hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
트레티노인 부작용
심혈관 부작용으로는 부정맥(23%), 홍조(23%), 저혈압(14%), 고혈압(11%), 정맥염(11%), 심부전(6%) 등이 있으며, 환자의 3%에게서 심정지, 심근경색, 심장 비대, 심장 잡음, 허혈, 뇌졸중, 심근염, 심낭염, 폐동맥 고혈압, 이차성 심근병증이 발생한다.
신경계 부작용으로는 어지럼증(20%), 이상감각(17%), 불안(17%), 불면증(14%), 우울증(14%), 혼란(11%) 등이 있으며, 10% 미만의 빈도로 다른 많은 증상도 나타난다.
비뇨기계 부작용으로는 만성 콩팥병(11%) 및 10% 미만의 빈도로 여러 다른 증상이 나타난다.
트레티노인 작용 메커니즘
급성 전골수성 백혈병에서 트레티노인은 RARA:PML 융합 종양유전자를 분해시켜 주요 유발 종양유전자를 상실하게 한다. 이 분해는 미성숙 세포를 성숙시켜 극적인 반응을 유도한다. 이 반응은 CYP26 유전자가 트레티노인을 빠르게 분해하기 위해 상향 조절되므로 일반적으로 단기적이다. RARA:PML 종양유전자는 다른 암 유형에는 존재하지 않으므로 트레티노인 및 다른 레티노이드가 수백 가지의 다른 임상 시험에서 효과가 없었던 이유를 설명한다.
여드름 치료에 사용되는 트레티노인(다른 레티노이드와 함께)은 비타민 A 유도체로, 각질세포 내의 두 가지 핵 수용체 계열인 레티노산 수용체 (RAR)와 레티노이드 X 수용체 (RXR)에 결합하여 작용한다. 이러한 작용은 모낭 각질화의 정상화와 각질세포의 응집력 감소에 기여하여 모낭 폐쇄 및 미세 면포 형성을 줄인다. 레티노이드-수용체 복합체는 염증에 관여하는 주요 전사 인자인 AP-1의 공동 활성 단백질과 경쟁한다. 레티노이드는 또한 여드름의 염증 반응과 관련이 있는 톨 유사 수용체(TLR)-2의 발현을 하향 조절한다. 더욱이, 트레티노인과 레티노이드는 다른 국소 여드름 약물의 침투를 향상시킬 수 있다.
트레티노인 작용 메커니즘
트리글리세리드 및 콜레스테롤 상승의 생물학적 메커니즘은 계속 연구 중이다.
트레티노인 합성
올트랜스 레티노산은 레티놀, 레티닐 에스터 또는 베타-카로틴을 포함한 식이 요소로부터 신체에서 생성된다. 베타-카로틴은 먼저 베타-카로틴 15,15'-모노옥시게나제에 의해 레티놀로 분해되며, 이는 나중에 RDH 및 ALDH 효소에 의해 산화되어 올트랜스 레티노산을 생성한다(레티노산 참조). 트레티노인은 표준 산업 관행을 사용하여 합성적으로 생산된다.
트레티노인 역사
트레티노인은 1957년에 처음 특허를 받았고 1962년에 임상 사용이 승인되었다. 여드름 치료제로서의 적용은 1960년대 펜실베이니아 대학교에서 제임스 풀턴과 알베르트 클리그먼에 의해 공동 개발되었다. 인간을 대상으로 처음 실시된 1상 임상시험은 홀름스버그 교도소 수감자들을 대상으로 한 장기적인 비치료적 홀름스버그 교도소 수감자를 대상으로 한 실험 중 진행되었다. 펜실베이니아 대학교는 레틴-A의 특허를 보유하고 있었고, 이후 여러 제약 회사에 라이선스를 부여했으며, 1971년 미국 식품의약국(FDA)으로부터 여드름 치료제로 승인을 받았다.
급성 전골수성 백혈병 치료는 1988년 상하이 루이진 병원에서 왕전이에 의해 처음 소개되었다.
1997년에 FDA는 레틴-A 마이크로로 판매되는 트레티노인 미세구형 젤을 여드름 치료제로 승인했다.
트레티노인 어원
트레티노인이라는 이름의 유래는 불확실하지만, 여러 출처(하나는 가능성 있게, 다른 하나는 확실하다고 주장하며) 트랜스- + 레티노산 + -인에서 유래했을 것이라는 데 동의한다. 트레티노인이 레티노산의 올트랜스 이성질체임을 고려할 때 이는 타당하다. 이소트레티노인이라는 이름은 트레티노인이라는 어근에 이소-라는 접두사가 붙은 것이다. 발음에 관해서는 트레티노인과 이소트레티노인 모두에 동일하게 적용된다. 레티노산이 /ˌrɛtɪˈnoʊɪk/로 발음되므로, /ˌtrɛtɪˈnoʊɪn/가 흔히 들리는 발음인 것은 자연어적인 현상이다. 사전 표기에는 /ˌtrɪˈtɪnoʊɪn/ 및 /ˈtrɛtɪnɔɪn/도 포함된다.
트레티노인 연구
트레티노인은 탈모 치료제로 연구되었으며, 잠재적으로 미녹시딜의 두피 침투 능력(효소로 작용하여 미녹시딜 설페이트 생성을 촉진)을 증가시키는 방법으로 사용될 수 있지만, 증거는 미약하고 모순적이다.
프리비타민 D3
프리비타민 D3(Previtamin D3)는 콜레칼시페롤(비타민 D3) 생성의 중간체이다.
이것은 피부의 표피층에 있는 7-디하이드로콜레스테롤에 295~300 nm 파장의 UVB 광선과 같은 자외선이 작용하여 형성된다.
스테로이드 핵 구조의 B 고리가 열려 세코스테로이드를 만든다. 이것은 활성 형태의 비타민 D인 칼시트리올의 프로호르몬인 콜레칼시페롤로 자발적인 이성질체화를 겪는다.
프리비타민 D3의 합성은 자외선 차단제에 의해 효과적으로 차단된다.
서비스형 뱅킹
서비스형 뱅킹(Banking as a service, BaaS)은 비은행 또는 비금융 제3자 파트너십을 통해 고객에게 뱅킹 상품(예: 예금 계좌, 대출, 신용 카드)을 제공하는 것이다. 은행은 자본, 유동성, 신용 위험 관리를 포함한 대차대조표 관리를 제공하며, 파트너 회사(일반적으로 핀테크)는 자체 앱을 통해 고객과 직접 상호작용하고, 종종 API를 통해 은행 시스템 및 데이터에 접근한다.
서비스형 뱅킹 API 기반 스택
스키너는 BaaS 스택의 3계층 표현을 제안했다. 이 스택에서 기본 인프라 서비스는 전통적인, 인가받고 규제되는 은행이 제공한다. 이 은행 위에는 스키너가 "서비스형 은행"이라고 부르는 중앙 집중식 미들웨어 계층이 있다. 서비스형 은행에는 핀테크 스타트업 및 서비스 제공업체 생태계로 구성된 분해된 뱅킹 서비스 그룹이 추가된다.
