KR102192335B1 - Method and System for Personal Data Trading with data provider's incentive - Google Patents
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Abstract
개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 시스템은 개인 데이터를 수집하고, 수집한 개인 데이터에 기초하여 새로운 정보 또는 가치를 획득하기 위한 과정을 제어하는 개인 데이터 관리부, 개인 데이터 거래 내역 및 개인 데이터 거래 동의 내역을 기록하고 관리하는 개인 데이터 거래 관리부, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 가격을 제시하기 위해 개인 데이터의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하는 개인 데이터 가치화부 및 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 지원하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 거래를 수행하고 확인하는 개인 데이터 에이전트를 포함한다.A personal data transaction method and system in consideration of the personal data provider's incentives in the personal data ecosystem is presented. In the personal data ecosystem proposed by the present invention, the personal data transaction system in consideration of the personal data provider's incentives collects personal data and controls the process of acquiring new information or value based on the collected personal data, Personal data transaction management department that records and manages personal data transaction details and personal data transaction consent details, determines the value of personal data to present prices to personal data providers and personal data users, and extracts new information through personal data analysis It includes a personal data valuation department and a personal data agent that supports personal data access settings according to personal data access rights of personal data providers and personal data users, and performs and confirms personal data transactions between personal data providers and personal data users. .
Description
본 발명은 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a personal data transaction method and apparatus in consideration of an incentive of a personal data provider in a personal data ecosystem.
여러 정보를 모아 빅데이터 처리를 한 후에 이를 되팔거나 활용해서 수익을 얻고 있는 데이터 브로커(Data Broker) 업체들이 많이 늘어나고 있으며, 이에 따라 관련 시장도 계속 성장하고 있다. IoT와 빅데이터 기술 발전에 따라 빅데이터 마켓은 매년 성장 중에 있다. 이러한 흐름에 따라 다양한 데이터를 수집해서 재가공하거나, 데이터 소비자들에게 되파는 데이터 브로커가 많아지고 있으며, 그에 따라 개인정보를 활용한 다양한 비즈니스들이 운영되고 있다. There are a lot of data broker companies that collect and process big data and then resell or use it to earn profits, and accordingly, the related market continues to grow. With the development of IoT and big data technology, the big data market is growing every year. According to this trend, there are many data brokers that collect and reprocess various data or sell them back to data consumers, and accordingly, various businesses using personal information are operating.
개인정보란 살아 있는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 및 영상 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보(해당 정보만으로는 특정 개인을 알아볼 수 없더라도 다른 정보와 쉽게 결합하여 알아볼 수 있는 것을 포함한다)를 말한다. Personal information is information about a living individual, and refers to information that can identify an individual through name, resident registration number , and video (including information that can be easily combined with other information to recognize a specific individual even if the information alone cannot be identified).
데이터 브로커는 개인정보 제공자로부터 데이터를 모아 빅데이터 분석을 통해 개인의 특징을 알아내고 그러한 정보들을 서비스 제공자가 이용할 수 있도록 되판다. 이러한 정보들은 광고, 추천, 정책추진 등 여러 분야에 이용될 수 있다.The data broker collects data from personal information providers, finds out personal characteristics through big data analysis, and sells such information back for use by service providers. Such information can be used in various fields such as advertising, recommendation, and policy promotion.
개인정보 비즈니스의 문제점 중 하나가 개인정보 제공자의 의사를 무시한 무분별한 수집, 재가공을 통한 데이터 브로커의 이익 창출을 진행하지만, 이러한 데이터 수집 과정에서 프라이버시 침해 등이 발생하고 있다.One of the problems in the personal information business is that data brokers generate profits through indiscriminate collection and reprocessing that ignore the intentions of personal information providers, but privacy infringement occurs during the data collection process.
특히, 어려운 개인정보 이용 동의서 제공을 통해 옵트인 방식으로 한 번 제공자에게 동의를 받으면, 기간에 상관없이 개인정보를 수집할 수 있어 개인정보 제공자들은 언제 어떻게 어느 정도의 어떤 정보가 수집되는지 알 수 없는 문제가 생긴다. In particular, personal information can be collected regardless of the period once consent is obtained from the provider through the opt-in method through the provision of difficult personal information use agreements, so personal information providers cannot know when and how much information is collected. There is a problem.
개인정보 제공자들은 개인정보가 어떻게 수집되고 계약에 따라 활용되는지 모르는 경우가 많으며, 이는 개인정보 제공자에게 불안을 심어주고 있다.Personal information providers are often unaware of how personal information is collected and used in accordance with a contract, which instills anxiety on the personal information provider.
세계 경제 포럼 2014년 보고서에 따르면 사용자들이 느끼는 개인정보 침해에 관한 불안감은 높고, 개인정보를 수집하고 이용하는 온라인, 오프라인 사업자들에 대한 신뢰도는 낮은 것으로 조사되었다.According to the 2014 report of the World Economic Forum, users feel high anxiety about personal information infringement, and the reliability of online and offline businesses that collect and use personal information is low.
이러한 문제들로 인해 사람들은 개인정보 수집 업체(예를 들어, 데이터 브로커)를 불신하는 경우가 많다. 또한, 자신의 개인정보를 공개하거나 제공하지 않거나, 서비스를 사용하기 위해 어쩔 수 없이 개인정보를 제공하지만 본인의 의지와는 반하는 경우가 많다. 실제로 WF보고서 등에서 사람들은 개인정보를 수집하는 기업들을 잘 믿지 못하는 경향이 있음이 밝혀졌다. Because of these problems, people often distrust personal information collection companies (eg, data brokers). In addition, they do not disclose or provide their own personal information, or inevitably provide personal information in order to use the service, but in many cases it is against their will. In fact, in the WF report, it was revealed that people tend not to trust companies that collect personal information.
이러한 문제들을 해결하기 위해 WF보고서 등에서는 개인정보 제공자에게 충분한 투명성을 제공하여 개인정보 제공자들이 개인정보 수집자들을 믿을 수 있는 환경을 조성함으로써 개인정보 관련 빅데이터 시장이 더 커질 것으로 전망한다. In order to solve these problems, WF Reports and others predict that the big data market related to personal information will grow larger by providing sufficient transparency to personal information providers to create an environment where personal information providers can trust personal information collectors.
개인 데이터가 수집되고 활용됨에 있어, 개인 데이터 제공자의 요소를 고려하는 것은 중요한 문제이지만 지금의 개인 데이터 생태계는 개인 데이터를 수집한 이후의 활용과 다양한 이해관계자의 이익 실현에만 초점이 맞춰져 있다. When personal data is collected and utilized, it is an important issue to consider the elements of personal data providers, but the current personal data ecosystem focuses only on the use of personal data after collection and the realization of the interests of various stakeholders.
이러한 문제들을 해결하기 위해 WF보고서 등에서는 개인정보 제공자에게 충분한 투명성을 제공하여 개인정보 제공자들이 개인정보 수집자들을 믿을 수 있는 환경을 조성함으로써 개인정보 관련 빅데이터 시장이 더 커질 것으로 전망하였다. In order to solve these problems, the WF Report and the like predicted that the big data market related to personal information would grow larger by providing sufficient transparency to personal information providers to create an environment where personal information providers can trust personal information collectors.
