KR20210068689A - 전자 장치 및 그 제어 방법 - Google Patents

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Abstract

계약서가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는 제어 방법이 개시된다. 제어 방법은, 계약서에 포함된 텍스트를 획득하는 단계; 계약서의 메타 데이터 및 상기 본문 데이터를 획득하는 단계; 메타 데이터에 기초하여, 참조 데이터를 획득하는 단계; 및 본문 데이터 및 상기 참조 데이터를 비교하여 계약서가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

Description

전자 장치 및 그 제어 방법{ELECTRONIC APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING THEREOF}
본 개시는 전자 장치 및 그 제어 방법으로, 보다 상세하게는, 계약서에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약서가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는 지 여부를 판단하는 기술에 관한 것이다.
통신 서비스 및 금융 서비스 등 각종 서비스 가입 시, 약관 또는 계약서 상에 서비스 가입자의 개인정보의 제공이 요구되는 경우가 있다. 최근에는, 개인정보 유출사고가 증가함에 따라, 개인정보의 처리에 대한 서비스 가입자의 관심이 증대되고 있는 실정이다.
한편, 서비스 가입자로부터 수집되는 개인정보는 다양한 목적으로 사용 및 처리되는데, 개인정보의 종류에 따라 관련 법령 또는 가이드 라인이 상이하여, 서비스 가입자가 직접 약관 또는 계약서가 개인정보보호와 관련된 법령 또는 가이드라인을 만족하는 지 여부를 확인하기 곤란한 불편함이 있다.
이에, 최근에는 약관 또는 계약서에 기재된 개인정보처리에 관한 내용이 관련 법령 또는 가이드라인을 만족하는지 여부를 판단할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 일 기술적 과제는, 계약서에 포함된 개인정보처리에 관한 내용이 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있는 전자 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 개시의 예시적인 일 실시 예에 따르면, 제1 계약자 및 제2 계약자 간의 계약에 대한 계약서에 포함된 텍스트를 획득하는 단계; 상기 획득된 텍스트에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 계약의 종류에 관한 정보를 포함하는 메타 데이터, 및 상기 계약서의 제1 계약자의 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 본문 데이터를 획득하는 단계; 상기 메타 데이터에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 본문 데이터 및 상기 참조 데이터를 비교하여, 상기 계약서에 포함된 상기 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는 제어 방법이 제공될 수 있다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 개시의 예시적인 다른 일 실시 예에 따르면, 전자 장치에 있어서, 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 제1 계약자 및 제2 계약자 간의 계약에 대한 계약서에 포함된 텍스트를 획득하고, 상기 획득된 텍스트에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 계약의 종류에 관한 정보를 포함하는 메타 데이터, 및 상기 계약서의 제1 계약자의 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 본문 데이터를 획득하고, 상기 메타 데이터에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터를 획득하고, 상기 본문 데이터 및 상기 참조 데이터를 비교하여, 상기 계약서에 포함된 상기 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는 전자 장치가 제공될 수 있다.
본 개시의 과제의 해결 수단이 상술한 해결 수단들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 해결 수단들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이상과 같은 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자는 전자 장치를 통해 특허 계약서에 포함된 개인정보처리에 관한 내용이 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 이에 따라, 사용자 편의성 및 만족도가 향상될 수 있다.
그 외에 본 개시의 실시 예로 인하여 얻을 수 있거나 예측되는 효과에 대해서는 본 개시의 실시 예에 대한 상세한 설명에서 직접적 또는 암시적으로 개시하도록 한다. 예컨대, 본 개시의 실시 예에 따라 예측되는 다양한 효과에 대해서는 후술될 상세한 설명 내에서 개시될 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 메타 데이터 획득 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 메타 데이터 편집 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 본문 데이터를 획득하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 계약서(10)의 일부를 도시한 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 계층화된 객체를 도시한 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 구현 예에 따른 계약서 프로파일이 도시한 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 참조 데이터를 설명하기위한 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 개인정보 수집항목 저장 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.　
본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 개시의 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 개시된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.　그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
전자 장치(100)는 소정의 계약에 대한 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 이 때, 전자 장치(100)는 다양한 방법으로 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 일 예로, 전자 장치(100)는 계약서(10)가 촬상한 이미지를 획득할 수 있다. 이 때, 전자 장치(100)는 광학문자인식(OCR, Optical Character Recognition)을 통해 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 다만, 이는 일 예시에 불과하며, 전자 장치(100)는 이미지를 입력 받아 이미지에 포함된 텍스트를 출력하도록 학습된 신경망 모델에 계약서(10)를 촬상한 이미지를 입력하여 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 다른 일 예로, 계약서(10)가 웹 페이지 상에서 제공되는 경우, 전자 장치(100)는 웹 페이지의 스크립트를 바탕으로 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다.
