WO2021112361A1 - 전자 장치 및 그 제어 방법 - Google Patents
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- G06V30/1478—Inclination or skew detection or correction of characters or of image to be recognised of characters or characters lines
Definitions
- the present disclosure relates to an electronic device and a control method thereof, and more particularly, to a technology for determining whether a contract satisfies a predetermined criterion in relation to personal information protection based on a text included in the contract.
- One technical problem to be solved by the present invention is to provide an electronic device capable of determining whether or not content related to personal information processing included in a contract satisfies predetermined standards in relation to personal information protection.
- the method comprising: obtaining a text included in a contract for a contract between a first contractor and a second contractor; Based on the obtained text, metadata including information on the type of contract corresponding to the contract, and text data including personal information of the first contractor of the contract and consent items for processing of the personal information obtaining a; obtaining reference data including information on a predefined contract corresponding to the contract based on the metadata; And by comparing the body data and the reference data, the control method for determining whether the body data included in the contract satisfies a predetermined criterion in relation to personal information protection may be provided.
- an electronic device includes: a memory including at least one instruction; and a processor for controlling the electronic device by executing the at least one instruction stored in the memory, wherein the processor obtains a text included in a contract for a contract between a first contractor and a second contractor, and Based on the obtained text, metadata including information on the type of contract corresponding to the contract, and body data including personal information of the first contractor of the contract and consent items for processing of the personal information obtain, based on the metadata, obtain reference data including information about a predefined contract corresponding to the contract, compare the body data and the reference data, and compare the body data with the body data included in the contract An electronic device for determining whether or not satisfies a predetermined criterion in relation to personal information protection may be provided.
- the user may determine whether the content related to personal information processing included in the patent contract satisfies a predetermined criterion in relation to the protection of personal information through the electronic device. Accordingly, user convenience and satisfaction may be improved.
- FIG. 1 is a diagram for explaining an operation of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 3 is a flowchart illustrating a control method according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 4 is a diagram for explaining a meta data acquisition step according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 5 is a diagram for explaining an operation of editing metadata according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 6 is a flowchart illustrating a step of acquiring body data according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 7 is a view showing a part of the contract 10 according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 8 is a diagram illustrating a layered object according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 9 is a diagram illustrating a contract profile according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 10 is a diagram for describing reference data according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 11 is a flowchart illustrating a flow of a method for storing personal information collection items according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 12 is a flowchart illustrating a flow of a control method according to an embodiment of the present disclosure.
- Embodiments of the present disclosure may apply various transformations and may have various embodiments, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the scope of the specific embodiments, and it should be understood to include all transformations, equivalents and substitutions included in the spirit and scope of the disclosed technology. In describing the embodiments, if it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the subject matter, the detailed description thereof will be omitted.
- FIG. 1 is a diagram for explaining an operation of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
- the electronic device 100 may obtain a text included in the contract 10 for a predetermined contract.
- the electronic device 100 may acquire the text included in the contract 10 in various ways.
- the electronic device 100 may acquire an image captured by the contract 10 .
- the electronic device 100 may acquire the text included in the contract 10 through Optical Character Recognition (OCR).
- OCR Optical Character Recognition
- the electronic device 100 may obtain the text included in the contract 10 based on a script of the web page.
- the types of contracts corresponding to the contract 10 may be various, and the contract 10 may have various forms.
- the contract 10 may be a document regarding a service subscription contract between a service provider and a service subscriber, but is not limited thereto.
- the electronic device 100 may include a camera that captures an image. In this case, the electronic device 100 may acquire an image of the contract 10 captured by the camera. However, this is only an example, and the electronic device 100 may acquire an image of the contract 10 from another external device. Alternatively, when the contract 10 is provided on a web page, the electronic device 100 may analyze the web page to obtain text included in the contract 10 .
- the electronic device 100 may acquire metadata about the contract 10 based on the text included in the contract 10 .
- the meta data may refer to data related to the form of a contract.
- the metadata may include information about a contract type, a date, and a contracting party.
- the electronic device 100 may acquire text data for the contract 10 based on the text included in the contract 10 .
- the body data may mean data related to the substance of the contract.
- the body data may include items related to contract content, personal information input items, and items related to processing of input personal information.
- the electronic device 100 may obtain reference data corresponding to the contract 100 from the database 20 .
- the reference data may refer to data required for the electronic device 100 to determine whether the contract 100 meets a predetermined condition.
- the reference data may include data relating to a predefined contract.
- the predefined contract may include a standard contract for each country according to various types of contracts.
- the reference data may include data on laws and regulations on the protection of personal information collected in various contracts.
- reference data may include information about Korea's Personal Information Protection Act and the Act on the Use and Protection of Credit Information.
- the reference data may include information on regulations on personal information protection in various countries, such as the General Data Protection Regulation (GDPR) of the European Union.
- the database 20 for storing various reference data may be provided locally or provided on an external server.
- the electronic device 100 may obtain reference data by using the metadata of the contract 10 .
- the metadata may include contract type information called a communication service subscription contract.
- the electronic device 100 may obtain reference data including data on a predefined contract related to a communication service subscription contract from the database 20 by using the contract type information included in the metadata.
- the electronic device 100 determines whether the body data included in the contract 10 satisfies a predetermined criterion in relation to personal information protection, based on the body data of the contract 10 and the obtained reference data. can do. For example, in the electronic device 100 , when the body data includes personal information of a communication service subscriber and includes a service subscriber's consent item for personal information collection in a predefined contract of a communication service subscription contract, the electronic device (100) may determine whether the body data of the contract (10) includes a service subscriber's consent item for personal information collection.
- the electronic device 100 may output an alarm message including the content that the contract 10 is legal. .
- the electronic device 100 may output an alarm message including information about privacy violation.
- the user may check whether the contract is legal by using the electronic device 100 .
- FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
- the electronic device 100 may include a memory 110 , a communication interface 120 , a display 130 , a user input unit 140 , a camera 150 , and a processor 160 . Meanwhile, the electronic device 100 does not necessarily have to be implemented including all of the above-described components, and some components may be omitted.
- the memory 110 may store various programs and data necessary for the operation of the electronic device 100 . Specifically, at least one instruction may be stored in the memory 110 .
- the memory 110 may store a neural network model trained to extract text from an image related to the contract 10 . In this case, the memory 110 may acquire the text included in the contract 10 by using the neural network model stored in the memory 110 .
- the processor 160 may perform the above-described operation of the electronic device 100 by executing an instruction stored in the memory 110 .
- the memory 110 may be implemented as a non-volatile memory, a volatile memory, or the like.
- the communication interface 120 may communicate with various types of external devices according to various types of communication methods.
- the electronic device 100 may communicate with an external device through a wired or wireless method through the communication interface 120 .
- the external device may be a server, which is a device separate from the electronic device 100 .
- the communication interface 120 may obtain reference data from an external server.
- the communication interface 120 may transmit metadata of the contract 10 obtained by the electronic device 100 to an external server and receive reference data corresponding to the metadata from the external server.
- the display 130 may display or display various screens.
- the display 130 may display text included in the contract 10 obtained by the electronic device 100 .
- the electronic device 100 may display metadata of the contract 10 .
- the display 130 may display the text corresponding to the metadata of the contract 10 to be distinguished from other texts.
- the display 130 may be implemented as various types of displays such as a liquid crystal display (LCD), an organic light emitting diode (OLED) display, a plasma display panel (PDP), and the like.
- the display 130 may also include a driving circuit, a backlight unit, and the like, which may be implemented in the form of an a-si TFT, a low temperature poly silicon (LTPS) TFT, or an organic TFT (OTFT).
- the display 130 may be implemented as a flexible display, or may be a touch screen capable of a touch input.
- the user input unit 140 may receive various user commands and information.
- the processor 160 may execute a function corresponding to a user command input through the user input unit 140 or store information input through the user input unit 140 in the memory 110 .
- the user input unit 140 may receive a user command for editing metadata of the contract 10 displayed through the display 130 by a touch.
- the processor 160 may edit the metadata based on a user command for editing the metadata input through the user input unit 140 .
- the user input unit 140 may include a microphone to receive a user command in the form of a voice, or may be implemented as a touch screen together with the display 130 or as a separate touch pad to receive a user command.
- the camera 150 may acquire an image.
- the camera 150 may acquire an image by capturing a contract.
- the camera 150 may be implemented as various types of cameras.
- the camera 150 may be implemented as a 2D-based RGB camera.
- the present invention is not limited thereto, and the camera 150 may be implemented as various types of cameras.
- the processor 160 may control the overall operation of the electronic device 100 . Specifically, the processor 160 may control the electronic device 100 by executing at least one instruction stored in the memory 110 . Meanwhile, the processor 160 according to an embodiment may include one or more of a central processing unit (CPU) and a micro controller unit (MCU), or may be defined by a corresponding term.
- CPU central processing unit
- MCU micro controller unit
- the processor 160 may obtain the text included in the contract 10 .
- the processor 160 may acquire the text by analyzing the image captured by the contract 10 .
- the processor 160 may acquire metadata included in the contract 10 .
