의료정보와 보안

인공지능과 사물인터넷의 발달은 의료기기 개발에도 영향을 끼쳤다. 의료기기 및 서비스의 소프트웨어 개발과정에서 취약점이 꾸준히 발견되었으며, 의료기기들이 네트워크에 연결되기 시작하면서 개발자들이 생각하지 못했던 문제들이 꾸준히 발견되어 왔다. 의료기기가 공격당할 때, 이를 사용하는 환자의 생명은 장담할 수 없게 된다.

이를 방지하기 위해, 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원에서는 '디지털 헬스케어 보안모델'을 발간하였다. '디지털 헬스케어 보안모델'은 2개의 파트로 구성되어 있는데, PART I에서는 의료기기를 PART II에서는 서비스 유형별로 보안 모델을 제시하였다.

PART I 의료기기편의 주요 내용으로는

배경 및 목적

디지털 헬스케어 서비스 모델에서는 기기의 역할에 따라 분류하였고,

디지털 헬스케어 보안위협에서는 인증 및 허가 유형, 암호유형, 데이터보안 및 안전한 통신 유형, 안전한 기기관리 및 물리적 보호 유형으로 나누어 설명하고 있다.

디지털 헬스케어 기기 보안요구사항에서는 보안요구항목 및 보호대책에 대해 설명하고 있다.

PART II 서비스 유형별의 주요내용으로는

배경 및 목적

디지털 헬스케어 구성요소 및 보안모델 개념에서는 의료기기 보안 모델과 서비스 모델 모델 프레임 워크에 대해 설명하고 있고,

디지털 헬스케어 서비스 유형 분류에서는 서비스 유형 분류 프레임워크 및 서비스 그룹 정의, 디지털헬스케어 서비스에 대해 설명하고 있다.

디지털헬스케어 서비스 보안위협에서는 사용자 인증, 암호화, 데이터 보호, 접근통제, 소프트웨어 보안, 보안기능에서의 다양한 보안위협에 대해 설명하고 있다.

디지털 헬스케어 보안 요구사항에서는 디지털 헬스케어 서비스 전체에서 요구하는 보안 요구사항에 대해 나열하고, 각 유형별로 설명하고 있다.

해당 파일들은 한국인터넷진흥원의 홈페이지에서 다운로드할 수 있는데, 기존에는 요약본 하나에 설명되어 있던 것을 22.4.26일에 파일 2개로 다시 게시하였다. 이번에 공개된 파일 2개의 디지털 헬스케어 보안모델도 '요약본'으로 표기되어 있어서 좀 더 자세한 디지털 헬스케어 보안모델이 공개될 것으로 전망된다.

아래의 파일은 기존에 공개된 요약본 파일이다.

다만, 이어셋을 지속적으로 착용해야 하는 운전자를 고려하여 인체공학적으로 편하게 만들어야 하고, 뇌파 측정의 안정성을 증대 시켜 장비의 신뢰성을 증대시켜야 할 것으로 생각됩니다.

뇌파를 활용한 운전자 모니터링 기술을 적용하면 졸음운전과 같은 위험한 상황을 최대 1/3 가까이 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 생체신호를 활용한 자동차 사고예방 기술이 속속 도입되는 가운데, 앞으로 버스나 상용차의 대형 교통사고 저감에 기여할 것으로 기대된다.
 
현대모비스는 경기연구원과 함께 지난 1년 동안 경기도 공공버스에 시범적용한 ‘엠브레인’의 실질적인 효과에 대한 분석결과를 18일 공개했다. 엠브레인(M.Brain)은 지난해 현대모비스가 세계 최초로 개발한 뇌파 기반 운전자 모니터링 시스템이다.
 
이번 시범사업 결과, 엠브레인을 착용한 운전자는 주행 중 집중력이 향상되고 부주의한 상황에 적게 노출된다는 사실이 입증됐다. 엠브레인은 이어셋을 착용하고 귀 주변의 뇌파를 통해 운전자의 상태를 실시간으로 판단하는 기술이다. 운전자의 주의력이 떨어지면 시각과 청각, 촉각 등의 알림기능을 통해 주의력을 빠르게 회복하도록 도와준다.
 
지난 1년간 운영한 시범사업의 분석결과에 따르면, 엠브레인을 착용한 운전자는 졸음이 가장 많이 발생하는 식후 시간대에 부주의함을 최대 30% 가까이 줄일 수 있었다. 부주의함은 졸음운전이나 전방을 주시하지 못하는 위기상황을 의미한다. 자칫 대형사고로 이어질 수 있는 고속도로에서도 운전자 부주의를 20%가량 감소하는 효과가 나타났다.
 
졸음운전이나 운전자가 한 눈을 파는 상황에서도 빠르게 전방을 주시하도록 돕는 효과도 입증했다. 엠브레인이 운전자의 부주의한 상황을 실시간으로 감지해 목 주변의 스피커나 진동시트 등으로 경고를 주는 방식이다. 엠브레인을 착용하면 최대 2.3초만에 주의력을 회복할 수 있는 것으로 나타났다. 그렇지 않은 경우인 6.7초보다 약 3배 가까이 빠르게 주의력 회복을 도와주는 것으로 나타났다. 안전거리 확보를 통해 비상상황 대응에도 유용할 전망이다.
 