이때, 계약서(10)에 대응되는 계약의 종류는 다양할 수 있으며, 계약서(10)는 다양한 형식을 가질 수 있다. 예를 들어, 계약서(10)는 서비스 제공자와 서비스 가입자 간의 서비스 가입 계약에 관한 서류일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
전자 장치(100)는 이미지를 촬상하는 카메라를 포함할 수 있다. 이 때, 전자 장치(100)는 카메라가 촬상한 계약서(10)에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 다만 이는 일 예시에 불과하며, 전자 장치(100)는 다른 외부 장치로부터 계약서(10)를 촬상한 이미지를 획득할 수 있다. 또는, 계약서(10)가 웹 페이지 상에서 제공되는 경우, 전자 장치(100)는 웹 페이지를 분석하여 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약서(10)에 대한 메타 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 메타 데이터는 계약의 형식에 관한 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터는 계약의 종류, 날짜, 계약 당사자에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 전자 장치(100)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약서(10)에 대한 본문 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 본문 데이터는 계약의 실질에 관한 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 본문 데이터는 계약 내용에 관한 항목, 개인 정보 입력 항목 및 입력된 개인 정보의 처리에 대한 항목을 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 데이터 베이스(20)로부터 계약서(100)에 대응되는 참조 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 참조 데이터는 전자 장치(100)가 계약서(100)가 미리 정해진 조건에 부합하는 지 여부를 판단하기 위해 필요한 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 참조 데이터는 사전 정의된 계약서에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 사전 정의된 계약서는 각종 계약의 종류에 따른 국가별 표준 계약서를 포함할 수 있다. 또한, 참조 데이터는 각종 계약에서 수집되는 개인 정보 보호에 관한 법령에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 참조 데이터는 한국의 개인정보보호법, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다만 이는 일 예에 불과하며, 참조 데이터는 유럽 연합의 일단 데이터 보호 규정(GDPR, General Data Protection Regulation) 등 다양한 국가의 개인정보 보호에 관한 규정에 대한 정보를 포함할 수 있다. 한편, 다양한 참조 데이터를 저장하는 데이터 베이스(20)는 로컬로 제공되거나 외부 서버 상에 제공될 수 있다.
한편, 전자 장치(100)는 계약서(10)의 메타 데이터를 이용하여 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 계약서(10)가 통신 서비스 가입 계약에 대한 것인 경우, 메타 데이터는 통신 서비스 가입 계약이라는 계약 종류 정보를 포함할 수 있다. 이 때, 전자 장치(100)는 메타 데이터에 포함된 계약 종류 정보를 이용하여 데이터 베이스(20)로부터 통신 서비스 가입 계약에 관한 사전 정의된 계약서에 대한 데이터를 포함하는 참조 데이터를 획득할 수 있다.
이 때, 전자 장치(100)는 계약서(10)의 본문 데이터 및 획득된 참조 데이터를 바탕으로, 계약서(10)에 포함된 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 본문 데이터가 통신 서비스 가입자의 개인정보를 포함하고, 통신 서비스 가입 계약의 사전 정의된 계약서상에서 개인정보수집에 대한 서비스 가입자의 동의 항목을 포함하는 경우, 전자 장치(100)는 계약서(10)의 본문 데이터가 개인정보수집에 대한 서비스 가입자의 동의 항목을 포함하는지 여부를 판단할 수 있다.
계약서(10)에 포함된 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다고 판단된 경우, 전자 장치(100)는 계약서(10)가 적법하다는 내용을 포함하는 알람 메시지를 출력할 수 있다.
반면에, 계약서(10)에 포함된 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 불만족한다고 판단된 경우, 전자 장치(100)는 개인정보보호 위반에 관한 내용을 포함하는 알람 메시지를 출력할 수 있다.
이에 따라, 사용자는 전자 장치(100)를 이용하여 계약서의 적법 여부를 확인할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(100)는 메모리(110), 통신 인터페이스(120), 디스플레이(130), 사용자 입력부(140), 카메라(150) 및 프로세서(160)를 포함할 수 있다. 한편, 전자 장치(100)는 반드시 상술한 구성들을 모두 포함하여 구현되어야 하는 것은 아니며, 일부 구성이 생략되어 구현될 수 있다.
메모리(110)는 전자 장치(100)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 구체적으로, 메모리(110)에는 적어도 하나의 인스트럭션이 저장될 수 있다. 예를 들어, 메모리(110)에는 계약서(10)에 관한 이미지로부터 텍스트를 추출하도록 학습된 신경망 모델이 저장될 수 있다. 이 때, 메모리(110)는 메모리(110)에 저장된 신경망 모델을 이용하여 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다.
상술한 바와 같이, 프로세서(160)는 메모리(110)에 저장된 인스트럭션을 실행함으로써 상술한 전자 장치(100)의 동작을 수행할 수 있다. 메모리(110)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리 등으로 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(120)는 다양한 유형의 통신 방식에 따라 다양한 유형의 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다. 전자 장치(100)는 통신 인터페이스(120)를 통해 외부 장치와 유선 또는 무선 방식을 통해 통신을 수행할 수 있다. 이 때, 외부 장치는 전자 장치(100)와는 별개의 장치인 서버가 될 수 있다.
한편, 통신 인터페이스(120)는 외부 서버로부터 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(120)는 전자 장치(100)가 획득한 계약서(10)의 메타 데이터를 외부 서버로 전송하고, 외부 서버로부터 메타 데이터에 대응되는 참조 데이터를 수신할 수 있다.
디스플레이(130)는 각종 화면을 표시 또는 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(130)는 전자 장치(100)가 획득한 계약서(10)에 포함된 텍스트를 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 계약서(10)의 메타 데이터를 표시할 수 있다. 이 때, 디스플레이(130)는 계약서(10)의 메타 데이터에 대응되는 텍스트가 다른 텍스트와 구분되게 표시할 수 있다.