한편, 많은 사람들은 적절한 이익이나 보상이 있다면 자신들의 개인 데이터를 공유하거나 팔고 싶은 의지(Willingness-to-sell)가 있다. 특히, 많은 사람들이 이제 자신의 개인 데이터를 경제적인 자산으로 생각하고 있다. On the other hand, many people are willingness-to-sell to share or sell their personal data if there is an appropriate benefit or reward. In particular, many people now view their personal data as an economic asset.
개인 데이터 판매 의지가 있는 경우, 개인 데이터의 종류와 그 중요도에 따라 그 가격을 다르게 생각하는 것으로 나타난다. 자신의 프라이버시에 영향을 직접적으로 미칠 것 같은 데이터 종류일 수록 평균적으로 가격이 비싸진다. If there is a willingness to sell personal data, it appears that the price is different depending on the type of personal data and its importance. The more data types that are likely to directly affect their privacy, the higher the price on average.
개인 데이터 제공자는 점점 더 자신의 개인 데이터에 관한 통제와 투명한 활용을 원하므로 개인 데이터 생태계에서 이제 개인 데이터 제공자를 배제할 수 없게 되었다. As personal data providers increasingly want control and transparent use of their personal data, it is no longer possible to exclude personal data providers from the personal data ecosystem.
이러한 환경에서 개인 데이터 제공자의 더욱 적극적인 참여를 유도하기 위해서는 제공자들에게 합당한 인센티브를 제공할 필요가 있다.In order to induce more active participation of personal data providers in this environment, it is necessary to provide reasonable incentives to providers.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 개인 데이터 생태계에서 고려되지 않았던 개인 데이터 제공자의 성향과 이익 실현과 관련된 부분을 고려하면서도 개인 데이터 제공자, 이용자, 중계자가 모두 만족할 수 있도록 개인 데이터 제공자의 판매의지와 개인 데이터 이용자의 구매의지를 동시에 고려한 개인 데이터 거래 방법 및 장치를 제공하는데 있다.The technical task to be achieved by the present invention is to consider the personal data provider's willingness to sell and personal data so that all personal data providers, users, and intermediaries can be satisfied while considering the aspects related to the personal data provider's propensity and profit realization that were not considered in the personal data ecosystem. It is to provide a personal data transaction method and apparatus that simultaneously considers the user's purchase will.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 시스템은 개인 데이터를 수집하고, 수집한 개인 데이터에 기초하여 새로운 정보 또는 가치를 획득하기 위한 과정을 제어하는 개인 데이터 관리부, 개인 데이터 거래 내역 및 개인 데이터 거래 동의 내역을 기록하고 관리하는 개인 데이터 거래 관리부, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 가격을 제시하기 위해 개인 데이터의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하는 개인 데이터 가치화부 및 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 지원하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 거래를 수행하고 확인하는 개인 데이터 에이전트를 포함한다. In one aspect, in the personal data ecosystem proposed by the present invention, the personal data transaction system in consideration of the personal data provider's incentives collects personal data and controls a process for acquiring new information or value based on the collected personal data. Personal data management department that records and manages personal data transaction details and personal data transaction agreement details, determines the value of personal data to provide prices to personal data providers and personal data users, and conducts personal data analysis. Personal data valuation department that extracts new information through personal data valuation, supports personal data access settings according to personal data access rights of personal data providers and personal data users, and individuals who conduct and confirm personal data transactions between personal data providers and personal data users Includes data agents.
개인 데이터 관리부는 개인 데이터 제공자가 동의한 범위 내에서 개인 데이터를 수집하는 개인 데이터 제공부, 복수의 개인 데이터 제공자로부터 수집된 개인 데이터를 취합하여 새로운 정보나 가치를 생성하는 개인 데이터 프로세서 및 수집된 개인 데이터를 복수의 유형으로 저장하는 개인 데이터 저장부를 포함한다. The personal data management unit is a personal data provider that collects personal data within the range agreed by the personal data provider, a personal data processor that creates new information or value by collecting personal data collected from a plurality of personal data providers, and the collected individuals. It includes a personal data storage unit that stores data in a plurality of types.
개인 데이터 거래 관리부는 문제가 발생할 경우 개인 데이터 거래 내역에 대한 조회 요청을 받았을 때 대응하기 위해 데이터 브로커를 통해 일어나는 모든 개인 데이터 거래 내역을 기록하고 관리하는 거래 관리부 및 개인 데이터 종류에 따른 희망가격, 제공시기, 제공기관을 포함하는 정보와 함께 개인 데이터 거래 동의 내역을 관리하는 동의 내역 관리부를 포함한다. The personal data transaction management department records and manages all personal data transaction details that occur through the data broker in order to respond when a request for inquiry about the personal data transaction history is received in case of a problem, and the desired price according to the type of personal data is provided. It includes a consent details management unit that manages personal data transaction consent details along with information including timing and provider organizations.
개인 데이터 가치화부는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 적절한 가격을 제시할 수 있도록 각 개인 데이터 유형의 가치를 판단하는 개인 데이터 유형 가치 판단부, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하는 개인 데이터 분석부 및 수집된 개인 데이터 셋의 가치를 분석하고, 최적화 풀이 알고리즘을 이용하여 개인 데이터 제공자와 개인 데이터 사용자의 분석을 통해 데이터 브로커의 이익을 계산하며, 관련 판단 자료를 분석하는 개인 데이터 셋 가치화부를 포함한다. The personal data valuation unit is a personal data type value determination unit that determines the value of each type of personal data so that appropriate prices can be offered to personal data providers and personal data users, a personal data analysis unit that extracts new information through personal data analysis, and It includes a personal data set valuation unit that analyzes the value of the collected personal data set, calculates the profit of the data broker through the analysis of personal data providers and personal data users using an optimization solution algorithm, and analyzes related judgment data.
개인 데이터 에이전트는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 제어하는 개인 데이터 접근 제어부, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 동의가 되어 있는지 확인하는 개인 데이터 동의 확인부 및 개인 데이터 제공자와 브로커, 브로커와 개인 데이터 사용자 간의 실제 개인 데이터 거래에 작용하고, 요청한 개인 데이터의 전달 및 비용 지불이 정확히 이루어졌는지를 확인 및 처리하는 개인 데이터 거래 수행부를 포함한다. The personal data agent is a personal data access control unit that controls personal data access settings according to the personal data access rights between the personal data provider and the personal data user, and the personal data consent to verify that the personal data access agreement between the personal data provider and the personal data user It includes a verification unit and a personal data transaction execution unit that acts on the actual personal data transaction between the personal data provider and the broker, and the broker and the personal data user, and checks and processes whether the requested personal data is delivered and paid for.