BaaS 플랫폼 기반의 이 기술을 통해 핀테크 은행을 만들 수 있으며, 이는 뱅킹 프로세스를 개선하고 뱅킹 고객에게 편의성을 높일 수 있다. 이러한 구성에서 핀테크 은행은 필요한 모든 제품을 구축할 필요 없이 핵심 뱅킹 서비스를 제공함으로써 은행과 직접 경쟁할 수 있다. API 기반 서비스형 은행 플랫폼은 독립적인 핀테크 스타트업을 호스팅하고 전통적인 은행의 기존 백오피스와 원활하게 통합되는 백엔드 역할을 한다. 이를 통해 비은행 기관은 비용 효율적으로 추가 금융 상품을 출시하고 추가 시장으로 확장할 수 있다.
서비스형 뱅킹 잠재적 결과
분해된 스택을 가지는 결과는 고객의 프론트엔드가 제시될 수 있는 여러 방법이 있다는 것이다. 한 가지 방법은 BaaP 제공업체가 고객에게 직접 은행으로 나타나는 것을 허용하는 것이다. 이는 사용자 인증 및 기타 기능을 포함한 최종 고객에게 프론트엔드 사용자 인터페이스 제공을 필요로 한다. 은행은 모든 뱅킹 서비스가 단일 사용자 인터페이스에 원활하게 통합되어 제시되는 다른 온라인 은행과 같이 나타날 것이다. 또 다른 옵션은 은행이 화이트 라벨 은행으로 운영되고, 그 위에 파트너의 프론트엔드 역할을 하는 서비스형 소프트웨어 제공업체가 있게 될 것이다.
서비스형 뱅킹 통합 BaaS 구조 vs. 단일 서비스 제공
단일 서비스 제공업체는 더 큰 서비스 포트폴리오를 제공하는 제공업체보다 실패 위험이 더 크다. 통합 BaaS 구조를 사용하면 인증 및 기타 보안 서비스를 포함하여 필요한 모든 주변 서비스를 개발해야 하는 부담에서 서비스 제공업체를 해방시키는 효율적인 종단 간 가치 제안을 제공한다. BaaS 구조를 채택하는 기업은 소규모 제공업체가 제공할 수 있는 것보다 더 높은 수준의 신뢰를 제공할 수 있다.
서비스형 뱅킹 규제
은행업은 전 세계적으로 고도로 규제되는 산업이며, BaaS를 활용하는 온라인 은행도 예외는 아니다.
유럽에서 핀테크를 위한 BaaS는 지급결제서비스지침 (PSD, 2007/64/EC)과 2015년 11월에 채택된 2차 개정안(PSD2)에 의해 감독된다. 은행 라이선스는 지침 2013/36/EU 및 규정 (EU) No 1024/2013의 14조에 따라 유능한 국가 당국에 의해 감독된다. eIDAS 규정은 전체 종단 간 프로세스 전반에 걸쳐 전자 거래에 대한 인증 및 전자 신원 확인 및 신뢰 서비스에 대한 요구사항을 제공한다. 금융 및 보험 거래에 대한 추가 감독은 지침 2004/39/EC 및 지침 2016/97/EU를 통해 제공된다.
미국에서 은행은 주 및 연방 수준 모두에서 고도로 규제된다. 규제 당국은 제3자와의 약정에 대한 감독 지침을 발표했다. BaaS 관련 은행에 대해 여러 건의 집행 조치가 내려졌다.
서비스형 뱅킹 규제
BaaS 제공업체 시냅스의 주요 실패는 상당한 고객 자금 손실로 이어졌다.
브라질에서 BaaS는 브라질 중앙은행에 의해 결제 기관의 규칙 내에서 규제된다. 브라질에서 가장 잘 알려진 BaaS 핀테크 제공업체는 Matera, Zoop, Dock 및 S3 뱅크이다.
인도에서 BaaS는 인도 준비은행 (RBI)에 의해 규제된다. 2023년 11월 7일, RBI는 은행 부문 내 기술에 대한 거버넌스 프레임워크를 강화하기 위해 정보 기술 거버넌스, 위험, 통제 및 보증 관행에 대한 마스터 지침을 발표했다. 이 마스터 지침은 2024년 4월 1일부터 시행되었다.
정보 프라이버시
정보 프라이버시(information privacy)는 자료의 수집 및 보급, 테크놀로지, 공공의 프라이버시 기대, 맥락적 무결성, 그리고 이들을 둘러싼 법적 및 정치적 문제 간의 관계를 말한다. 이것은 또한 데이터 프라이버시 또는 데이터 보호로도 알려져 있다.
정보 프라이버시 역사 및 진화
정보 프라이버시의 개념은 1890년으로 거슬러 올라간다. 법학자 사무엘 워렌과 루이 브랜다이스는 프라이버시를 권리로 확립하려는 "홀로 남겨질 권리"를 설명하는 논문을 발표했다. 그들의 지침은 개인 데이터를 기준으로 프라이버시를 이해하는 방법에 대한 기반을 마련했다.
미국에서는 1974년 프라이버시법(Privacy Act of 1974)이 정보 프라이버시 법률의 성과를 나타냈다. 이 법은 연방 기관이 개인 정보와 데이터를 수집하는 방식을 규율하기 위해 공정 정보 관행 강령(Code of Fair Information Practice)을 제정했다. 이 법은 주로 COINTELPRO와 같은 불법 정부 감시를 강조한 워터게이트 사무실 건물에서의 스캔들 이후에 제정되었다. 이 법은 개인이 자신에 대한 정보에 접근하고 자신의 정보가 어떻게 사용될지 알 권리를 갖도록 허용했다.
정보 프라이버시 역사 및 진화
2000년대 초 인터넷의 인기가 시작되면서 많은 기업과 조직이 사용자의 개인 데이터를 수집하기 시작하여 다양한 프라이버시 문제가 제기되었다. 다니엘 솔로브(Daniel Solove)와 같은 학자들은 사전동의의 중요성을 설명했다.
2018년, 페이스북-케임브리지 애널리티카 스캔들은 대중에게 새로운 프라이버시 위험을 초래했다. 케임브리지 애널리티카(Cambridge Analytica)라는 컨설팅 회사는 8,500만 명이 넘는 페이스북 사용자로부터 사전동의 없이 개인 사용자 데이터를 수집했다. 수집된 데이터는 2016년 미국 대통령 선거 기간 동안 정치적으로 표적화된 광고를 지원하는 데 사용되었다. 이로 인해 연방거래위원회는 페이스북에 50억 달러의 벌금을 부과했다. 케임브리지 애널리티카 스캔들은 일반 데이터 보호 규칙과 같은 새로운 법률을 만들었다.
정보 프라이버시 정보 유형
다양한 유형의 개인정보가 종종 프라이버시 문제에 속한다.
이것은 케이블 텔레비전을 통해 자신에 대해 어떤 정보를 공개하고 누가 그 정보에 접근할 수 있는지를 통제하는 능력을 설명한다. 예를 들어, 제3자는 특정 시간에 누군가가 시청한 IPTV 프로그램을 추적할 수 있다. "시청률 조사를 위해 방송 스트림에 추가 정보를 넣을 필요가 없으며, 시청자나 청취자의 집에 추가 장치를 설치할 필요가 없으며, 그들의 협력 없이도 IPTV 네트워크에서 시청률을 실시간으로 자동으로 수행할 수 있다."