- the processor 160 may analyze the image captured by the contract 10 to identify the type of the contract.
- the processor 160 may analyze the text included in the predetermined position of the contract 10 to identify the type of the contract included in the contract 10 .
- the processor 160 may analyze an object or an image included in a predetermined position of the contract 10 to obtain information about the contractor of the contract corresponding to the contract 10 .
- the processor 160 may acquire body data included in the contract 10 .
- the body data may include the agreement item for the processing of personal information and personal information of the contractor of the contract corresponding to the contract 10 .
- the processor 160 may divide the contract 10 into blocks and obtain by matching the personal information included in each of the divided blocks with the consent items for the processing of personal information.
- the processor 160 may obtain reference data including information about a predefined contract corresponding to the contract 10 from the database 20 .
- the processor 160 may obtain reference data corresponding to the metadata based on the obtained metadata.
- the processor 160 may obtain data on the standard contract corresponding to the type by using the data on the type of the contract.
- the processor 160 may acquire reference data based on the type of the contract and information on the contracting party (or contractor). For example, when one of the contracting parties is an enterprise, reference data may be obtained in consideration of the business area or service type of the enterprise.
- the reference data may include information on items that cannot be collected among personal information.
- the non-collectible item may include sensitive information and unique identification information.
- the reference data may include information on exception items that allow the collection of personal information corresponding to items that cannot be collected.
- unique identification information may be set as an exception to allow limited collection for a specific purpose for a specific purpose. In this case, the non-collectible item and the exception item may be matched and stored.
- the processor 160 may determine whether the first personal information corresponding to the item that cannot be collected exists in the body data of the contract 10 . When it is determined that the first personal information does not exist in the body data, the processor 160 may determine that the body data satisfies a predetermined criterion. In addition, when it is determined that the first personal information exists in the body data, the processor 160 may determine whether an exception item allowing the collection of the first personal information exceptionally exists. The processor 160 may determine that the body data satisfies a predetermined criterion when there is an exception that allows the collection of the first personal information exceptionally. On the other hand, when there is no exception item allowing the collection of the first personal information exceptionally, the processor 160 may determine whether the body data includes a consent item for the processing of the first personal information.
- the processor 160 may acquire the reference data in consideration of a correlation between the metadata and the reference data included in the database 20 . For example, the processor 160 considers the correlation between the information on the type of contract included in the metadata and the information on a plurality of predefined contracts included in the reference data, Information can be obtained as reference data. In this case, when the correlation index between the metadata and any reference data is greater than a predetermined value, the processor 160 may acquire the reference data.
- FIG. 3 is a flowchart illustrating a control method according to an embodiment of the present disclosure.
- the control method includes the steps of obtaining the text included in the contract (S310), obtaining the metadata of the contract (S320), obtaining the body data of the contract (S330), in the obtained metadata
- a step of obtaining reference data based on (S340), a step of determining whether the body data satisfies a predetermined criterion in relation to personal information protection based on the body data and the reference data (S350), and a step of outputting the determination result (S360) ) may be included.
- the processor 160 may obtain the text included in the contract 10 ( S310 ).
- the processor 160 may extract the text included in the contract 10 through an optical character recognition method. have.
- the processor 160 may obtain the text included in the contract 10 by inputting an image of the contract 10 to the neural network model trained to receive the image and output the text included in the image.
- the neural network model used in the present disclosure includes a deep neural network (DNN), a convolutional neural network (CNN), a recurrent neural network (RNN), and a Restricted Boltzmann Machine (RBM). ), Deep Belief Network (DBN), Deep Q-Networks (DQN), etc.
- the processor 160 may acquire the text included in the contract 10 based on the script of the web page.
- the processor 160 may obtain metadata (S320).
- the processor 160 may acquire metadata based on the text included in the contract 10 .
- the metadata may include at least one of information about a contract type, information about a contractor, and information about a contract date.
- the processor 160 may acquire the above-described metadata through image analysis of the contract 10 . A more detailed description of the meta data acquisition step S320 will be described with reference to FIGS. 4 and 5 .
- the processor 160 may obtain reference data based on the obtained metadata (S340).
- Reference data may include information about various regulations and predefined agreements related to privacy.
- reference data including information on various regulations and predefined contracts may be stored in a database.
- the processor 160 may obtain reference data corresponding to the metadata from the database.
- the processor 160 may acquire information about a predefined contract corresponding to the contract type based on the contract type information of the contract included in the metadata. A more detailed description of the reference data acquisition step ( S340 ) will be described with reference to FIG. 10 .
- the processor 160 may acquire text data of the contract based on the text included in the contract ( S330 ).
- the processor 160 may divide the contract into blocks and obtain by matching personal information included in each of the divided blocks and consent items for processing of personal information.
- each of the divided blocks may be layered to have a parent-child relationship. A more detailed description of the text data acquisition step S330 will be described with reference to FIGS. 6 to 8 .
- the processor 160 may compare the obtained body data with the reference data to determine whether the body data satisfies a predetermined criterion in relation to personal information protection ( S350 ).
- the predetermined criterion may be defined based on a predefined contract corresponding to the metadata.
- the predetermined criterion may be whether the body data includes predetermined non-collectible personal information.
- the predetermined criteria may be different for each type of contract. For example, a predetermined criterion of a real estate sales contract may be different from a predetermined criterion of a mobile communication service subscription contract.
- FIG. 4 is a diagram for explaining a meta data acquisition step according to an embodiment of the present disclosure.
- the metadata acquisition step (S320) includes the steps of obtaining contract page information (S321), obtaining contract type information (S322), obtaining contractor information (S323), and contract date information. It may include a step of obtaining (S324).
- each of the above-described steps may be performed through text recognition included in a predetermined position on the contract 10 .
- the contract 10 page information may be obtained based on text information located in the central area at the top of the contract 10 .
- the processor 160 may obtain page information of the contract 10 ( S321 ).
- the page information may include information about the total number of pages of the contract 10 .
- the page information may be used when acquiring contract type information, contractor information, and contract date information, which will be described later.
- the processor 160 may acquire contract type information corresponding to the contract 10 based on the text included in the contract 10 ( S322 ). For example, the processor 160 may acquire contract type information based on text located on the left/upper side of the contract 10 . In this case, the processor 160 may acquire contract type information of the contract 10 based on predefined contract data issued by a country or a national institution. In addition, the processor 160 may obtain contract type information of the contract 10 by comparing the text located on the left/upper side of the contract 10 with the text included in the predefined contract data.
- the processor 160 may obtain contract type information using a neural network model. For example, the processor 160 receives the text included in the contract and inputs the text included in the contract 10 to a neural network model trained to output contract type information to obtain contract type information of the contract 10 . can In addition, the processor 160 may obtain the contract type information of the contract 10 by inputting the image of the contract 10 to the neural network model trained to receive the image of the contract and output the contract type information. .
- the processor 160 may acquire contract type information based on the page information of the contract 10 obtained in step S321 of acquiring contract page information. For example, when data about a contract having a plurality of pages is obtained, the processor 160 may obtain contract type information based on text included in the first page of the contract. Specifically, the processor 160 may acquire contract type information based on text located on the left/upper side of the first page.
- the processor 160 may acquire contractor information based on the text included in the contract 10 ( S323 ).
- the contractor information may include information about a party to the contract corresponding to the contract 10 .
- the contractor information may include information about a service provider.
- the information about the service provider may include information about the business area and service type of the service provider.
- the processor 160 may acquire contract information by analyzing text or an image included in a predetermined position on the contract 10 . For example, if the company logo or company name of the service provider is written on the right/upper side of the contract 10, the processor 160 analyzes the image representing the company logo or text representing the company name to obtain information about the service provider. can
- the processor 160 may acquire contract date information (S324).
- the processor 160 may obtain contract date information by analyzing the text included in a predetermined position on the contract 10 .
- the contract date information may be used in a reference data acquisition step to be described later. That is, the processor 160 may acquire reference data based on the contract date information. For example, depending on the date the contract is made, information on a predefined contract corresponding to the contract or laws regarding personal information may vary. Specifically, if the contract date is 2017, the processor 160 determines whether the contract 10 satisfies the predetermined criteria related to personal information protection based on a predefined contract or personal information law based on 2017. can determine whether
- the processor 160 may store the obtained metadata in the contract profile.
- the contract profile may be stored in a database.
- FIG. 5 is a diagram for explaining an operation of editing metadata according to an embodiment of the present disclosure.
- the electronic device 100 may display the first metadata 520 through the display 130 .
- the processor 160 may control the display 130 to display the first meta data 520 .
- the first metadata 520 may be displayed in various formats.
- the processor 160 controls the display 130 so that the text corresponding to the first metadata 520 is displayed separately from other text included in the contract 10 on the image captured by the contract 10 . can do.
- the processor 160 may control the display 130 to provide the first metadata 520 separately from the contract 10 .
- the electronic device 100 may output an alarm message requesting confirmation of the displayed first metadata 520 .
- the processor 160 may obtain a user command for editing the first metadata 520 through the user input unit 140 .
- the processor 160 may obtain the second metadata 520 ′ from the first metadata 520 based on the obtained user command.
