16일 서울에서 열린 'GPA(Global Privacy Assembly)' 총회에서 '사례들로 살펴보는 합성데이터 활용과 과제' 주제의 패널세션이 진행되고 있다. 사진 왼쪽부터 정성규 서울대 통계학과 교수, 욘 휘트먼 폭스바겐그룹 프라이버시 대표, 칼레드 엘 이맘 오타와대 공중보건학 교수./사진=김동훈 기자


"안전하고 편안한 자율주행차를 만들기 위해서는 합성 데이터가 필요합니다."
욘 휘트먼 폭스바겐 프라이버시 대표는 16일 개인정보보호위원회가 서울에서 개최한 'GPA(Global Privacy Assembly)' 패널세션에 참가해 "폭스바겐그룹은 교통사고 사망자를 0명으로 만드는 '비전 제로'를 실현하기 위한 자율주행과 도로상 양귀비게임설명
안전성 연구를 하고 있다"며 이같이 말했다.
합성데이터는 개인정보보호 강화 기술(Privacy Enhanced Technologies)의 일종이다. 원본 데이터와 통계적 특성은 유사하며, 실제 데이터 분석과 유사한 결과를 얻을 수 있도록 컴퓨터 시뮬레이션 또는 알고리즘에 의해 새롭게 생성한 가상의 데이터를 말한다. 또한 숫자나 텍스트, 이TIGER조선운송 주식
미지, 비디오, 표 등 다양한 형태로 구현된다. 휘트먼 대표는 신뢰 기반의 인공지능(AI) 기술을 위한 합성 데이터의 개념·연구 및 정책과 발전 방향에 대한 논의와 함께 산업계에서 실제 개발·적용되고 있는 기술 사례를 공유했다. 그는 "자율주행차에 교통사고와 관련해선 두번의 기회는 없다"며 "또한 인간에게 무엇이 맞는지 물어볼 시간조차 없으므로, 고도의 기신텍 주식
준을 가지고 학습 데이터를 선정하고 학습해 실패 가능성을 0으로 만들어야 한다"고 했다.
그러면서 "이를 위해 모든 교통사고 상황에 대한 정보를 수집하고 학습해야 안전하게 운행할 수 있는데, 모든 정보를 수집하기는 어렵고 기술적으로 가능하지도 않고 필요하지도 않다"며 "내부적으로 실험용 차량으로 데이터를 수집하지만 이것으론 부족하기에 고객대한전선목표가
차량의 데이터도 사용해야 한다"고 설명했다.
그는 "고객 데이터 활용에는 많은 비용이 필요하고 착시가 있을 수도 있다. 이를 보완하려면 합성 데이터를 활용해 개선점을 찾을 수 있다"며 "이를 통해 사랑하는 가족과 안전하게 자율주행차를 탈 수 있도록 하고, 교통사고 사망자를 급격하게 줄이는 게 궁극적 목표"라고 했다.
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업계에선 이처럼 합성 데이터를 필요로 하지만 명확하고 구체적인 규제가 없다는 지적도 나온다. 규제가 명확하지 않으면 기업이나 기관들이 합성데이터와 관련해 정보주체들의 동의를 구하지 않는 등 개인정보보호 문제를 일으킬 우려도 있다. 이번 패널세션의 좌장을 맡은 칼레드 엘 이맘 오타와대 공중보건학 교수는 "합성 데이터는 원시 데이터와 1대 1 매칭이 되지 않아 개인정보보호를 강화하는 기술 중 하나로 꼽힌다"면서도 "그렇다고 개인정보보호가 됐는지 명확하게 평가하고 구분하는 것은 어려운 상황"이라고 했다.
그러면서 "영국이나 싱가포르, 한국은 합성 데이터와 관련한 안내서를 발간하기도 했다"며 "이들의 안내서는 합성 데이터를 어떻게 평가해야 하는지, 그리고 필요성과 유용성, 공정성을 고려할 필요가 있다고 공통적으로 지적한다"고 소개했다.정성규 서울대 통계학과 교수는 "한국에선 기업 요구뿐 아니라 정부의 정책적 드라이브와 함께 합성 데이터와 관련한 합의가 어느 정도 이뤄졌다"며 "하지만 프라이버시 측면에 대한 합의는 아직 부족한 상황이므로 개인정보보호위원회가 지난해 발간한 '합성데이터 생성·활용 안내서'를 통해 이러한 부족을 채우고 있다"고 전했다. 
개인정보위는 지난해 12월 이 안내서를 발간하면서 "개인정보보호법을 준수하며 합성 데이터를 생성, 활용할 수 있도록 참고 방법 및 절차 등을 안내할 목적으로 마련됐다"고 밝힌 바 있다. 또한 안내서의 최신성을 유지하기 위해 발간일을 기준으로 3년이 되는 시점마다 보완, 개선하기로 했다.
김동훈 (99re@bizwatch.co.kr)
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