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초록
본 연구는 유럽연합에서 「개인정보보호규정(GDPR)」을 위반하여 제재 받은 사례 중 (1) 금융, (2) 의료, (3) 산업 및 상거래 부문의 사례를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하여 국내 관련 산업 부문에 대한 시사점을 도출하였다. 구체적으로GDPR 집행기록부(GDPR Enforcement Tracker)에서 제공하는 GDPR 위반에 따른 과징금부과처분 결정문 데이터 총 994개를 수집하고, 금융, 의료, 산업 및 상거래에 해당하는 사례를 선별 및 분류한 후, 각 부문별로 키워드 네트워크 분석과 텍스트 마이닝 기법을 통해 분석을 수행하였다. 먼저, 각 부문별로 일반적인 위반 사유를 파악하고, 각 부문의 위반 기업 규모를 기준으로 소, 중, 대로 구분하여 기업 규모별 법 위반 특징을 분석하여 위반 사례의 경향성을 다층적으로 비교하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 해당 산업부문의 국내 기업이 데이터 기반 사업을 추진할 때 고려해야 하는 사항과 이들의 국내외 개인정보 규제 준수를 지원하기 위한 정책적, 학술적 시사점을 도출하였다.
키워드
GDPR; 개인정보보호; 키워드 네트워크; 토픽 모델링; BERT; GDPR; Personal Information Protection; Keyword Network; Topic Modeling; BERT
- 제목
- EU GDPR 위반사례 토픽 분석 및 시사점 연구: 금융, 의료, 산업 및 상거래 부문을 중심으로
- 제목 (타언어)
- A Study on Topic Analyses and their Implications of the EU GDPR Sanction Cases in Finance, Health, Industry and Commerce Sectors
- 저자
- 류정원; 손권상; 윤혜선
- 발행일
- 2023-08
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국전자거래학회지
- 권
- 28
- 호
- 3
- 페이지
- 1 ~ 25