- the processor 160 may control the display 130 to display the second meta data 520 ′.
- FIG. 6 is a flowchart illustrating a step of acquiring body data according to an embodiment of the present disclosure.
- the step of obtaining the body data (S330) is a step of classifying an object included in the contract (S331), a step of obtaining a signature or consent item included in the contract (S332), and a signature or agreement with the object It may include matching and storing the item (S333), layering the contract (S334), and storing the contract profile (S335).
- the processor 160 may classify an object included in the contract 10 ( S331 ). For example, the processor 160 may divide the contract 10 into blocks. In this case, the processor 160 may classify each of the divided blocks as separate objects. The processor 160 may define each of the divided blocks as separate objects. In addition, at least some of the divided blocks may include personal information and consent or signature items for processing of personal information.
- the processor 160 may obtain a signature or consent item included in at least some blocks ( S332 ). In this case, the processor 160 may match and store the personal information included in each of the divided blocks with the signature or consent item (S333).
- the processor 160 may layer the body data of the contract based on the divided object (S334).
- the processor 160 may generate a contract profile based on the layered text data.
- the processor 160 may store the layered body data in the contract profile including the metadata.
- FIG. 7 is a view showing a part of the contract 10 according to an embodiment of the present disclosure.
- the contract 10 may include input fields for various personal information, a consent item for personal information use, and a signature item.
- the processor 160 may divide the input fields of various personal information into blocks to define each block as an object.
- the processor 160 may define the 'subscriber name, subscriber address, and rate check method' column as the first object. Also, the processor 160 may define the 'date of birth, contact information, welfare reduction/exemption' column as the second object. Also, the processor 160 may define a 'fee payment method' column as a third object. In addition, the processor 160 may define the 'consent item, signature item' column as the fourth object. Also, the processor 160 may define a 'fee payment method, consent item, and signature item' column as a fifth object. Also, the processor 160 may define the entire field of 'subscriber information' as a sixth object. In this case, the sixth object may include the first to fifth objects, and the fifth object may include the third and fourth objects. That is, the first to sixth objects may be defined to have a hierarchical structure as shown in FIG. 8 . The processor 160 may store the body data in the memory in a hierarchical structure.
- FIG. 9 is a diagram illustrating a contract profile according to an embodiment of the present disclosure.
- metadata 920 and body data 930 may be stored separately in the contract profile 910 .
- the metadata 920 may include information about a service provider, a contract date, a contract expiration period, a contract coordination, a service user, and a legal representative.
- the body data 930 may include personal information such as a signature item, a subscriber address, and a method of checking a fee.
- FIG. 10 is a diagram for describing reference data according to an embodiment of the present disclosure.
- sensitive information 1010 , unique identification information 1020 , and a reference age 1030 of youth/children may be stored in the database 20 .
- the sensitive information 1010 , the unique identification information 1020 , and the reference age 1030 of youth/children may be obtained from laws and stored in the database 20 .
- sensitive information 1010 , unique identification information 1020 , and reference age 1030 of youth/children may be obtained based on text information on laws and regulations.
- the sensitive information 1010 is prescribed by laws and regulations, and may include information about an individual's thoughts, beliefs, union/party membership/withdrawal, political views, health, sex life, and the like.
- the unique identification information 1020 may mean a series of numbers for individual identification such as a passport number, etc.
- the reference age of youth/child 1030 is the standard legal age of youth/child set in laws and regulations. , it can be used to determine whether the consent of the legal representative is required.
- the sensitive information 1010 and the unique identification information 1020 may be defined as the non-collectible item 1040 .
- the sensitive information 1010 and the unique identification information 1020 may be defined as the non-collectible item 1040 based on laws and regulations. For example, according to Article 23 of the Korea Personal Information Protection Act, it is specified that processing of sensitive information 1010 is restricted. Accordingly, the sensitive information 1010 may be stored in the database 20 by defining the non-collectible item 1040 based on Article 23 of the Personal Information Protection Act of the Republic of Korea.
- FIG. 11 is a flowchart illustrating a flow of a method for storing personal information collection items according to an embodiment of the present disclosure.
- the method for storing personal information collection items includes the steps of obtaining text included in a contract (S1110), obtaining metadata (S1120), obtaining text data (S1130), based on metadata to obtain a predefined contract (S1140), obtaining a collection item based on the text data and a predefined contract (S1150), and storing the obtained collection item (S1160) may include.
- Each of the above-described steps may be performed by the processor 160 .
- the step of obtaining the text of FIG. 11 (S1110), the step of obtaining the metadata (S1120), the step of obtaining the body data (S1130), the step of obtaining a predefined contract based on the metadata (S1140) corresponds to the step of obtaining the text of FIG. 3 ( S310 ), the step of obtaining the metadata ( S320 ), the step of obtaining the body data ( S330 ), and the step of obtaining reference data based on the metadata ( S340 ), respectively can be Therefore, a detailed description thereof will be omitted.
- the processor 160 may acquire a collection item based on the body data and a predefined contract (S1150). For example, the content of collecting mobile device information may be included in a standard contract for mobile service subscription. In this case, the processor 160 may acquire mobile device information as a collection item. However, this is only an example, and collection items may include personal information. Also, the collection item may be obtained from body data.
- a predefined contract S1150
- the content of collecting mobile device information may be included in a standard contract for mobile service subscription.
- the processor 160 may acquire mobile device information as a collection item.
- collection items may include personal information.
- the collection item may be obtained from body data.
- the collection item may be updated according to a predetermined time interval. For example, if a predefined contract is updated on a yearly basis, the collection items may also be updated on a yearly basis. Meanwhile, the update operation of the collection item may be performed by an external server. In this case, the processor 160 may receive the collection item updated by the external server through the communication interface 120 .
- the processor 160 may store the acquired collection item (S1160). In this case, the processor 160 may store the acquired collection item in the memory 110 and/or the database 20 . In addition, the processor 160 may define at least some of the acquired collection items as exception items that allow the collection of personal information corresponding to the items that cannot be collected. The exception item may be stored in the memory 110 and/or the database 20 while being separated from the rest of the acquired collection items. In this case, the external server can store the non-collectible items and exception items separately.
- the control method includes a step of acquiring a contract profile (S1210), a step of acquiring reference data (S1220), and determining whether personal information corresponding to an item that cannot be collected exists in the contract profile (S1230), Step (S1240) of determining whether there is an exception that allows the collection of personal information corresponding to the items that cannot be collected (S1240), Step (S1250) of determining whether an item of consent for collection of personal information is included in the contract profile (S1250) It may include outputting a protection violation alarm (S1260).
- the processor 160 may acquire a contract profile (S1210). Specifically, metadata and body data of the contract 10 may be stored separately in the contract profile.
- the contract profile may store the contract type of the contract 10 , personal information, and items related to processing of personal information.
- the processor 160 may obtain reference data (S1220).
- the processor 160 may obtain reference data corresponding to the body data by using the metadata included in the contract profile.
- the processor 160 may acquire reference data corresponding to the contract 10 based on the correlation between the metadata and the reference data.
- the processor 160 may determine whether personal information corresponding to the non-collectible item exists in the contract profile (S1230). Specifically, the processor 160 may acquire personal information corresponding to a predefined non-collectible item included in the reference data. In addition, the processor 160 may compare the reference data with the contract profile to determine whether the first personal information corresponding to the non-collectible item exists in the contract profile.
- the processor 160 may determine that the contract 10 satisfies a predetermined standard in relation to personal information protection (S1270) . In this case, the processor 160 may output an alarm message indicating that the contract 10 satisfies a predetermined criterion in relation to personal information protection.
- the processor 160 sets the exception item that allows the collection of the first personal information corresponding to the non-collectable item as reference data It can be determined whether it exists in (S1240). Specifically, the processor 160 may acquire personal information corresponding to a predefined exception item included in the reference data. In addition, the processor 160 may determine whether the first personal information corresponding to the non-collectible item also corresponds to the exception item based on the reference data.
- the processor 160 determines that the contract 10 is a preset in relation to personal information protection. It may be determined that the criterion is satisfied (S1270). Alternatively, when it is determined that the first personal information falls under the exception, the processor 160 may determine that the contract 10 satisfies a predetermined criterion in relation to personal information protection. On the other hand, if it is determined that the reference data does not contain an exception that allows the collection of first personal information that is an item that cannot be collected, the processor 160 agrees to the collection of the first personal information in the contract profile It can be determined whether the item is included (S1250). Alternatively, if it is determined that the first personal information does not fall under the exception item, the processor 160 may determine whether the contract profile includes a consent item for the collection of the first personal information.
- the processor 160 may determine that the contract 10 satisfies a predetermined standard in relation to personal information protection ( S1270). On the other hand, when it is determined that the agreement item for the collection of the first personal information is not included in the contract profile, the processor 160 may determine that the contract 10 does not satisfy a predetermined standard in relation to the protection of personal information. .
- the processor 160 may output a privacy violation alarm (S1260).
- the processor 160 may output an alarm message indicating that the contract 10 does not satisfy a predetermined criterion in relation to personal information protection through the display 130 .
