DIVE 2026 부산 개막, AI·빅데이터 프로젝트에 개인정보 보호 강화 주목

핵심 요약

- 'DIVE 2026' 부산 벡스코 개막, AI 기반 스마트 여행 어시스턴트·동백전 데이터 활용 등 9개 트랙 구성 - 부산교통공사·BNK금융지주 등 참여 프로젝트에서 개인정보 보호 이슈 부각 - AI·빅데이터 활용 공공서비스에서 개인정보 보호법·AI기본법 준수가 필수 과제로 대두

주요 내용

2026년 7월 부산 벡스코에서 개막한 'DIVE 2026'은 AI와 빅데이터 기술로 지역 혁신을 도모하는 대규모 기술 행사다. 부산교통공사와 짐캐리가 협력한 'AI 기반 스마트 여행 어시스턴트', BNK금융지주의 '동백전 데이터 기반 지역화폐 활성화 방안' 등 9개 트랙이 공개되며, 공공·금융 분야에서 AI 기술 적용 사례를 집중 조명했다.

특히 부산시·KCB 트랙과 HUG·아이엔 트랙에서는 개인정보 보호가 핵심 이슈로 다뤄지고 있다. AI 기반 여행 어시스턴트는 이용자의 위치정보·결제정보·이동패턴 등 민감한 개인정보를 수집·분석하며, 동백전 데이터 활용은 지역 주민의 소비 패턴과 생활 정보를 포함한다. 이러한 프로젝트들은 2024년 시행된 AI기본법과 개인정보 보호법의 엄격한 적용 대상이다.

AI 모델 학습 과정에서 개인정보가 무단으로 활용되거나, LLM 기반 서비스에서 프롬프트 인젝션을 통해 개인정보가 유출될 위험도 존재한다. 특히 바이브 코딩(Vibe Coding) 방식으로 빠르게 개발된 AI 서비스는 인증·접근통제 미비, SQL 인젝션, 민감정보 평문 저장 등 보안 취약점을 내포할 가능성이 크다. 공공·금융 분야에서는 ISMS-P 인증과 개인정보 영향평가(PIA)가 필수적으로 요구된다.

2026년 현재 AI 거버넌스 체계는 AI기본법 제20조(개인정보 보호), 신용정보법, 위치정보법 등 복합적 규제를 받는다. DIVE 2026 참여 기업들은 데이터 최소수집 원칙, 가명·익명처리 적용, AI 학습데이터 출처 투명성 확보 등 선제적 컴플라이언스 대응이 필요하다.

전문가 시각

AI·빅데이터 기반 공공서비스 개발 시 가장 빈번히 발생하는 문제는 '개발 속도 우선, 보안 후순위' 접근이다. 바이브 코딩으로 ChatGPT·Claude 등 LLM을 활용해 빠르게 프로토타입을 구축하는 과정에서, AI가 자동 생성한 코드는 OWASP Top 10 취약점(인젝션·인증 실패·민감정보 노출)을 그대로 포함하는 경우가 많다. 특히 위치정보·결제정보를 다루는 여행 어시스턴트나 소비데이터를 분석하는 지역화폐 플랫폼은 ISMS-P 인증 필수 대상이며, 개인정보 영향평가 수행 없이는 서비스 출시가 불가능하다.

실무 대응 방안으로는 ① AI 생성 코드에 대한 보안 코드 리뷰 의무화 ② 개인정보 처리 단계별 암호화·접근통제 적용 ③ AI 학습데이터 출처 및 개인정보 포함 여부 검증 ④ 프롬프트 인젝션 방어를 위한 입력값 검증 ⑤ ISMS-P 통제항목 기반 사전 점검 체계 구축이 필요하다. 특히 공공기관은 「개인정보 보호법」 제33조(영향평가)와 AI기본법 제53조(고위험 AI 사전평가)를 동시 충족해야 하므로, 프로젝트 기획 단계부터 개인정보보호책임자(CPO)와 정보보호최고책임자(CISO)가 참여하는 거버넌스 체계를 마련해야 한다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

1. 개인정보 영향평가(PIA) 대상 판단 기준 개인정보 보호법 제33조에 따라 ①주민번호 처리 ②100만 명 이상 정보 보유 ③민감정보·고유식별정보 일정 규모 이상 처리 시 영향평가 의무. AI 기반 여행 어시스턴트(위치정보)와 동백전 데이터(결제정보)는 해당 대상임.

2. ISMS-P 인증 2.8.2 개인정보 수집 시 동의 선택정보와 필수정보 구분, 목적별 동의 분리, 14세 미만 법정대리인 동의 등 요구사항. AI 서비스에서 학습 목적 데이터 활용 시 별도 동의 절차 필요하며, LLM 프롬프트 로그에 개인정보 포함 시 보유기간·파기 절차 명시 필수.