면 디지털 뱅킹서비스 네오뱅크의 부상
C) 빅테크의 역습
2) 은행의 플랫폼화(오픈 API 기반 은행의 플랫폼화)
3) 은행의 AI 도입 본격화
4) 금융서비스의 개인화·맞춤화
2. 오픈API 기반의 금융생태계 ‘오픈뱅킹’ 추진동향
1) 오픈뱅킹의 도입 및 기능
(1) 도입
(2) 기능
(3) Open API와 금융정보 공유
2) 주요국의 오픈뱅킹 정책·추진 동향
(1) 영국
(2) 호주
(3) 일본
(4) 싱가포르
(5) 미국
(6) 한국
3. 금융산업 중심 마이데이터 주요동향
1) 금융분야 마이데이터 기술 동향
(1) 마이데이터 수집·저장 기술
(2) 마이데이터 보안 기술
2) 마이데이터와 초개인화 기술
(1) 개인화 기술과 금융
(2) 금융분야 마이데이터와 초개인화
3) 해외 마이데이터 금융분야 추진 동향
(1) EU 금융분야
(2) 영국 금융분야
(3) 호주 금융분야
(4) 네덜란드 ‘Yolt’
(5) 미국 금융분야
(6) 중국 ‘핑안보험그룹’
(7) 스페인 ‘스트란즈’
4) 마이데이터 보험분야 적용 시사점
4. 핀테크에 의한 금융혁신과 주요동향
1) 핀테크의 역할과 영향
(1) 핀테크 출현 배경
(2) 긍정적 역할과 영향
(3) 부정적 역할과 영향
2) 핀테크 기술동향
(1) 기술 범위 및 특징
(2) 국내/외 기술 Trend
가. 금융IT 인프라의 클라우드 전환 가속화
나. 인공지능(AI)형 금융서비스 본격화
다. 신기술 기반 다양해지는 인증수단
라. 블록체인 기반 탈중앙화 금융 디파이(DeFi)
3) 핀테크에 의한 금융혁신 양상
(1) 핀테크기업의 출현 양상
가. 전 세계적 출현과 확산
나. 거의 모든 금융서비스 분야에서 출현
다. 핀테크 수용률 증가
라. 성장단계 핀테크기업의 해외진출 활발
(2) 기존 금융회사와의 차이
가. 이종 산업의 결합 또는 융합
나. 새로운 유형의 금융서비스 소개
다. 고객 회원제와 제3자 제휴에 기반한 수익창출
(3) 금융산업 구조에 미치는 영향
가. 금융서비스 언번들링과 리번들링
나. 금융회사 탈중개화와 재중개화
다. 빅테크기업의 출현과 경쟁 구도 변화
(4) 국내의 핀테크에 의한 금융혁신 양상
가. 핀테크기업의 출현 양상
나. 기존 금융회사와의 차이
다. 금융산업 구조에 미치는 영향
(5) 해외와 국내 양상 비교
4) 핀테크 시장동향
(1) 글로벌 시장
(2) 국내 시장
5) 핀테크(Fintech) 특허출원 동향 및 이슈
(1) 서론
(2) 핀테크 출원 동향
(3) 분야별 주요 기술 동향
가. 금융데이터 활용
A) 주요 기술
B) 출원동향 및 주요 출원인
C) 주요 이슈
나. 간편결제
A) 주요 기술
B) 출원 동향 및 주요 출원인
C) 국내외 동향
다. 보안·인증 기술
A) 주요 기술
B) 출원 동향 및 주요 출원인
C) 주요 이슈 : 공인인증서 폐지
(4) 결론
6) `22년 본인신용정보관리업(마이데이터) 허가심사방향
(1) 추진 배경
(2) `22년 신규허가 심사방향
(3) 향후계획

제 4장 마이데이터 분야별 도입과 실증현황(공공·교육·의료)
1. 공공 마이데이터 플랫폼과 실증서비스 개발동향
1) 공공 마이데이터 서비스
2) 행정정보공동이용 및 개인맞춤형 공공정보(공공 마이데이터) 선정
3) 과기정통부 마이데이터 실증 과제(8개) 선정
4) 마이데이터 기반 교통약자 이동지원 서비스
(1) 연구 목적
(2) 교통약자 이동편의 지원 국내외 사례
가. 독일