- the alarm message may include a violation of privacy protection of the contract 10 .
- the alarm message may include information about which part of the contract 10 violates the privacy standards.
- the various embodiments described above may be implemented in a recording medium readable by a computer or a similar device using software, hardware, or a combination thereof.
- the embodiments described herein may be implemented by the processor itself.
- embodiments such as the procedures and functions described in this specification may be implemented as separate software modules. Each of the software modules may perform one or more functions and operations described herein.
- computer instructions for performing the processing operation according to various embodiments of the present disclosure described above may be stored in a non-transitory computer-readable medium.
- a specific device may perform the processing operation according to the above-described various embodiments.
- the non-transitory computer-readable medium refers to a medium that stores data semi-permanently, rather than a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, memory, etc., and can be read by a device.
- Specific examples of the non-transitory computer-readable medium may include a CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, and the like.
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Abstract
계약서가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는 제어 방법이 개시된다. 제어 방법은, 계약서에 포함된 텍스트를 획득하는 단계; 계약서의 메타 데이터 및 상기 본문 데이터를 획득하는 단계; 메타 데이터에 기초하여, 참조 데이터를 획득하는 단계; 및 본문 데이터 및 상기 참조 데이터를 비교하여 계약서가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
Description
본 개시는 전자 장치 및 그 제어 방법으로, 보다 상세하게는, 계약서에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약서가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는 지 여부를 판단하는 기술에 관한 것이다.
통신 서비스 및 금융 서비스 등 각종 서비스 가입 시, 약관 또는 계약서 상에 서비스 가입자의 개인정보의 제공이 요구되는 경우가 있다. 최근에는, 개인정보 유출사고가 증가함에 따라, 개인정보의 처리에 대한 서비스 가입자의 관심이 증대되고 있는 실정이다.
한편, 서비스 가입자로부터 수집되는 개인정보는 다양한 목적으로 사용 및 처리되는데, 개인정보의 종류에 따라 관련 법령 또는 가이드 라인이 상이하여, 서비스 가입자가 직접 약관 또는 계약서가 개인정보보호와 관련된 법령 또는 가이드라인을 만족하는 지 여부를 확인하기 곤란한 불편함이 있다.
이에, 최근에는 약관 또는 계약서에 기재된 개인정보처리에 관한 내용이 관련 법령 또는 가이드라인을 만족하는지 여부를 판단할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 일 기술적 과제는, 계약서에 포함된 개인정보처리에 관한 내용이 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있는 전자 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 개시의 예시적인 일 실시 예에 따르면, 제1 계약자 및 제2 계약자 간의 계약에 대한 계약서에 포함된 텍스트를 획득하는 단계; 상기 획득된 텍스트에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 계약의 종류에 관한 정보를 포함하는 메타 데이터, 및 상기 계약서의 제1 계약자의 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 본문 데이터를 획득하는 단계; 상기 메타 데이터에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 본문 데이터 및 상기 참조 데이터를 비교하여, 상기 계약서에 포함된 상기 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는 제어 방법이 제공될 수 있다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 개시의 예시적인 다른 일 실시 예에 따르면, 전자 장치에 있어서, 적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 제1 계약자 및 제2 계약자 간의 계약에 대한 계약서에 포함된 텍스트를 획득하고, 상기 획득된 텍스트에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 계약의 종류에 관한 정보를 포함하는 메타 데이터, 및 상기 계약서의 제1 계약자의 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 본문 데이터를 획득하고, 상기 메타 데이터에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터를 획득하고, 상기 본문 데이터 및 상기 참조 데이터를 비교하여, 상기 계약서에 포함된 상기 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는 전자 장치가 제공될 수 있다.
본 개시의 과제의 해결 수단이 상술한 해결 수단들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 해결 수단들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이상과 같은 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자는 전자 장치를 통해 특허 계약서에 포함된 개인정보처리에 관한 내용이 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 이에 따라, 사용자 편의성 및 만족도가 향상될 수 있다.
그 외에 본 개시의 실시 예로 인하여 얻을 수 있거나 예측되는 효과에 대해서는 본 개시의 실시 예에 대한 상세한 설명에서 직접적 또는 암시적으로 개시하도록 한다. 예컨대, 본 개시의 실시 예에 따라 예측되는 다양한 효과에 대해서는 후술될 상세한 설명 내에서 개시될 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 메타 데이터 획득 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 메타 데이터 편집 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 본문 데이터를 획득하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 계약서(10)의 일부를 도시한 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 계층화된 객체를 도시한 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 구현 예에 따른 계약서 프로파일이 도시한 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 참조 데이터를 설명하기위한 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 개인정보 수집항목 저장 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 개시의 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 개시된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
*전자 장치(100)는 소정의 계약에 대한 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 이 때, 전자 장치(100)는 다양한 방법으로 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 일 예로, 전자 장치(100)는 계약서(10)가 촬상한 이미지를 획득할 수 있다. 이 때, 전자 장치(100)는 광학문자인식(OCR, Optical Character Recognition)을 통해 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 다만, 이는 일 예시에 불과하며, 전자 장치(100)는 이미지를 입력 받아 이미지에 포함된 텍스트를 출력하도록 학습된 신경망 모델에 계약서(10)를 촬상한 이미지를 입력하여 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 다른 일 예로, 계약서(10)가 웹 페이지 상에서 제공되는 경우, 전자 장치(100)는 웹 페이지의 스크립트를 바탕으로 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다.
이때, 계약서(10)에 대응되는 계약의 종류는 다양할 수 있으며, 계약서(10)는 다양한 형식을 가질 수 있다. 예를 들어, 계약서(10)는 서비스 제공자와 서비스 가입자 간의 서비스 가입 계약에 관한 서류일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
전자 장치(100)는 이미지를 촬상하는 카메라를 포함할 수 있다. 이 때, 전자 장치(100)는 카메라가 촬상한 계약서(10)에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 다만 이는 일 예시에 불과하며, 전자 장치(100)는 다른 외부 장치로부터 계약서(10)를 촬상한 이미지를 획득할 수 있다. 또는, 계약서(10)가 웹 페이지 상에서 제공되는 경우, 전자 장치(100)는 웹 페이지를 분석하여 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약서(10)에 대한 메타 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 메타 데이터는 계약의 형식에 관한 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터는 계약의 종류, 날짜, 계약 당사자에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 전자 장치(100)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약서(10)에 대한 본문 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 본문 데이터는 계약의 실질에 관한 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 본문 데이터는 계약 내용에 관한 항목, 개인 정보 입력 항목 및 입력된 개인 정보의 처리에 대한 항목을 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 데이터 베이스(20)로부터 계약서(100)에 대응되는 참조 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 참조 데이터는 전자 장치(100)가 계약서(100)가 미리 정해진 조건에 부합하는 지 여부를 판단하기 위해 필요한 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 참조 데이터는 사전 정의된 계약서에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 사전 정의된 계약서는 각종 계약의 종류에 따른 국가별 표준 계약서를 포함할 수 있다. 또한, 참조 데이터는 각종 계약에서 수집되는 개인 정보 보호에 관한 법령에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 참조 데이터는 한국의 개인정보보호법, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다만 이는 일 예에 불과하며, 참조 데이터는 유럽 연합의 일단 데이터 보호 규정(GDPR, General Data Protection Regulation) 등 다양한 국가의 개인정보 보호에 관한 규정에 대한 정보를 포함할 수 있다. 한편, 다양한 참조 데이터를 저장하는 데이터 베이스(20)는 로컬로 제공되거나 외부 서버 상에 제공될 수 있다.
한편, 전자 장치(100)는 계약서(10)의 메타 데이터를 이용하여 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 계약서(10)가 통신 서비스 가입 계약에 대한 것인 경우, 메타 데이터는 통신 서비스 가입 계약이라는 계약 종류 정보를 포함할 수 있다. 이 때, 전자 장치(100)는 메타 데이터에 포함된 계약 종류 정보를 이용하여 데이터 베이스(20)로부터 통신 서비스 가입 계약에 관한 사전 정의된 계약서에 대한 데이터를 포함하는 참조 데이터를 획득할 수 있다.
이 때, 전자 장치(100)는 계약서(10)의 본문 데이터 및 획득된 참조 데이터를 바탕으로, 계약서(10)에 포함된 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 본문 데이터가 통신 서비스 가입자의 개인정보를 포함하고, 통신 서비스 가입 계약의 사전 정의된 계약서상에서 개인정보수집에 대한 서비스 가입자의 동의 항목을 포함하는 경우, 전자 장치(100)는 계약서(10)의 본문 데이터가 개인정보수집에 대한 서비스 가입자의 동의 항목을 포함하는지 여부를 판단할 수 있다.
계약서(10)에 포함된 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다고 판단된 경우, 전자 장치(100)는 계약서(10)가 적법하다는 내용을 포함하는 알람 메시지를 출력할 수 있다.
반면에, 계약서(10)에 포함된 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 불만족한다고 판단된 경우, 전자 장치(100)는 개인정보보호 위반에 관한 내용을 포함하는 알람 메시지를 출력할 수 있다.
