연구 데이터, 가명처리가 법이 열어 둔 길입니다.
개인정보보호법 제28조의2는 통계작성·과학적 연구·공익적 기록보존 목적이라면 정보주체의 동의 없이 가명정보를 처리할 수 있도록 정하고 있습니다(2020년 8월 데이터 3법 개정). 인터뷰 전사록과 설문 응답을 AI로 분석하고 싶은 연구자에게, 가명처리는 우회로가 아니라 법이 명시한 정식 통로입니다.
의료 데이터에는 5단계 가명처리 절차가 요구됩니다.
2024년 12월 개정된 보건의료데이터 활용 가이드라인은 병원이 환자 데이터를 활용할 때 5단계 가명처리 절차를 요구합니다. 또한 2024년 2월 개정된 가명정보 처리 가이드라인은 AI 개발을 명시적 동기로 텍스트·이미지·음성 같은 비정형데이터의 가명처리 기준을 추가했습니다 — 인터뷰 녹취록이나 서술형 응답도 가명처리의 대상이자 수혜자라는 뜻입니다.
Data Alias는 가명처리 실무를 돕는 도구이며, 가이드라인상의 적정성 평가·심의 절차를 대신하거나 법적 컴플라이언스를 인증하지 않습니다.
연구 워크플로우에 이렇게 들어갑니다.
인터뷰 전사록
참여자 이름·소속·연락처가 곳곳에 박힌 전사 텍스트를 붙여넣으면, 탐지된 민감값이 제자리에서 별칭으로 바뀝니다. 문장 맥락은 그대로 남아 AI 요약·주제 분석에 쓸 수 있습니다.
설문 응답 데이터
응답자 이름·이메일·전화번호 열은 별칭·마스킹으로 보호하고, 점수·척도 열은 그대로 보존합니다. 같은 응답자는 항상 같은 별칭이라 세그먼트 비교 구조가 깨지지 않습니다.
AI 분석 후 복원
AI가 돌려준 요약 속 PERSON_001 같은 별칭은 클릭 한 번으로 원래 값으로 되돌립니다. 연구 노트에는 실명 맥락을, AI에는 가명만 보여주는 왕복이 가능합니다.
왜 브라우저 안에서 처리하는가
연구 데이터는 참여자와의 신뢰 위에 있습니다. 가명화를 위해 원본을 어딘가의 서버에 올려야 한다면, 그 업로드 자체가 새로운 노출 지점이 됩니다. Data Alias는 읽기·탐지·변환· 다운로드 전 과정을 브라우저 탭 안에서 실행하며 파일을 서버로 전송하지 않습니다 — 개발자 도구의 네트워크 탭이나 비행기 모드로 누구나 직접 확인할 수 있습니다.
모든 민감값의 탐지를 보장할 수는 없으므로, 내려받기 전 검토 단계에서 결과를 직접 확인하세요.
직접 검증하는 3가지 방법 →