한편, 디스플레이(130)는 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes) 디스플레이, PDP(Plasma Display Panel) 등과 같은 다양한 형태의 디스플레이로 구현될 수 있다. 디스플레이(130) 내에는 a-si TFT, LTPS(lowtemperature poly silicon) TFT, OTFT(organic TFT) 등과 같은 형태로 구현될 수 있는 구동 회로, 백라이트 유닛 등도 함께 포함될 수 있다. 또한, 디스플레이(130)는 플렉서블 디스플레이로 구현될 수도 있으며, 터치 입력이 가능한 터치 스크린일 수도 있다.
사용자 입력부(140)는 다양한 사용자 명령 및 정보를 입력 받을 수 있다. 프로세서(160)는 사용자 입력부(140)를 통해 입력된 사용자 명령에 대응되는 기능을 실행하거나, 사용자 입력부(140)를 통해 입력된 정보를 메모리(110)에 저장할 수 있다.
일 예로, 사용자 입력부(140)는 디스플레이(130)를 통해 표시된 계약서(10)의 메타 데이터를 편집하는 사용자 명령을 터치로 입력 받을 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 사용자 입력부(140)로 입력된 메타 데이터를 편집하는 사용자 명령에 기초하여, 메타 데이터를 편집할 수 있다. 한편, 사용자 입력부(140)는 사용자 명령을 음성 형태로 수신하기 위해 마이크를 포함하거나, 사용자 명령을 입력 받기 위해 터치스크린으로서 디스플레이(130)와 함께 구현되거나 별도의 터치패드로 구현될 수 있다.
카메라(150)는 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 카메라(150)는 계약서를 촬상하여 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 카메라(150)는 다양한 종류의 카메라로 구현될 수 있다. 예를 들어, 카메라(150)는 2D기반의 RGB 카메라로 구현될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며 카메라(150)는 다양한 종류의 카메라로 구현될 수 있다.
프로세서(160)는 전자 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(160)는 메모리(110)에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 전자 장치(100)를 제어할 수 있다. 한편, 일 실시 예에 따른 프로세서(160)는 중앙처리장치(CPU, Central Processing unit), MCU(Micro Controller Unit) 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다.
예를 들어, 프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)를 촬상한 이미지를 분석하여 텍스트를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 메타 데이터를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(160)는 계약서(10)를 촬상한 이미지를 분석하여 계약의 종류를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 계약서(10)의 미리 정해진 위치에 포함된 텍스트를 분석하여 계약서(10)에 포함된 계약의 종류를 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 계약서(10)의 미리 정해진 위치에 포함된 오브젝트 또는 이미지를 분석하여 계약서(10)에 대응되는 계약의 계약자에 관한 정보를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 본문 데이터를 획득할 수 있다. 이 때, 본문 데이터는 계약서(10)에 대응되는 계약의 계약자의 개인정보 및 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)를 블록 단위로 분할하고, 분할된 블록 각각에 포함된 개인정보와 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 매칭하여 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 데이터 베이스(20)로부터 계약서(10)에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터를 획득할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 획득된 메타 데이터를 바탕으로 메타 데이터에 대응되는 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터가 계약의 종류에 대한 데이터인 경우, 프로세서(160)는 계약의 종류에 대한 데이터를 이용하여 해당 종류에 대응되는 표준 계약에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 계약의 종류 및 계약 당사자(또는 계약자)에 대한 정보를 바탕으로 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 계약 당사자 중 하나가 기업인 경우, 해당 기업의 사업 영역 또는 서비스 종류를 고려하여 참조 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 참조 데이터는 개인정보 중 수집불가항목에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 수집불가항목은 민감 정보 및 고유식별정보를 포함할 수 있다. 또한, 참조 데이터는 수집불가항목에 해당하는 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 고유식별정보는 특정 목적을 위해 특정 용도에 제한적으로 수집이 허용되도록 예외 항목으로 정해질 수 있다. 이 때, 수집불가항목 및 예외 항목은 매칭되어 저장될 수 있다.
이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)의 본문 데이터에 수집불가항목에 해당하는 제1 개인정보가 존재하는 지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(160)는 제1 개인정보가 본문 데이터에 부존재한다고 판단된 경우, 본문 데이터가 미리 정해진 기준을 만족하는 것이라 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 제1 개인정보가 본문 데이터에 존재한다고 판단된 경우, 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 존재하는지 판단할 수 있다. 프로세서(160)는 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 존재하는 경우, 본문 데이터가 미리 정해진 기준을 만족하는 것으로 판단할 수 있다. 반면에, 프로세서(160)는 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 존재하지 않는 경우, 본문 데이터가 제1 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 메타 데이터와 데이터 베이스(20)에 포함되는 참조 데이터 간의 상관관계(correlation)를 고려하여 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 메타 데이터에 포함된 계약의 종류에 관한 정보와 참조 데이터에 포함된 복수의 사전 정의된 계약서에 관한 정보 간의 상관관계를 고려하여, 하나의 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 참조 데이터로 획득할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 메타 데이터와 임의의 참조 데이터 간의 상관 지수가 미리 정해진 값보다 큰 경우, 해당 참조 데이터를 획득할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
일 실시 예에 따른 제어 방법은 계약서에 포함된 텍스트를 획득하는 단계(S310), 계약서의 메타 데이터를 획득하는 단계(S320), 계약서의 본문 데이터를 획득하는 단계(S330), 획득된 메타 데이터에 기초하여 참조 데이터를 획득하는 단계(S340), 본문 데이터와 참조 데이터를 바탕으로 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 판단하는 단계(S350) 및 판단 결과를 출력하는 단계(S360)를 포함할 수 있다.
