가명정보 활용 경진대회서 서울시·120다산콜재단 등 대상

정부, 가명정보 활용 경진대회 시상식 개최

전세사기 위험 예측, 국가 물류 체계 분석 등 우수사례 발굴

상금 3,000만원, 총 24개팀 수상(활용 20개팀, 기술 4개팀)

[서울=뉴시스] 개인정보보호위원회 (사진=개인정보보호위원회 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]윤정민 기자 = 개인정보보호위원회 등 정부 부처·기관 4곳이 공동 주관한 '2025 가명정보 활용 경진대회'에서 '전세사기 피해정보 기반 임대인 신용위험 예측모형'을 개발한 서울시 전세사기 예방팀이 활용 부문 대상을 받았다.

30일 개인정보보호위원회에 따르면 올해 경진대회 수상팀은 활용 부문 20개팀(대상 5개팀), 기술 부문 4개팀(대상 1개팀) 등 총 24개팀이다.

서울시, 가명 정보로 전세사기 위험 예측

개인정보위원장상(대상)을 받은 서울시 전세사기 예방팀은 서울시가 보유한 주택유형·보증금·전세사기 피해 여부 등의 '전세사기 피해 정보'와 코리아크레딧뷰로(KCB)의 '임대인 신용정보'를 결합해 실제 피해사례에 기반한 전세사기 위험요소 분석을 통해 머신러닝 기반의 전세사기 위험 예측모형을 개발했다.

예측 모형은 ▲금융(신용점수, 부채비율 등) ▲법무·행정(개인회생, 파산 등) ▲부동산거래(주택보유수, 전세보증금 등) ▲행태(전화번호·주소 변경 등) 분야에서 도출한 24개 지표를 바탕으로 전세 사기 위험 수준을 판단할 수 있다.

서울시는 해당 예측모형을 바탕으로 임차인이 전세계약의 위험도를 사전에 확인하고 전세사기 피해를 예방 할 수 있도록 향후 '고위험 임대인 경고 시스템' 구축 등 전세사기 피해 지원 정책에 활용할 계획이다.

서울시와 함께 개인정보위원장상을 받은 '넥스트 카고팀(한국교통연구원·데일리소프트)'은 육·해상 화물 운송정보 연계를 통한 국가 물류 체계 분석 모델을 개발했다.

부산항만공사의 차량번호·컨테이너 반입·반출일시 등의 '항만 터미널의 컨테이너 정보'와 한국도로공사의 차량번호·톨게이트 통과시간 등의 '화물차 고속도로 통행정보'를 가명처리 한 뒤 결합하고 기존의 개별적으로 관리해 온 해상 물류 데이터와 육상 물류 데이터를 유기적으로 연계해 국가 물류 흐름을 분석했다.

분석 결과는 컨테이너 화물차 안전사고 대응, 수출입 화물 통합 관리 등 전국의 항만 터미널 운영에 활용할 계획이다. 현재 구축 중(2027년까지 구축 예정)인 '물류정보 통합·연계 플랫폼' 개발에도 활용할 예정이다.

다산콜재단, 가명 처리 데이터로 연간 300만건 AI 상담 품질 개선

대회를 공동 주관한 과학기술정보통신부의 장관상은 120다산콜재단 스마트전산부에게 돌아갔다.

이 부서는 '120다산콜재단 인공지능(AI) 기반 실시간 민원 공개 시스템'을 개발했다. 민원 행정 서비스 혁신을 위해 기존에 도입한 음성-텍스트 변환(STT) 시스템으로 전화 음성을 실시간 텍스트로 전환하고 이를 가명 처리한 데이터를 AI 학습과 개발에 활용했다.

120다산콜재단는 연간 약 300만건에 이르는 보유 데이터를 'AI 상담도우미' 기능 개선을 위한 학습 데이터로 활용해 ▲민원 유형 분류 ▲민원 응대 매뉴얼 추천 ▲민원 발생 지역 분석 등의 기능을 고도화했다. 이에 따라 AI 상담도우미의 분석 정밀도가 높아져 민원 응대 서비스 품질이 한층 개선될 전망이다.

시니어 고립 위험 탐지 모델을 개발한 NH농협은행 빅데이터사업팀은 대회를 공동 주관한 보건복지부의 장관상을 받았다.

이 사업팀은 NH농협은행의 '금융거래(여·수신·카드) 및 유통정보'와 NICE평가정보의 '개인신용평가정보', LG유플러스의 '이동·통신정보'를 결합한 데이터를 분석해 개발했다.

경제적 취약성, 사회 단절성, 활동 위축성 등 고립 위험 정도를 점수화해 고립 위험이 높은 어르신을 선제적으로 포착하는데 활용될 계획이다. 이를 통해 NH농협은행은 '찾아가는 복지정책'을 지원할 예정이다.

금융위원장상은 한국전력공사(KEPCO)·중소기업중앙회(KBIZ)·KCB 연합팀에게 돌아갔다.

이 팀은 소상공인 전용 대안신용평가모형을 개발했다. 각 기관의 '소상공인 전기 이용·납부정보', '노란우산 공제기금 이용·납부정보', '소기업·소상공인 신용정보'를 결합해 가능했다.

기존의 금융 이력 중심의 신용평가를 보완하기 위해 전기사용량, 노란우산공제 가입기간 등 비금융정보를 활용해 소상공인 신용도를 평가한다. 정교한 신용평가를 위해 머신러닝 기법을 적용했다. 해당 모형이 도입되면 기존 신용평가 방식으로는 대출이나 금리인하 등의 금융 서비스를 받지 못했던 많은 소상공인이 금융 혜택을 받을 수 있을 것으로 전망된다.

"가명 정보, AI 시대서 사회적 난제 해결 등 폭넓게 활용돼"

기술 부문의 경우 중앙대 소속 '흑석동 물주먹팀'이 대상(과기정통부 장관상)을 받았다. 이 팀은 비정형데이터 특이정보를 가장 적절하게 가명 처리해 개인식별 위험성을 낮추면서도 안전하게 데이터를 잘 활용할 수 있도록 해 가명처리 안전성 지표와 우수성 지표에서 높은 평가를 받았다.

고학수 개인정보위원장은 축사를 통해 "이번 경진대회에 대표 수상작들을 보니 AI 시대에 가명정보가 새로운 서비스 개발부터 사회적 난제 해결까지 폭넓게 활용되고 있어 뿌듯하다"며 "개인정보위는 가명정보 제도 주무부처로서 대한민국이 AI G3 국가로 도약하는데 가명정보가 핵심적인 역할을 할 수 있도록 앞으로도 제도적 지원을 계속해 나가겠다"고 밝혔다.

배경훈 과기정통부 장관은 "AI의 핵심 연료인 양질의 데이터를 확보하기 위해서는 가명처리 기술이 무엇보다 중요하며 가명정보 활용 경진대회를 통해 가명처리에 대한 핵심 기술을 공유하고 활용할 수 있는 장이 마련돼 매우 뜻깊게 생각한다"며 "과기정통부는 AI 선도 부처로서 관련 핵심 기술들을 공유하고 함께 발전해 나갈 수 있도록 앞장서겠다"고 말했다.


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