개인정보·초상권·저작권 - AI 분석에서 지켜야 할 것

#AI 분석이 새로 만드는 데이터

영상 자체가 이미 개인정보나 권리가 얽힌 자료인데, AI 분석은 거기서 검색하기 쉬운 형태의 파생 데이터를 만들어 냅니다. 영상은 보관만 하면 노출될 일이 적지만, 대본과 인물 태그는 검색되고 복사되고 외부로 전송될 수 있어 위험의 성격이 달라집니다.

파생 데이터	담길 수 있는 정보	위험
음성 인식 대본	이름, 전화번호, 주소, 건강·사생활 이야기	전문 검색으로 누구나 찾을 수 있게 됨
화면 문자	차량 번호, 명찰, 문서 내용	의도하지 않은 식별
얼굴 인식 결과	특정인의 등장 구간	사람을 식별하는 기능 자체가 민감
화자 인식	음성으로 특정인 식별	마찬가지로 식별
임베딩 벡터	원문의 의미	벡터에서 원문 내용이 일부 복원될 수 있다는 연구가 있음. 원문과 같은 수준으로 보호하는 것이 안전
썸네일·프레임	화면 그대로	원본과 같은 권리

#먼저 정해야 할 것

무엇을 분석해도 되는 소재인가. 방송사가 권리를 가진 자체 제작물인지, 외부에서 받은 소재인지, 출연자·촬영 대상에게 어떤 동의를 받았는지에 따라 분석 허용 범위가 다릅니다. 계약서에 "AI 분석" 같은 이용 범위가 있는지 확인합니다.
인물을 식별하는 기능은 가장 나중에. 얼굴·음성으로 사람을 식별하는 기능은 법령상 더 엄격하게 다뤄질 수 있습니다. 대본·화면 문자 같은 낮은 위험의 기능부터 시작하고, 인물 식별은 목적과 법적 근거를 확인한 뒤 도입하세요.
접근 권한을 소재 권한과 같게 맞춥니다. 원본을 볼 수 없는 사용자가 대본 검색으로 내용을 볼 수 있으면 안 됩니다. 검색 결과도 권한 필터를 거치게 합니다.
삭제 범위를 정합니다. 삭제 의무가 확정된 경우(출연자의 삭제 요청, 소재 폐기 등)에는 대본, 임베딩, 썸네일, 인물 태그, 외부 서비스에 보낸 데이터까지 함께 처리하고, 법정 보존이나 예외가 있는지 검토합니다. 파생 데이터가 어디에 있는지 목록으로 관리하세요(9장 1편의 ai_run으로 추적할 수 있습니다).
외부 서비스로 보내는 데이터를 확인합니다. 클라우드 API로 영상·음성·텍스트를 보내면 해당 사업자의 처리 위탁, 국외 이전, 보관 기간, 모델 학습 이용 여부가 걸립니다. 서비스 약관과 설정에서 학습 이용 여부와 보관 기간을 확인하고, 미공개 소재나 개인 식별 정보가 있는 소재는 로컬 처리를 검토합니다(9장 2편).

#외부로 보내기 전 가리기

텍스트를 외부 LLM이나 번역 서비스로 보낼 때는 정형 개인정보를 먼저 가립니다. 전화번호, 주민등록번호, 이메일은 정규 표현식으로 비교적 잘 잡힙니다.

import re

PATTERNS = [
    ("주민번호", re.compile(r"(?<!\d)\d{6}[- ]?[1-4]\d{6}(?!\d)"), "[주민번호]"),
    ("전화번호", re.compile(r"(?<!\d)01[016789][-. ]?\d{3,4}[-. ]?\d{4}(?!\d)"), "[전화번호]"),
    ("이메일", re.compile(r"[\w.+-]+@[\w-]+(?:\.[\w-]+)+"), "[이메일]"),
]


def mask(text):
    """외부 서비스로 보내기 전에 정형 개인정보를 가린다. 가린 개수를 함께 돌려준다."""
    counts = {}
    for name, rx, repl in PATTERNS:
        text, n = rx.subn(repl, text)
        if n:
            counts[name] = n
    return text, counts

여섯 개의 문장으로 실행한 결과입니다.

입력	결과	판정
`문의는 010-1234-5678 또는 [email protected] 으로 주세요.`	`문의는 [전화번호] 또는 [이메일] 으로 주세요.`	가림
`주민번호는 900101-1234567 입니다.`	`주민번호는 [주민번호] 입니다.`	가림
`전화번호 010 1234 5678로 연락`	`전화번호 [전화번호]로 연락`	공백 구분도 가림
`공일공 일이삼사 오육칠팔로 전화 주세요.`	그대로 남음	놓침
`광화문광장에서 3만여 명이 모였습니다.`	그대로	정상(오탐 없음)
`주문번호 20261028123456789 확인`	그대로	정상(긴 숫자를 가리지 않음)

정규 표현식은 형식이 정해진 값만 잡습니다. 음성 인식 대본에는 사람이 숫자를 말로 읽은 것(공일공 일이삼사...)이 그대로 들어오는데, 이는 위 패턴으로 잡히지 않았습니다.
이름, 주소, 소속, 질병 같은 자유 서술 개인정보는 정규 표현식으로 잡을 수 없습니다. 이를 가리려면 개체명 인식 같은 별도 도구가 필요하고, 그래도 100%는 아닙니다.
그래서 이 코드는 보조 장치입니다. "가렸으니 안전하다"가 아니라 "외부 전송 대상 소재를 제한한다" 가 먼저이고, 가리기는 마지막 방어선으로 둡니다.
가린 개수(counts)를 로그에 남기면 어떤 소재에서 개인정보가 많이 나오는지 파악할 수 있습니다(원문은 로그에 남기지 않습니다).

#점검표

[ ] 분석 대상 소재의 이용 범위(계약, 동의)를 확인했다
[ ] 얼굴·음성 식별 기능은 별도 검토 없이 켜지 않는다
[ ] 대본·태그 검색에 소재와 같은 접근 권한이 적용된다
[ ] 외부 서비스로 보내는 데이터의 종류, 보관 기간, 학습 이용 여부를 확인했다
[ ] 외부 전송 전 정형 개인정보 가리기가 있고, 놓칠 수 있다는 한계를 안다
[ ] 소재 삭제 시 파생 데이터까지 지우는 절차가 있다
[ ] AI 결과가 있는 접근 기록(누가 조회했는가) 을 남긴다

#정리

AI 분석은 영상에서 검색 가능한 파생 데이터를 만들어 위험의 성격을 바꿉니다. 대본, 인물 태그, 임베딩까지 보호·삭제 대상입니다.
분석 허용 범위(계약·동의), 인물 식별 기능, 접근 권한, 외부 전송, 삭제 범위를 도입 전에 정합니다.
정규 표현식으로 가릴 수 있는 것은 형식이 정해진 값뿐이고(말로 읽은 번호는 놓침), 가리기는 마지막 방어선입니다.

#참고 자료

개인정보보호위원회

링크는 2026-10-28에 열람이 되는 것을 확인했습니다. 규격과 도구 문서는 개정될 수 있으므로 적용하기 전에 최신 판을 확인하세요.