이하에서는 각 단계에 대하여 상세히 설명한다.
프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다(S310). 프로세서(160)가 계약서(10)를 촬상한 이미지로부터 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득하는 경우, 프로세서(160)는 광학문자인식 방법을 통해 계약서(10)에 포함된 텍스트를 추출할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 이미지를 입력 받아 이미지에 포함된 텍스트를 출력하도록 학습된 신경망 모델에 계약서(10)를 촬상한 이미지를 입력하여 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 한편, 본 개시에서 사용되는 신경망 모델은 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 제한 볼츠만 머신 (Restricted Boltzmann Machine, RBM), 심층 신뢰 신경망 (Deep Belief Network, DBN), 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks, DQN) 등 다양한 네트워크가 될 수 있다.
한편, 계약서(10)가 웹 페이지 상에서 제공되는 경우, 프로세서(160)는 웹 페이지의 스크립트를 바탕으로 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다.
프로세서(160)는 메타 데이터를 획득할 수 있다(S320). 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 바탕으로 메타 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터는 계약의 종류에 관한 정보, 계약자에 관한 정보 및 계약 날짜에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)에 대한 이미지 분석을 통해 상술한 메타 데이터를 획득할 수 있다. 메타 데이터 획득 단계(S320)에 대한 보다 상세한 설명은 도 4 및 도 5를 참조하여 설명하도록 한다.
프로세서(160)는 획득된 메타 데이터를 바탕으로 참조 데이터를 획득할 수 있다(S340). 참조 데이터는 개인정보보호와 관련된 다양한 규정 및 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이 때, 다양한 규정 및 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터는 데이터 베이스에 저장될 수 있다. 프로세서(160)는 데이터 베이스로부터 메타 데이터에 대응되는 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 메타 데이터에 포함된 계약서의 계약 종류 정보를 바탕으로 해당 계약 종류에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 획득할 수 있다. 참조 데이터 획득 단계(S340)에 대한 보다 상세한 설명은 도 10을 참조하여 설명하도록 한다.
또한, 프로세서(160)는 계약서에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약서의 본문 데이터를 획득할 수 있다(S330). 이 때, 프로세서(160)는 계약서를 블록 단위로 분할하고, 분할된 블록 각각에 포함된 개인정보 및 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 매칭하여 획득할 수 있다. 또한, 분할된 각각의 블록들은 부-자(parent-child)의 관계를 가지도록 계층화될 수 있다. 본문 데이터 획득 단계(S330)에 대한 보다 상세한 설명은 도 6 내지 도 8을 참조하여 설명하도록 한다.
프로세서(160)는 획득된 본문 데이터와 참조 데이터를 비교하여 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다(S350). 이 때, 미리 정해진 기준은 메타 데이터에 대응되는 사전 정의된 계약서를 바탕으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 미리 정해진 기준은 본문 데이터가 미리 정해진 수집 불가한 개인정보를 포함하는지 여부가 될 수 있다. 또한, 미리 정해진 기준은 계약의 종류마다 달라질 수 있다. 예를 들어, 부동산 매매 계약의 미리 정해진 기준과 이동 통신 서비스 가입 계약의 미리 정해진 기준은 상이할 수 있다.
이상에서는 본 개시의 제어 방법의 대략적인 흐름에 대하여 설명하였다.
이하에서는 메타 데이터 획득 동작에 대해 보다 상세히 설명한다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 메타 데이터 획득 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 메타 데이터 획득 단계(S320)는 계약서 페이지 정보를 획득하는 단계(S321), 계약 종류 정보를 획득하는 단계(S322), 계약자 정보를 획득하는 단계(S323) 및 계약 날짜 정보를 획득하는 단계(S324)를 포함할 수 있다.
상술한 각 단계들은 계약서(10) 상의 미리 정해진 위치에 포함된 텍스트 인식을 통해 수행될 수 있다. 예를 들어, 계약서(10) 페이지 정보는 계약서(10)의 상단의 중앙 영역에 위치한 텍스트 정보를 바탕으로 획득될 수 있다. 다만, 이는 일 예시에 불과하며, 계약서(10) 페이지 정보는 계약서(10)의 하단의 중앙 영역에 위치한 텍스트 정보를 바탕으로 획득될 수 있다.
프로세서(160)는 계약서(10)의 페이지 정보를 획득할 수 있다(S321). 페이지 정보는 계약서(10)의 전체 페이지 수에 관한 정보를 포함할 수 있다. 페이지 정보는 후술할 계약 종류 정보, 계약자 정보 및 계약 날짜 정보 획득 시 이용될 수 있다.
