모바일 사용자가 증가함에 따라 모바일 앱에서 사용자가 허용하지 않은 개인정보가 유출되는 프라이버시 문제가 많아졌다. 이를 해결하기 위해 구글은 앱스토어에 등록된 앱이 사용자의 개인정보를 어떻게 활용하는지 개인정보 처리방침에 명시하도록 했다. 하지만 개인정보 처리방침이 실제로 앱의 개인정보 수집 및 처리 과정을 정확히 공개하는지 확인할 수 있는 해결책이 없으며, 사용자는 앱이 개인정보를 어떻게 활용하는지 알기 위해 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 안드로이드 정적 분석으로 앱이 접근할 수 있는 데이터를 확인하고, 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석한 뒤 결과를 비교하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 13,223개 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집했고 전처리 과정을 거쳐 분석 가능한 앱을 선정했다. 선정한 앱의 모바일 앱 분석 결과와 텍스트 분석 결과를 비교하여 모바일 앱이 개인정보 처리방침에 명시된 것보다 더 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 입증한다.
개인정보보호법에서는 정보 주체의 권리보장을 위해 개인정보보호 정책문서인 개인정보 처리방침을 공개하도록 규정하고 있고 공정거래위원회에서는 개인정보 처리방침을 약관으로 보고 약관규제법에 따라 불공정약관심사를 하고 있다. 그러나, 정보 주체는 개인정보 처리방침이 복잡하고 이해하기 어려워 읽지 않는 경향이 있다. 개인정보 처리방침의 내용을 간단하고 읽기 쉽게 한다면 온라인 거래에 참여할 확률이 증가하여 기업의 매출 증가에 기여하고, 사업자와 정보주체간의 정보 비대칭성 문제 해결에 기여할 것이다. 본 연구에서는 복잡한 개인정보 처리방침을 딥러닝을 이용하여 분석하여 정보주체로 하여금 가독성 높은 단순화된 개인정보처리 방침을 구현하기 위한 모델을 제시한다. 모델을 제시하기 위해 국내 258개 기업의 개인정보 처리방침을 데이터셋으로 구축하고 딥러닝 기술을 활용하여 분석하는 방안을 제안하였다.
올해 초 딸기 포장 스티로폴 상자 구입에 대한 국고지원금은 농림부가 중단하겠는 방침을 밝혀 재배농가와 관련 업계가 크게 반발하고 있다. 농림부의 이러한 방침에 대한 적극적인 대응을 해오고 있는 협회 최주섭 전무의 주장을 통해 농림부 국고지원금 중단 방침의 문제점과 그 해결 방안에 대해 알아보았다.
모바일 앱은 사용자의 편의를 위해 개인정보에 접근할 수 있는 권한을 자주 요청한다. 하지만 이에 따라 모바일 앱을 이용하는 동안 허용되지 않은 개인정보가 유출되는 문제가 많이 발생했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구글 앱스토어에 등록된 앱은 개인정보 처리방침에 사용자의 개인정보를 앱에서 어떻게 활용하는지 명시하도록 했다. 하지만 앱이 수행하는 개인정보 수집 및 처리 과정이 개인정보 처리방침에 정확히 공개되어 있는지 확인하기 어려우며, 모바일 앱 사용자가 앱이 접근할 수 있는 개인정보에 대해 알기 위해서는 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 개인정보 처리방침과 모바일 앱을 분석하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 확인하는 시스템을 제시한다. 먼저 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석하여 모바일 앱이 어떤 개인정보를 이용할 수 있다고 공개하는지 확인한다. 이후 안드로이드 정적 분석을 통해 앱이 접근할 수 있는 개인정보 분류를 확인하고, 두 결과를 비교하여 개인정보 처리방침을 신뢰할 수 있는지 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 약 13,000개 안드로이드 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집한 뒤 분석할 수 있는 앱을 선정하기 위해 4가지 조건에 따라 전처리를 진행했다. 선정한 앱을 대상으로 텍스트 분석과 모바일 앱 분석을 진행하고, 이를 비교하여 모바일 앱은 개인정보 처리방침에 공개한 것보다 더욱 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 증명한다.
4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.
변전기기의 전력손실은 전력계 전체 중에서는 얼마 안되는 양으로, 그 전력손실에 관련되는 온실효과가스 배출의 비율은 비교적 적다고 할 수 있다. 그러나 일본 전체의 온실효과가스 배출량이 증가추세에 있음을 고려하면, 변전기기에 대해서도 꾸준한 개선노력이 필요하다. 변전기기에 대한 당초부터의 제품개발 방침은 소형화(小型化)$\cdot$간소화(簡素化)이며, 주로 설치환경의 배려(配慮)와 경제성 추구를 목적으로 한 것이므로, 온난화(溫暖化)의 영향을 의식하게 된 것은 지난 몇 년 동안의 일이다. 이들의 제품개발 방침에 의거하여 제품 제작에 따른 환경부하(環境負荷)에 대하여 상대(相對) 비교는 할 수 있으나, 라이프사이클을 고려한 경우에는 운용과 제작시의 환경부하 합계가 지금까지에 대하여 경감(輕減)되었는지를 추정하기가 곤란하다는 문제도 있다. 그래서 제품의 라이프사이클 전체를 통하여 환경에 미치는 부하의 크기를 수치화(數値化)하여 평가하는 것이 필요하게 된다. 라이프사이클 어세스먼트(LCA, Life Cycle Assessment)는 이러한 관점에서 개발된 틀로서 데이터를 취득하는데 많은 시간이 걸리지만, 용도에 따라서는 간편한 방법을 선택하거나 소형화$\cdot$간소화쪽으로 방향을 좁혀 LCA로 상세하게 평가하는 구성도 할 수 있다. 그 최대의 효과는 환경부하를 정량화(定量化)할 수 있는 것이며, 아울러 환경부하의 가일층의 저감이 가능하다는 것을 생각할 수 있다. 또한 LCA사례에서, 제품개발방침인 소형화$\cdot$간소화가 환경부하 저감에 합치하며, 이 방침이 유효하다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 웹사이트에서 통상적으로 제시되는 '개인정보 처리방침'을 인터넷 이용자들이 어떻게 인지하고, 확인하는지, 나아가 이러한 행동이 온라인 거래에 긍정적으로 영향을 미쳐 웹사이트와 이용자 간의 정보 비대칭성 문제가 적절히 해소되고 있는지를 실증적으로 분석하고 있다. 이를 위해 우리나라 인터넷 이용자를 대표하는 풍부한 이질성을 가진 5,422명을 대상으로 조사된 데이터를 사용하였다. 실증 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인정보 처리방침의 인지와 확인에는 유의미한 차이점이 존재하며, 개인정보보호를 중요하게 인식할수록, 또한 개인정보 침해의 경험이 있을수록 개인정보 처리방침을 확인할 확률이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 이항변수 추정식을 통해 분석한 결과 개인정보 처리방침을 확인하는 인터넷 이용자들이 온라인 거래에 참여할 확률이 유의미하게 높다는 결과가 도출되어, 어느 정도 정보 비대칭성의 문제를 해결하는 수단이 되고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 만일 온라인 거래 사이트가 더 단순하고 읽기 쉬운 처리방침을 제공하는 경우, 한국의 온라인 상거래 시장규모는 참여자 수와 거래액기준으로 연간 46만 명, 224억 원 정도 확대될 것으로 추산되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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