또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 방법은 개인 데이터 관리부를 통해 새로운 정보 또는 가치를 획득하기 위한 개인 데이터를 수집하는 단계, 개인 데이터 거래 관리부를 통해 개인 데이터 거래 내역 및 개인 데이터 거래 동의 내역을 기록하고 관리하는 단계, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 가격을 제시하기 위해 개인 데이터 가치화부를 통해 개인 데이터의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하는 단계 및 개인 데이터 에이전트를 통해 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 지원하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 거래를 수행하고 확인하는 단계를 포함한다. In another aspect, in the personal data ecosystem proposed by the present invention, the personal data transaction method considering the incentive of the personal data provider includes collecting personal data to acquire new information or value through the personal data management unit, personal data Record and manage personal data transaction details and personal data transaction consent details through the transaction management unit, determine the value of personal data through the personal data valuation unit to provide prices to personal data providers and personal data users, and analyze personal data Through the steps of extracting new information through and through a personal data agent, support personal data access settings according to the personal data access rights of personal data providers and personal data users, and conduct personal data transactions between personal data providers and personal data users. And confirming.
개인 데이터 관리부를 통해 새로운 정보 또는 가치를 획득하기 위한 개인 데이터를 수집하는 단계는 개인 데이터 제공자가 동의한 범위 내에서 개인 데이터를 수집하고, 복수의 개인 데이터 제공자로부터 수집된 개인 데이터를 취합하여 새로운 정보나 가치를 생성하며, 수집된 개인 데이터를 복수의 유형으로 저장한다. The step of collecting personal data to acquire new information or value through the personal data management unit is to collect personal data within the range agreed by the personal data provider, and collect personal data collected from multiple personal data providers to create new information. I create value and store collected personal data in multiple types.
개인 데이터 거래 관리부를 통해 개인 데이터 거래 내역 및 개인 데이터 거래 동의 내역을 기록하고 관리하는 단계는 문제가 발생할 경우 개인 데이터 거래 내역에 대한 조회 요청을 받았을 때 대응하기 위해 데이터 브로커를 통해 일어나는 모든 개인 데이터 거래 내역을 기록하고 관리하며, 개인 데이터 종류에 따른 희망가격, 제공시기, 제공기관을 포함하는 정보와 함께 개인 데이터 거래 동의 내역을 관리한다. The step of recording and managing personal data transaction details and personal data transaction consent details through the personal data transaction management department is all personal data transactions that occur through the data broker in order to respond when a request for inquiry for personal data transaction details is received in case of a problem. Records and manages details, and manages personal data transaction consent details along with information including the desired price according to the type of personal data, the time of provision, and the provider organization.
개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 가격을 제시하기 위해 개인 데이터 가치화부를 통해 개인 데이터의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하는 단계는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 적절한 가격을 제시할 수 있도록 각 개인 데이터 유형의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하며, 수집된 개인 데이터 셋의 가치를 분석하고, 최적화 풀이 알고리즘을 이용하여 개인 데이터 제공자와 개인 데이터 사용자의 분석을 통해 데이터 브로커의 이익을 계산하며, 관련 판단 자료를 분석한다. In order to provide prices to personal data providers and users of personal data, the personal data valuation unit determines the value of personal data, and the step of extracting new information through personal data analysis provides appropriate prices to personal data providers and personal data users. To determine the value of each type of personal data, extract new information through personal data analysis, analyze the value of collected personal data sets, and analyze personal data providers and personal data users using an optimization solution algorithm It calculates the profit of the data broker and analyzes related judgment data.
개인 데이터 에이전트를 통해 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 지원하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 거래를 수행하고 확인하는 단계는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 제어하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 동의가 되어 있는지 확인하며, 개인 데이터 제공자와 브로커, 브로커와 개인 데이터 사용자 간의 실제 개인 데이터 거래에 작용하고, 요청한 개인 데이터의 전달 및 비용 지불이 정확히 이루어졌는지를 확인 및 처리한다.The personal data agent supports personal data access settings according to the personal data access rights of personal data providers and personal data users, and the steps of conducting and confirming personal data transactions between personal data providers and personal data users are Personal data access settings are controlled according to personal data access rights between data users, and personal data access is agreed between personal data providers and personal data users, and actual personal data between personal data providers and brokers, brokers and personal data users Acts on the transaction, and verifies and processes the delivery of requested personal data and payment of costs.
유럽의 일반개인정보보호규졍(General Data Protection Regulation)의 발효로 개인 데이터 제공 주체의 핵심권리를 보장할 필요가 있으며, 개인 데이터를 활용한 산업의 이해관계자들은 개인 데이터 제공자의 참여를 독려할 수 있는 방안이 필요하게 되었다. 따라서 본 발명의 실시예들에 따른 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 방법 및 장치를 통해 개인 데이터 제공자에게 합당한 이익을 분배함으로써 개인 데이터 제공자가 자발적으로 개인 데이터 생태계에 참여할 수 있는 환경을 조성할 수 있다.With the entry into force of the European General Data Protection Regulation, it is necessary to guarantee the core rights of individuals providing personal data, and stakeholders in industries that use personal data can encourage the participation of personal data providers. A plan was needed. Therefore, in the personal data ecosystem according to the embodiments of the present invention, the personal data provider can voluntarily participate in the personal data ecosystem by distributing reasonable profits to the personal data provider through the personal data transaction method and device taking into account the personal data provider's incentive. You can create an environment.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 관리부의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 거래 관리부의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 가치화부의 구성을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 에이전트의 구성을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 생태계를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 제공자의 판매의지 모델을 설명하기 위한 그래프이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 구매의지 모델을 설명하기 위한 그래프이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 볼록 최적화 기법에 기초한 분석 결과를 설명하기 위한 그래프이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화 풀이 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다. 1 is a diagram showing the configuration of a personal data transaction system in consideration of an incentive of a personal data provider in a personal data ecosystem according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing the configuration of a personal data management unit according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing the configuration of a personal data transaction management unit according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram showing the configuration of a personal data value conversion unit according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram showing the configuration of a personal data agent according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a personal data transaction method in consideration of an incentive of a personal data provider in a personal data ecosystem according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating a personal data ecosystem according to an embodiment of the present invention.
8 is a graph illustrating a sales intention model of a personal data provider according to an embodiment of the present invention.
9 is a graph illustrating a purchase intention model of a user according to an embodiment of the present invention.
10 is a graph for explaining an analysis result based on a convex optimization technique according to an embodiment of the present invention.
11 is a diagram illustrating an optimization solution algorithm according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 시스템의 구성을 나타내는 도면이다. 1 is a diagram showing the configuration of a personal data transaction system in consideration of an incentive of a personal data provider in a personal data ecosystem according to an embodiment of the present invention.
제안하는 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 시스템은 개인 데이터 브로커(110) 및 개인 데이터 에이전트(120)를 포함한다. In the proposed personal data ecosystem, a personal data transaction system considering incentives of personal data providers includes a personal data broker 110 and a personal data agent 120.
개인 데이터 브로커(110)는 개인 데이터 관리부(111), 개인 데이터 거래 관리부(112), 개인 데이터 가치화부(113)를 포함한다. The personal data broker 110 includes a personal data management unit 111, a personal data transaction management unit 112, and a personal data value conversion unit 113.
