1. **개인정보** 개인정보는 개인을 식별할 수 있는 정보로, 개별 개인에게 속하는 정보를 말합니다. 예를 들어, 주민등록번호, 이름, 주소 등이 개인정보에 해당됩니다. 비슷한 예시로는 소셜미디어에서의 사용자의 프로필 정보와 검색 기록 등이 있습니다.

2. **가명정보** 가명정보는 개인을 식별할 수 없지만 추가적인 정보로 식별할 수 있는 정보입니다. 예를 들어, 고객 식별번호와 같이 개인을 가리키는 정보가 없지만, 다른 정보와 결합하면 특정 개인을 식별할 수 있는 경우가 있습니다. 예를 들어, 음식 배달 앱에서의 가명화된 고객 식별번호와 주문 이력을 함께 보유하는 경우가 있습니다.

3. **익명정보** 익명정보는 개인을 식별할 수 없는 정보로, 추가적인 정보 없이는 특정 개인을 식별할 수 없는 경우를 말합니다. 예를 들어, 특정 사용자에게 속한 정보가 아닌 전체 사용자의 통계 데이터나 익명화된 사용자 행동 패턴이 익명정보에 해당됩니다.

이 자료에서는 맵리듀스 과정과 같은 비정형데이터분석 기술을 활용하여, 가명정보와 익명정보를 구분하고 개인정보 보호에 필요한 데이터 처리 방법을 실제 사례를 통해 소개하고 있습니다.

1) 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오.
①개인정보 ②가명정보 ③익명정보 ④교재 외 사례
2) 가명정보 활용이 개인에게 미치는 영향에 관해 개인정보 보호의 입장에서 논하시오.

2. 빅데이터 시대에 접어들어 비정형데이터 분석의 중요성이 부각되는 이유는 무엇인지 기술하고 자신이 비정형데이터 분석자라고 가정할 때, 어떠한 어려움이 예상되며 어떤 해결책을 제시할 수 있을지 (독창적으로) 논하시오. (9점)
1) 비정형데이터 분석의 중요성이 부각되는 이유
2) 비정형데이터 분석의 어려움과 해결책

3. 다음 [보기]와 같은 텍스트 데이터가 존재한다고 가정하자. 이 데이터가 맵리듀스

1) 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오.

개인정보, 가명정보, 익명정보의 차이를 설명하기에 앞서, 비식별화의 개념부터 정리할 필요가 있다. 비식별화란, 빅데이터 분석 결과물에서 개인 식별자 값이 제거 또는 알아볼 수 없도록 변환되거나 개인정보가 표본값, 평균값, 최대최소값 등으로 범주화되는 등으로 인해 개인에 대한 식별성이 제거되어도 빅데이터의 활용 목적이 상당부분 달성될 수 있다는 점에 착안하여, 이 경우 ‘개인정보’에 대해 부과되는 엄격한 규제의 적용을 전부 또는 일부 면해주는 접근방식이다.

이때 비식별화의 핵심은 어느 정도로 개인을 알아보기 어렵도록 조치해야 하느냐이다. 이에 대해