데이터윤리의 강조점이 빅데이터에서 인공지능 학습용 데이터의 중요성으로 이동하고 있으며, 앞으로 우리가 이용하게 될 인공지능이 어떤 학습데이터를 가지고 학습했는지에 대한 인증과 검증이 인공지능의 사회적 수용성의 중요한 기준으로 작용할 것으로 예측된다. 이에 본 연구는 인공지능 시대에 요구되는 데이터윤리에 대한 심층적인 연구를 수행하기 위해 다음과 같은 주제를 다루고자 한다. 첫째, 인공지능 시대에서 데이터윤리 가이드라인이 필요한 이유를 살펴본다. 둘째, 데이터윤리에 대한 논의에서 데이터윤리가 어떻게 정의되고 있는지를 탐색한다. 셋째, 데이터윤리 원칙이 마련되고 있는 사례들을 파악한다. 넷째, 관련된 사례들로부터 데이터윤리의 이론적 프레임워크를 구성한다. 이를 바탕으로 궁극적으로는 데이터윤리의 의미와 원칙들을 제시하고자 한다. 데이터윤리는 데이터에 대한 각 주체의 권리를 보호하기 위하여 데이터의 전 과정에 대한 책임을 성실히 이행하는 것으로 정의되어야 하고, 데이터 권리와 데이터 책임으로 구성된다. 데이터윤리의 원칙으로는 프라이버시 보호, 공공성, 공정성, 피해최소화, 신뢰성, 연