이에 따라, 사용자는 전자 장치(100)를 이용하여 계약서의 적법 여부를 확인할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(100)는 메모리(110), 통신 인터페이스(120), 디스플레이(130), 사용자 입력부(140), 카메라(150) 및 프로세서(160)를 포함할 수 있다. 한편, 전자 장치(100)는 반드시 상술한 구성들을 모두 포함하여 구현되어야 하는 것은 아니며, 일부 구성이 생략되어 구현될 수 있다.
메모리(110)는 전자 장치(100)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 구체적으로, 메모리(110)에는 적어도 하나의 인스트럭션이 저장될 수 있다. 예를 들어, 메모리(110)에는 계약서(10)에 관한 이미지로부터 텍스트를 추출하도록 학습된 신경망 모델이 저장될 수 있다. 이 때, 메모리(110)는 메모리(110)에 저장된 신경망 모델을 이용하여 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다.
상술한 바와 같이, 프로세서(160)는 메모리(110)에 저장된 인스트럭션을 실행함으로써 상술한 전자 장치(100)의 동작을 수행할 수 있다. 메모리(110)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리 등으로 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(120)는 다양한 유형의 통신 방식에 따라 다양한 유형의 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다. 전자 장치(100)는 통신 인터페이스(120)를 통해 외부 장치와 유선 또는 무선 방식을 통해 통신을 수행할 수 있다. 이 때, 외부 장치는 전자 장치(100)와는 별개의 장치인 서버가 될 수 있다.
한편, 통신 인터페이스(120)는 외부 서버로부터 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(120)는 전자 장치(100)가 획득한 계약서(10)의 메타 데이터를 외부 서버로 전송하고, 외부 서버로부터 메타 데이터에 대응되는 참조 데이터를 수신할 수 있다.
디스플레이(130)는 각종 화면을 표시 또는 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(130)는 전자 장치(100)가 획득한 계약서(10)에 포함된 텍스트를 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 계약서(10)의 메타 데이터를 표시할 수 있다. 이 때, 디스플레이(130)는 계약서(10)의 메타 데이터에 대응되는 텍스트가 다른 텍스트와 구분되게 표시할 수 있다.
한편, 디스플레이(130)는 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes) 디스플레이, PDP(Plasma Display Panel) 등과 같은 다양한 형태의 디스플레이로 구현될 수 있다. 디스플레이(130) 내에는 a-si TFT, LTPS(lowtemperature poly silicon) TFT, OTFT(organic TFT) 등과 같은 형태로 구현될 수 있는 구동 회로, 백라이트 유닛 등도 함께 포함될 수 있다. 또한, 디스플레이(130)는 플렉서블 디스플레이로 구현될 수도 있으며, 터치 입력이 가능한 터치 스크린일 수도 있다.
사용자 입력부(140)는 다양한 사용자 명령 및 정보를 입력 받을 수 있다. 프로세서(160)는 사용자 입력부(140)를 통해 입력된 사용자 명령에 대응되는 기능을 실행하거나, 사용자 입력부(140)를 통해 입력된 정보를 메모리(110)에 저장할 수 있다.
일 예로, 사용자 입력부(140)는 디스플레이(130)를 통해 표시된 계약서(10)의 메타 데이터를 편집하는 사용자 명령을 터치로 입력 받을 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 사용자 입력부(140)로 입력된 메타 데이터를 편집하는 사용자 명령에 기초하여, 메타 데이터를 편집할 수 있다. 한편, 사용자 입력부(140)는 사용자 명령을 음성 형태로 수신하기 위해 마이크를 포함하거나, 사용자 명령을 입력 받기 위해 터치스크린으로서 디스플레이(130)와 함께 구현되거나 별도의 터치패드로 구현될 수 있다.
카메라(150)는 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 카메라(150)는 계약서를 촬상하여 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 카메라(150)는 다양한 종류의 카메라로 구현될 수 있다. 예를 들어, 카메라(150)는 2D기반의 RGB 카메라로 구현될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며 카메라(150)는 다양한 종류의 카메라로 구현될 수 있다.
프로세서(160)는 전자 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(160)는 메모리(110)에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 전자 장치(100)를 제어할 수 있다. 한편, 일 실시 예에 따른 프로세서(160)는 중앙처리장치(CPU, Central Processing unit), MCU(Micro Controller Unit) 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다.
예를 들어, 프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)를 촬상한 이미지를 분석하여 텍스트를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 메타 데이터를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(160)는 계약서(10)를 촬상한 이미지를 분석하여 계약의 종류를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 계약서(10)의 미리 정해진 위치에 포함된 텍스트를 분석하여 계약서(10)에 포함된 계약의 종류를 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 계약서(10)의 미리 정해진 위치에 포함된 오브젝트 또는 이미지를 분석하여 계약서(10)에 대응되는 계약의 계약자에 관한 정보를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 본문 데이터를 획득할 수 있다. 이 때, 본문 데이터는 계약서(10)에 대응되는 계약의 계약자의 개인정보 및 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)를 블록 단위로 분할하고, 분할된 블록 각각에 포함된 개인정보와 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 매칭하여 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 데이터 베이스(20)로부터 계약서(10)에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터를 획득할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 획득된 메타 데이터를 바탕으로 메타 데이터에 대응되는 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터가 계약의 종류에 대한 데이터인 경우, 프로세서(160)는 계약의 종류에 대한 데이터를 이용하여 해당 종류에 대응되는 표준 계약에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 계약의 종류 및 계약 당사자(또는 계약자)에 대한 정보를 바탕으로 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 계약 당사자 중 하나가 기업인 경우, 해당 기업의 사업 영역 또는 서비스 종류를 고려하여 참조 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 참조 데이터는 개인정보 중 수집불가항목에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 수집불가항목은 민감 정보 및 고유식별정보를 포함할 수 있다. 또한, 참조 데이터는 수집불가항목에 해당하는 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 고유식별정보는 특정 목적을 위해 특정 용도에 제한적으로 수집이 허용되도록 예외 항목으로 정해질 수 있다. 이 때, 수집불가항목 및 예외 항목은 매칭되어 저장될 수 있다.
이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)의 본문 데이터에 수집불가항목에 해당하는 제1 개인정보가 존재하는 지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(160)는 제1 개인정보가 본문 데이터에 부존재한다고 판단된 경우, 본문 데이터가 미리 정해진 기준을 만족하는 것이라 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 제1 개인정보가 본문 데이터에 존재한다고 판단된 경우, 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 존재하는지 판단할 수 있다. 프로세서(160)는 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 존재하는 경우, 본문 데이터가 미리 정해진 기준을 만족하는 것으로 판단할 수 있다. 반면에, 프로세서(160)는 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 존재하지 않는 경우, 본문 데이터가 제1 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 메타 데이터와 데이터 베이스(20)에 포함되는 참조 데이터 간의 상관관계(correlation)를 고려하여 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 메타 데이터에 포함된 계약의 종류에 관한 정보와 참조 데이터에 포함된 복수의 사전 정의된 계약서에 관한 정보 간의 상관관계를 고려하여, 하나의 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 참조 데이터로 획득할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 메타 데이터와 임의의 참조 데이터 간의 상관 지수가 미리 정해진 값보다 큰 경우, 해당 참조 데이터를 획득할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
일 실시 예에 따른 제어 방법은 계약서에 포함된 텍스트를 획득하는 단계(S310), 계약서의 메타 데이터를 획득하는 단계(S320), 계약서의 본문 데이터를 획득하는 단계(S330), 획득된 메타 데이터에 기초하여 참조 데이터를 획득하는 단계(S340), 본문 데이터와 참조 데이터를 바탕으로 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 판단하는 단계(S350) 및 판단 결과를 출력하는 단계(S360)를 포함할 수 있다.
이하에서는 각 단계에 대하여 상세히 설명한다.
프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다(S310). 프로세서(160)가 계약서(10)를 촬상한 이미지로부터 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득하는 경우, 프로세서(160)는 광학문자인식 방법을 통해 계약서(10)에 포함된 텍스트를 추출할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 이미지를 입력 받아 이미지에 포함된 텍스트를 출력하도록 학습된 신경망 모델에 계약서(10)를 촬상한 이미지를 입력하여 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다. 한편, 본 개시에서 사용되는 신경망 모델은 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 제한 볼츠만 머신 (Restricted Boltzmann Machine, RBM), 심층 신뢰 신경망 (Deep Belief Network, DBN), 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks, DQN) 등 다양한 네트워크가 될 수 있다.
한편, 계약서(10)가 웹 페이지 상에서 제공되는 경우, 프로세서(160)는 웹 페이지의 스크립트를 바탕으로 계약서(10)에 포함된 텍스트를 획득할 수 있다.
프로세서(160)는 메타 데이터를 획득할 수 있다(S320). 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 바탕으로 메타 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터는 계약의 종류에 관한 정보, 계약자에 관한 정보 및 계약 날짜에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)에 대한 이미지 분석을 통해 상술한 메타 데이터를 획득할 수 있다. 메타 데이터 획득 단계(S320)에 대한 보다 상세한 설명은 도 4 및 도 5를 참조하여 설명하도록 한다.
