• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.201-213
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• 2020

위험에 대한 인간의 반응은 인지적 요인뿐만 아니라 정서적 요인에도 유의미한 영향을 받는다는 경험적 연구에도 불구하고, 정보 프라이버시 연구에서는 감정적 요인의 역할이 제대로 규명되지 않고 있다. 본 연구는 정서적 관점에서 위치기반 서비스(Location-based service) 사용자의 프라이버시 위험에 대한 대응행위를 탐색하고자 한다. 구체적으로, 본 연구는 세 가지 유형의 개인정보 위협(수집, 해킹, 2차 사용), 두 가지 감정적 반응(걱정, 분노) 및 대응행위(지속적인 사용의도)의 관계를 탐색하였다. 이를 위해 위치기반서비스(Location-based service) 사용자 552 명에 대해 설문조사를 실시하였다. 특정 개인정보 위협에 대한 인식과 특정 감정적 반응의 결합이 지속적 사용의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 데이터마이닝 기법 중 하나인 연관규칙(association rule)을 활용하여 분석을 진행하였다. 그 결과 위험에 대한 인식과 정서적 반응의 결합에 따라 사용의도에 차이가 나타났으며, 대체로 개인정보의 2차 사용에 대해 분노의 감정이 유발될 경우 사용의도가 가장 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보 프라이버시 사용자 연구에 감정적 요인을 포함함으로써, 기존의 인지적 접근방식 편향을 보완하고 프라이버시 대응행위에 대한 포괄적 이해를 제공한다는 점에서 학문적 의의가 있다.

• 지식경영연구
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• 제25권2호
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• pp.49-68
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• 2024

최근 개인정보 공유에 대한 사람들의 우려가 높아지면서 온라인 마케팅을 통해 고객 데이터를 수집하는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 연구에서는 생성형 AI 기반 챗봇을 이용하여 고객의 정보 제공의도를 향상시키기 위한 효과적인 요인을 탐색하고자 한다. 보다 구체적으로, 프라이버시 계산이론과 조절초점 이론을 바탕으로 고객의 성향과 생성형 AI 챗봇에 대한 친숙도가 고객의 개인정보 제공의도에 어떻게 영향을 미치는지 살펴보았다. 473명의 참가자를 이용한 실험 결과에 따르면 생성형 AI 기반 챗봇에 대한 친숙도가 낮은 경우, 예방초점 성향의 참가자가 향상초점 성향의 참가자보다 프라이버시 위험을 높게 인식하고 유용성을 더 낮게 지각한 반면, 챗봇에 대한 친숙도가 높은 경우, 예방초점과 향상초점 참가자 간의 프라이버시 위험과 인지된 유용성에는 차이가 나타나지 않았다. 개인정보 제공의도 역시 생성형 AI 기반 챗봇에 대한 친숙도가 낮은 경우, 향상초점 성향의 참가자가 예방초점 성향의 참가자보다 개인정보 제공의도가 더 높게 나타난 반면 챗봇에 대한 친숙도가 높은 경우, 예방초점과 향상초점 참가자 간의 개인정보 제공의도에는 차이가 나타나지 않았다. 이는 개인정보 제공의도에 대한 프라이버시 위험에 의해 매개되었다. 본 연구는 고객의 개인정보 공개를 촉진하기 위해서는 고객의 내재적 성향과 함께 생성형 AI 기반 챗봇에 대한 친숙도를 함께 고려해야 한다는 시사점을 제공하며 더불어 생성형 AI 챗봇에 대한 관련 연구 분야에 기여한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.272-279
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• 2009