나. 호주
다. 싱가포르
라. 영국
마. 스웨덴
바. 일본
사. 한국
(3) 마이데이터 기반 교통약자 이동지원 서비스 설계
(4) 결론
(5) KISTI와 대전시의 실증서비스 개발 착수
2. 교육 마이데이터 활용이슈
1) 교육마이데이터의 개념과 유형
2) 교육 빅데이터 국내외 활용사례
(1) 국내 교육 분야
(2) 국외 교육 분야
3. 의료분야 마이데이터 도입현황과 사례분석
1) 국내 도입 배경
(1) 추진 배경
(2) 현황 및 문제점
2) 국내외 법적 근거 및 동향
(1) 국내
가. 의료관련법 검토
A) 의료법
B) 국민건강보험법
(2) 주요 국가의 법적 근거 및 사례
가. 미국
나. 일본
다. 핀란드
라. 대만
3) 국내 마이 헬스웨이 플랫폼 생태계 및 추진전략
(1) 마이 헬스웨이 플랫폼 개요
(2) 개인 주도의 의료데이터 활용 절차
(3) 플랫폼 기반 국민 체감 서비스 구현
(4) 추진방향
(5) 과제별 세부 추진 계획
가. 의료데이터 수집 체계 마련
A) 데이터 유형별 수집 항목 정의
B) 플랫폼 제공 데이터 표준화
C) 데이터 제공기관 참여 유인 마련
나. 마이 헬스웨이 플랫폼 구축
A) 플랫폼 공통 인프라 구축
B) 사용자 인증ㆍ동의 체계 구현
C) 데이터 연계 네트워크 구축
다. 개인 주도 의료데이터 활용 지원
A) ‘나의건강기록’ 앱 개발
B) 활용서비스 연계ㆍ관리 방안 마련
C) R&D를 통한 서비스 개발 지원
라. 의료분야 마이데이터 도입 기반 마련
A) 생태계 활성화를 위한 법ㆍ제도 개선
B) 민ㆍ관 협업을 위한 거버넌스 구축
C) 대국민 소통 전략 마련
(6) 추진 계획
4) EMR과 디지털 뉴딜
(1) EMR 데이터 활용현실
가. 2020년 4월 이후 ‘디지털 뉴딜’에 대한 관심 증가
나. EMR 데이터 활용의 현실
다. EMR 데이터 활용이 어려운 이유
(2) EMR 데이터의 문맥적 특징
가. 다양한 주체와 상이한 관점
나. EMR 관찰 기록 - 환자의 임상적 문맥
다. 검사, 처치, 투약 처방 - 정책적 문맥
라. 개인의 단기적, 장기적 경과
(3) 결론

제Ⅱ편 데이터 활용 및 마이데이터 보안·플랫폼 기술개발
제 1장 데이터산업 부문별 현황과 데이터 활용기술(유통, 공유)
1. 데이터산업 부문별 주요동향
1) 데이터산업 시장 현황
(1) 국내 데이터산업 시장 현황
가. 국내 데이터산업 시장 규모
나. 국내 데이터산업 부문별 시장 규모
A) 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업 시장
B) 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업 시장
C) 데이터 판매 및 제공 서비스업 시장
(2) 해외 데이터산업 시장 현황
가. 디지털데이터 산업의 시장 현황
A) 디지털 데이터 시장
B) 데이터 기업 수
C) 데이터산업의 경제적 효과
D) 중장기 데이터 시장 전망
나. 글로벌 빅데이터 시장 전망
2) 데이터 동맹·제휴 활용현황
(1) 결합전문기관과 데이터전문기관 현황
가. 결합전문기관의 정의
나. 결합전문기관과 데이터전문기관 지정 현황
(2) 데이터 동맹 현황
가. 데이터 동맹 특징
나. 공공 중심 데이터 동맹
다. 금융 중심 데이터 동맹
라. 비금융 데이터 동맹
(3) 데이터 동맹 향후 과제
가. 비즈니스 관점
나. 데이터 관점
다. 기술 관점
3) 데이터산업 관련 기술 동향