정보 프라이버시 정보 유형
2012년 영국에서 교육부 장관 마이클 고브는 국가 학생 데이터베이스를 "풍부한 데이터셋"으로 묘사했으며, 이는 민간 기업을 포함하여 더 개방적으로 접근 가능하게 함으로써 그 가치를 "극대화"할 수 있다고 말했다. 더 레지스터의 켈리 파이베시는 이는 "시험 결과, 출석, 교사 평가, 심지어 특성 등을 포함하는 아동의 학교 생활"이 제공될 수 있으며, 데이터가 정부에 의해 익명화되기 전에 제3자 조직이 자체적으로 모든 출판물의 익명화를 담당할 수 있음을 의미할 수 있다고 말했다. 고브가 과거에 거부되었지만 개선된 프라이버시 규정 하에서는 가능할 수 있다고 언급한 데이터 요청의 예로는 "성적 착취에 대한 분석"이 있었다.
정보 프라이버시 정보 유형
자산 금액, 주식 또는 펀드 보유 포지션, 미결제 부채, 구매 내역 등 개인의 금융 거래에 대한 정보는 민감할 수 있다. 범죄자가 개인의 계좌나 신용카드 번호와 같은 정보에 접근하면 해당 개인은 사기 (법률) 또는 신원 도용의 피해자가 될 수 있다. 개인의 구매 내역에 대한 정보는 방문했던 장소, 연락했던 사람, 사용했던 제품, 활동 및 습관, 사용했던 약물 등 그 사람의 역사에 대해 많은 것을 드러낼 수 있다. 어떤 경우에는 기업이 이 정보를 사용하여 개인의 개인적 선호도에 맞춰진 타겟 광고를 통해 개인을 대상으로 삼을 수 있으며, 이는 해당 개인이 승인하지 않을 수도 있다.
다양한 프라이버시 규칙을 가진 이기종 정보 시스템이 상호 연결되고 정보가 공유됨에 따라, 점점 더 많은 프라이버시 정책 규칙(및 법률)을 조정, 시행 및 모니터링하기 위해 정책 어플라이언스가 필요할 것이다. 상업 IT 시스템에서 프라이버시 보호를 다루는 기술에는 통신과 시행이라는 두 가지 범주가 있다.
정책 통신
정책 시행
개별화를 통한 프라이버시 개선
정보 프라이버시 정보 유형
컴퓨터 프라이버시는 개별화를 통해 개선될 수 있다. 현재 보안 메시지는 "평균 사용자", 즉 모든 사람에게 동일한 메시지로 설계된다. 연구자들은 사용자의 개인차 및 성격 특성에 따라 맞춤 제작된 개별화된 메시지와 보안 "넛지"가 각 개인의 컴퓨터 보안 및 프라이버시 준수를 더욱 개선하는 데 사용될 수 있다고 가정했다.
데이터 암호화를 통한 프라이버시 개선
데이터를 읽을 수 없는 형식으로 변환함으로써 암호화는 무단 접근을 방지한다. 현재 일반적인 암호화 기술에는 AES와 RSA가 있다. 데이터 암호화를 사용하여 암호 해독 키를 가진 사용자만 데이터에 접근할 수 있도록 한다.
자신에 대해 인터넷상에서 드러내는 정보와 그 정보에 누가 접근할 수 있는지를 통제하는 능력은 점점 더 중요해지고 있다. 이러한 우려에는 전자우편이 동의 없이 제3자에 의해 저장되거나 읽힐 수 있는지, 또는 제3자가 누군가가 방문한 웹사이트를 계속 추적할 수 있는지 여부가 포함된다. 또 다른 우려는 방문하는 웹사이트가 사용자에 대한 개인 식별 정보를 수집, 저장하고 잠재적으로 공유할 수 있는지 여부이다.
정보 프라이버시 정보 유형
다양한 웹 검색 엔진의 등장과 데이터 마이닝의 사용은 다양한 출처에서 개인에 대한 데이터를 매우 쉽게 수집하고 결합할 수 있는 능력을 만들었다. AI는 그렇게 엄청난 양의 수집된 데이터를 기반으로 개인 및 그룹에 대한 추론적 정보를 생성하는 것을 용이하게 하여 정보 경제를 변화시켰다.
 연방거래위원회는 전자 시장에서 공정한 정보 관행에 관한 널리 받아들여지는 개념을 나타내는 지침 집합인 공정 정보 관행 원칙을 제공했다. 그러나 이들은 AI 기반 추론 정보의 맥락에서 불충분하다는 비판을 받았다.
정보 프라이버시 정보 유형
인터넷에서 많은 사용자는 자신에 대한 많은 정보를 제공한다. 암호화되지 않은 전자우편은 연결이 암호화되지 않은 경우(TLS(Transport Layer Security) 없음) 전자우편 서버의 관리자가 읽을 수 있으며, 인터넷 서비스 제공자 및 해당 연결의 네트워크 트래픽을 스니핑하는 다른 당사자도 내용을 알 수 있다.
이는 웹 브라우징, 인스턴트 메신저, 기타를 포함하여 인터넷에서 생성되는 모든 종류의 트래픽에 적용된다.
너무 많은 개인 정보를 제공하지 않기 위해 전자우편은 암호화될 수 있으며, 웹페이지 탐색 및 기타 온라인 활동은 익명화 도구 또는 오픈 소스 분산 익명화 도구인 믹스넷을 통해 익명으로 수행될 수 있다.
Nym과 I2P는 잘 알려진 믹스넷의 예이다.
소셜 미디어 및 전자 상거래 사이트가 더 자주 사용되면서 소비자 데이터를 훔칠 수 있는 잠재적인 허점이 더 많이 생겼다. 기업은 소비자가 어떤 유형의 제품을 구매하는 것을 좋아하는지 확인하고 타겟 광고를 사용하여 사람들이 더 많은 품목을 구매하도록 유도할 수 있다. 그러나 때로는 이러한 유형의 데이터가 명시적인 동의 없이 사용되기도 한다.
정보 프라이버시 정보 유형
사용자들은 자신에 대해 수집되는 모든 개인 정보를 알지 못한다. 쿠키는 브라우징 데이터를 추적하고 위치 설정은 개인이 어디에 기반을 두었는지 보여주며, 주변에 있는 상점이나 제품을 보여줄 수 있다. 이러한 정보가 안전하게 저장되지 않으면 사용자에게 큰 안전 및 프라이버시 문제가 될 수 있다.
캘리포니아 소비자 프라이버시법(CCPA)과 같은 법률을 통해 사람들의 데이터는 보호될 수 있으며, 해당 데이터를 사용하기 전에 명시적인 동의를 요청받는다. 전 세계적으로 많은 국가들이 소비자를 보호하기 위해 유사한 조항을 시행하려고 노력하고 있다.
전자우편만이 프라이버시 문제가 있는 인터넷 콘텐츠는 아니다. 점점 더 많은 정보가 온라인에 있는 시대에, 소셜 네트워킹 사이트는 추가적인 프라이버시 문제를 제기한다. 사람들은 사진에 태그되거나 자신의 선택에 의해 또는 타인에 의해 예기치 않게 중요한 정보가 노출될 수 있으며, 이를 참여형 감시라고 한다. 위치에 대한 데이터도 실수로 게시될 수 있다. 예를 들어, 누군가가 상점을 배경으로 사진을 게시할 때 그렇다. 온라인에 정보를 게시할 때는 주의를 기울여야 한다. 소셜 네트워크는 사용자가 무엇을 비공개로 설정할 수 있고 무엇이 공개적으로 접근 가능한지에 따라 다르다. 강력한 보안 설정이 없고 공개적으로 남아 있는 것에 대한 신중한 주의가 없으면, 검색 및 이질적인 정보 조각 수집을 통해 프로필이 작성될 수 있으며, 이는 사이버스토킹 또는 명예 훼손 사례로 이어질 수 있다.