개인 데이터 관리부(111)는 개인 데이터를 수집하고, 수집한 개인 데이터에 기초하여 새로운 정보 또는 가치를 획득하기 위한 과정을 제어한다. 개인 데이터 관리부(111)는 개인 데이터 제공자가 동의한 범위 내에서 개인 데이터를 수집하고, 복수의 개인 데이터 제공자로부터 수집된 개인 데이터를 취합하여 새로운 정보나 가치를 생성한다. 그리고, 수집된 개인 데이터를 복수의 유형으로 저장한다. 도 2를 참조하여 개인 데이터 관리부(111)의 구성을 더욱 상세히 설명한다. The personal data management unit 111 collects personal data and controls a process for acquiring new information or value based on the collected personal data. The personal data management unit 111 collects personal data within a range agreed by the personal data provider, and creates new information or value by collecting personal data collected from a plurality of personal data providers. Then, the collected personal data is stored in a plurality of types. The configuration of the personal data management unit 111 will be described in more detail with reference to FIG. 2.
개인 데이터 거래 관리부(112)는 개인 데이터 거래 내역 및 개인 데이터 거래 동의 내역을 기록하고 관리한다. 개인 데이터 거래 관리부(112)는 문제가 발생할 경우 개인 데이터 거래 내역에 대한 조회 요청을 받았을 때 대응하기 위해 데이터 브로커를 통해 일어나는 모든 개인 데이터 거래 내역을 기록하고 관리한다. 이때, 개인 데이터 종류에 따른 희망가격, 제공시기, 제공기관을 포함하는 정보와 함께 개인 데이터 거래 동의 내역을 관리할 수 있다. 도 3를 참조하여 개인 데이터 거래 관리부(112)의 구성을 더욱 상세히 설명한다. The personal data transaction management unit 112 records and manages personal data transaction details and personal data transaction consent details. When a problem occurs, the personal data transaction management unit 112 records and manages all personal data transaction details that occur through the data broker in order to respond when a request for inquiry about the personal data transaction details is received. At this time, it is possible to manage personal data transaction consent details along with information including the desired price according to the type of personal data, the time of provision, and the provider organization. The configuration of the personal data transaction management unit 112 will be described in more detail with reference to FIG. 3.
개인 데이터 가치화부(113)는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 가격을 제시하기 위해 개인 데이터의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출한다. 개인 데이터 가치화부(113)는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 적절한 가격을 제시할 수 있도록 각 개인 데이터 유형의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출한다. 그리고, 수집된 개인 데이터 셋의 가치를 분석하고, 최적화 풀이 알고리즘을 이용하여 개인 데이터 제공자와 개인 데이터 사용자의 분석을 통해 데이터 브로커의 이익을 계산하며, 관련 판단 자료를 분석한다. 도 4를 참조하여 개인 데이터 가치화부(113)의 구성을 더욱 상세히 설명한다. The personal data valuation unit 113 determines the value of personal data in order to present prices to personal data providers and personal data users, and extracts new information through personal data analysis. The personal data valuation unit 113 determines the value of each type of personal data so that an appropriate price can be offered to the personal data provider and personal data user, and extracts new information through personal data analysis. Then, the value of the collected personal data set is analyzed, the profit of the data broker is calculated through the analysis of the personal data provider and the personal data user using the optimization solution algorithm, and the related judgment data is analyzed. The configuration of the personal data value conversion unit 113 will be described in more detail with reference to FIG. 4.
개인 데이터 에이전트(120)는 개인 데이터 제공자(121) 및 개인 데이터 사용자(122)의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 지원하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 거래를 수행하고 확인한다. 개인 데이터 에이전트(120)는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 제어하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 동의가 되어 있는지 확인한다. 개인 데이터 에이전트(120)는 개인 데이터 제공자와 브로커, 브로커와 개인 데이터 사용자 간의 실제 개인 데이터 거래에 작용하고, 요청한 개인 데이터의 전달 및 비용 지불이 정확히 이루어졌는지를 확인 및 처리한다. 도 5를 참조하여 개인 데이터 에이전트(120)의 구성을 더욱 상세히 설명한다. The personal data agent 120 supports personal data access setting according to the personal data access rights of the personal data provider 121 and the personal data user 122, and performs and confirms personal data transactions between the personal data provider and the personal data user. do. The personal data agent 120 controls the personal data access setting according to the personal data access authority between the personal data provider and the personal data user, and checks whether the personal data access agreement between the personal data provider and the personal data user is established. The personal data agent 120 acts on an actual personal data transaction between a personal data provider and a broker, and between a broker and a personal data user, and checks and processes whether the requested personal data is delivered and paid for. The configuration of the personal data agent 120 will be described in more detail with reference to FIG. 5.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 관리부의 구성을 나타내는 도면이다.2 is a diagram showing the configuration of a personal data management unit according to an embodiment of the present invention.
개인 데이터 관리부(200)는 개인 데이터를 수집하고, 개인 데이터 거래 내역을 관리하고 개인 데이터의 가치화를 담당한다. 개인 데이터 제공부(210), 개인 데이터 프로세서(220) 및 개인 데이터 저장부(230)를 포함한다. The personal data management unit 200 collects personal data, manages personal data transaction details, and is responsible for value-setting personal data. A personal data providing unit 210, a personal data processor 220, and a personal data storage unit 230 are included.
개인 데이터 제공부(210)는 개인 데이터 제공자가 동의한 범위 내에서 개인 데이터를 수집한다. The personal data providing unit 210 collects personal data within a range agreed by the personal data provider.
개인 데이터 프로세서(220)는 복수의 개인 데이터 제공자로부터 수집된 개인 데이터를 취합하여 새로운 정보나 가치를 생성한다. 취득한 개인 데이터에 기초하여 새로운 정보나 가치를 얻어내기 위한 일련의 과정을 담당한다. 하나의 제공자뿐만 아니라 여러 제공자의 정보를 취합하여 새로운 정보 및 가치를 생산할 수 있다.The personal data processor 220 generates new information or value by collecting personal data collected from a plurality of personal data providers. It is in charge of a series of processes to obtain new information or value based on the acquired personal data. New information and value can be produced by aggregating information from not only one provider but also multiple providers.
개인 데이터 저장부(230)는 수집된 개인 데이터를 복수의 유형으로 저장한다. 개인데이터는 여러 형태로 저장될 수 있다. 예를 들어, 각 제공자 별로 구분하거나 데이터의 종류 별로 구분한 후 저장할 수 있다. 또는 각 데이터의 제공자 정보를 붙이는 방법을 이용하여 저장할 수도 있다.The personal data storage unit 230 stores collected personal data in a plurality of types. Personal data can be stored in several forms. For example, it can be classified by each provider or by data type and then stored. Alternatively, it can be stored by attaching the provider information of each data.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 거래 관리부의 구성을 나타내는 도면이다.3 is a diagram showing the configuration of a personal data transaction management unit according to an embodiment of the present invention.