(1) AutoML 동향
가. AutoML의 절차 및 제공 유형
A) AutoML의 절차
B) AutoML의 등장 배경 및 필요성
C) AutoML의 제공 유형
나. AutoML 역할 및 이점
A) AutoML 역할
B) AutoML 이점
다. AutoML 주요 활용 사례
라. AutoML 공급업체에 대한 평가 및 요구사항
A) 상업용 AutoML에 대한 평가
B) AutoML 요구사양
(2) 개인정보 비식별 처리 수준 및 프레임워크 동향
가. 비식별 위험 요소와 데이터 상황
A) 비식별 데이터의 안전성
B) 비식별 처리 유형
C) 비식별 위험결정 요인
D) 데이터 상황
나. 주요 비식별 처리 프레임워크 및 위험평가 방법
A) 미국 건강정보신뢰협회의 리스크 기반 비식별화(Risk-Based De-Identification)
B) UKAN의 익명화 의사결정 프레임워크(ADF 개정판)
다. 우리나라 데이터 상황 기반의 가명·익명 프레임워크
A) 프레임워크 제정 배경
B) 국내 가명·익명 프레임워크
C) 위험도 평가 결과의 활용
(3) 클라우드 컴퓨팅 기술
가. 클라우드 컴퓨팅
A) 개념과 특징, 그리고 변화
B) 클라우드의 일반화
C) 클라우드의 장점
나. 클라우드 산업 생태계
A) 데이터센터
B) 클라우드 서비스 제공자와 파트너사
C) 클라우드 서비스
다. 금융 클라우드와 마이데이터 플랫폼
(4) 블록체인
가. 블록체인 개념 및 유형
A) 블록체인 개념
B) 블록체인 유형 및 사례
나. 산업생태계
다. 블록체인 산업 및 정책 동향
A) 미국
B) 중국
C) 일본
D) 유럽(영국 포함)
E) 국내
라. 블록체인 기술적 이슈
마. 블록체인 표준화 이슈
바. 블록체인 도입 가능성
A) 개인정보보호
B) 대용량 데이터 처리
C) 위변조 방지
D) 보상
E) 연구데이터의 지적자산화와 거래
2. 데이터 유통/공유 프레임워크 및 오픈데이터 평가 기술동향
1) 데이터 유통 및 데이터 품질 기술동향
(1) 데이터 생태계를 위한 메타데이터의 중요성
(2) DCAT 표준
가. 데이터 카탈로그
나. RDF 표준
다. DCAT 2.0 분석
(3) 데이터 품질 표준
가. 데이터 품질
나. W3C 품질 표준
A) 온톨로지의 정의
B) 품질 표준의 사용 예
다. 인공지능용 데이터 품질 척도
(4) 결론 및 시사점
2) 데이터 공유 및 생태계에 관한 국제적 논의
(1) 데이터 공유 프레임워크 국제 논의
가. 데이터 공유의 기대효과
나. 데이터 공유 기능의 아키텍처
다. 데이터 공유 촉진 체계
A) 데이터 가용성
B) 데이터 활용성
C) 신뢰 구축
D) 다수 이해관계자의 참여
E) 효과적 거버넌스 체계
(2) 데이터 공유 생태계 현황과 협업 장애요인 및 추진 전략
가. 개념 및 유형
나. 데이터 공유의 진전 현황
A) 데이터 생태계 참여의 편익
B) 데이터 생태계 참여 가속화 및 요인
C) 데이터 생태계 투자 계획
다. 데이터 공유의 파급효과
A) 데이터 생태계의 사회경제적 파급효과
B) 가치사슬 부문에 따른 데이터 공유 주요 사례
라. 공유 생태계 협업 장애요인
마. 추진 전략
A) 데이터 생태계 전략 수립
B) 생태계 관련 주요 설계 내용 결정
C) 명확한 실행계획 수립 및 실행
D) 데이터 생태계의 이점 유지와 성장
E) 프라이버시, 윤리, 신뢰, 규제에 적극 대응
(3) 결론 및 시사점
3) 데이터 평가기술 동향
(1) Open Data Barometer