쿠키는 웹사이트에서 사용자가 웹사이트가 사용자의 인터넷에서 일부 정보를 검색하도록 허용할 수 있도록 사용되지만, 일반적으로 검색되는 데이터가 무엇인지는 언급하지 않는다. 2018년, 일반 데이터 보호 규칙(GDPR)은 웹사이트가 소비자에게 정보 프라이버시 관행을 명확하게 공개하도록 강제하는 규정, 즉 쿠키 고지(cookie notices)를 통과시켰다. 이는 소비자에게 웹사이트가 행동에 대한 어떤 정보를 추적하도록 동의할 것인지 선택할 권한을 주기 위해 발행되었으나, 그 효과는 논란의 여지가 있다. 일부 웹사이트는 쿠키 고지를 페이지의 보이지 않는 곳에 배치하거나, 정보 추적 사실만 알리고 프라이버시 설정을 변경할 수 없게 하는 등 기만적인 관행을 사용할 수 있다. 인스타그램과 페이스북과 같은 앱은 맞춤형 앱 경험을 위해 사용자 데이터를 수집하지만, 다른 앱에서의 사용자 활동을 추적하여 사용자의 프라이버시와 데이터를 위태롭게 한다. 이러한 쿠키 고지의 가시성을 통제함으로써 기업은 은밀하게 데이터를 수집하여 소비자에게 더 많은 권한을 행사할 수 있다.
정보 프라이버시 데이터 유출 및 프라이버시 위험
개인 또는 집단이 소비자의 데이터를 훔치는 것을 데이터 유출이라고 한다. 이는 정보 프라이버시에 대한 일반적인 위협이다. 여기에는 이름, 생년월일, 신용카드 정보, 사회보장번호와 같은 정보가 포함된다.
이러한 유형의 데이터 유출은 기업이 데이터를 보호하고 암호화하기 위한 최신 또는 안전한 인프라를 갖추지 못할 때 발생할 수 있다. 작은 틈새가 외부인으로부터 데이터가 유출될 수 있도록 만들 수 있다. 내부 직원도 정보를 노출하여 유출이 발생할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 기업들은 의심스러운 활동에 대해 교육하고 다중 요소 인증 시스템을 사용하는 데 시간을 투자하고 있다.
유럽 연방 차원에서 정부는 이제 기업들에게 적시에 유출 사실을 보고하도록 의무화하고 있다. 미국에서는 HIPAA가 유사한 방식으로 작동하며 데이터가 노출되었을 때 환자에게 통지한다. 이러한 유형의 지침을 통해 기업과 국가는 개인 정보를 보호하고 개인 데이터가 어떻게 사용될 수 있고 사용되어야 하는지를 설명하기 위해 노력하고 있다.
정보 프라이버시 데이터 유출 및 프라이버시 위험
정보 프라이버시를 둘러싼 법률은 전 세계적으로 정보를 보호하는 데 중요하다. 여기에는 동의 하에 데이터가 수집되고 투명하게 사용되도록 보장하는 법률이 포함된다.
유럽 대륙에서는 일반 데이터 보호 규칙이라는 지침이 소비자 데이터를 사용하기 전에 동의를 요청하고 기업이 사용자로부터 수집해야 하는 데이터의 양을 일반적으로 제한하도록 요구한다. 일반 데이터 보호 규칙은 성공을 거두었으며, 다른 국가들도 이를 따르도록 촉구했다. 예를 들어, 캘리포니아주와 캐나다는 일반 데이터 보호 규칙의 자체 버전을 만들고 구현하기로 결정했다. 캘리포니아는 캘리포니아 프라이버시 권리법(CPRA, 2020)을 만들었고 캐나다는 PIPEDA(캐나다 정부, 2021)를 만들었으며, 둘 다 소비자 및 사용자 데이터와 프라이버시 권리를 최우선으로 하는 일반 데이터 보호 규칙에 따라 지침을 모델링했다.
정보 프라이버시 데이터 유출 및 프라이버시 위험
더 넓게 보면, 미국은 여전히 미국에서 운영되는 많은 직업 및 기업 부문 내에서 데이터를 보호할 수 있는 포괄적인 프로그램을 만드는 데 노력하고 있다. 그러나 각 조직에는 더 작은 지침과 정책이 있다. 예를 들어, HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) 또는 건강 보험 이동성 및 책임법은 의료 환자 데이터 및 정보를 보호한다. 이는 다른 유형의 기업에서 모든 사용자 데이터를 보호하는 국가적 수준은 아니지만, 미국에는 조직 및 산업 수준의 보호 장치가 만들어져 있다.
정보 프라이버시 인공지능과 프라이버시
인공지능은 데이터를 광범위하게 수집하기 때문에 정보 프라이버시를 보호하는 데 방해가 될 수 있다. 국제 프라이버시 전문가 협회에 따르면, 전 세계 소비자의 약 68%가 온라인 프라이버시에 대한 우려를 표명하며, 57%는 AI가 데이터에 위협이 될 수 있다는 데 동의한다. 웹에서 스크랩된 데이터로부터 학습하는 생성형 AI 도구가 더욱 널리 채택되면서 이러한 우려는 더욱 심화되었다.
AI 프라이버시 문제는 규제되지 않은 데이터 수집 방법, 불투명한 알고리즘, 데이터 지속성과 관련될 수 있다. 알고리즘 불투명성은 AI가 데이터와 소스를 정확히 어디서 어떻게 얻는지 이해하지 못한다는 것을 의미한다. 명확한 가시성이 부족하면 누군가가 자신의 정보가 어떻게 발견되고 사용되는지 이해하기 어려울 수 있다. 데이터 지속성은 동의 없이도 온라인에 장기간 존재하는 데이터를 의미한다.
정보 프라이버시 인공지능과 프라이버시
현재 미국에는 데이터 수집 측면에서 AI를 규율하는 명시적인 연방 법률이 없다. 건강 보험 이동성 및 책임법(HIPAA) 및 그램 리치 블라일리 법과 같은 법률은 기업을 규제할 수 있지만 AI는 제외한다. 주 의회에서 법률이 제정되고 있다. 미국 유타주는 2024년 3월에 인공지능 정책법을 통과시켰다. 백악관 과학기술정책실은 2022년에 "AI 권리장전 청사진"을 만들었는데, 이는 데이터 프라이버시 및 AI에 대한 프레임워크와 AI 시스템이 데이터를 사용하기 전에 사용자 동의를 받도록 설명했다.
많은 연구자들은 데이터 최소화 요구 사항, AI 감사, AI 사용 시 데이터 수집을 거부할 수 있는 옵션 제공을 포함하여 AI 및 데이터 프라이버시를 다루기 위한 추가 프레임워크를 만들었다.
정보 프라이버시 인공지능과 프라이버시
모바일 기기의 위치 추적 기능이 발전함에 따라(위치 기반 서비스), 사용자 프라이버시 관련 문제가 발생한다. 위치 데이터는 현재 수집되는 데이터 중 가장 민감한 데이터에 속한다. 전자 프런티어 재단은 2009년에 개인의 이동 추적만을 알고 있을 때 추론될 수 있는 잠재적으로 민감한 전문 및 개인 정보 목록을 발표했다. 여기에는 경쟁사 영업팀의 이동, 특정 교회 참석 또는 개인의 모텔이나 낙태 클리닉 존재가 포함된다. 드 몽조이 등 MIT의 최근 연구는 대략적인 위치와 시간이라는 4개의 시공간 지점만으로도 이동성 데이터베이스에 있는 150만 명의 사람 중 95%를 고유하게 식별하기에 충분하다는 것을 보여주었다. 이 연구는 또한 이러한 제약이 데이터셋의 해상도가 낮을 때도 유지된다는 것을 보여준다. 따라서 심지어 거친 또는 흐릿한 데이터셋도 개인에게 거의 익명성을 제공하지 않는다.