개인 데이터 거래 관리부(300)는 거래 관리부(310), 동의 내역 관리부(320), 거래 기록부(330) 및 동의 내역 기록부(340)를 포함한다. The personal data transaction management unit 300 includes a
거래 관리부(310)는 문제가 발생할 경우 개인 데이터 거래 내역에 대한 조회 요청을 받았을 때 대응하기 위해 데이터 브로커를 통해 일어나는 모든 개인 데이터 거래 내역을 거래 기록부(330)에 기록하고 관리한다. 다시 말해, 거래 관리부(310)는 개인 데이터 거래 내역을 기록하고 관리하여, 데이터 브로커를 통해 일어나는 모든 거래 기록을 남겨 놓고 사후 문제가 생겼거나 거래 내역 조회 요청을 받았을 때 대응하도록 한다. In the event of a problem, the
동의 내역 관리부(320)는 개인 데이터 종류에 따른 희망가격, 제공시기, 제공기관을 포함하는 정보와 함께 개인 데이터 거래 동의 내역을 내역 기록부(340)에 관리한다. The consent details management unit 320 manages the personal data transaction consent details in the details recording unit 340 along with information including a desired price according to the type of personal data, a provision time, and a provider organization.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 가치화부의 구성을 나타내는 도면이다. 4 is a diagram showing the configuration of a personal data value conversion unit according to an embodiment of the present invention.
개인 데이터 가치화부(400)는 개인 데이터 유형 가치 판단부(410), 개인 데이터 분석부(420) 및 개인 데이터 셋 가치화부(430)를 포함한다. The personal data valuation unit 400 includes a personal data type value determination unit 410, a personal data analysis unit 420, and a personal data set valuation unit 430.
개인 데이터 유형 가치 판단부(410)는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 적절한 가격을 제시할 수 있도록 각 개인 데이터 유형의 가치를 판단한다. The personal data type value determination unit 410 determines the value of each personal data type so that an appropriate price can be provided to the personal data provider and the personal data user.
개인 데이터 분석부(420)는 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출한다. 예를 들어, 빅데이터 분석을 이용할 수 있다. The personal data analysis unit 420 extracts new information through personal data analysis. For example, you can use big data analysis.
개인 데이터 셋 가치화부(430)는 수집된 개인 데이터 셋의 가치를 분석하고, 최적화 풀이 알고리즘을 이용하여 개인 데이터 제공자와 개인 데이터 사용자의 분석을 통해 데이터 브로커의 이익을 계산하며, 관련 판단 자료를 분석한다. The personal data set valuation unit 430 analyzes the value of the collected personal data set, calculates the profit of the data broker through the analysis of the personal data provider and the personal data user using an optimization solution algorithm, and analyzes the related judgment data. do.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 에이전트의 구성을 나타내는 도면이다. 5 is a diagram showing the configuration of a personal data agent according to an embodiment of the present invention.
개인 데이터 에이전트(500)는 개인 데이터 접근 제어부(510), 개인 데이터 동의 확인부(520) 및 개인 데이터 거래 수행부(530)를 포함한다. The personal data agent 500 includes a personal data access control unit 510, a personal data consent confirmation unit 520, and a personal data transaction execution unit 530.
개인 데이터 접근 제어부(510)는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 제어한다. The personal data access control unit 510 controls personal data access settings according to personal data access rights between the personal data provider and the personal data user.
개인 데이터 동의 확인부(520)는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 동의가 되어 있는지 확인한다. The personal data consent confirmation unit 520 checks whether the personal data access agreement between the personal data provider and the personal data user is established.
개인 데이터 거래 수행부(530)는 개인 데이터 제공자와 브로커, 브로커와 개인 데이터 사용자 간의 실제 개인 데이터 거래에 작용하고, 요청한 개인 데이터의 전달 및 비용 지불이 정확히 이루어졌는지를 확인 및 처리한다. 요청한 개인 데이터가 제대로 전달됐는지, 그리고 그에 따른 비용지불은 제대로 이루어졌는지를 확인하고 문제가 있을 경우 다시 처리하는 기능을 담당한다. The personal data transaction execution unit 530 acts on the actual personal data transaction between the personal data provider and the broker, and the broker and the personal data user, and checks and processes whether the requested personal data is transmitted and paid for. It is responsible for checking whether the requested personal data has been properly delivered and payment of the cost accordingly, and reprocessing if there is a problem.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 6 is a flowchart illustrating a personal data transaction method in consideration of an incentive of a personal data provider in a personal data ecosystem according to an embodiment of the present invention.
제안하는 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 방법은 개인 데이터 관리부를 통해 새로운 정보 또는 가치를 획득하기 위한 개인 데이터를 수집하는 단계(610), 개인 데이터 거래 관리부를 통해 개인 데이터 거래 내역 및 개인 데이터 거래 동의 내역을 기록하고 관리하는 단계(620), 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 가격을 제시하기 위해 개인 데이터 가치화부를 통해 개인 데이터의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하는 단계(630) 및 개인 데이터 에이전트를 통해 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 지원하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 거래를 수행하고 확인하는 단계(640)를 포함한다. In the proposed personal data ecosystem, the personal data transaction method in consideration of the personal data provider's incentive is the step of collecting personal data for acquiring new information or value through the personal data management unit (610), and personal data transaction through the personal data transaction management unit. Step 620 of recording and managing details and personal data transaction consent details, determining the value of personal data through the personal data valuation unit in order to present prices to personal data providers and personal data users, and analyzing personal data
단계(610)에서, 개인 데이터 관리부를 통해 새로운 정보 또는 가치를 획득하기 위한 개인 데이터를 수집한다. 개인 데이터 관리부를 통해 개인 데이터 제공자가 동의한 범위 내에서 개인 데이터를 수집하고, 복수의 개인 데이터 제공자로부터 수집된 개인 데이터를 취합하여 새로운 정보나 가치를 생성한다. 그리고, 수집된 개인 데이터를 복수의 유형으로 저장한다.In
단계(620)에서, 개인 데이터 거래 관리부를 통해 개인 데이터 거래 내역 및 개인 데이터 거래 동의 내역을 기록하고 관리한다. 문제가 발생할 경우 개인 데이터 거래 내역에 대한 조회 요청을 받았을 때 대응하기 위해 데이터 브로커를 통해 일어나는 모든 개인 데이터 거래 내역을 기록하고 관리한다. 이때, 개인 데이터 종류에 따른 희망가격, 제공시기, 제공기관을 포함하는 정보와 함께 개인 데이터 거래 동의 내역을 관리할 수 있다. In
단계(630)에서, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 가격을 제시하기 위해 개인 데이터 가치화부를 통해 개인 데이터의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출한다. 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 적절한 가격을 제시할 수 있도록 각 개인 데이터 유형의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출한다. 그리고, 수집된 개인 데이터 셋의 가치를 분석하고, 최적화 풀이 알고리즘을 이용하여 개인 데이터 제공자와 개인 데이터 사용자의 분석을 통해 데이터 브로커의 이익을 계산하며, 관련 판단 자료를 분석한다. In
단계(640)에서, 개인 데이터 에이전트를 통해 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 지원하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 거래를 수행하고 확인한다. 개인 데이터 에이전트는 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 제어하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 동의가 되어 있는지 확인한다. 개인 데이터 제공자와 브로커, 브로커와 개인 데이터 사용자 간의 실제 개인 데이터 거래에 작용하고, 요청한 개인 데이터의 전달 및 비용 지불이 정확히 이루어졌는지를 확인 및 처리한다.In
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 생태계를 설명하기 위한 도면이다. 7 is a diagram illustrating a personal data ecosystem according to an embodiment of the present invention.