(2) 데이터 구축 및 데이터 영향력

제 2장 마이데이터 보호를 위한 보안기술 R&D 연구동향
1. 안전한 마이데이터의 보호를 위한 보안이슈 및 연구동향
1) 안전한 마이데이터의 균형적인 활용과 보호
(1) 고객 중심의 마이데이터 서비스
(2) 마이데이터 사업의 성공을 위한 제언
2) 데이터브로커 보안이슈 중심의 정보보호 강화방안
(1) 데이터 거래의 정보보호 고려사항
가. 데이터 거래의 정보보호 이슈
A) 프라이버시 침해 이슈
B) 데이터 유출 이슈
C) 개인정보의 악의적 사용 이슈
D) 데이터 안보 이슈
나. 안전한 데이터 거래를 위한 정보보호 고려사항
(2) 금융데이터거래소 데이터 거래 과정 분석
가. 데이터 거래단계별 정보보호 고려사항 반영 여부
A) 사전준비 단계
B) 거래 및 계약 단계
C) 사후관리 단계
나. 금융데이터 거래 과정 분석 결과
(3) 금융데이터거래 정보보호 강화방안
가. 공공주도 데이터 거래 거버넌스 강화
나. 데이터 주체에 대한 데이터 거래의 투명성 확보
A) 데이터 주체의 정보이동권 보호
B) 데이터 공급자 등록제 시행
다. 국가안보 이슈를 고려한 정보보호 정책 마련
(4) 결론
2. 오픈 API 보안 프로토콜에 관한 연구동향
1) 연구 목적
2) 관련 연구
(1) 오픈 API 표준과 보안 요구사항
(2) 오픈 API 보안 취약점 분석
3) 다중 채널 기반 오픈 API
(1) 오픈 API 보안 요구사항 및 대응책
4) 성능 분석
(1) 보안성 검증
(2) 다중 채널 성능 비교 분석
5) 결론
3. 데이터보호 핵심기술 개발과 차세대 암호기술동향
1) 데이터보호 핵심기술 개발 전략
(1) 추진 배경
(2) 데이터보호 R&D
가. 정의 및 기술 분류
나. 국내외 시장 동향
다. 국내외 기술 동향
(3) 현황 및 보완필요 사항
가. 현황 및 문제점
나. 개선 방향
(4) 중점 추진과제
가. (전략1) 데이터 보호기술의 글로벌 수준 경쟁력 확보
나. (전략2) 데이터 보호기술의 시장 안착을 위한 지원 강화
다. (전략3) 지속적인 데이터 보호 기술 성장 기반 조성
(5) 기대 효과
2) ‘양자내성암호’와 ‘동형암호’ 기술
(1) 양자내성암호(Post-Quantum Cryptography, PQC)
가. 양자내성암호
나. 양자내성암호 동향
다. 양자컴퓨터 보안이슈
라. 양자내성 암호와 NIST 양자 내성 암호 공모전
마. 양자 컴퓨터 및 양자 내성 암호 관련 학회
A) PQCrypto 최신 동향
B) CHES 최신 동향
(2) 동형암호(Homomorphic Encryption, HE)
가. 동형암호
나. 동형암호 동향
다. 동형암호의 유형
라. 유스케이스
A) 스토리지 아웃소싱
B) 헬스케어
C) DNA 분석
D) 가상물리시스템 (Cyber physical system)
E) 기계학습 (Machine learning)
F) 양자컴퓨팅 내성 암호
G) 금융 협업
마. 산업 동향
바. 표준 동향
A) Homomorphic Encryption Standardization
B) ITU-T SG17
C) ISO/IEC JTC 1/SC27 ISO/IEC JTC 1/SC27
4, 블록체인 기반 마이데이터 서비스 모델 및 금융보안 연구동향
1) 블록체인 기반 안전한 마이데이터 서비스 모델
(1) 연구 목적
(2) 관련 연구
가. 금융권
나. 비금융권
다. 블록체인
(3) 제안하는 시스템