프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약서(10)에 대응되는 계약의 종류 정보를 획득할 수 있다(S322). 예를 들어, 프로세서(160)는 계약서(10)의 좌/상측에 위치한 텍스트를 바탕으로 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 이때, 프로세서(160)는 국가 또는 국가 기관에서 발행한 사전 정의된 계약서 데이터를 바탕으로 계약서(10)의 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 계약서(10)의 좌/상측에 위치한 텍스트와 사전 정의된 계약서 데이터에 포함된 텍스트를 비교하여 계약서(10)의 계약 종류 정보를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 신경망 모델을 이용하여 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 계약서에 포함된 텍스트를 입력 받아 계약 종류 정보를 출력하도록 학습된 신경망 모델에 계약서(10)에 포함된 텍스트를 입력하여 계약서(10)의 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 계약서를 촬상한 이미지를 입력 받아 계약 종류 정보를 출력하도록 학습된 신경망 모델에 계약서(10)를 촬상한 이미지를 입력하여 계약서(10)의 계약 종류 정보를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 계약서 페이지 정보를 획득하는 단계(S321)에서 획득된 계약서(10)의 페이지 정보를 바탕으로 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 복수의 페이지를 갖는 계약서에 대한 데이터가 획득된 경우, 프로세서(160)는 계약서의 첫 페이지에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(160)는 첫 페이지의 좌/상측에 위치한 텍스트를 바탕으로 계약 종류 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약자 정보를 획득할 수 있다(S323). 계약자 정보는 계약서(10)에 대응되는 계약의 당사자에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 계약자 정보는 서비스 제공자에 관한 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 서비스 제공자에 관한 정보는 서비스 제공자의 사업 영역 및 서비스 종류에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)상의 미리 정해진 위치에 포함된 텍스트 또는 이미지를 분석하여 계약자 정보를 획득할 수 있다. 일 예로, 계약서(10)의 우/상측에 서비스 제공자의 회사 로고 또는 회사 명이 기재된 경우, 프로세서(160)는 회사 로고를 나타내는 이미지 또는 회사명을 나타내는 텍스트를 분석하여 서비스 제공자에 관한 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(160)는 계약 날짜 정보를 획득할 수 있다(S324). 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)상의 미리 정해진 위치에 포함된 텍스트를 분석하여 계약 날짜 정보를 획득할 수 있다. 한편, 계약 날짜 정보는 후술할 참조 데이터 획득 단계에서 이용될 수 있다. 즉, 프로세서(160)는 계약 날짜 정보를 바탕으로 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 계약이 이루어진 날짜에 따라, 해당 계약에 대응되는 사전 정의된 계약서에 대한 정보 또는 개인정보에 관한 법령이 달라질 수 있다. 구체적으로, 계약 날짜가 2017년인 경우, 프로세서(160)는 2017년을 기준으로 한 사전 정의된 계약서 또는 개인정보에 관한 법령을 바탕으로 계약서(10)가 개인 정보 보호와 관련된 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.
한편, 프로세서(160)는 획득된 메타 데이터를 계약서 프로파일에 저장할 수 있다. 계약서 프로파일은 데이터 베이스에 저장될 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 메타 데이터 편집 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 전자 장치(100)는 디스플레이(130)를 통해 제1 메타 데이터(520)를 디스플레이할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 제1 메타 데이터(520)가 디스플레이되도록 디스플레이(130)를 제어할 수 있다. 한편, 제1 메타 데이터(520)는 다양한 형식으로 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 제1 메타 데이터(520)에 해당되는 텍스트가 계약서(10)를 촬상한 이미지 상에서 계약서(10)에 포함된 다른 텍스트와 구분되어 표시되도록 디스플레이(130)를 제어할 수 있다. 또는, 프로세서(160)는 제1 메타 데이터(520)가 계약서(10)와 별도로 제공되도록 디스플레이(130)를 제어할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 디스플레이된 제1 메타 데이터(520)에 대한 확인을 요청하는 알람 메시지를 출력할 수 있다.
프로세서(160)는 사용자 입력부(140)를 통해 제1 메타 데이터(520)를 편집하는 사용자 명령을 획득할 수 있다. 사용자 명령이 획득되면, 프로세서(160)는 획득된 사용자 명령에 기초하여 제1 메타 데이터(520)로부터 제2 메타 데이터(520')를 획득할 수 있다. 프로세서(160)는 제2 메타 데이터(520')가 디스플레이되도록 디스플레이(130)를 제어할 수 있다.
이상에서는 메타 데이터를 획득하는 단계에 대해 설명하였다.
이하에서는 본문 데이터를 획득하는 단계에 대해 상세히 설명한다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 본문 데이터를 획득하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 본문 데이터를 획득하는 단계(S330)는 계약서에 포함된 객체를 구분하는 단계(S331), 계약서에 포함된 서명 또는 동의 항목을 획득하는 단계(S332), 객체와 서명 또는 동의 항목을 매칭하여 저장하는 단계(S333), 계약을 계층화하는 단계(S334) 및 계약서 프로파일을 저장하는 단계(S335)를 포함할 수 있다.
이하에서는 각 단계에 대하여 상세히 설명한다.
프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 객체를 구분할 수 있다(S331). 예를 들어, 프로세서(160)는 계약서(10)를 블록 단위로 분할할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 분할된 블록 각각을 별도의 객체로 구분할 수 있다. 프로세서(160)는 분할된 블록 각각을 별도의 객체로 정의할 수 있다. 또한, 분할된 블록들 중 적어도 일부에는 개인 정보 및 개인 정보의 처리에 대한 동의 또는 서명 항목이 포함될 수 있다.
프로세서(160)는 적어도 일부의 블록에 포함된 서명 또는 동의 항목을 획득할 수 있다(S332). 이때, 프로세서(160)는 분할된 블록 각각에 포함된 개인 정보와 서명 또는 동의 항목을 매칭하여 저장할 수 있다(S333).
