최근 국내 기업의 핵심기술 유출은 해마다 증가하고 있고 국가적인 차원에서 피해액 손실도 매년 크게 증가하고 있다. 최근 5년 간 우리나라 주요 사업의 기술유출에 따른 피해액은 220조 원에 달했고 2010년 총 예산과 비슷한 액수이다. 또한 핵심기술 유출 유형별로는 전직 직원, 현직 직원, 협력 업체 직원, 유치과학자, 투자업체 순으로 내부 인력에 의한 핵심기밀 유출이 가장 많은 것으로 나타났다. 이처럼, 사람에 의해서 핵심기밀 유출이 가장 많이 발생한 것에 따라 기업의 인원 보안 관리에 대한 대책 및 관리가 제대로 이루어 지지 않는 것을 미루어 짐작할 수 있다. 따라서 본 논문은 기업에서의 핵심기술 유출을 방지하기 위하여 내부 인력에 대한 사전 정보를 데이터 마이닝 방법을 통해서 핵심기술 유출 징후 분류 방법을 제안한다.
Recently, the leak of domestic core technology of major business in Korea and the subsequent damage, has been increasing every year. Financial losses due to this leak are estimated to be about 220 trillion, which is equivalent to the gross budget of Korea Besides, the majority of the leaks are caused by former and current staff members, cooperated businesses, scientists and invesment companies. This shows that the source of the leaks are internal personnel. In this manner, we can infer that the management and plan of personnel security has not implemented sound practices to prevent technology leak by people. Therefore, this thesis suggests classifying methods of technology leak through clustering, one of the data mining methods about the information of internal personnel to prevent core technology leak from businesses.
