지역 혁신체제(RIS)의 핵심 거점인 공공연구기관의 대형연구시설·장비 데이터(전자현미경 등)는 지역 클러스터 경쟁력에 직결되는 핵심 혁신자산이다. 본 연구는 이러한 연구데이터의 외부 반출 과정에서 발생할 수 있는 데이터 보안 리스크를 심층 분석하고, 효과적인 보호체계를 제안하고자 한다. 이를 위해 전자현미경 데이터의 생성부터 전달까지의 전 과정에서 기술적, 제도적, 물리적, 지역적 취약점을 식별하고, CIA, Zero Trust, NIST 프레임워크와 STRIDE/DREAD 모델을 통합 적용한 정보보안 중심의 분석 프레임워크를 제시하고 심층 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터 분류체계 고도화, 외부자 신원 및 목적 검증 강화, 데이터 암호화 및 추적 기능 강화, 외부 저장장치 관리 강화 등 4가지 주요 리스크 보호체계 강화 방향을 도출하였다. 분석 결과는 데이터의 보호 조치가 지식 유출 위험을 효과적으로 억제함으로써, 지식 파급효과의 순효과를 보전하고 지역혁신체제(RIS)의 안정적 운영에 기여한다는 정책적 시사점을 제시한다. 결론적으로, 본 연구는 핵심 연구데이터의 기술/연구안보 강화, 분석 서비스 보안 가이드라인 제정, 반출 보안관리 이행 감사제도 도입, 공공기관의 기술 유출 책임 범위 명확화 등 실질적인 정책 제언을 제시하고자 한다.
Data generated by large research facilities (e.g., electron microscope data) in public research institutions, which serve as core hubs of the Regional Innovation System (RIS), are critical assets for regional cluster competitiveness but face significant industrial security risks during external transfer. This study analyzes these data security risks across technical, institutional, and physical domains to propose an effective integrated protection system. An information security-centric framework, integrating CIA, Zero Trust, and STRIDE/DREAD threat modeling, was used to identify vulnerabilities and derive key directions for strengthening risk controls, including: advanced data classification, robust external user verification, and enhanced data export encryption and tracking. The study's key policy implication is that security controls suppress knowledge leakage (Negative Externality), preserving knowledge spillover (Positive Externality) and ensuring stable RIS operation. Practical suggestions include: strengthening technological and research security for core research data; establishing public analysis service security guidelines; implementing export security management inspections and audit systems; and clarifying public institutions' liability for technology leakage.
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 분석 프레임워크
Ⅳ. 사례분석
Ⅴ. 정책적 제언
참고문헌
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