데이터 브로커는 데이터 구매/판매 계약 시 데이터 종류에 따른 구독(subscription)기반으로 계약을 진행한다. 다시 말해, 데이터 양이 아닌 데이터 종류를 일정 기간 동안 수집하거나 판매하는 데에 따른 대가로서의 가격이 책정된다.The data broker makes a contract based on subscription according to the data type when making a data purchase/sale contract. In other words, a price is set in exchange for collecting or selling data types over a period of time, not the amount of data.
개인 데이터 이용자(M)(Data Consumer)(710)은 데이터 브로커(Data Broker)(720)로부터 데이터를 구입(711)하며, 제시되는 가격(
데이터 브로커(720)는 개인 데이터 구입(721)과 판매(722)를 통해 이익을 취한다. 이 과정에서 데이터의 가공, 관리 등이 이루어진다. 예를 들어, 데이터 브로커(720)는 가격 
개인 데이터 제공자(N)(Data Provider)(730)는 데이터 브로커(720)에게 개인 데이터를 판매(721)하며, 각 데이터 종류 
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 제공자의 판매의지 모델을 설명하기 위한 그래프이다. 8 is a graph illustrating a sales intention model of a personal data provider according to an embodiment of the present invention.
도 8(a)는 경험적 WTS를 나타내고, 도 8(b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 WTS를 나타낸다. 각 개인은 Yes/No로 결정하므로, 제공자의 판매의지 모델은 모집단 전체에 대한 누적확률분포로 정의한다. 8(a) shows an empirical WTS, and FIG. 8(b) shows a WTS according to an embodiment of the present invention. Since each individual decides Yes/No, the provider's willingness model is defined as the cumulative probability distribution over the entire population.
판매의지(Willingness-to-Sell; WTS) 함수는 다음과 같이 정의할 수 있다. The Willingness-to-Sell (WTS) function can be defined as follows.
여기서, 
개인 데이터 제공자의 판매의지 모델은 개인 데이터의 품질과 가치를 정량화 하기 위한 것이다. 개인 데이터 제공자의 판매의지 모델은 개인 데이터 가격 결정 요소를 가정할 수 있다. 예를 들어, 일반적인 데이터 품질과 관련하여 데이터 셋의 사이즈 및 데이터 셋의 완성도를 가정할 수 있다. 또한, 개인 데이터 품질과 관련하여 다양한 데이터 유형 및 그 조합을 가정할 수 있다. 상관 관계가 높은 개인 데이터 유형은 데이터 개인 데이터 이용자에게 더 중요한 정보를 제공한다. 또한, 개인 데이터의 식별 가능성 수준을 가정할 수 있다. 개인 데이터가 특정 개인과 연결되거나 연결될 수 있는 다른 개인 정보 또는 신원 정보와 결합될 때 데이터 제공자는 다른 속성의 추가 처리를 통해 잠재적으로 식별될 수 있다. The personal data provider's willingness to sell model is to quantify the quality and value of personal data. The personal data provider's willingness to sell model may assume a personal data pricing factor. For example, in relation to general data quality, the size of the data set and the completeness of the data set may be assumed. In addition, various data types and combinations thereof can be assumed in relation to personal data quality. The highly correlated personal data types provide more important information to data personal data users. In addition, the level of identifiability of personal data can be assumed. Data providers can potentially be identified through further processing of other attributes when personal data is associated with or combined with other personal information or identity information that may be associated with a particular individual.
개인 데이터 품질 함수(Personal Data Quality Function) 
될 수 있다. Can be.
여기서, 
데이터 유형이 밀접하게 상관될 때 개인 데이터 품질은 향상되고, 데이터의 양이 균형을 이룬다. 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 데이터 품질 모델은 데이터의 절대량, 관계 정도, 데이터 양의 밸런스 등을 고려한다. When data types are closely correlated, personal data quality improves, and the amount of data is balanced. The personal data quality model according to an embodiment of the present invention considers an absolute amount of data, a degree of relationship, and a balance of the amount of data.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 구매의지 모델을 설명하기 위한 그래프이다. 9 is a graph illustrating a purchase intention model of a user according to an embodiment of the present invention.
각 개인은 Yes/No로 결정하므로, 사용자의 구매의지 모델은 모집단 전체에 대한 누적확률분포로 정의한다. Since each individual decides Yes/No, the user's purchase intention model is defined as the cumulative probability distribution over the entire population.
사용자의 구매의지(Willingness-to-Buy; WTB)는 다음과 같이 나타낸다. The user's Willingness-to-Buy (WTB) is expressed as follows.
여기서,
구매의지 모델은 수요에 대한 기본 경제 원칙을 고려하고, 데이터 가격이 상승하면 사용자의 구매의지(WTB)가 감소한다. 데이터 소비자는 낮은 품질의 제품보다는 높은 품질의 개인 데이터를 선호한다. The purchase will model considers the basic economic principles for demand, and when the data price increases, the user's purchase will (WTB) decreases. Data consumers prefer high quality personal data over low quality products.
다시 도 7을 참조하면, 개인 데이터 품질함수(Personal Data Quality Function (Q)), 예상되는 비용(E), 예상되는 이익(R), 브로커의 이익 함수(U)를 다음과 같이 정의할 수 있다. Referring back to FIG. 7, a personal data quality function (Q), an expected cost (E), an expected profit (R), and a broker's profit function (U) can be defined as follows. .
개인 데이터 품질함수(Personal Data Quality Function (Q)):Personal Data Quality Function (Q):
예상되는 비용(E): Estimated Cost (E):
예상되는 이익(R): Expected profit (R):
브로커의 이익 함수(U):Broker's profit function (U):
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 볼록 최적화 기법에 기초한 분석 결과를 설명하기 위한 그래프이다. 10 is a graph for explaining an analysis result based on a convex optimization technique according to an embodiment of the present invention.
도 10(a)는 개인 데이터 제공자가 1000명, 개인 데이터 사용자가 200명일 때, 다양한 데이터 유형에 대하여 개인 데이터 비용에 따른 최적 거래 지점을 나타내는 그래프이다. 도 10(b) 및 도 10(c)는 또 다른 데이터 유형에 따른 최적 거래 지점을 각각 나타내는 그래프이다. 10(a) is a graph showing an optimal transaction point according to personal data cost for various data types when there are 1000 personal data providers and 200 personal data users. 10(b) and 10(c) are graphs each showing an optimal transaction point according to another data type.
본 발명의 실시예에 따르면, 볼록 최적화 기법(convex optimization)에 기초한 분석을 통해 다루는 개인 데이터의 종류가 늘어나더라도 개인 데이터 제공자, 중계자, 사용자의 요구사항을 만족할 수 있는 거래 지점이 생김을 알 수 있다. According to an embodiment of the present invention, it can be seen that even if the type of personal data to be handled increases through analysis based on convex optimization, a transaction point that can satisfy the requirements of personal data providers, relays, and users is created. .
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화 풀이 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다. 11 is a diagram illustrating an optimization solution algorithm according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 따르면, 다변수 최대 경사 상승법(Multivariate Steepest Gradient Ascent)을 활용하여 다양한 상황에서 빠른 속도로 결과를 도출 할 수 있는 최적화 풀이 알고리즘을 제안한다.According to an embodiment of the present invention, an optimization solution algorithm capable of rapidly deriving results in various situations using a multivariate steepest gradient ascent is proposed.
