A Study on Balancing Privacy Protection and Utilization of Criminal Justice Information - Focusing on Synthetic Data as a De-Identification Technology -

본 연구는 4차 산업혁명 시대, 형사사법정보 활용과 개인정보 보호의 균형을 모색한다. 형사사법정보는 범죄 예방 및 수사 효율성에 필수적이나, 민감성으로 인해 개인정보 보호법, 형사소송법 원칙, 자기결정권과 상충하는 딜레마를 지닌다. 기존 비식별화 기술 한계와 정보 주체 동의 어려움은 활용의 주요 제약이다.<br/> 이에 재현 데이터(Synthetic Data)와 비식별화 기술의 통합 적용을 핵심 해결 방안으로 제시한다. 재현 데이터는 원본 데이터의 통계적 특성을 유지하며 개인 식별 정보를 포함하지 않는 가상 데이터로, 민감 정보 유출 위험 없이 AI 모델 학습 및 고급 분석을 가능하게 하는 대안이다. 본 연구는 KICS 데이터 관리 현황과 프라이버시 쟁점을 분석하고, 재현 데이터 개념 및 형사사법 분야 특화 장점을 상세히 논한다.<br/> 국내외 재현 데이터 및 비식별화 기술 적용 사례를 분석하여 데이터 접근성, 프라이버시 보호, 정책 결정 지원, AI 기술 발전에 기여함을 확인한다. 이를 바탕으로 재현 데이터 도입 시 부작용 최소화를 위한 시범적 실시, 단계적 확대, 위험성 검증 및 평가, 지속적 피드백 시스템 구축 등 전략적•실천적 방안을 제언한다.<br/> 결론적으로, 본 연구는 재현 데이터와 비식별화 기술의 통합 적용이 형사사법정보의 안전하고 효율적 활용을 가능하게 하여, 범죄 예방 및 수사 효율성을 극대화하고 국민의 개인정보 자기결정권을 적극 보호할 수 있음을 제시한다. 이는 4차 산업혁명 시대 스마트 치안 시스템 고도화의 핵심 열쇠이다.