또한, 프로세서(160)는 구분된 객체를 바탕으로 계약의 본문 데이터를 계층화할 수 있다(S334). 프로세서(160)는 계층화된 본문 데이터를 바탕으로 계약서 프로파일을 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(160)는 메타 데이터를 포함하는 계약서 프로파일에 계층화된 본문 데이터를 저장할 수 있다.
한편, 상술한 본문 데이터 획득 단계는 도 7의 예를 통해 보다 상세히 설명하도록 한다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 계약서(10)의 일부를 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 계약서(10)는 다양한 개인 정보의 입력 란, 개인 정보 활용에 대한 동의 항목 및 서명 항목을 포함할 수 있다. 프로세서(160)는 다양한 개인 정보의 입력 란을 블록 단위로 분할하여 각 블록을 오브젝트로 정의할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(160)는 '가입자 명, 가입자 주소, 요금 확인 방법'란을 제1 오브젝트로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 '생년월일, 연락처, 복지 감면'란을 제2 오브젝트로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 '요금 납부 방법'란을 제3 오브젝트로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 '동의 항목, 서명 항목'란을 제4 오브젝트로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 '요금 납부 방법, 동의 항목, 서명 항목'란을 제5 오브젝트로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 '가입자 정보'란 전체를 제6 오브젝트로 정의할 수 있다. 이 때, 제6 오브젝트는 제1 내지 제5 오브젝트를 포함하며, 제5 오브젝트는 제3 및 제4 오브젝트를 포함할 수 있다. 즉, 제1 내지 제6 오브젝트는 도 8에 도시된 바와 같이 계층화 구조를 가지도록 정의될 수 있다. 프로세서(160)는 본문 데이터를 계층화 구조로 메모리에 저장할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 구현 예에 따른 계약서 프로파일이 도시한 도면이다. 도 9를 참조하면, 계약서 프로파일(910)에는 메타 데이터(920) 및 본문 데이터(930)가 구분되어 저장될 수 있다. 도시된 바와 같이, 메타 데이터(920)는 서비스 제공자, 계약 날짜, 계약 만료 기간, 계약 조율, 서비스 사용자, 법정 대리인에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 본문 데이터(930)는 서명 항목, 가입자 주소, 요금 확인 방법 등의 개인 정보를 포함할 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 참조 데이터를 설명하기위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 데이터 베이스(20)에는 민감 정보(1010), 고유식별정보(1020) 및 청소년/아동의 기준 나이(1030)가 저장될 수 있다. 이 때, 민감 정보(1010), 고유식별정보(1020) 및 청소년/아동의 기준 나이(1030)는 법령으로부터 획득되어 데이터 베이스(20)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 법령에 대한 텍스트 정보를 바탕으로 민감 정보(1010), 고유식별정보(1020) 및 청소년/아동의 기준 나이(1030)는 획득될 수 있다.
민감 정보(1010)는 법령에서 규정된 것으로, 개인의 사상, 신념, 노동조합/정당의 가입/탈퇴, 정치적 견해, 건강, 성생활 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 고유식별정보(1020)는 여권 번호 등으로 개인의 식별을 위한 일련의 번호를 의미할 수 있다 또한, 청소년/아동의 기준 나이(1030)는 법령에서 정해진 청소년/아동의 기준 법률상 나이로서, 법정 대리인의 동의 필요 여부를 판단하기 위해 사용될 수 있다.
한편, 민감 정보(1010) 및 고유식별정보(1020)는 수집불가항목(1040)으로 정의될 수 있다. 이 때, 민감 정보(1010) 및 고유식별정보(1020)는 법령을 바탕으로 수집불가항목(1040)으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 대한민국 개인정보보호법 제23조에 의하면 민감 정보(1010)는 처리가 제한된다고 명시되어 있다. 따라서, 민감 정보(1010)는 대한민국 개인정보보호법 제23조에 기초하여 수집불가항목(1040)을 정의되어 데이터 베이스(20)에 저장될 수 있다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 개인정보 수집항목 저장 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 11을 참조하면, 개인정보 수집항목 저장 방법은 계약서에 포함된 텍스트를 획득하는 단계(S1110), 메타 데이터를 획득하는 단계(S1120), 본문 데이터를 획득하는 단계(S1130), 메타 데이터에 기초하여 사전 정의된 계약서를 획득하는 단계(S1140), 본문 데이터와 사전 정의된 계약서를 바탕으로 수집항목을 획득하는 단계(S1150) 및 획득된 수집항목을 저장하는 단계(S1160)을 포함할 수 있다. 상술한 각 단계는 프로세서(160)에 의해 수행될 수 있다.
한편, 도 11의 텍스트를 획득하는 단계(S1110), 메타 데이터를 획득하는 단계(S1120), 본문 데이터를 획득하는 단계(S1130), 메타 데이터에 기초하여 사전 정의된 계약서를 획득하는 단계(S1140)는 각각 도 3의 텍스트를 획득하는 단계(S310), 메타 데이터를 획득하는 단계(S320), 본문 데이터를 획득하는 단계(S330), 메타 데이터에 기초하여 참조 데이터를 획득하는 단계(S340)에 대응될 수 있다. 따라서, 이에 대한 상세한 설명은 생략하도록 한다.
