AI를 통한 개인정보 식별 및 분석 개선

문제 상황

• 대규모 데이터베이스에서 개인정보를 정확히 분류하기 어려운 문제
• 주소, 이름, 의료 정보처럼 형식이 다양해 정규 표현식 기반 방식의 한계 존재
• GDPR, CCPA, HIPAA, ISO/IEC 27701 등 규제 준수 요구로 정확한 식별 필요

원인 분석

• 개인정보 패턴이 표준화되지 않아 고정 규칙만으로 대응 곤란
• 새로운 데이터 형식이 등장할 때마다 규칙 수정 필요
• 비효율적 분류 방식이 운영 비용과 법적 리스크를 키움

해결 방법

• 문맥 분석과 패턴 인식을 결합한 AI 분류기 적용
• BERT 계열 모델과 KoElectra, 커스텀 모델을 유형별로 조합
• 사전 필터링, 데이터 정제, 데이터 증강, 파인튜닝으로 정확도 강화

성능/운영 포인트

• 유형별 고정밀 분류 결과와 실시간 처리 성능 확보
• Early Stopping, Dropout, Batch Normalization으로 과적합 완화
• 컨테이너 기반 배포와 자원 제한 설정으로 안정적 운영 추구