무엇보다 이번 엠브레인 실증사업의 성과는 실제 교통 상황에서 뇌파 신호가 운전자의 건강상태와 주행환경에 따라 어떻게 반응하는지 유효한 데이터를 확보한데 그 의미가 있다. 차량용 헬스케어 분야는 실제 도로를 주행하며 획득한 데이터가 핵심 경쟁력이다. 이를 위해 현대모비스는 올해 말까지 총 300여 대의 공공버스에 엠브레인 적용을 확대한다. 실증범위를 넓히고 딥러닝 기술을 도입해 분석작업에도 속도를 낸다는 방침이다.  
 
현재 차량용 헬스케어 부문에서 글로벌 경쟁사들은 동공이나 맥박처럼 상대적으로 측정하기 쉬운 생체신호 기술을 활용한 자율주행 신기술을 선보이고 있는 단계다. 반면 현대모비스는 이번 시범사업을 통해 한 단계 높은 뇌파 기술 분야에서 세계 최초로 기술개발과 대규모의 데이터까지 확보하게 됐다.
 
한편 현대모비스는 뇌파 신호 해석을 위한 딥러닝 기술을 비롯해 다른 생체신호를 통합한 디지털 헬스케어 기술들도 선제적으로 개발하고 있다. 그리고 지자체와 운송업계 등과 실증사업을 포함한 다양한 협업을 확대할 방침이다. 이를 통해 PBV(목적기반차량) 기반 완전자율주행 단계에서는 탑승객들의 생체신호를 바탕으로 맞춤형 헬스케어나 인포테인먼트 서비스 제공이 가능해질 전망이다.

개인정보보호위원회에서는 개인정보 처리 동의서 '읽지 않고 동의하는' 관행을 방지하기 위해 개인정보 동의 안내서 및 처리 방침 작성지침을 공개하였다. (2022. 3. 3)

작성지침 내용중에 처리 방침의 핵심사항을 정보주체가 쉽게 알아볼 수 있도록 기호로 구성한 개인정보 처리 표시제(라벨링)를 도입하여 처리방침의 앞부분에 요약된 형태로 공개하도록 하였다. 개인정보 처리 표시제를 표기하였더라도 개인정보 처리 방침은 라벨링과 상관없이 공개하여야 한다. 

위 라벨링 예시를 보면 직관적인 이미지를 통해 알기 쉽고 한 눈에 알아볼 수 있을 것 같다. 개인정보 처리 표시제는 정보 주체로부터 개인정보 처리 동의를 받고자 할 때 알려야 할 사항을 알기 쉽게 안내 할 수 있어 동의제도의 실질화에도 기여할 것으로 개인정보보호위원회는 기대하고 있다.

주요 개인정보 처리 표시는 개인정보의 유형, 처리단계, 권리 의무사항 등으로 분류하고 하며, 아래 표와 같은 도형을 활용하여 표시를 구분하고 있다. 

이러한 개인정보 처리 라벨링을 웹에서 활용하는 예시는 아래와 같다.

위 화면에서 아이콘에 마우스를 올리면 아래 그림과 같이 수집하는 상세한 내용(이름, 이메일 주소, 핸드폰번호)이 표시되도록 되어 있다. 

[웹 페이지상 표시 예시 2]의 이미지는 각각의 라벨링 밑에 수집하는 내용을 표시하여 정보주체가 쉽게 알아 보게 만들 수도 있다. 사이트의 상황에 맞게 제작하여 활용하면 될 것 같다.

개인정보 처리 라벨링을 생활속에서도 활용할 수 있다.

[생활 속에서 개인정보 처리 라벨링 활용 예시 1]에서 보면 회원관리, 고객상담, 통계 분석을 위해(수집목적) 성명, 휴대전화번호, 이메일, 생년월일, 성별 등 5개의 개인정보 항목을 수집(수집항목)해서, 2개사에 맞춤 서비스 및 택배 발송을 위해서 개인정보를 제공(개인정보 제3자제공)하고, 회원탈퇴시 1개월 후에 완전 파기(개인정보 파기)를 한다는 의미이다. 

개인정보 처리 표시제를 활용하면 정보주체가 내 개인정보를 어떻게 수집, 활용, 파기하는지 알 수 있게 되어, 개인정보 보호에 도움이 될 것으로 보인다.

아래는 개인정보 처리 방침 작성 지침내에 공개된 주요 개인정보 처리 표시(라벨링)의 기호 및 활용방법이다. 개인정보 처리 표시를 곰곰이 살펴보니, 아기자기하게 잘 만들기는 했으나, 일반인 들이 한참을 생각해야 이해할 수 있을 것 같다. 또한, 일상에 지친 현대인이 새로운 표시를 공부해야 하는 것은 아닌가 하는 생각을 잠시 하였다.