프로세서(160)는 획득된 메타 데이터를 바탕으로 참조 데이터를 획득할 수 있다(S340). 참조 데이터는 개인정보보호와 관련된 다양한 규정 및 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이 때, 다양한 규정 및 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터는 데이터 베이스에 저장될 수 있다. 프로세서(160)는 데이터 베이스로부터 메타 데이터에 대응되는 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 메타 데이터에 포함된 계약서의 계약 종류 정보를 바탕으로 해당 계약 종류에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 획득할 수 있다. 참조 데이터 획득 단계(S340)에 대한 보다 상세한 설명은 도 10을 참조하여 설명하도록 한다.
또한, 프로세서(160)는 계약서에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약서의 본문 데이터를 획득할 수 있다(S330). 이 때, 프로세서(160)는 계약서를 블록 단위로 분할하고, 분할된 블록 각각에 포함된 개인정보 및 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 매칭하여 획득할 수 있다. 또한, 분할된 각각의 블록들은 부-자(parent-child)의 관계를 가지도록 계층화될 수 있다. 본문 데이터 획득 단계(S330)에 대한 보다 상세한 설명은 도 6 내지 도 8을 참조하여 설명하도록 한다.
프로세서(160)는 획득된 본문 데이터와 참조 데이터를 비교하여 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다(S350). 이 때, 미리 정해진 기준은 메타 데이터에 대응되는 사전 정의된 계약서를 바탕으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 미리 정해진 기준은 본문 데이터가 미리 정해진 수집 불가한 개인정보를 포함하는지 여부가 될 수 있다. 또한, 미리 정해진 기준은 계약의 종류마다 달라질 수 있다. 예를 들어, 부동산 매매 계약의 미리 정해진 기준과 이동 통신 서비스 가입 계약의 미리 정해진 기준은 상이할 수 있다.
이상에서는 본 개시의 제어 방법의 대략적인 흐름에 대하여 설명하였다.
이하에서는 메타 데이터 획득 동작에 대해 보다 상세히 설명한다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 메타 데이터 획득 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 메타 데이터 획득 단계(S320)는 계약서 페이지 정보를 획득하는 단계(S321), 계약 종류 정보를 획득하는 단계(S322), 계약자 정보를 획득하는 단계(S323) 및 계약 날짜 정보를 획득하는 단계(S324)를 포함할 수 있다.
상술한 각 단계들은 계약서(10) 상의 미리 정해진 위치에 포함된 텍스트 인식을 통해 수행될 수 있다. 예를 들어, 계약서(10) 페이지 정보는 계약서(10)의 상단의 중앙 영역에 위치한 텍스트 정보를 바탕으로 획득될 수 있다. 다만, 이는 일 예시에 불과하며, 계약서(10) 페이지 정보는 계약서(10)의 하단의 중앙 영역에 위치한 텍스트 정보를 바탕으로 획득될 수 있다.
프로세서(160)는 계약서(10)의 페이지 정보를 획득할 수 있다(S321). 페이지 정보는 계약서(10)의 전체 페이지 수에 관한 정보를 포함할 수 있다. 페이지 정보는 후술할 계약 종류 정보, 계약자 정보 및 계약 날짜 정보 획득 시 이용될 수 있다.
프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약서(10)에 대응되는 계약의 종류 정보를 획득할 수 있다(S322). 예를 들어, 프로세서(160)는 계약서(10)의 좌/상측에 위치한 텍스트를 바탕으로 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 이때, 프로세서(160)는 국가 또는 국가 기관에서 발행한 사전 정의된 계약서 데이터를 바탕으로 계약서(10)의 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 계약서(10)의 좌/상측에 위치한 텍스트와 사전 정의된 계약서 데이터에 포함된 텍스트를 비교하여 계약서(10)의 계약 종류 정보를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 신경망 모델을 이용하여 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 계약서에 포함된 텍스트를 입력 받아 계약 종류 정보를 출력하도록 학습된 신경망 모델에 계약서(10)에 포함된 텍스트를 입력하여 계약서(10)의 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 계약서를 촬상한 이미지를 입력 받아 계약 종류 정보를 출력하도록 학습된 신경망 모델에 계약서(10)를 촬상한 이미지를 입력하여 계약서(10)의 계약 종류 정보를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 계약서 페이지 정보를 획득하는 단계(S321)에서 획득된 계약서(10)의 페이지 정보를 바탕으로 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 복수의 페이지를 갖는 계약서에 대한 데이터가 획득된 경우, 프로세서(160)는 계약서의 첫 페이지에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약 종류 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(160)는 첫 페이지의 좌/상측에 위치한 텍스트를 바탕으로 계약 종류 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 텍스트를 바탕으로 계약자 정보를 획득할 수 있다(S323). 계약자 정보는 계약서(10)에 대응되는 계약의 당사자에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 계약자 정보는 서비스 제공자에 관한 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 서비스 제공자에 관한 정보는 서비스 제공자의 사업 영역 및 서비스 종류에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)상의 미리 정해진 위치에 포함된 텍스트 또는 이미지를 분석하여 계약자 정보를 획득할 수 있다. 일 예로, 계약서(10)의 우/상측에 서비스 제공자의 회사 로고 또는 회사 명이 기재된 경우, 프로세서(160)는 회사 로고를 나타내는 이미지 또는 회사명을 나타내는 텍스트를 분석하여 서비스 제공자에 관한 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(160)는 계약 날짜 정보를 획득할 수 있다(S324). 이 때, 프로세서(160)는 계약서(10)상의 미리 정해진 위치에 포함된 텍스트를 분석하여 계약 날짜 정보를 획득할 수 있다. 한편, 계약 날짜 정보는 후술할 참조 데이터 획득 단계에서 이용될 수 있다. 즉, 프로세서(160)는 계약 날짜 정보를 바탕으로 참조 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 계약이 이루어진 날짜에 따라, 해당 계약에 대응되는 사전 정의된 계약서에 대한 정보 또는 개인정보에 관한 법령이 달라질 수 있다. 구체적으로, 계약 날짜가 2017년인 경우, 프로세서(160)는 2017년을 기준으로 한 사전 정의된 계약서 또는 개인정보에 관한 법령을 바탕으로 계약서(10)가 개인 정보 보호와 관련된 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.
한편, 프로세서(160)는 획득된 메타 데이터를 계약서 프로파일에 저장할 수 있다. 계약서 프로파일은 데이터 베이스에 저장될 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 메타 데이터 편집 동작을 설명하기 위한 도면이다.
*도 5를 참조하면, 전자 장치(100)는 디스플레이(130)를 통해 제1 메타 데이터(520)를 디스플레이할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 제1 메타 데이터(520)가 디스플레이되도록 디스플레이(130)를 제어할 수 있다. 한편, 제1 메타 데이터(520)는 다양한 형식으로 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 제1 메타 데이터(520)에 해당되는 텍스트가 계약서(10)를 촬상한 이미지 상에서 계약서(10)에 포함된 다른 텍스트와 구분되어 표시되도록 디스플레이(130)를 제어할 수 있다. 또는, 프로세서(160)는 제1 메타 데이터(520)가 계약서(10)와 별도로 제공되도록 디스플레이(130)를 제어할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 디스플레이된 제1 메타 데이터(520)에 대한 확인을 요청하는 알람 메시지를 출력할 수 있다.
프로세서(160)는 사용자 입력부(140)를 통해 제1 메타 데이터(520)를 편집하는 사용자 명령을 획득할 수 있다. 사용자 명령이 획득되면, 프로세서(160)는 획득된 사용자 명령에 기초하여 제1 메타 데이터(520)로부터 제2 메타 데이터(520')를 획득할 수 있다. 프로세서(160)는 제2 메타 데이터(520')가 디스플레이되도록 디스플레이(130)를 제어할 수 있다.
이상에서는 메타 데이터를 획득하는 단계에 대해 설명하였다.
이하에서는 본문 데이터를 획득하는 단계에 대해 상세히 설명한다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 본문 데이터를 획득하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 본문 데이터를 획득하는 단계(S330)는 계약서에 포함된 객체를 구분하는 단계(S331), 계약서에 포함된 서명 또는 동의 항목을 획득하는 단계(S332), 객체와 서명 또는 동의 항목을 매칭하여 저장하는 단계(S333), 계약을 계층화하는 단계(S334) 및 계약서 프로파일을 저장하는 단계(S335)를 포함할 수 있다.
이하에서는 각 단계에 대하여 상세히 설명한다.
프로세서(160)는 계약서(10)에 포함된 객체를 구분할 수 있다(S331). 예를 들어, 프로세서(160)는 계약서(10)를 블록 단위로 분할할 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 분할된 블록 각각을 별도의 객체로 구분할 수 있다. 프로세서(160)는 분할된 블록 각각을 별도의 객체로 정의할 수 있다. 또한, 분할된 블록들 중 적어도 일부에는 개인 정보 및 개인 정보의 처리에 대한 동의 또는 서명 항목이 포함될 수 있다.