정보 프라이버시 인공지능과 프라이버시
사람들은 의료 기록이 건강에 대해 밝힐 수 있는 정보의 기밀성과 민감성 때문에 다른 사람에게 공개되는 것을 원하지 않을 수 있다. 예를 들어, 보험 가입이나 고용에 영향을 미칠까 봐 걱정할 수도 있다. 또는 어떤 의료 또는 심리적 상태나 치료에 대해 다른 사람이 알면 당혹스러움을 느낄까 봐 그럴 수도 있다. 의료 데이터를 공개하는 것은 개인 생활에 대한 다른 세부 정보도 드러낼 수 있다. 의료 프라이버시에는 세 가지 주요 범주가 있다: 정보적 프라이버시(개인 정보에 대한 통제 정도), 물리적 프라이버시(타인에게 물리적으로 접근할 수 없는 정도), 심리적 프라이버시(의사가 환자의 문화적 신념, 내면의 생각, 가치, 감정, 종교적 관행을 존중하고 개인적인 결정을 내리도록 허용하는 정도).
많은 문화와 국가의 의사와 정신과 의사는 의사-환자 관계에 대한 기준을 가지고 있으며, 여기에는 기밀 유지도 포함된다. 어떤 경우에는 의사-환자 특권이 법적으로 보호된다. 이러한 관행은 환자의 존엄성을 보호하고, 환자가 정확한 치료를 받는 데 필요한 완전하고 정확한 정보를 자유롭게 밝힐 수 있도록 보장하기 위해 마련되었다.
정보 프라이버시 인공지능과 프라이버시
미국의 개인 건강 정보 프라이버시를 규율하는 법률을 보려면 HIPAA와 HITECH Act를 참조하라. 오스트레일리아 법은 Privacy Act 1988 Australia와 주 기반 건강 기록 법률이다.
어린이의 온라인 프라이버시는 여러 면에서 법적 보호를 받는다. 미국에서는 1998년 아동 온라인 프라이버시 보호법(Children's Online Privacy Protection Act of 1998)이 13세 미만 아동의 개인 정보 수집을 모니터링한다. 이 법은 특히 웹사이트 운영자가 아동의 개인 데이터를 수집하기 전에 부모의 동의를 받아야 한다고 명시하고 있다.
1998년 아동 온라인 프라이버시 보호법은 어린이를 대상으로 하거나 13세 미만 어린이로부터 데이터를 수집한다는 사실을 알고 있는 웹사이트, 앱, 모든 인터넷 기반 기기에 적용된다. 이 법을 위반하면 연방거래위원회에 의해 위반당 최대 43,792달러의 벌금이 부과될 수 있다. 또한, 이 법을 시행하는 주 법무장관도 있다.
연방거래위원회는 새로운 기술의 발전에 맞춰 아동 온라인 프라이버시 보호법을 지속적으로 업데이트해왔다. 2013년에는 지속적인 식별자, 위치 정보, 아동의 묘사가 포함된 모든 미디어를 포함하도록 개인 정보 범주를 확장하는 개정이 이루어졌다. 연방거래위원회는 2019년에도 아동들이 모바일 기기를 활용함에 따라 새로운 기술을 모니터링하기 위해 아동 온라인 프라이버시 보호법에 대한 또 다른 검토를 시작했다.
일부는 아동 온라인 프라이버시 보호법에 한계가 있다고 지적했다. 이 법은 현재 아동이 부적절한 콘텐츠에 접근하거나 나이를 속이는 것을 막지 못한다. 또한, 교육 기술과 관련하여 아동 온라인 프라이버시 보호법의 포괄성에 대한 몇 가지 의구심이 제기되었다.
정치적 프라이버시는 고대부터 투표 제도가 출현한 이래로 우려 사항이었다. 비밀 선거는 유권자 외에는 누구도 정치적 견해를 알 수 없도록 보장하는 가장 간단하고 가장 널리 퍼진 조치이다. 이는 현대 민주주의에서 거의 보편적이며 시민의 기본권으로 간주된다. 사실, 다른 프라이버시 권리가 존재하지 않는 곳에서도 이러한 유형의 프라이버시는 매우 자주 존재한다. 디지털 투표기를 사용할 경우 몇 가지 형태의 투표 사기 또는 프라이버시 침해가 가능하다.
정보 프라이버시 합법성
일반적으로 프라이버시 권리, 특히 데이터 프라이버시의 법적 보호는 전 세계적으로 크게 다르다.
프라이버시 및 데이터 보호 관련 법규는 끊임없이 변화하고 있으므로, 법률 변경 사항을 숙지하고 데이터 프라이버시 및 보안 규정 준수 여부를 지속적으로 재평가하는 것이 중요하다고 여겨진다. 학계에서는 기관 감사 위원회가 연구에서 인간 대상의 프라이버시와 기밀성을 모두 보장하기 위한 적절한 조치가 취해지도록 보장하는 기능을 한다.
프라이버시 문제는 개인 식별 정보 또는 기타 민감한 정보가 디지털 데이터 형태로든 다른 형태로든 수집, 저장, 사용 및 최종적으로 파기 또는 삭제되는 모든 곳에 존재한다. 부적절하거나 존재하지 않는 공개 제어는 프라이버시 문제의 근본 원인이 될 수 있다. 사전동의 메커니즘(동적 동의 포함)은 데이터 주체에게 개인 식별 정보의 다양한 사용 방법을 전달하는 데 중요하다. 데이터 프라이버시 문제는 다음과 같은 광범위한 출처의 정보에 대한 응답으로 발생할 수 있다.
정보 프라이버시 합법성
전 세계의 데이터 보호 법률은 디지털 시대에 개인 정보를 보호하고 개인 프라이버시를 보장하는 것을 목표로 한다. 일반 데이터 보호 규칙은 동의, 투명성, 강력한 책임 의식을 강조하며 엄격한 처벌을 부과함으로써 높은 기준을 제시한다. 많은 국가들이 유사한 원칙을 채택하여 조직이 효과적인 보안 조치를 구현하고, 사용자 권리를 존중하며, 유출 사실을 통지하도록 의무화한다. 북미, 아시아, 오세아니아와 같은 지역에서는 데이터 보호 프레임워크가 부문별 규정부터 포괄적인 법률까지 다양하다. 전 세계적으로 이러한 법률은 혁신과 프라이버시의 균형을 유지하며, 개인 데이터가 적절하게 접근되고 윤리적으로 관리되며 오용 및 사이버 위협을 완화하도록 보장한다.
