실시간 데이터 분석 기술을 통한 새로운 가능성과 문제점

KISTI 『글로벌동향브리핑』 2009-12-18

실시간(Real time) 데이터 분석 기술이 가지는 장점은 실로 다양하다. 건강증진에 도움이 되기도 하고, 교통 혼잡을 완화시킬 수 있으며, 인간 행동을 관찰하고 있는 과학자에게는 새로운 통찰력을 제공할 수 있다. 단 전제조건이 있다. 바로 누군가의 일상생활이 제3자에 의하여 관찰되고 있다는 프라이버시 문제[GTB2009120208]에 대하여 어떻게 대처하여야 되는지에 대한 부분이다. 이러한 실시간 데이터 분석으로 우려되는 프라이버시 문제에 대하여 미국 카네기 멜론대학의 연구진들이 저널 사이언스(Journal Science)에 다음과 같이 연구결과를 발표하였는데, 이에 대하여 다음과 같이, 살펴보고자 한다. 카네기 멜론대학 컴퓨터 공학대학의 기계학습(Machine Learning) 전공 대표교수인 미첼은 데이터 마이닝 기술에 대하여 언급하면서, 본 기술을 사용하여 잠재적인 카드 사용 사기를 예방할 수 있는 장점이 있지만, 개인의 스마트폰을 모니터링 함으로써 특정 개인의 활동, 대화, 움직임을 관찰하게 됨으로써 야기되는 문제점들에 주목할 필요가 있음을 말하고 있다. 마이닝 기술이 가지는 잠재적인 장점은 교통 혼잡이나 공해를 줄일 수 있고, 질병 확산을 예방할 수 있으며, 공원, 버스, 앰뷸런스 서비스와 같은 공공자원 사용에 대한 효율성을 더 높일 수 있다는데 있다. 그렇지만, 문제는 이와 같은 데이터를 수집하는 행위자체가 사용자들이 이전에 겪지 못하였던 새로운 문제들을 야기할 수 있다는 것이다. 프라이버시와 데이터의 오용으로 인한 문제점들을 해결할 수 있는 기술적 도구들이 현재 개발되고 있는데, 이러한 도구를 개발하는데 있어서 두 가지 접근방법이 있다. 하나는 기술적인 방법이고, 또 하나는 제도적인 방법이다. 첫 번째, 기술적인 접근방법은 서로 다른 많은 조직들이 개인 데이터를 수집하여 일종의 중앙 리포지토리 없이 데이터를 마이닝할 수 있도록 지원하는 방법이 있다. 예를 들자면, 개별 병원조직들이 특정 플루의 위협에 대하여 가장 최선의 치료방법에 대한 의료 데이터들을 분석할 때, 결과 데이터를 암호화하여 환자들의 프라이버시 정보를 보호하는 방법이 있다. 또 하나의 접근방법은, 이러한 기술적 접근방법보다 더 중요한 부분으로 바로 데이터 수집, 데이터에 대한 소유권에 대한 규칙들을 재정립할 수 있도록 하는 공청회를 개최하는 것이다. 이와 같은 이슈들이 해결되기 위해서는, 사회와 인간행동에 대한 과학적 이해와 일상생활을 개선시킬 수 있도록 하는데 사용될 수 있는 이러한 데이터들이 가지게 되는 잠재성을 현실화시키는데 있어서 각종 제약요인들이 무엇인지 가시화하는 것이 선행되어야 한다고 미첼 교수는 말하고 있다. 미첼 교수는 개인들에 대한 실시간 데이터의 수집은 이미 시작되었음을 지적하고 있다. 많은 도시에서, 스마트폰 사용자에 대한 익명위치 데이터가 수집되어 교통 혼잡도에 대하여 분당 최신 데이터들을 공급하는데 사용되고 있다. 구글 검색엔진의 경우에도, 특정 건강관련 검색어들이 어느 지역에서 주로 요청되는지 정보들을 수집하고 있다. 예를 들어, 미국의 경우 플루와 같은 질병들이 어느 단계까지 나타나고 있는지 정보들을 수집하여 이를 관련 정부기관에 제공하기도 한다. 과학자들의 경우 일반인들이 자신들의 일상생활에 있어서 주로 어떠한 사람들과 상호작용하는지를 연구하기 위하여 일상행동들에 대한 실시간 데이터에 대한 분석 연구를 시작하였다. 데이터를 수집하고 통합하는 것은 언급한 프라이버시 문제들을 낳기도 하지만, 이와 같은 새로운 가능성들을 열기도 한다. 예를 들어, 특정 개인이 가입한 통신회사와 지역 메디컬 센터의 GPS폰 데이터와 실시간 메디컬 기록들이 통합될 수 있다. 이를 통하여 사용자가 특정 질병을 막 진단받은 근처 다른 사람과의 접촉여부를 판단하고, 이를 자동으로 사용자에게 경고하는 GPS 데이터를 사용하는 새로운 의료 서비스를 만들어 낼 수 있는 것이다. 출처 : http://www.sciencedaily.com/releases/2009/12/091217141306.htm