도 11(a)는 최적화 풀이 알고리즘을 나타내고, 도 11(b)는 제안하는 최적화 풀이 알고리즘의 동작 예시를 나타낸다. FIG. 11(a) shows an optimization solution algorithm, and FIG. 11(b) shows an operation example of the proposed optimization solution algorithm.
유럽의 일반개인정보보호규졍(General Data Protection Regulation)의 발효로 개인 데이터 제공 주체의 핵심권리를 보장할 필요가 있으며, 개인 데이터를 활용한 산업의 이해관계자들은 개인 데이터 제공자의 참여를 독려할 수 있는 방안이 필요하게 되었다. 따라서 본 발명의 실시예들에 따른 개인 데이터 생태계에서 개인 데이터 제공자의 인센티브를 고려한 개인 데이터 거래 방법 및 장치를 통해 개인 데이터 제공자에게 합당한 이익을 분배함으로써 개인 데이터 제공자가 자발적으로 개인 데이터 생태계에 참여할 수 있는 환경을 조성할 수 있다.With the entry into force of the European General Data Protection Regulation, it is necessary to guarantee the core rights of individuals providing personal data, and stakeholders in industries that use personal data can encourage the participation of personal data providers. A plan was needed. Therefore, in the personal data ecosystem according to the embodiments of the present invention, the personal data provider can voluntarily participate in the personal data ecosystem by distributing reasonable profits to the personal data provider through the personal data transaction method and device taking into account the personal data provider's incentive. You can create an environment.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component. For example, the devices and components described in the embodiments include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA), It can be implemented using one or more general purpose computers or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications executed on the operating system. In addition, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For the convenience of understanding, although it is sometimes described that one processing device is used, one of ordinary skill in the art, the processing device is a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. In addition, other processing configurations are possible, such as a parallel processor.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, configuring the processing unit to behave as desired or processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be interpreted by a processing device or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. Can be embodyed in The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -A hardware device specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described by the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those of ordinary skill in the art. For example, the described techniques are performed in a different order from the described method, and/or components such as a system, structure, device, circuit, etc. described are combined or combined in a form different from the described method, or other components Alternatively, even if substituted or substituted by an equivalent, an appropriate result can be achieved.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and claims and equivalents fall within the scope of the claims to be described later.
Claims (10)
개인 데이터 거래 내역 및 개인 데이터 거래 동의 내역을 기록하고 관리하는 개인 데이터 거래 관리부;
개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 가격을 제시하기 위해 개인 데이터의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하는 개인 데이터 가치화부; 및
개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 지원하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 거래를 수행하고 확인하는 개인 데이터 에이전트
를 포함하고,
개인 데이터 가치화부는,
개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 적절한 가격을 제시할 수 있도록 각 개인 데이터 유형의 가치를 판단하는 개인 데이터 유형 가치 판단부;
개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하는 개인 데이터 분석부; 및
수집된 개인 데이터 셋의 가치를 분석하고, 최적화 풀이 알고리즘을 이용하여 개인 데이터 제공자와 개인 데이터 사용자의 분석을 통해 데이터 브로커의 이익을 계산하며, 관련 판단 자료를 분석하는 개인 데이터 셋 가치화부
를 포함하고,
개인 데이터 품질에 관한 복수의 데이터 유형 및 그 조합에 따른 데이터의 절대량, 상관 관계, 데이터 양의 밸런스를 이용하여 데이터 유형 간의 상관관계 가중치를 구하고, 데이터 유형 간의 상관관계 가중치를 이용하여 정의된 개인 데이터 품질 함수를 적용하여 개인 데이터 제공자의 판매의지 모델 및 사용자의 구매의지 모델을 생성하며,
개인 데이터 제공자의 판매의지 모델 및 사용자의 구매의지 모델을 통해 복수의 데이터 유형에 따른 최적 거래 지점을 구하는
개인 데이터 거래 시스템. A personal data management unit that collects personal data and controls a process for acquiring new information or value based on the collected personal data;
Personal data transaction management unit for recording and managing personal data transaction details and personal data transaction consent details;
A personal data valuation unit that determines the value of personal data and extracts new information through personal data analysis to present prices to personal data providers and personal data users; And
Personal data agent that supports personal data access settings according to the personal data access rights of personal data providers and personal data users, and performs and confirms personal data transactions between personal data providers and personal data users
Including,
Personal data valuation department,
A personal data type value determination unit that determines the value of each type of personal data so that appropriate prices can be offered to personal data providers and personal data users;
A personal data analysis unit that extracts new information through personal data analysis; And
A personal data set valuation unit that analyzes the value of the collected personal data set, calculates the profit of the data broker through the analysis of personal data providers and personal data users using an optimization solution algorithm, and analyzes related judgment data
Including,
Personal data defined by using the balance of the absolute amount, correlation, and amount of data according to the plurality of data types related to personal data quality and their combination, and calculating the correlation weight between data types, and using the correlation weight between data types By applying the quality function, the personal data provider's willingness model and the user's willingness to purchase model are created,
Using the personal data provider's willingness to sell model and the user's willingness to purchase model, it is the best way to find the best transaction points for multiple data types.
Personal data trading system.
개인 데이터 관리부는,
개인 데이터 제공자가 동의한 범위 내에서 개인 데이터를 수집하는 개인 데이터 제공부;
복수의 개인 데이터 제공자로부터 수집된 개인 데이터를 취합하여 새로운 정보나 가치를 생성하는 개인 데이터 프로세서; 및
수집된 개인 데이터를 복수의 유형으로 저장하는 개인 데이터 저장부
를 포함하는 개인 데이터 거래 시스템. The method of claim 1,
Personal data management department,
A personal data provider that collects personal data within the range agreed by the personal data provider;
A personal data processor for generating new information or value by collecting personal data collected from a plurality of personal data providers; And
Personal data storage unit that stores collected personal data in multiple types
Personal data transaction system comprising a.
개인 데이터 거래 관리부는,
문제가 발생할 경우 개인 데이터 거래 내역에 대한 조회 요청을 받았을 때 대응하기 위해 데이터 브로커를 통해 일어나는 모든 개인 데이터 거래 내역을 기록하고 관리하는 거래 관리부; 및
개인 데이터 종류에 따른 희망가격, 제공시기, 제공기관을 포함하는 정보와 함께 개인 데이터 거래 동의 내역을 관리하는 동의 내역 관리부
를 포함하는 개인 데이터 거래 시스템. The method of claim 1,
Personal data transaction management department,
A transaction management unit that records and manages all personal data transaction details that occur through a data broker in order to respond to a request for inquiry about personal data transaction details in case of a problem; And
Consent details management unit that manages personal data transaction consent details along with information including the desired price according to the type of personal data, the time of provision, and the provider organization
Personal data transaction system comprising a.