정보 프라이버시 합법성
미국 상무부는 유럽 연합 집행위원회의 1995년 데이터 보호 지침(Directive 95/46/EC)에 대응하여 국제 세이프 하버 프라이버시 원칙 인증 프로그램을 만들었다. 미국과 유럽 연합 모두 개인의 정보 프라이버시를 지지한다고 공식적으로 밝혔지만, 미국은 EU의 엄격한 개인 데이터 법률 기준을 충족하지 못하여 양측 간에 마찰을 일으켰다. 세이프 하버 프로그램의 협상은 이러한 오랜 문제를 해결하기 위한 부분이었다. 지침 95/46/EC는 제4장 제25조에서 유럽 경제 지역 국가에서 개인 정보를 적절한 프라이버시 보호를 제공하는 국가로만 전송할 수 있다고 명시한다. 역사적으로 적절성을 확립하려면 지침 95/46/EU에서 구현된 것과 광범위하게 동등한 국가 법률을 만들어야 했다. 이 일반적인 금지 사항에 대한 예외가 있지만(예: 관련 개인의 동의가 있는 경우 EEA 외부 국가로 공개하는 경우(제26조(1)(a))), 이는 실질적인 범위가 제한적이다. 결과적으로 제25조는 유럽에서 미국으로 개인 정보를 전송하는 조직에 법적 위험을 초래했다.
정보 프라이버시 합법성
이 프로그램은 EU와 미국 간의 승객 이름 기록 정보 교환을 규제한다. EU 지침에 따르면, 개인 데이터는 해당 국가가 적절한 수준의 보호를 제공하는 경우에만 제3국으로 전송될 수 있다. 이 규칙에 대한 몇 가지 예외가 제공되는데, 예를 들어 관리자가 수신자가 데이터 보호 규칙을 준수할 것임을 보장할 수 있는 경우이다.
유럽 연합 집행위원회는 "개인 데이터 처리에 관한 개인 보호 실무 그룹"을 설립했으며, 일반적으로 "제29조 실무 그룹"으로 알려져 있다. 이 실무 그룹은 유럽 연합 및 제3국의 보호 수준에 대한 조언을 제공한다.
실무 그룹은 미국 대표자들과 개인 정보 보호에 대해 협상했으며, 그 결과가 세이프 하버 원칙이었다. 이러한 승인에도 불구하고 세이프 하버의 자가 평가 접근 방식은 여러 유럽 프라이버시 규제 기관 및 논평자들에게 논란의 여지가 있다.
정보 프라이버시 합법성
세이프 하버 프로그램은 이 문제를 다음과 같이 다룬다. 미국의 모든 조직에 부과되는 포괄적인 법률이 아니라, 연방거래위원회가 시행하는 자발적인 프로그램이다. 이 프로그램에 등록하고 여러 표준에 대한 자체 평가를 마친 미국 조직은 제25조 목적상 "적절하다고 간주"된다. 유럽 경제 지역에서 이러한 조직으로 개인 정보를 보낼 경우 발송자는 제25조 또는 이에 상응하는 EU 국내법을 위반하지 않는다. 세이프 하버는 제25조(6)의 목적상 개인 정보에 대한 적절한 보호를 제공하는 것으로 유럽 연합 집행위원회에 의해 2000년 7월 26일 승인되었다.
세이프 하버 하에서, 채택된 조직들은 EU에서 발생한 개인 정보가 미국 세이프 하버로 전송된 후 제3국으로 다시 전송될 때의 추가 전송 의무 준수를 신중하게 고려해야 한다. 많은 EU 프라이버시 규제 기관이 권장하는 "구속적 기업 규칙"의 대안적인 준수 접근 방식은 이 문제를 해결한다. 또한, 인사 데이터의 미국 세이프 하버 전송과 관련하여 발생하는 모든 분쟁은 EU 프라이버시 규제 기관의 패널에서 심리되어야 한다.
2007년 7월, 미국과 EU 사이에 새로운, 논란이 많은 승객 이름 기록 협정이 체결되었다. 그 직후 조지 W. 부시 행정부는 국토안보부의 출입국 정보 시스템(ADIS)과 자동 목표 시스템을 1974년 프라이버시법에서 면제했다.
2008년 2월, EU 집행위원회 내무부장 조나단 폴(Jonathan Faull)은 미국의 PNR에 대한 양자 정책에 대해 불평했다. 미국은 2008년 2월 체코와 비자 면제 제도 교환에 관한 양해각서(MOU)를 체결했는데, 브뤼셀과 사전에 협의하지 않았다. 워싱턴과 브뤼셀 간의 갈등은 주로 미국의 데이터 보호 수준이 낮기 때문이며, 특히 외국인은 1974년 미국 프라이버시법의 혜택을 받지 못하기 때문이다. 양자 양해각서를 위해 접촉한 다른 국가로는 영국, 에스토니아, 독일, 그리스 등이 있다.
데이터 익명화
데이터 익명화(data anonymization)는 정보 정화의 한 유형으로, 그 목적은 개인 정보 보호이다. 이는 자료 집합에서 개인 식별 정보를 제거하여 데이터가 묘사하는 사람들이 익명으로 남도록 하는 과정이다.
데이터 익명화 개요
데이터 익명화는 "데이터 컨트롤러 단독으로 또는 다른 당사자와 협력하여 데이터 주체를 직간접적으로 식별할 수 없도록 개인 데이터를 변경하는 과정"으로 정의된다. 데이터 익명화는 의도하지 않은 공개 위험을 줄이면서 기관 내 두 부서 또는 두 기관 간과 같이 경계를 넘어 정보를 전송할 수 있게 하며, 특정 환경에서는 익명화 후 평가 및 분석이 가능하게 한다.
의료 데이터의 맥락에서 익명화된 데이터는 정보 수신자가 환자를 식별할 수 없는 데이터를 의미한다. 이름, 주소, 전체 우편번호는 물론 수신자가 보유하거나 공개한 다른 데이터와 결합하여 환자를 식별할 수 있는 모든 정보가 제거되어야 한다.
익명화된 데이터가 시간이 지나도 익명으로 유지되지 않을 위험은 항상 존재한다. 익명화된 데이터 세트를 다른 데이터와 짝짓기, 영리한 기술, 그리고 순수한 힘은 이전에 익명이었던 데이터 세트가 비익명화되는 몇 가지 방법이다. 데이터 주체는 더 이상 익명이 아니다.
데이터 익명화 개요
비익명화는 익명 데이터를 다른 데이터 소스와 교차 참조하여 익명 데이터 소스를 재식별하는 역과정이다.
일반화 및 교란은 관계형 데이터에 대한 두 가지 인기 있는 익명화 접근 방식이다. 나중에 재식별할 수 있는 능력을 가지고 데이터를 가리는 과정은 가명 처리라고도 불리며, 기업이 HIPAA를 준수하는 방식으로 데이터를 저장할 수 있는 한 가지 방법이다.
그러나 ARTICLE 29 DATA PROTECTION WORKING PARTY에 따르면, 지침 95/46/EC는 전문 26에서 익명화를 "데이터 주체를 더 이상 식별할 수 없도록 데이터에서 충분한 요소를 제거해야 함을 의미한다. 보다 정확하게 말하면, 데이터는 컨트롤러 또는 제3자가 '합리적으로 사용될 가능성이 있는 모든 수단'을 사용하여 자연인을 식별하는 데 더 이상 사용될 수 없도록 처리되어야 한다. 중요한 요소는 처리가 되돌릴 수 없어야 한다는 것이다. 이 지침은 이러한 비식별화 과정이 어떻게 수행되어야 하는지 또는 수행될 수 있는지 명확히 하지 않는다. 초점은 결과에 있다. 데이터는 '모든', '가능한', 그리고 '합리적인' 수단을 통해 데이터 주체를 식별할 수 없어야 한다. 데이터 주체 식별이 '더 이상 불가능'한 형태로 유지되는 것뿐만 아니라 가능한 익명화 메커니즘을 설정하는 도구로서 행동 강령에 대한 참조가 이루어진다.
