AI를 통한 개인정보 식별 및 분석 개선

문제 상황

• 대규모 데이터베이스에서 이름, 주소, 의료 정보 같은 개인정보를 정확히 분류하기 어려운 상황
• 정규 표현식 기반 고정 패턴 방식은 다양한 표현과 새로운 패턴 대응에 한계
• GDPR, CCPA, HIPAA, ISO/IEC 27701 등 규제 준수 요구로 식별 정확도와 관리 체계 필요

원인 분석

• 개인정보가 표준화되지 않은 다양한 형식으로 기록되는 점
• 기존 규칙 기반 방식이 패턴 변화에 맞춰 계속 수정되어야 하는 점
• 데이터 보호 실패가 법적 리스크, 벌금, 신뢰 하락으로 이어지는 점

해결 방법

• 문맥 분석과 패턴 인식을 결합한 AI 분류기 도입
• 사전 필터링, BERT 계열 문맥 모델, 분류 레이어로 단계별 처리
• 공공 데이터 수집·정제, 유형별 맞춤 모델, 데이터 증강과 과적합 방지 적용

성능/운영 포인트

• KoElectra와 BERT 기반 커스텀 모델 조합으로 정확도와 속도 균형 확보
• 컨테이너 기반 배포와 자원 한도 설정으로 실시간 분류 안정성 강화
• 유형별 높은 정확도와 지속 학습으로 변화하는 데이터 환경 대응