가. 블록체인
나. 블록체인 연동(Interlocking Center : IC)
다. 서비스 제공기관(OSP)
라. 사용자(App)
(4) 실험평가
가. 안전성
나. 편의성 및 확장성
A) 편의성
B) 확장성
(5) 결론
2) 블록체인 기반의 디지털 금융보안 아키텍처
(1) 연구 목적
(2) 이론적 배경 및 논의
가. 오픈뱅킹의 정책과 보안 이슈
나. 금융보안 거버넌스 현황
다. 디지털 금융환경을 위한 보안기술 현황
A) 안전한 데이터 공유를 위한 블록체인 기술
B) 분산된 정보 통제를 위한 개인정보보호 강화 기술
(3) 디지털 금융보안에 관한 선행연구
(4) 문제점 제시
(5) 디지털 금융보안 아키텍처 제안
가. 디지털 금융보안 거버넌스 - 오픈뱅킹
나. 블록체인 기반의 디지털 금융보안 아키텍처 - 오픈뱅킹
(6) 제안한 거버넌스와 아키텍처의 상관관계 분석
(7) 결론

제 3장 마이데이터 생태계구축과 데이터 플랫폼 도입전략
1. 마이데이터 비즈니스 생태계모델 연구와 플랫폼 설계
1) 마이데이터 비즈니스 생태계 모델 연구동향
(1) 마이데이터 실증사업 현황과 기술적 수준
(2) 이론적 배경
가. 마이데이터 비즈니스
나. 비즈니스 생태계 이론 및 프레임워크
(3) 마이데이터 비즈니스 모델 유형
가. 마이데이터 생성자
나. 마이데이터 활용 서비스 제공자
다. 마이데이터 오퍼레이터
A) 마이데이터 저장소 서비스
B) 마이데이터 허가 서비스
C) 마이데이터 거버넌스 & 서비스 솔루션
D) 디지털 ID 서비스디지털 신원(digital identity management) 또는 자
E) 마이데이터 전송 서비스
F) 마이데이터 거래 서비스
G) 마이데이터 오퍼레이터 솔루션
(4) 마이데이터 비즈니스 생태계 모델
가. 핵심 행위자(core actors)
나. 보완자(complementor)
다. 외부 행위자(External Actors)
라. 마이데이터 생태계의 가치생성 체계
(5) 결론
2) 마이데이터 생태계 구축을 위한 플랫폼모델 설계
(1) 연구 목적
(2) 마이데이터 플랫폼 모델 필수 구성 요소
가. 개인정보 위임열람·수집·활용·제공 동의 절차
나. 마이데이터 선별공유, 다운로드, 데이터 영수증
다. 데이터 수집·저장, 데이터간 연계·융합 절차
라. 이용자 인증 체계 운영
마. API 게이트웨이 제공
바. 플랫폼 서비스 이용자 유형과 유형별 필수 기능
(3) 마이데이터 플랫폼 모델 적용 사례
(4) 결론
2. 데이터 플랫폼 발전전략과 도입 활용사례
1) 데이터 플랫폼
(1) 데이터 플랫폼 개념
(2) 데이터 플랫폼 범위
가. 데이터관리 플랫폼
A) 데이터 수집
B) 데이터 저장
C) 데이터 처리·관리
나. 데이터 분석플랫폼
A) 데이터 분석
(3) 데이터 플랫폼 발전 체계 마련 필요성 및 전제조건
(4) 데이터 플랫폼 역할
2) 데이터 플랫폼 개발 추진배경
3) 국내외 데이터 플랫폼 현황
(1) 국내 현황
가. 데이터 플랫폼 현황
나. 데이터 분석 지원
다. 데이터 거래
라. 유통 기반 마련
마. 표준화ㆍ품질 제고
(2) 해외 현황
가. 산업 규모
나. EU
다. 미국
라. 중국
4) 한계와 시사점
(1) 데이터 수집·생성
(2) 데이터 유통·거래
(3) 데이터 분석·활용
5) 데이터 플랫폼 추진방향 및 전략
(1) 추진 방향
가. 플랫폼 전반
나. 개별 플랫폼
(2) 비전 및 추진전략
6) 데이터 플랫폼 추진과제