프로세서(160)는 본문 데이터와 사전 정의된 계약서를 바탕으로 수집 항목을 획득할 수 있다(S1150). 예를 들어, 모바일 서비스 가입에 관한 표준 계약서 상에는 모바일 기기 정보를 수집한다는 내용이 포함될 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 모바일 기기 정보를 수집 항목으로 획득할 수 있다. 다만 이는 일 예시에 불과하며, 수집 항목에는 개인정보가 포함될 수 있다. 또한, 수집 항목은 본문 데이터로부터 획득될 수 있다.
또한, 수집 항목은 소정의 시간 간격에 따라 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 사전 정의된 계약서가 년단위로 업데이트되는 경우 수집 항목 또한 년단위로 업데이트될 수 있다. 한편, 수집 항목의 업데이트 동작은 외부 서버에 의해 수행될 수 있다. 이 경우, 프로세서(160)는 외부 서버에 의해 업데이트된 수집 항목을 통신 인터페이스(120)를 통해 수신할 수 있다.
프로세서(160)는 획득된 수집 항목을 저장할 수 있다(S1160). 이 때, 프로세서(160)는 획득된 수집 항목을 메모리(110) 및/또는 데이터 베이스(20)에 저장할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 획득된 수집 항목 중 적어도 일부를 수집불가항목에 해당하는 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목으로 정의할 수 있다. 예외 항목은 획득된 수집 항목 중 나머지 일부와 구분되어 메모리(110) 및/또는 데이터 베이스(20)에 저장될 수 있다. 이 때, 외부 서버는 수집불가항목 및 예외 항목을 구분하여 저장할 수 있다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 12를 참조하면, 제어 방법은 계약서 프로파일을 획득하는 단계(S1210), 참조 데이터를 획득하는 단계(S1220), 계약서 프로파일에 수집불가항목에 해당되는 개인정보가 존재하는지 판단하는 단계(S1230), 수집불가항목에 해당되는 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 존재하는지 판단하는 단계(S1240), 계약서 프로파일에 개인정보의 수집에 대한 동의 항목이 포함되는지 판단하는 단계(S1250) 및 개인정보보호 위반 알람을 출력하는 단계(S1260)를 포함할 수 있다.
이하에서는 각 단계에 대하여 상세히 설명하도록 한다.
프로세서(160)는 계약서 프로파일을 획득할 수 있다(S1210). 구체적으로, 계약서 프로파일에는 계약서(10)의 메타 데이터 및 본문 데이터가 구분되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 계약서 프로파일에는 계약서(10)의 계약 종류, 개인 정보 및 개인 정보 처리에 관한 항목이 저장될 수 있다.
프로세서(160)는 참조 데이터를 획득할 수 있다(S1220). 이때, 프로세서(160)는 계약서 프로파일에 포함된 메타 데이터를 이용하여 본문 데이터에 대응되는 참조 데이터를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(160)는 메타 데이터와 참조 데이터의 상관관계를 바탕으로 계약서(10)에 대응되는 참조 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 계약서 프로파일에 수집불가항목에 해당되는 개인정보가 존재하는지를 판단할 수 있다(S1230). 구체적으로, 프로세서(160)는 참조 데이터에 포함되는 미리 정의된 수집불가항목에 해당되는 개인정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 참조 데이터와 계약서 프로파일을 비교하여 계약서 프로파일에 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보가 존재하는지 판단할 수 있다.
프로세서(160)는 계약서 프로파일에 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보가 존재하지 않는다고 판단된 경우, 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다고 판단할 수 있다(S1270). 이때, 프로세서(160)는 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다는 알람 메시지를 출력할 수 있다. 반면에, 계약서 프로파일에 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보가 존재한다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 참조 데이터에 존재하는지 판단할 수 있다(S1240). 구체적으로, 프로세서(160)는 참조 데이터에 포함되는 미리 정의된 예외 항목에 해당되는 개인정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 참조 데이터를 바탕으로 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보가 예외 항목에도 해당되는지를 판단할 수 있다.
이 때, 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 참조 데이터에 존재한다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다고 판단할 수 있다(S1270). 또는, 제1 개인정보가 예외 항목에 해당된다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다고 판단할 수 있다. 반면에, 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 참조 데이터에 존재하지 않는다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 계약서 프로파일에 제1 개인정보의 수집에 대한 동의 항목이 포함 되어 있는지를 판단할 수 있다(S1250). 또는, 제1 개인정보가 예외 항목에 해당되지 않는다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 계약서 프로파일에 제1 개인정보의 수집에 대한 동의 항목이 포함 되어 있는지를 판단할 수 있다.
이 때, 계약서 프로파일에 제1 개인정보의 수집에 대한 동의 항목이 포함되어있다고 판단되면, 프로세서(160)는 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다고 판단할 수 있다(S1270). 반면에, 계약서 프로파일에 제1 개인정보의 수집에 대한 동의 항목이 불포함된다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하지 않는다고 판단할 수 있다.
이 때, 프로세서(160)는 개인정보보호 위반 알람을 출력할 수 있다(S1260). 예를 들어, 프로세서(160)는 디스플레이(130)를 통해 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하지 않는다는 알람 메시지를 출력할 수 있다. 이때, 알람 메시지는 계약서(10)의 개인정보보호 위반 내용을 포함할 수 있다. 예를 들어, 알람 메시지는 계약서(10)의 어떤 부분이 개인정보보호 기준을 위반하였는지에 대한 내용을 포함할 수 있다.