프로세서(160)는 적어도 일부의 블록에 포함된 서명 또는 동의 항목을 획득할 수 있다(S332). 이때, 프로세서(160)는 분할된 블록 각각에 포함된 개인 정보와 서명 또는 동의 항목을 매칭하여 저장할 수 있다(S333).
또한, 프로세서(160)는 구분된 객체를 바탕으로 계약의 본문 데이터를 계층화할 수 있다(S334). 프로세서(160)는 계층화된 본문 데이터를 바탕으로 계약서 프로파일을 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(160)는 메타 데이터를 포함하는 계약서 프로파일에 계층화된 본문 데이터를 저장할 수 있다.
한편, 상술한 본문 데이터 획득 단계는 도 7의 예를 통해 보다 상세히 설명하도록 한다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 계약서(10)의 일부를 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 계약서(10)는 다양한 개인 정보의 입력 란, 개인 정보 활용에 대한 동의 항목 및 서명 항목을 포함할 수 있다. 프로세서(160)는 다양한 개인 정보의 입력 란을 블록 단위로 분할하여 각 블록을 오브젝트로 정의할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(160)는 '가입자 명, 가입자 주소, 요금 확인 방법'란을 제1 오브젝트로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 '생년월일, 연락처, 복지 감면'란을 제2 오브젝트로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 '요금 납부 방법'란을 제3 오브젝트로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 '동의 항목, 서명 항목'란을 제4 오브젝트로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 '요금 납부 방법, 동의 항목, 서명 항목'란을 제5 오브젝트로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 '가입자 정보'란 전체를 제6 오브젝트로 정의할 수 있다. 이 때, 제6 오브젝트는 제1 내지 제5 오브젝트를 포함하며, 제5 오브젝트는 제3 및 제4 오브젝트를 포함할 수 있다. 즉, 제1 내지 제6 오브젝트는 도 8에 도시된 바와 같이 계층화 구조를 가지도록 정의될 수 있다. 프로세서(160)는 본문 데이터를 계층화 구조로 메모리에 저장할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 구현 예에 따른 계약서 프로파일이 도시한 도면이다. 도 9를 참조하면, 계약서 프로파일(910)에는 메타 데이터(920) 및 본문 데이터(930)가 구분되어 저장될 수 있다. 도시된 바와 같이, 메타 데이터(920)는 서비스 제공자, 계약 날짜, 계약 만료 기간, 계약 조율, 서비스 사용자, 법정 대리인에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 본문 데이터(930)는 서명 항목, 가입자 주소, 요금 확인 방법 등의 개인 정보를 포함할 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 참조 데이터를 설명하기위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 데이터 베이스(20)에는 민감 정보(1010), 고유식별정보(1020) 및 청소년/아동의 기준 나이(1030)가 저장될 수 있다. 이 때, 민감 정보(1010), 고유식별정보(1020) 및 청소년/아동의 기준 나이(1030)는 법령으로부터 획득되어 데이터 베이스(20)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 법령에 대한 텍스트 정보를 바탕으로 민감 정보(1010), 고유식별정보(1020) 및 청소년/아동의 기준 나이(1030)는 획득될 수 있다.
민감 정보(1010)는 법령에서 규정된 것으로, 개인의 사상, 신념, 노동조합/정당의 가입/탈퇴, 정치적 견해, 건강, 성생활 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 고유식별정보(1020)는 여권 번호 등으로 개인의 식별을 위한 일련의 번호를 의미할 수 있다 또한, 청소년/아동의 기준 나이(1030)는 법령에서 정해진 청소년/아동의 기준 법률상 나이로서, 법정 대리인의 동의 필요 여부를 판단하기 위해 사용될 수 있다.
한편, 민감 정보(1010) 및 고유식별정보(1020)는 수집불가항목(1040)으로 정의될 수 있다. 이 때, 민감 정보(1010) 및 고유식별정보(1020)는 법령을 바탕으로 수집불가항목(1040)으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 대한민국 개인정보보호법 제23조에 의하면 민감 정보(1010)는 처리가 제한된다고 명시되어 있다. 따라서, 민감 정보(1010)는 대한민국 개인정보보호법 제23조에 기초하여 수집불가항목(1040)을 정의되어 데이터 베이스(20)에 저장될 수 있다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 개인정보 수집항목 저장 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 11을 참조하면, 개인정보 수집항목 저장 방법은 계약서에 포함된 텍스트를 획득하는 단계(S1110), 메타 데이터를 획득하는 단계(S1120), 본문 데이터를 획득하는 단계(S1130), 메타 데이터에 기초하여 사전 정의된 계약서를 획득하는 단계(S1140), 본문 데이터와 사전 정의된 계약서를 바탕으로 수집항목을 획득하는 단계(S1150) 및 획득된 수집항목을 저장하는 단계(S1160)을 포함할 수 있다. 상술한 각 단계는 프로세서(160)에 의해 수행될 수 있다.
한편, 도 11의 텍스트를 획득하는 단계(S1110), 메타 데이터를 획득하는 단계(S1120), 본문 데이터를 획득하는 단계(S1130), 메타 데이터에 기초하여 사전 정의된 계약서를 획득하는 단계(S1140)는 각각 도 3의 텍스트를 획득하는 단계(S310), 메타 데이터를 획득하는 단계(S320), 본문 데이터를 획득하는 단계(S330), 메타 데이터에 기초하여 참조 데이터를 획득하는 단계(S340)에 대응될 수 있다. 따라서, 이에 대한 상세한 설명은 생략하도록 한다.
프로세서(160)는 본문 데이터와 사전 정의된 계약서를 바탕으로 수집 항목을 획득할 수 있다(S1150). 예를 들어, 모바일 서비스 가입에 관한 표준 계약서 상에는 모바일 기기 정보를 수집한다는 내용이 포함될 수 있다. 이 때, 프로세서(160)는 모바일 기기 정보를 수집 항목으로 획득할 수 있다. 다만 이는 일 예시에 불과하며, 수집 항목에는 개인정보가 포함될 수 있다. 또한, 수집 항목은 본문 데이터로부터 획득될 수 있다.
또한, 수집 항목은 소정의 시간 간격에 따라 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 사전 정의된 계약서가 년단위로 업데이트되는 경우 수집 항목 또한 년단위로 업데이트될 수 있다. 한편, 수집 항목의 업데이트 동작은 외부 서버에 의해 수행될 수 있다. 이 경우, 프로세서(160)는 외부 서버에 의해 업데이트된 수집 항목을 통신 인터페이스(120)를 통해 수신할 수 있다.
프로세서(160)는 획득된 수집 항목을 저장할 수 있다(S1160). 이 때, 프로세서(160)는 획득된 수집 항목을 메모리(110) 및/또는 데이터 베이스(20)에 저장할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 획득된 수집 항목 중 적어도 일부를 수집불가항목에 해당하는 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목으로 정의할 수 있다. 예외 항목은 획득된 수집 항목 중 나머지 일부와 구분되어 메모리(110) 및/또는 데이터 베이스(20)에 저장될 수 있다. 이 때, 외부 서버는 수집불가항목 및 예외 항목을 구분하여 저장할 수 있다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 12를 참조하면, 제어 방법은 계약서 프로파일을 획득하는 단계(S1210), 참조 데이터를 획득하는 단계(S1220), 계약서 프로파일에 수집불가항목에 해당되는 개인정보가 존재하는지 판단하는 단계(S1230), 수집불가항목에 해당되는 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 존재하는지 판단하는 단계(S1240), 계약서 프로파일에 개인정보의 수집에 대한 동의 항목이 포함되는지 판단하는 단계(S1250) 및 개인정보보호 위반 알람을 출력하는 단계(S1260)를 포함할 수 있다.
이하에서는 각 단계에 대하여 상세히 설명하도록 한다.
프로세서(160)는 계약서 프로파일을 획득할 수 있다(S1210). 구체적으로, 계약서 프로파일에는 계약서(10)의 메타 데이터 및 본문 데이터가 구분되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 계약서 프로파일에는 계약서(10)의 계약 종류, 개인 정보 및 개인 정보 처리에 관한 항목이 저장될 수 있다.
프로세서(160)는 참조 데이터를 획득할 수 있다(S1220). 이때, 프로세서(160)는 계약서 프로파일에 포함된 메타 데이터를 이용하여 본문 데이터에 대응되는 참조 데이터를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(160)는 메타 데이터와 참조 데이터의 상관관계를 바탕으로 계약서(10)에 대응되는 참조 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 계약서 프로파일에 수집불가항목에 해당되는 개인정보가 존재하는지를 판단할 수 있다(S1230). 구체적으로, 프로세서(160)는 참조 데이터에 포함되는 미리 정의된 수집불가항목에 해당되는 개인정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 참조 데이터와 계약서 프로파일을 비교하여 계약서 프로파일에 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보가 존재하는지 판단할 수 있다.