(1) 분야별 대표 데이터 플랫폼 확충 및 통합 연계
가. 대표 데이터 플랫폼을 전략적으로 육성
A) 현황 및 진단
B) 기존 빅데이터 플랫폼을 데이터 서비스 플랫폼으로 육성
C) 분야별 15대 핵심 플랫폼 신규 구축
나. 민ㆍ관 데이터 플랫폼 거버넌스 확립
다. ‘통합 데이터지도’ 중심 플랫폼 연계
(2) 데이터 거래·유통 기반 강화
가. 투명하고 신뢰성 있는 데이터 통합 거래 체계 구축
나. 수요자 중심 데이터 공급·유통 환경 조성
다. 민간 데이터의 공공부문 활용 촉진
(3) 데이터 분석·활용 생태계 조성
가. 데이터 분석서비스 지원을 통해 활용 생태계 조성
나. 활발한 데이터 창업과 기술개발로 데이터 활용 역량 증대
다. 안전한 가명정보 결합ㆍ이용 활성화를 통해 데이터 가치 향상
라. 선순환 성과확산 체계(수집·생성-활용-신규 수집·생성) 마련
(4) 데이터 통합·관리 체계 마련
가. 지속가능한 데이터 플랫폼 관리기반 마련
나. 데이터의 신뢰성(품질·출처) 확보를 위한 관리체계 도입
7) 영역별 빅데이터 플랫폼 분석
(1) 빅데이터 플랫폼
가. 빅데이터 플랫폼 비교 분석
나. 빅데이터 플랫폼 기술 범위
(2) 통합데이터지도
(3) 금융 빅데이터 플랫폼
(4) 환경 비즈니스 빅데이터 플랫폼
(5) 문화 빅데이터 플랫폼
(6) 교통빅데이터 플랫폼 : 국가교통데이터 오픈마켓
(7) 헬스케어 빅데이터 플랫폼 : 국립암센터CONNECT
(8) 유통 빅데이터 플랫폼 : 한국데이터거래소
(9) 통신 빅데이터 플랫폼
(10) 지역경제 빅데이터 플랫폼 : 경기지역경제포털
(11) 중소ㆍ중견기업 빅데이터 플랫폼
(12) 산림빅데이터 플랫폼 : 산림빅데이터 거래소
(13) 해양수산 빅데이터 플랫폼 : 해양수산 빅데이터 거래소
(14) 소방안전 빅데이터 플랫폼
(15) 스마트치안 빅데이터 플랫폼
(16) 라이프로그 빅데이터 플랫폼
(17) 디지털산업혁신 빅데이터 플랫폼
(18) 농식품 빅데이터 플랫폼 : 농식품 빅데이터 거래소
8) 데이터 분석플랫폼 활용사례
(1) 교통 분야 : 서울특별시 - 빅데이터 캠퍼스
가. 조직설명
나. 대표적 데이터 분석사업 : 심야버스노선 개편을 위한 교통 수요 분석
(2) 문화관광 분야 : 경기도 - 빅파이센터
가. 조직설명
나. 대표적 데이터 분석사업 : 관광객 분석 및 관광 행정
(3) 재해 안전 분야 : 한국전자통신연구원
가. 조직설명
나. 대표적 데이터 분석사업 : 산불 예방 시스템
(4) 산업경제 분야 : 창원시 - 지역경제 데이터 분석
가. 조직설명
나. 대표적 데이터 분석사업 : 지역경제 데이터 분석시스템
3. 빅데이터 및 데이터 수집시스템 시장현황 및 전망
1) 빅데이터 시장동향
(1) 빅데이터 기술개요
(2) 빅데이터 시장현황
(3) 빅데이터 시장동향
가. 글로벌 전체 시장 규모
나. 세부항목별 시장 규모
다. 지역별 시장 규모
(4) 빅데이터 기업 동향
2) 데이터 수집시스템 시장동향
(1) 데이터 수집시스템 기술개요
(2) 데이터 수집시스템 시장현황
(3) 데이터 수집시스템 시장동향
가. 글로벌 전체 시장 규모
나. 세부항목별 시장 규모
다. 지역별 시장 규모
라. 우리나라 시장 규모
A) 전체 시장 규모
B) 세부항목별 시장 규모
(4) 데이터 수집시스템 기업 동향

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