한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 처리 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium) 에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 처리 동작을 특정 기기가 수행하도록 할 수 있다.
비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
100: 전자 장치 110: 메모리
120: 통신 인터페이스 130: 디스플레이
140: 사용자 입력부 150: 프로세서

Claims (15)

  1. 제1 계약자 및 제2 계약자 간의 계약에 대한 계약서에 포함된 텍스트를 획득하는 단계;
    상기 획득된 텍스트에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 계약의 종류에 관한 정보를 포함하는 메타 데이터, 및 상기 계약서의 제1 계약자의 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 본문 데이터를 획득하는 단계;
    상기 메타 데이터에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 본문 데이터 및 상기 참조 데이터를 비교하여, 상기 계약서에 포함된 상기 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는
    제어 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 텍스트는,
    상기 계약서를 촬상한 이미지를 분석하여 획득되는
    제어 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 텍스트는,
    상기 계약서가 제공되는 웹 페이지를 분석하여 획득되는
    제어 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 메타 데이터는,
    상기 계약서를 촬상한 이미지의 제1 영역 내에 포함된 텍스트에 기초하여 획득된 상기 계약의 종류에 관한 정보 및 상기 계약서를 촬상한 이미지의 제2 영역 내에 포함된 오브젝트 및 상기 오브젝트의 주변부의 텍스트에 기초하여 획득된 상기 제2 계약자에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는
    제어 방법.　
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 본문 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 계약서를 블록 단위로 분할하고,
    상기 분할된 블록 각각에 포함된 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 매칭하여 획득하는
    제어 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 참조 데이터는 개인정보 중 수집불가항목 및 상기 수집불가항목에 해당되는 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목에 관한 정보를 포함하고,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 본문 데이터에 상기 수집불가항목에 해당하는 제1 개인정보가 존재하는 지 여부를 판단하고,
    상기 본문 데이터에 상기 제1 개인정보가 부존재한다고 판단된 경우, 상기 본문 데이터가 상기 미리 정해진 기준을 만족하는 것으로 판단하고,
    상기 본문 데이터에 상기 제1 개인정보가 존재한다고 판단된 경우, 상기 제1 개인정보가 상기 예외 항목에 해당하는 지 여부를 판단하는
    제어 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는, 상기 제1 개인정보가 상기 예외 항목에 해당하는 경우, 상기 본문 데이터가 상기 미리 정해진 기준을 만족하는 것으로 판단하고,
    상기 제1 개인정보가 상기 예외 항목에 해당하지 않는다고 판단된 경우, 상기 본문 데이터가 상기 제1 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 지 여부를 판단하는
    제어 방법.
  8. 전자 장치에 있어서,
    적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 메모리;
    및
    상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    제1 계약자 및 제2 계약자 간의 계약에 대한 계약서에 포함된 텍스트를 획득하고,
    상기 획득된 텍스트에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 계약의 종류에 관한 정보를 포함하는 메타 데이터, 및 상기 계약서의 제1 계약자의 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 본문 데이터를 획득하고,
    상기 메타 데이터에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터를 획득하고,
    상기 본문 데이터 및 상기 참조 데이터를 비교하여, 상기 계약서에 포함된 상기 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는
    전자 장치.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 계약서를 촬상한 이미지를 분석하여 상기 텍스트를 획득하는
    전자 장치.
  10. 제8 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 계약서가 제공되는 웹 페이지를 분석하여 상기 텍스트를 획득하는
    전자 장치.
  11. 제8 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 계약서를 촬상한 이미지의 제1 영역 내에 포함된 텍스트에 기초하여 상기 계약의 종류에 관한 정보를 획득하고, 상기 계약서를 촬상한 이미지의 제2 영역 내에 포함된 오브젝트 및 상기 오브젝트의 주변부의 텍스트에 기초하여 상기 제2 계약자에 관한 정보를 획득하는
    전자 장치.
  12. 제8 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 계약서를 블록 단위로 분할하고,
    상기 분할된 블록 각각에 포함된 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 매칭하여 획득하는
    전자 장치.
  13. 제8 항에 있어서,
    디스플레이 및 사용자 입력을 획득하기 위한 사용자 입력부를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 메타 데이터가 디스플레이되도록 상기 디스플레이를 제어하며,
    상기 사용자 입력부를 통해 획득되는 사용자 입력을 바탕으로 상기 메타 데이터를 편집하는
    전자 장치.
  14. 제8 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 메타 데이터에 포함된 상기 계약의 종류에 관한 정보와 상기 참조 데이터 간의 상관관계(correlation)를 고려하여, 상기 참조 데이터를 획득하는
    전자 장치.
  15. 제8 항에 있어서,
    상기 참조 데이터는 개인정보 중 수집불가항목 및 상기 수집불가항목에 해당하는 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목에 관한 정보를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 본문 데이터에 상기 수집불가항목에 해당하는 제1 개인정보가 존재하는 지 여부를 판단하고, 상기 본문 데이터에 상기 제1 개인정보가 존재한다고 판단된 경우, 상기 제1 개인정보가 상기 예외 항목에 해당하는 지 여부를 판단하고, 상기 제1 개인정보가 상기 예외 항목에 해당하지 않는다고 판단된 경우, 상기 본문 데이터가 상기 제1 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 지 여부를 판단하는
    전자 장치.

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