프로세서(160)는 계약서 프로파일에 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보가 존재하지 않는다고 판단된 경우, 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다고 판단할 수 있다(S1270). 이때, 프로세서(160)는 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다는 알람 메시지를 출력할 수 있다. 반면에, 계약서 프로파일에 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보가 존재한다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 참조 데이터에 존재하는지 판단할 수 있다(S1240). 구체적으로, 프로세서(160)는 참조 데이터에 포함되는 미리 정의된 예외 항목에 해당되는 개인정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 참조 데이터를 바탕으로 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보가 예외 항목에도 해당되는지를 판단할 수 있다.
이 때, 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 참조 데이터에 존재한다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다고 판단할 수 있다(S1270). 또는, 제1 개인정보가 예외 항목에 해당된다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다고 판단할 수 있다. 반면에, 수집불가항목에 해당되는 제1 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목이 참조 데이터에 존재하지 않는다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 계약서 프로파일에 제1 개인정보의 수집에 대한 동의 항목이 포함 되어 있는지를 판단할 수 있다(S1250). 또는, 제1 개인정보가 예외 항목에 해당되지 않는다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 계약서 프로파일에 제1 개인정보의 수집에 대한 동의 항목이 포함 되어 있는지를 판단할 수 있다.
이 때, 계약서 프로파일에 제1 개인정보의 수집에 대한 동의 항목이 포함되어있다고 판단되면, 프로세서(160)는 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족한다고 판단할 수 있다(S1270). 반면에, 계약서 프로파일에 제1 개인정보의 수집에 대한 동의 항목이 불포함된다고 판단된 경우, 프로세서(160)는 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하지 않는다고 판단할 수 있다.
이 때, 프로세서(160)는 개인정보보호 위반 알람을 출력할 수 있다(S1260). 예를 들어, 프로세서(160)는 디스플레이(130)를 통해 계약서(10)가 개인정보보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하지 않는다는 알람 메시지를 출력할 수 있다. 이때, 알람 메시지는 계약서(10)의 개인정보보호 위반 내용을 포함할 수 있다. 예를 들어, 알람 메시지는 계약서(10)의 어떤 부분이 개인정보보호 기준을 위반하였는지에 대한 내용을 포함할 수 있다.
한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 처리 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium) 에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 처리 동작을 특정 기기가 수행하도록 할 수 있다.
비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
Claims (15)
- 제1 계약자 및 제2 계약자 간의 계약에 대한 계약서에 포함된 텍스트를 획득하는 단계;상기 획득된 텍스트에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 계약의 종류에 관한 정보를 포함하는 메타 데이터, 및 상기 계약서의 제1 계약자의 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 본문 데이터를 획득하는 단계;상기 메타 데이터에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터를 획득하는 단계; 및상기 본문 데이터 및 상기 참조 데이터를 비교하여, 상기 계약서에 포함된 상기 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는제어 방법.
- 제1 항에 있어서,상기 텍스트는,상기 계약서를 촬상한 이미지를 분석하여 획득되는제어 방법.
- 제1 항에 있어서,상기 텍스트는,상기 계약서가 제공되는 웹 페이지를 분석하여 획득되는제어 방법.
- 제1 항에 있어서,상기 메타 데이터는,상기 계약서를 촬상한 이미지의 제1 영역 내에 포함된 텍스트에 기초하여 획득된 상기 계약의 종류에 관한 정보 및 상기 계약서를 촬상한 이미지의 제2 영역 내에 포함된 오브젝트 및 상기 오브젝트의 주변부의 텍스트에 기초하여 획득된 상기 제2 계약자에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는제어 방법.
- 제1 항에 있어서,상기 본문 데이터를 획득하는 단계는,상기 계약서를 블록 단위로 분할하고,상기 분할된 블록 각각에 포함된 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 매칭하여 획득하는제어 방법.
- 제1 항에 있어서,상기 참조 데이터는 개인정보 중 수집불가항목 및 상기 수집불가항목에 해당되는 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목에 관한 정보를 포함하고,상기 판단하는 단계는,상기 본문 데이터에 상기 수집불가항목에 해당하는 제1 개인정보가 존재하는 지 여부를 판단하고,상기 본문 데이터에 상기 제1 개인정보가 부존재한다고 판단된 경우, 상기 본문 데이터가 상기 미리 정해진 기준을 만족하는 것으로 판단하고,상기 본문 데이터에 상기 제1 개인정보가 존재한다고 판단된 경우, 상기 제1 개인정보가 상기 예외 항목에 해당하는 지 여부를 판단하는제어 방법.
- 제6 항에 있어서,상기 판단하는 단계는, 상기 제1 개인정보가 상기 예외 항목에 해당하는 경우, 상기 본문 데이터가 상기 미리 정해진 기준을 만족하는 것으로 판단하고,상기 제1 개인정보가 상기 예외 항목에 해당하지 않는다고 판단된 경우, 상기 본문 데이터가 상기 제1 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 지 여부를 판단하는제어 방법.
- 전자 장치에 있어서,적어도 하나의 인스트럭션을 포함하는 메모리;및상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하고,상기 프로세서는,제1 계약자 및 제2 계약자 간의 계약에 대한 계약서에 포함된 텍스트를 획득하고,상기 획득된 텍스트에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 계약의 종류에 관한 정보를 포함하는 메타 데이터, 및 상기 계약서의 제1 계약자의 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 본문 데이터를 획득하고,상기 메타 데이터에 기초하여, 상기 계약서에 대응되는 사전 정의된 계약서에 관한 정보를 포함하는 참조 데이터를 획득하고,상기 본문 데이터 및 상기 참조 데이터를 비교하여, 상기 계약서에 포함된 상기 본문 데이터가 개인 정보 보호와 관련하여 미리 정해진 기준을 만족하는지 여부를 판단하는전자 장치.
- 제8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 계약서를 촬상한 이미지를 분석하여 상기 텍스트를 획득하는전자 장치.
- 제8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 계약서가 제공되는 웹 페이지를 분석하여 상기 텍스트를 획득하는전자 장치.
- 제8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 계약서를 촬상한 이미지의 제1 영역 내에 포함된 텍스트에 기초하여 상기 계약의 종류에 관한 정보를 획득하고, 상기 계약서를 촬상한 이미지의 제2 영역 내에 포함된 오브젝트 및 상기 오브젝트의 주변부의 텍스트에 기초하여 상기 제2 계약자에 관한 정보를 획득하는전자 장치.
- 제8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 계약서를 블록 단위로 분할하고,상기 분할된 블록 각각에 포함된 개인정보와 상기 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 매칭하여 획득하는전자 장치.
- 제8 항에 있어서,디스플레이 및 사용자 입력을 획득하기 위한 사용자 입력부를 더 포함하고,상기 프로세서는,상기 메타 데이터가 디스플레이되도록 상기 디스플레이를 제어하며,상기 사용자 입력부를 통해 획득되는 사용자 입력을 바탕으로 상기 메타 데이터를 편집하는전자 장치.
- 제8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 메타 데이터에 포함된 상기 계약의 종류에 관한 정보와 상기 참조 데이터 간의 상관관계(correlation)를 고려하여, 상기 참조 데이터를 획득하는전자 장치.
- 제8 항에 있어서,상기 참조 데이터는 개인정보 중 수집불가항목 및 상기 수집불가항목에 해당하는 개인정보의 수집을 예외적으로 허용하는 예외 항목에 관한 정보를 포함하고,상기 프로세서는,상기 본문 데이터에 상기 수집불가항목에 해당하는 제1 개인정보가 존재하는 지 여부를 판단하고, 상기 본문 데이터에 상기 제1 개인정보가 존재한다고 판단된 경우, 상기 제1 개인정보가 상기 예외 항목에 해당하는 지 여부를 판단하고, 상기 제1 개인정보가 상기 예외 항목에 해당하지 않는다고 판단된 경우, 상기 본문 데이터가 상기 제1 개인정보의 처리에 대한 동의 항목을 포함하는 지 여부를 판단하는전자 장치.
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Citations (5)
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KR101132672B1 (ko) * | 2011-10-14 | 2012-04-03 | 주식회사 아이온커뮤니케이션즈 | 전자 계약서를 이용한 통합 인증 시스템 |
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KR101990087B1 (ko) * | 2018-05-31 | 2019-06-18 | 주식회사 오내피플 | 개인정보수집이용제공동의서 작성 시스템 |
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Patent Citations (5)
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KR101132672B1 (ko) * | 2011-10-14 | 2012-04-03 | 주식회사 아이온커뮤니케이션즈 | 전자 계약서를 이용한 통합 인증 시스템 |
KR20160016201A (ko) * | 2014-08-04 | 2016-02-15 | 조정현 | 개인정보 자동 검색 시스템, 방법 및 컴퓨터프로그램 |
KR20160091307A (ko) * | 2016-07-22 | 2016-08-02 | 주식회사 드라마앤컴퍼니 | 개인정보 이미지 분할을 통한 텍스트 정보 생성 장치 및 방법 |
KR101910592B1 (ko) * | 2018-04-17 | 2018-10-22 | (주)리스토 | 개인식별정보 보안 장치 |
KR101990087B1 (ko) * | 2018-05-31 | 2019-06-18 | 주식회사 오내피플 | 개인정보수집이용제공동의서 작성 시스템 |
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