Industry 5.0으로의 전환은 인간 중심성을 강조하며 산업 작업 환경을 재편하고 있으며, 생산성과 유연성을 높이기 위해 인간과 기계 간의 긴밀한 협업을 가능하게 합니다. 그러나 이러한 시스템은 일반적으로 인간 작업자와 운영자에 대한 모니터링을 필요로 하며, 이는 종종 민감한 데이터를 포함하여 심각한 개인정보 보호 (Privacy) 문제를 야기합니다. 그 결과, 영향을 받는 노동자들과 노동조합은 개인정보 위협 및 구현된 완화 전략 (Mitigation strategies)에 대한 투명성 부족으로 인해 인간-기계 협업 기능을 거부하는 경우가 빈번합니다. 이해관계자의 조기 참여를 유도하고, 신뢰를 구축하며, 정보에 기반한 의사결정을 지원하기 위해서는 개인정보 보호의 영향이 비기술적 이해관계자(Non-technical stakeholders)가 이해할 수 있는 방식으로 전달되어야 합니다. 하지만 현재의 요구사항 공학 (Requirements Engineering, RE) 관행은 개인정보 위협과 완화 방안을 비기술적 이해관계자(예: 개별 노동자 또는 이들의 대표인 노동조합)가 접근하기 쉽게 만드는 데 있어 방법론적 지원이 제한적입니다. 본 RE@Next 논문에서 우리는 인간 모니터링 관련 유스케이스 (Use cases) 및 요구사항으로부터 비기술적 이해관계자에 초점을 맞춘 정보 기반 의사결정 가이드에 이르기까지 소프트웨어 설계를 안내하는 개념적 프레임워크를 제안합니다. 설계에 의한 개인정보 보호 (Privacy by Design)와 같은 원칙을 바탕으로, 이 프레임워크는 대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLMs)을 활용하여 기술적 산출물 (Technical artifacts)을 접근 가능한 개인정보 보호 보고서로 변환합니다. 우리는 두 가지 산업 유스케이스로부터 얻은 초기 통찰을 공유하고, 생성된 보고서의 품질을 평가하며, 인간 중심적 산업 시스템을 위한 RE 프로세스에 개인정보 투명성을 통합하기 위한 향후 연구 방향을 제시합니다.