데이터 익명화 작업에는 일반화, 억제, 해부화, 순열, 교란의 다섯 가지 유형이 있다.
데이터 익명화 GDPR 요구사항
유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 EU 내 개인에 대한 저장된 데이터가 익명화 또는 가명 처리 과정을 거치도록 요구한다. GDPR 전문 (26)은 익명 데이터가 무엇을 구성하는지에 대해 매우 높은 기준을 설정하여, "...식별되거나 식별 가능한 자연인과 관련이 없는 정보 또는 데이터 주체를 식별할 수 없거나 더 이상 식별할 수 없는 방식으로 익명화된 개인 데이터"라는 GDPR 요구사항에서 해당 데이터를 면제한다. 유럽 데이터 보호 감독관(EDPS)과 스페인 데이터 보호 기관(AEPD)은 익명성 및 GDPR 요구사항 면제에 대한 공동 지침을 발행했다. EDPS와 AEPD에 따르면, 데이터 컨트롤러를 포함하여 누구도 적절히 익명화된 데이터 세트에서 데이터 주체를 재식별할 수 없어야 한다. 런던의 임페리얼 칼리지와 벨기에의 UCLouvain 데이터 과학자들의 연구, 그리고 텔아비브 지방 법원의 미할 아그몬-고넨 판사의 판결은 오늘날의 빅 데이터 세상에서 "익명화"의 단점을 강조한다. 익명화는 데이터 처리가 고립된(사일로화된) 응용 프로그램에 한정되어 있던 시기에 개발된 데이터 보호에 대한 구식 접근 방식을 반영하며, 광범위한 데이터 공유 및 결합을 포함하는 빅 데이터 처리의 인기가 높아지기 전의 일이다.
데이터 익명화 다양한 유형의 데이터 익명화
구조화된 데이터:
비구조화된 데이터:
메타데이터를 컴퓨터 파일에서 제거하는 것은 익명화를 위해 중요하다. 메타데이터 제거 도구는 이를 달성하는 데 유용하다.
데이터 익명화 추가 자료
Aris Gkoulalas-Divanis, Grigorios Loukides (2012). 《Anonymization of Electronic Medical Records to Support Clinical Analysis (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)》. Springer. ISBN 9781461456674.
데이터 큐레이션
데이터 큐레이션(data curation)은 다양한 소스에서 수집된 자료를 조직하고 통합하는 것이다. 이는 데이터의 가치가 시간이 지나도 유지되고 데이터가 재사용 및 보존을 위해 계속 사용될 수 있도록 데이터를 주석 처리하고 게시하며 제시하는 과정을 포함한다. 데이터 큐레이션은 "원칙적이고 제어된 데이터 생성, 유지보수 및 관리에 필요한 모든 프로세스와 데이터에 가치를 더하는 능력"을 포함한다. 과학 분야에서 데이터 큐레이션은 연구 논문과 같은 과학 텍스트에서 중요한 정보를 추출하여 생물학적 데이터베이스 항목과 같은 전자 형식으로 변환하는 과정을 의미할 수 있다.
데이터 큐레이션
현대의 빅 데이터 시대에는 데이터 큐레이션이 더욱 중요해지고 있는데, 특히 대량의 복잡한 데이터 시스템을 처리하는 소프트웨어에 있어서 그러하다. 이 용어는 디지털 인문학 프로젝트에서 증가하는 문화 및 학술 데이터가 데이터 큐레이션의 전문 지식과 분석적 관행을 요구하는 인문학 분야에서도 사용된다. 넓은 의미에서 큐레이션은 구성 요소를 생성, 관리, 유지 및 유효성 검사하기 위해 수행되는 다양한 활동과 프로세스를 의미한다. 구체적으로 데이터 큐레이션은 어떤 정보가 저장할 가치가 있고 얼마나 오래 저장할 가치가 있는지 결정하려는 시도이다.
데이터 큐레이션 역사 및 실제
일반적으로 데이터 큐레이션을 시작하고 메타데이터를 유지하는 것은 데이터베이스 자체가 아니라 사용자이다. 일리노이 대학교 도서관 및 정보과학 대학원에 따르면 "데이터 큐레이션은 학술, 과학 및 교육에 대한 관심과 유용성의 생애주기 동안 데이터를 적극적으로 지속적으로 관리하는 것이며; 큐레이션 활동은 데이터 발견 및 검색을 가능하게 하고, 품질을 유지하며, 가치를 더하고, 시간이 지남에 따라 재사용을 제공한다." 데이터 큐레이션 워크플로는 데이터 품질 관리, 데이터 보호, 수명 주기 관리 및 데이터 이동과 구별된다.
센서스 자료는 20세기 초부터 천공 카드 형태로 제공되었고 1960년대부터 전자화되었다. 정치사회연구를 위한 대학 간 컨소시엄(ICPSR) 웹사이트는 1962년을 첫 설문조사 데이터 아카이브 설립일로 기록하고 있다.
데이터 큐레이션 역사 및 실제
데이터 라이브러리에 대한 심층적인 배경은 1982년 일리노이 저널 라이브러리 트렌드(Library Trends)에 실렸다. 데이터 아카이브 운동의 역사적 배경은 "Social Scientific Information Needs for Numeric Data: The Evolution of the International Data Archive Infrastructure"를 참조하라. 모든 조직에서 수행되는 정확한 큐레이션 프로세스는 데이터 양, 데이터에 포함된 노이즈 양, 그리고 데이터의 예상 미래 사용이 보급에 어떤 의미를 갖는지에 따라 달라진다.
우주 자료 위기는 1999년 OAIS 참조모형(Open Archival Information System) 모델의 탄생으로 이어졌고, 이 모델은 1982년에 결성된 우주 데이터 시스템 자문위원회(CCSDS)에서 관리했다.
데이터 큐레이션이라는 용어는 때때로 생물학적 데이터베이스의 맥락에서 사용되는데, 여기서 특정 생물학적 정보는 다양한 연구 논문에서 먼저 얻어진 다음 특정 범주의 데이터베이스 내에 저장된다. 예를 들어, 항우울제에 대한 정보는 다양한 소스에서 얻을 수 있으며, 데이터베이스로 사용 가능한지 확인한 후 약물 데이터베이스의 항우울제 범주에 저장된다. 기업들은 또한 데이터 품질과 정확성을 보장하기 위해 운영 및 전략 프로세스 내에서 데이터 큐레이션을 활용하고 있다.
데이터 큐레이션 프로젝트 및 연구
정보 재사용을 위한 보급 정보 패키지(DIPIR) 프로젝트는 정량적 사회 과학자, 고고학자 및 동물학자가 생산하고 사용하는 연구 데이터를 연구하고 있다. 대상 독자는 보조 데이터를 사용하는 연구자와 디지털 큐레이터, 디지털 저장소 관리자, 데이터 센터 직원 및 기타 디지털 정보를 수집, 관리 및 저장하는 사람들이다.
단백질 정보 은행은 1971년 브룩헤이븐 국립연구소에서 설립되었으며, 전 세계적인 프로젝트로 성장했다. 단백질 및 기타 대형 생체 분자의 3차원 구조 데이터베이스인 PDB는 120,000개 이상의 구조를 포함하고 있으며, 모두 표준화되고 실험 데이터에 대해 유효성 검사가 이루어졌으며 주석이 달려 있다.
