국립암센터, 'Privacy-Preserving AI' 연구 사례 공유…개인정보보호와 AI 혁신 균형 모색

핵심 요약

- 국립암센터, 2026년 '개인정보보호 발전워크숍' 개최로 의료 분야 AI 거버넌스 모범 사례 제시 - 개인정보를 직접 사용하지 않고 연구하는 Privacy-Preserving AI 기술 적용 사례 공개 - 데이터결합팀 중심 개인정보 이노베이션 전략으로 AI 혁신과 프라이버시 보호의 균형 추구

주요 내용

국립암센터가 2026년 9월 '개인정보보호 발전워크숍'을 개최하고 의료 AI 분야의 개인정보보호 모범 사례를 공유했다. 이번 워크숍에서는 김현진 데이터결합팀장이 '개인정보보호와 AI 혁신의 균형: 개인정보 이노베이션의 역할'을 주제로 발표하며, 의료기관이 AI 기술을 도입하면서도 환자의 민감정보를 안전하게 보호하는 실무 전략을 제시했다.

특히 주목할 만한 내용은 이재동 연구원이 발표한 'Privacy-Preserving AI 연구 사례'다. Privacy-Preserving AI는 개인정보를 직접 식별·활용하지 않고도 AI 모델 학습과 연구를 수행할 수 있는 기술로, 차등정보보호(Differential Privacy), 연합학습(Federated Learning), 동형암호(Homomorphic Encryption) 등의 기법이 포함된다. 국립암센터는 암 환자의 민감한 의료정보를 보호하면서도 AI 기반 진단·예측 모델을 개발하는 데 이러한 기술을 활용하고 있다.

의료 분야는 개인정보보호법상 민감정보와 고유식별정보를 동시에 다루는 고위험 영역이다. 2025년 시행된 AI기본법과 2026년 강화된 개인정보보호법 개정안은 AI 시스템이 개인정보를 처리할 때 더욱 엄격한 보호조치를 요구하고 있다. 국립암센터의 이번 워크숍은 공공기관이 법적 요구사항을 충족하면서도 AI 연구 혁신을 지속할 수 있는 실질적 방법론을 제시했다는 점에서 의미가 크다.

데이터결합팀을 중심으로 한 거버넌스 체계 구축도 눈에 띈다. 국립암센터는 개인정보 이노베이션 조직을 통해 연구자와 개인정보보호 전문가 간 협업을 제도화하고, AI 개발 단계부터 Privacy by Design 원칙을 적용하는 체계를 운영하고 있다. 이는 2026년 현재 많은 의료기관과 연구기관이 당면한 '혁신과 보호의 딜레마'에 대한 현실적 해법으로 평가된다.

전문가 시각

ISMS-P 심사 현장에서 가장 빈번하게 발견되는 문제 중 하나가 AI·빅데이터 프로젝트에서의 개인정보 보호조치 미흡이다. 특히 의료기관의 경우 연구 목적으로 환자정보를 AI 학습에 활용하면서도 가명처리, 접근통제, 안전성 확보조치가 제대로 이행되지 않는 사례가 많다. 국립암센터의 Privacy-Preserving AI 접근은 이러한 실무 공백을 메우는 모범 사례로, 단순히 비식별화에 의존하지 않고 기술적·관리적 보호조치를 다층적으로 적용한다는 점에서 평가할 만하다.

다만 실무 적용 시 주의할 점이 있다. Privacy-Preserving AI 기술을 도입했다고 해서 개인정보보호법상 의무가 면제되는 것은 아니다. 연합학습 환경에서도 모델 파라미터를 통한 정보 유출 위험(Model Inversion Attack)이 존재하며, 차등정보보호 적용 시에도 적절한 프라이버시 예산(ε값) 설정이 필요하다. 각 기관은 자체 위험 평가를 통해 기술 도입의 적절성을 판단하고, AI 거버넌스 체계에 개인정보보호 전문가를 반드시 포함시켜야 한다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

Privacy by Design 원칙: 개인정보보호를 사후 대응이 아닌 AI 시스템 기획·설계 단계부터 내재화하는 접근법. ISMS-P 인증기준 2.8.1(개인정보 수집 제한) 및 2.8.6(개인정보 영향평가)과 연계되며, AI 개발 생명주기 전 단계에 걸쳐 프라이버시 보호조치를 사전 설계해야 한다.

가명정보의 안전성 확보조치: 의료 AI 연구에서 가명처리된 정보를 활용할 경우에도 개인정보보호법 제28조의4에 따른 안전조치가 필수다. ISMS-P 인증기준 2.9.1(가명정보 처리 시 안전조치) 적용 시 접근권한 관리, 암호화, 재식별 방지 기술 적용, 안전한 처리환경 제공 등을 종합적으로 이행해야 한다.