Implications of GDPR and EU Adequacy Decision for Regulation of Profiling and Automated Decision-making in Korea

Juhyun PARK

doi:10.33982/clr.2022.11.30.4.189

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: Juhyun PARK (SK hynix Global Legal Team)

저널정보: 충남대학교 법학연구소 법학연구 法學硏究第33卷第4號

발행연도: 2022.11

수록면: 189 - 228 (40page)

DOI: 10.33982/clr.2022.11.30.4.189

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

4차산업혁명 시대를 맞이하여 개인정보 처리에서의 인공지능의 중요성에도 불구하고 국내법 상 자동화된 의사결정 및 프로파일링에 대한 일반 법적 규정이 없다. 반면 유럽연합의 일반개인정보보호규정(General Data Protection Regulation, 이하 “GDPR”)은 인간의 개입 없이 전적으로 자동화된 의사 결정을 원칙적으로 금지하면서 예외적으로 처리가 허용이 되는 경우에도 적절한 안전조치(safeguard)를 취하도록 규정하고 있으며, 특히 인간의 개입을 요구할 권리, 적용 알고리즘에 대한 구체적 설명을 요구할 권리 등을 규정하고 있다. 개인정보의 자동화된 처리 관련 한국과 유럽연합의 규제적 차이점은 한국의 GDPR 적정성 결정 재심사에서 문제가 될 수 있다.
적정성 결정이란 GDPR 상 관련 규정에 근거하여 유럽연합 집행위원회가 내리는 결정으로, 특정 국가의 개인정보보호 법제가 GDPR과 동일한 수준으로 개인정보를 보호한다는 집행위의 심사결과를 기초로 이루어진다. 적정성 결정이 채택되면 유럽연합 정보주체의 개인정보를 해당 국가로 자유로이 이전할 수가 있다. 한국에 대한 적정성 결정은 2021년 12월에 채택되었고 채택 3년 후 재심사 대상이 된다. 당초 적정성 협상 시 한국정부는 자동화된 의사결정 규제 부재에 대한 유럽연합 측 우려를 일단 불식시킬 수 있었으나 향후 재심사 과정에서는 해당 문제에 대한 상당히 심도 깊은 검토가 예상된다.
본 논문은 GDPR 및 한국법 상 자동화된 의사결정에 대한 규제를 분석하고 사실상 국제 표준으로 자리잡고 있는 GDPR 기준에 대한 적합성 제고를 위한 개선과제를 제시한다. 먼저 프로파일링 및 자동화된 의사결정에 대한 규제를 개인정보보호법 개정 등을 통해 추진하는 것이 중요하고 하위법령에만 관련 내용을 넣는 것은 지양해야 할 것이다. 이러한 규제는 개인정보보호법과 같은 일반법을 통해 도입이 필요하며 신용정보법 등 일부 분야에만 적용이 되는 법을 통한 도입을 지양해야 한다. 현재 국회에서 계류 중인 개인정보보호법 개정안(정부안)의 경우 자동화된 평가에 대해 인간의 개입을 요구할 권리, 자동화된 의사결정에 사용된 로직에 대한 의미있는 정보를 제공할 의무 등은 규정하고 있지 않고 일반적인 프로파일링에 대한 명시적 규제도 없는바, 이 부분 역시 GDPR 적정성 재심사 과정에서 쟁점이 될 가능성이 있다. 한편 GDPR과 달리 개인정보보호법에는 관련 정보를 명확하고 쉬운 언어로 전달할 의무가 없는데 그 결과 개인정보보호법 상 요구되는 동의서, 처리방침 등은 가독성이 떨어지는 경우가 많다. 따라서 알고리즘의 로직 등에 대한 정보를 제공하는 경우 가독성을 높이기 위한 지침을 규제기관이 발간한다면 도움이 될 것이다. 아울러 자발적으로 이러한 지침을 따를 유인을 제공하기 위하여 개인정보보호 분야에도 공정거래자율준수프로그램(CP)과 유사한 자율준수 프로그램 도입을 고려해 볼 수 있다. 마지막으로 현재 규제기관 구성원들의 전문분야 등을 살펴보면 주로 침해예방에 초점이 맞추어져 있는바, 향후에도 AI가 개인정보처리에 중대한 역할을 할 것을 고려할 때 AI 관련 이슈에 전문성을 지닌 인력 채용 및 양성이 필요하다.

Despite the outsized role of artificial intelligence in the processing of personal data in the age of 4IR, South Korea does not have cross-sector data protection regulations concerning the automated processing of personal data. The European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR), on the other hand, prohibits solely automated decision-making subject to certain limited exceptions and requires appropriate safeguards when processing personal data based on such exceptions. Significant gaps in the South Korean and EU regulations on automated processing could potentially be an issue in the European Commission’s evaluation (i.e., re-examination) of the South Korean GDPR adequacy decision.
A GDPR adequacy decision, which permits the transfer of EU data subjects’ personal data to the relevant recipient country, is based on a finding by the European Commission that such country’s data privacy laws afford essentially the same protections regarding the transferred personal data as the GDPR. The adequacy decision for South Korea went into effect in December 2021 and will be subject to evaluation within three years from the effective date. While the lack of regulations specifically addressing automated decision-making did not serve as a deal breaker in the original adequacy decision, it is highly likely that the issue will be subject to closer scrutiny in future negotiations between the European Union and South Korea on adequacy.
This paper analyzes the regulations on automated processing (including profiling) under the GDPR and Korean law, and makes suggestions for improving Korean regulations and enforcement practice for closer alignment with the GDPR, which is emerging as a de facto global standard. Relevant requirements should be enacted through a cross-sectoral statute like PIPA rather than merely through subordinate legislation or sector-specific laws. Although the Korean government has already submitted a bill to amend PIPA that contains regulations on solely automated decision-making, such draft amendment departs from the GDPR standard on a number of issues. These include no explicit right to human intervention or duty to provide meaningful information about the logic involved, and no regulation of profiling as a separate concept. Moreover, a duty to provide meaningful information on the logic involved may be of limited utility without clearer guidance on transparency requirements as well as measures to induce voluntary compliance with such guidance. Overall, it would be desirable for the regulators to undertake organizational measures to heighten their expertise and competence over AI issues.

#자동화평가 #프로파일링 #적정성평가 #개인정보보호법 #Automated decision-making #profiling #GDPR #GDPR adequacy decision #Korean Personal Information Protection Act

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

Juhyun PARK

소속기관 SK hynix Global Legal Team

주요연구분야 사회과학 > 법학

논문수 1 이용수 77

이 논문과 함께 이용한 논문

EU GDPR 위반 사례 분석을 통한 국내 주요 산업의 개인정보 처리에 관한 시사점 분석

류정원 , 손권상 , 윤혜선 한국경영과학회 학술대회논문집 2022 .06

개인정보 국외이전 허용요건의 검토 - 유럽연합의 개인정보보호에 관한 일반규칙(GDPR)을 중심으로 -

정애령 공법학연구 2019 .05

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)