초파리과 곤충 가족의 유전 및 분자 데이터의 주요 저장소인 플라이베이스(FlyBase)는 1992년으로 거슬러 올라간다. 플라이베이스는 전체 노랑초파리 게놈에 주석을 달고 있다.
언어 데이터 컨소시엄은 1992년으로 거슬러 올라가는 언어 데이터 저장소이다.
데이터 큐레이션 프로젝트 및 연구
슬론 디지털 전천탐사는 2000년에 밤하늘을 탐사하기 시작했다. 컴퓨터 과학자 짐 그레이는 SDSS의 데이터 아키텍처 작업을 하면서 과학 분야에서 데이터 큐레이션 개념을 옹호했다.
데이터넷은 미국 국립과학재단 사이버 인프라 사무소의 연구 프로그램으로, 과학 분야의 데이터 관리 프로젝트에 자금을 지원했다. 데이터원(DataONE, Data Observation Network for Earth)은 데이터넷을 통해 자금을 지원받은 프로젝트 중 하나로, 환경 과학 커뮤니티가 데이터를 보존하고 공유하는 데 도움을 주고 있다.
데이터 큐레이션의 상업적 중요성은 이 분야의 특허 존재로 강조된다. 예를 들어, Tamr Inc. 및 Praxi Data와 같은 회사는 데이터 큐레이션 기술 및 프로세스와 관련된 특허를 보유하고 있다.
생물학 데이터베이스
생물학 데이터베이스(Biological database)는 과학 실험, 출판된 문헌, 고처리량 실험 기술 및 전산 분석으로부터 수집된 생물학 분야의 라이브러리이다. 여기에는 유전체학, 단백체학, 대사체학, 마이크로어레이 유전자 발현 및 계통학을 포함한 연구 분야의 정보가 포함되어 있다. 생물학 데이터베이스에 포함된 정보에는 유전자 기능, 구조, 위치(세포 및 염색체), 돌연변이의 임상적 효과뿐만 아니라 생물학적 서열 및 구조의 유사성이 포함된다.
생물학 데이터베이스는 수집하는 데이터 유형에 따라 분류할 수 있다(아래 참조). 크게 분자 데이터베이스(서열, 분자 등), 기능 데이터베이스(생리학, 효소 활동, 표현형, 생태학 등), 분류 데이터베이스(종 및 기타 분류 단계), 이미지 및 기타 미디어, 또는 표본(박물관 소장품 등)이 있다.
데이터베이스는 생체분자의 구조와 상호작용부터 유기체의 전체 물질대사에 이르기까지 수많은 생물학적 현상을 분석하고 설명하는 데 과학자들을 돕는 중요한 도구이며, 종 (생물학)의 진화를 이해하는 데에도 중요하다. 이 지식은 질병 퇴치, 의약품 개발 지원, 특정 유전 질환 예측, 생명 역사에서 종 간의 기본 관계 발견을 돕는다.
생물학 데이터베이스 기술적 기반과 이론적 개념
컴퓨터 과학의 관계형 데이터베이스 개념과 전자 도서관의 정보 검색 개념은 생물학 데이터베이스를 이해하는 데 중요하다. 생물학 데이터베이스 설계, 개발 및 장기 관리는 생물정보학 분야의 핵심 영역이다. 데이터 내용은 유전자 서열, 텍스트 설명, 속성 및 온톨로지 분류, 인용 및 표 형식 데이터를 포함한다. 이들은 종종 반-정형 데이터로 설명되며, 테이블, 키 구분 기록 및 XML 구조로 표현될 수 있다.
생물학 데이터베이스 접근
대부분의 생물학 데이터베이스는 사용자가 온라인으로 데이터를 검색할 수 있도록 데이터를 구성하는 웹사이트를 통해 접근 가능하다. 또한 기본 데이터는 일반적으로 다양한 형식으로 다운로드할 수 있다. 생물학 데이터는 여러 형식으로 제공된다. 이러한 형식에는 텍스트, 서열 데이터, 단백질 구조 및 링크가 포함된다. 이들 각각은 특정 출처에서 찾을 수 있다. 예를 들어:
생물학 데이터베이스 문제점 및 과제
생물학적 지식은 수많은 데이터베이스에 분산되어 있다. 이로 인해 정보의 일관성을 확보하기가 때때로 어려워진다. 예를 들어, 동일한 종에 대해 다른 이름이 사용되거나 다른 데이터 형식이 사용되는 경우이다. 결과적으로 상호 운용성은 정보 교환에 있어 끊임없는 도전 과제이다. 예를 들어, DNA 서열 데이터베이스가 DNA 서열과 함께 종의 이름을 저장하는 경우, 해당 종의 이름이 변경되면 다른 이름을 사용할 수 있는 다른 데이터베이스와의 링크가 끊어질 수 있다. 통합 생물정보학은 통합된 접근 방식을 제공하여 이 문제를 해결하려는 한 분야이다. 한 가지 해결책은 생물학 데이터베이스가 접근 번호를 사용하여 다른 데이터베이스와 상호참조하여 관련 지식을 연결하는 방식이다(예: 종 이름이 변경되더라도 접근 번호는 동일하게 유지되도록). 중복성 또한 문제이다. 많은 데이터베이스가 동일한 정보를 저장해야 하기 때문이다. 예를 들어, 단백질 구조 데이터베이스에는 해당 단백질의 서열, 그리고 해당 서열 및 서지 정보도 포함된다.
생물학 데이터베이스 모델 생물 데이터베이스
일부 종, 주로 연구에 자주 사용되는 종(모델 생물)에 대한 종별 데이터베이스가 있다. 예를 들어, EcoCyc는 대장균 데이터베이스이다. 다른 인기 있는 모델 생물 데이터베이스에는 실험실 쥐인 생쥐(Mus musculus)를 위한 생쥐 유전체 정보, 랫서스(Rattus)를 위한 랫 유전체 데이터베이스, 제브라피시(Danio Rerio)를 위한 ZFIN, 분열 효모인 분열 효모(Schizosaccharomyces pombe)를 위한 폼베이스, 초파리(Drosophila)를 위한 플라이베이스, 선충인 예쁜꼬마선충과 Caenorhabditis briggsae를 위한 웜베이스, 열대성 제노푸스와 아프리카발톱개구리 개구리를 위한 제노베이스가 있다.
생물학 데이터베이스 생물다양성 및 종 데이터베이스
수많은 데이터베이스가 지구상의 생명 다양성을 문서화하려고 시도한다. 대표적인 예는 Species 2000과 통합분류정보시스템(Integrated Taxonomic Information System)이 2001년에 처음 만든 생명의 카탈로그이다. 생명의 카탈로그는 전 세계에서 현재 인정되는 모든 종의 분류학적 분류를 문서화하는 것을 목표로 하는 협력 프로젝트이다. 생명의 카탈로그는 연구원과 정책 입안자가 참조할 수 있는 통합되고 일관된 데이터베이스를 제공한다. 생명의 카탈로그는 소나무 데이터베이스, ICTV MSL(바이러스용), 렙인덱스(나비 및 나방용)와 같은 다른 출처의 최신 데이터 세트를 관리한다. 2022년 5월 기준, 생명의 카탈로그는 총 165개의 데이터베이스를 활용한다. 생명의 카탈로그 운영 비용은 세계생물다양성정보기구, 일리노이 자연사 연구소, 나투랄리스 생물다양성 센터, 스미스소니언 협회에서 지불한다.