개인 데이터 에이전트는,
개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 제어하는 개인 데이터 접근 제어부;
개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 동의가 되어 있는지 확인하는 개인 데이터 동의 확인부; 및
개인 데이터 제공자와 브로커, 브로커와 개인 데이터 사용자 간의 실제 개인 데이터 거래에 작용하고, 요청한 개인 데이터의 전달 및 비용 지불이 정확히 이루어졌는지를 확인 및 처리하는 개인 데이터 거래 수행부
를 포함하는 개인 데이터 거래 시스템. The method of claim 1,
Personal Data Agent,
A personal data access control unit controlling personal data access settings according to personal data access rights between the personal data provider and the personal data user;
A personal data consent confirmation unit that checks whether the personal data access agreement between the personal data provider and the personal data user is granted; And
Personal data transaction execution unit that acts on actual personal data transactions between personal data providers and brokers, brokers and personal data users, and verifies and processes the delivery of requested personal data and payment of fees
Personal data transaction system comprising a.
개인 데이터 거래 관리부를 통해 개인 데이터 거래 내역 및 개인 데이터 거래 동의 내역을 기록하고 관리하는 단계;
개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 가격을 제시하기 위해 개인 데이터 가치화부를 통해 개인 데이터의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하는 단계; 및
개인 데이터 에이전트를 통해 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 지원하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 거래를 수행하고 확인하는 단계
를 포함하고,
개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 가격을 제시하기 위해 개인 데이터 가치화부를 통해 개인 데이터의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하는 단계는,
개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자에게 적절한 가격을 제시할 수 있도록 각 개인 데이터 유형의 가치를 판단하고, 개인 데이터 분석을 통해 새로운 정보를 추출하며, 수집된 개인 데이터 셋의 가치를 분석하고, 최적화 풀이 알고리즘을 이용하여 개인 데이터 제공자와 개인 데이터 사용자의 분석을 통해 데이터 브로커의 이익을 계산하며, 관련 판단 자료를 분석하고,
개인 데이터 품질에 관한 복수의 데이터 유형 및 그 조합에 따른 데이터의 절대량, 상관 관계, 데이터 양의 밸런스를 이용하여 데이터 유형 간의 상관관계 가중치를 구하고, 데이터 유형 간의 상관관계 가중치를 이용하여 정의된 개인 데이터 품질 함수를 적용하여 개인 데이터 제공자의 판매의지 모델 및 사용자의 구매의지 모델을 생성하며,
개인 데이터 제공자의 판매의지 모델 및 사용자의 구매의지 모델을 통해 복수의 데이터 유형에 따른 최적 거래 지점을 구하는
개인 데이터 거래 방법. Collecting personal data to acquire new information or value through a personal data management unit;
Recording and managing personal data transaction details and personal data transaction consent details through a personal data transaction management unit;
Determining the value of personal data through a personal data valuation unit to present prices to personal data providers and personal data users, and extracting new information through personal data analysis; And
Steps to support personal data access settings according to personal data access rights of personal data providers and personal data users through personal data agents, and to conduct and confirm personal data transactions between personal data providers and personal data users
Including,
The steps of determining the value of personal data through the personal data valuation unit and extracting new information through personal data analysis in order to present prices to personal data providers and personal data users,
To determine the value of each type of personal data, extract new information through personal data analysis, analyze the value of collected personal data sets, and optimize solution algorithms so that personal data providers and personal data users can offer an appropriate price. To calculate the profits of the data broker through the analysis of personal data providers and users of personal data, and analyze related judgment data,
Personal data defined by using the balance of the absolute amount, correlation, and data amount of data according to the plurality of data types related to personal data quality and their combination, and using the correlation weight between data types By applying the quality function, the personal data provider's willingness model and the user's willingness to purchase model are created.
Using the personal data provider's willingness to sell model and the user's willingness to purchase model, it is possible to find the best transaction points for multiple data types.
How to trade personal data.
개인 데이터 관리부를 통해 새로운 정보 또는 가치를 획득하기 위한 개인 데이터를 수집하는 단계는,
개인 데이터 제공자가 동의한 범위 내에서 개인 데이터를 수집하고, 복수의 개인 데이터 제공자로부터 수집된 개인 데이터를 취합하여 새로운 정보나 가치를 생성하며, 수집된 개인 데이터를 복수의 유형으로 저장하는
개인 데이터 거래 방법. The method of claim 6,
Collecting personal data to acquire new information or value through the personal data management unit,
Collecting personal data within the scope agreed by the personal data provider, collecting personal data collected from multiple personal data providers to create new information or value, and storing the collected personal data in multiple types.
How to trade personal data.
개인 데이터 거래 관리부를 통해 개인 데이터 거래 내역 및 개인 데이터 거래 동의 내역을 기록하고 관리하는 단계는,
문제가 발생할 경우 개인 데이터 거래 내역에 대한 조회 요청을 받았을 때 대응하기 위해 데이터 브로커를 통해 일어나는 모든 개인 데이터 거래 내역을 기록하고 관리하며, 개인 데이터 종류에 따른 희망가격, 제공시기, 제공기관을 포함하는 정보와 함께 개인 데이터 거래 동의 내역을 관리하는
개인 데이터 거래 방법. The method of claim 6,
The step of recording and managing personal data transaction details and personal data transaction consent details through the personal data transaction management unit,
In the event of a problem, all personal data transactions that occur through the data broker are recorded and managed to respond to requests for inquiries about personal data transaction details. To manage personal data transaction consent details along with information
How to trade personal data.
개인 데이터 에이전트를 통해 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 지원하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 거래를 수행하고 확인하는 단계는,
개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 권한에 따라 개인 데이터 접근 설정을 제어하고, 개인 데이터 제공자 및 개인 데이터 사용자 간의 개인 데이터 접근 동의가 되어 있는지 확인하며, 개인 데이터 제공자와 브로커, 브로커와 개인 데이터 사용자 간의 실제 개인 데이터 거래에 작용하고, 요청한 개인 데이터의 전달 및 비용 지불이 정확히 이루어졌는지를 확인 및 처리하는
개인 데이터 거래 방법.The method of claim 6,
The steps of supporting personal data access setting according to personal data access rights of personal data providers and personal data users through personal data agents, and performing and confirming personal data transactions between personal data providers and personal data users,
Personal data access settings are controlled according to personal data access rights between personal data providers and personal data users, verify that personal data access agreements are established between personal data providers and personal data users, and personal data providers and brokers, brokers and personal data Acts on the actual personal data transaction between users, and verifies and processes that the requested personal data is delivered and paid for.
How to trade personal data.
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|---|---|---|---|
| KR1020190051405A KR102192335B1 (en) | 2019-05-02 | 2019-05-02 | Method and System for Personal Data Trading with data provider's incentive |
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| JP2002132721A (en) * | 2000-10-27 | 2002-05-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method and system for providing service and recording medium recording service providing program |
Family Cites Families (2)
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| KR20140096226A (en) * | 2013-01-25 | 2014-08-05 | 한국전자통신연구원 | System and method for transaction of personal information |
| KR102051231B1 (en) * | 2018-11-27 | 2020-01-08 | 한국과학기술원 | Method and system for tracking transaction of the user personal information based in blockchain |
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| JP2002132721A (en) * | 2000-10-27 | 2002-05-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method and system for providing service and recording medium recording service providing program |
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