A Study on the Analysis and Classification System of Personal Information Infringement Types in Metaverse Avatars Using Generative AI

본 연구는 메타버스 환경에서 아바타를 통한 개인정보 침해 유형을 분석하고 분류 체계를 제안한다. 메타버스 내 개인정보 흐름을 8단계로 구분하고, 개인정보 침해의 위험도에 따른 5단계 분류 체계를 개발하였다. 연구 결과, 인증 정보와 서버 저장 데이터는 고위험 개인정보로, 사용자 간 상호작용 정보는 상황에 따라 극비민감정보로 분류되었다. 아바타 생성 정보는 상대적으로 낮은 위험도를 보였다. 이를 통해 메타버스 특화 개인정보 보호 체계 수립에 기여하고, 개인정보 유형별 차등적 보호 전략의 기초를 제시하였다. 향후 실제 메타버스 플랫폼에 적용 및 검증이 필요하며, 법적, 제도적 측면의 추가 연구가 요구된다.