개보위 2027년 예산 996억 원 편성…AI 안전활용·예방체계 강화 집중

핵심 요약

- 개인정보보호위원회가 2027년도 예산안으로 996억 원을 편성, 전년 대비 증액된 규모로 개인정보 보호 정책 확대 - 예산 집행의 두 축은 ❶개인정보 예방·보호 체계 강화, ❷인공지능(AX) 혁신의 안전한 활용 지원 - AI 시대 개인정보 보호 인프라 구축과 사전 예방 중심 정책 전환에 집중 투자 예정

주요 내용

개인정보보호위원회(위원장 고학수, 이하 개보위)는 2026년 9월 4일 2027년도 예산안으로 996억 원을 편성했다고 밝혔다. 이번 예산안은 개인정보 침해 사후 대응에서 사전 예방 중심으로의 정책 전환과, 급속히 발전하는 인공지능 기술 환경에서의 안전한 개인정보 활용 기반 마련에 초점을 맞췄다.

예산의 제1축인 '예방·보호 체계 강화'는 개인정보 침해 사고가 발생한 후 제재하는 방식에서 벗어나, 사업자와 국민이 사전에 개인정보를 안전하게 관리·활용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둔다. 이를 위해 개인정보 보호 교육 프로그램 확대, 중소기업 대상 컨설팅 지원, 개인정보 영향평가 제도 개선 등이 포함될 것으로 보인다.

제2축인 'AX(AI Transformation) 혁신 안전 활용'은 생성형 AI, 초거대 AI 등 인공지능 기술이 급격히 확산되면서 발생하는 새로운 개인정보 보호 이슈에 대응하기 위한 투자다. AI 학습 데이터에 포함된 개인정보 처리 기준 마련, AI 서비스의 개인정보 보호 안전성 검증 체계 구축, 프라이버시 강화 기술(PETs) 연구개발 지원 등이 예상된다.

개보위는 이번 예산 편성을 통해 기업의 혁신 활동을 저해하지 않으면서도 국민의 개인정보 자기결정권을 실질적으로 보장하는 균형잡힌 정책 기조를 유지하겠다는 입장이다. 특히 AI 시대에 맞는 새로운 개인정보 보호 거버넌스 구축이 시급하다는 인식 하에, 법령 개정과 연계한 실효성 있는 예산 집행을 계획하고 있다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원 관점에서 볼 때, 이번 예산 편성은 정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증 의무 대상 기업들에게 중요한 신호다. 특히 '예방 중심' 정책 전환은 사후 제재보다 사전 준수를 강조하는 ISMS-P 인증 철학과 일치하며, 향후 심사 기준도 AI 활용 환경에서의 개인정보 처리 안전성 검증으로 강화될 가능성이 높다. 기업들은 단순히 법적 요구사항 충족을 넘어, AI 기반 서비스 설계 단계부터 Privacy by Design 원칙을 내재화해야 한다.

특히 AX 혁신 안전 활용 예산은 AI 학습용 데이터 처리, 알고리즘 투명성, 자동화된 의사결정에 대한 설명 가능성 등 새로운 심사 항목이 ISMS-P에 추가될 수 있음을 시사한다. 2027년에는 AI 서비스를 제공하는 기업들을 대상으로 한 별도의 가이드라인이나 인증 기준 개정이 예상되므로, 현재 AI를 활용 중이거나 도입을 계획 중인 기업들은 개인정보 처리 방침, 위험 관리 체계, 기술적 보호조치를 선제적으로 정비해야 한다.

ISMS-P 심사원 체크포인트

1. 개인정보 영향평가 및 사전 검토 체계 (ISMS-P 2.8.2, 개인정보보호법 제33조)
- AI 서비스 도입 시 개인정보 영향평가(PIA) 수행 여부 및 평가 결과의 서비스 설계 반영 확인
- 신규 AI 기술 도입 전 개인정보 처리 위험성 사전 검토 프로세스 수립 여부
- 생성형 AI 학습 데이터에 포함된 개인정보의 법적 근거(동의, 가명처리 등) 및 최소수집 원칙 준수 여부

2. 개인정보 처리방침의 AI 관련 고지 (ISMS-P 3.1.2, 개인정보보호법 제30조)
- AI 기술 활용 사실, 처리 목적, 자동화된 결정에 대한 거부권 등 명확한 고지 여부
- AI 학습용 데이터 수집·이용에 대한 정보주체의 별도 동의 획득 절차
- 프로파일링, 개인화 서비스 등 AI 기반 처리 활동에 대한 투명성 확보

3. 기술적 보호조치 및 Privacy Enhancing Technologies (ISMS-P 3.3.1, 개인정보보호법 제29조)
- 차분 프라이버시(Differential Privacy), 연합학습(Federated Learning) 등 프라이버시 강화 기술 적용 검토
- AI 모델 학습 과정에서의 개인정보 암호화, 접근통제, 로그 관리 체계
- AI 서비스의 개인정보 유출·오남용 방지를 위한 모니터링 및 이상징후 탐지 체계

위반 조항

본 보도자료는 예산 편성 발표로 직접적인 법 위반 사항은 없으나, 향후 예산 집행과 연계하여 강화될 것으로 예상되는 주요 규제 조항은 다음과 같다:

개인정보보호법 제33조(개인정보 영향평가)
- 5만 명 이상의 민감정보·고유식별정보를 처리하는 AI 시스템 도입 시 영향평가 의무화
- AI 학습용 대규모 개인정보 처리 시스템 구축 시 사전 영향평가 미실시는 과태료 대상

개인정보보호법 제29조(안전조치의무)
- AI 서비스에서 개인정보 안전성 확보조치 미비 시 최대 5억 원 이하 과태료
- 기술적·관리적 보호조치 기준을 AI 환경에 맞게 강화 적용 예정

개인정보보호법 제37조(개인정보의 이용·제공 제한)
- AI 학습 목적의 개인정보 수집 시 목적 외 이용·제공 금지 원칙 적용
- 동의 없는 AI 학습용 데이터 수집·활용 시 형사처벌(5년 이하 징역 또는 5천만 원 이하 벌금) 가능

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

1. Privacy by Design 개념 (시험 출제 키워드: 사전 예방적 접근)
개인정보 보호를 사후 조치가 아닌 시스템 설계 단계부터 내재화하는 원칙. 캐나다 온타리오주 정보·프라이버시 커미셔너 앤 커부키언(Ann Cavoukian)이 제안한 7대 원칙으로, ①사전예방(Proactive not Reactive), ②기본설정으로서의 프라이버시(Privacy as Default), ③설계 단계 내재화(Privacy Embedded into Design) 등을 포함한다. ISMS-P 인증에서는 신규 서비스 기획 단계에서의 개인정보 보호 요구사항 반영 여부를 중점 심사한다.

2. 인공지능 시대의 개인정보 영향평가(AI-PIA)
전통적 PIA가 데이터베이스 구축 중심이었다면, AI-PIA는 알고리즘의 편향성(Bias), 자동화된 의사결정의 공정성, 설명 가능성(Explainability), 데이터 최소화 원칙 준수 등을 추가 평가한다. GDPR의 DPIA(Data Protection Impact Assessment)와 유사하게, 고위험 AI 시스템은 의무적 평가 대상이 될 전망이다. CPPG 시험에서는 AI 환경에서의 위험 평가 방법론과 개인정보 자기결정권 보장 방안이 출제될 가능성이 높다.