위치기반 서비스에서 활용되는 위치정보는 사용자에게 편의성을 제공한다는 취지와는 다르게 서비스 제공자의 의지에 따라 얼마든지 악용될 수 있다는 위험성을 가지고 있다. 위치정보가 악용될 경우에는 개인의 위치추적이 가능하기 때문에 개인의 프라이버시를 침해할 수 있으며 위치정보의 오용으로 인해 사용자에게 큰 피해를 가져올 수도 있다. 본 논문에서는 위치정보가 수집되고 활용되는 과정을 위치정보의 수집, 이용, 제공, 보관, 파기 등과 같이 생명주기별로 분류하고, 이에 따른 프라이버시 침해 요인을 분석한다. 그리고 위치정보 프라이버시 보호를 위한 정보보호 기술을 운영기술과 정책 및 관리 기술로 분류하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 생명주기별 침해 요인에 따른 프라이버시 보호 방안을 제시하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.369-372
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• 2004

유비쿼터스 환경에서는 프라이버시에 민감한 다양한 정보가 수집되고 이들이 통제되지 않은 채 배포될 수 있기 때문에 프라이버시 보호가 필수적이다. 유비쿼터스 환경에서 프라이버스 보안을 위해 사용되는 대표적인 방법론의 하나인 익명(anonymity) 기반 기법에서는, 사용자가 새로운 서비스 영역에 참여할 때 가명(pseudonym)을 사용할 수 있도록 하여, 사용자의 신분을 노출시키지 않도록 하는 방법이다. 이 방법은 사용자의 신분을 보호하는데는 효과적이지만, 친구 찾기 서비스, 위험지역경보, P2P통신 등 ID 기반의 서비스를 제공하기 어렵게 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 익명기반의 프라이버스 보호 기법을 사용하는 유비쿼터스 환경에서 ID 기반의 서비스를 제공할 수 있도록 하는 시스템 구조를 제안한다.

• 정보보호학회지
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• 제26권6호
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• pp.30-35
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• 2016

미래인터넷 기술의 하나인 정보 중심 네트워킹은 기존의 호스트 중심 네트워킹 개념을 대체하는 새로운 통신 방식으로, 인터넷과 같은 현재의 통신 방식의 한계를 극복하기 위한 대안으로 제안되었다. 정보 중심 네트워킹은 정보의 근원지 주소가 아닌 정보의 이름을 기반으로 통신하여, 네트워크의 확장성을 높이고 정보의 전송 효율을 높이는 것을 주요 목표로 한다. 이를 위하여 이름 기반 라우팅이나 네트워크 내 캐싱 기능 등을 제공하고, 신뢰성 있는 정보 제공을 위하여 무결성 보장 기능도 제공한다. 이와 같이 설계에서부터 네트워크의 효율과 신뢰성 제공을 고려하여 설계된 네트워킹 개념이지만, 여전히 보안 위협이나 프라이버시 침해 위험이 존재한다. 본 고에서는 정보 중심 네트워킹 구조에서 발생 가능한 보안 위협과 프라이버시 침해에 대응하기 위한 기존의 연구들을 소개하고, 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회지
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• 제20권3호
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• pp.62-78
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• 2010

최근 그린 IT에 대한 관심이 고조되면서 저탄소 녹색성장의 완성을 위해 지능형 전력망으로 불리는 스마트 그리드(Smart Grid) 기술을 도입하여 빠른 환경 변화에 한발 앞서가고 있다. 스마트 그리드를 통해 전력망이 진화하고 있지만 사이버 공격과 비고의적인 위험노출에 대한 우려도 일각에서 제기되고 있는 상황이다. 전력망이 갈수록 복잡해지고 서로 연결됨에 따라 유틸리티 공급업체의 사이버 보안 위협을 위한 노력이 점차로 중요하게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 스마트 그리드의 개인정보보호 필요성과 침해 유형들을 살펴보고, 스마트 그리드에서의 프라이버시 보호에 대한 고려사항과 보호 제공방안을 고찰하도록 한다.

• 한국사이버테러정보전학회:학술대회논문집
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• 한국사이버테러정보전학회 2004년도 제1회 춘계학술발표대회
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• pp.153-160
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• 2004

전자정부가 출범하면서 국민의 편익과 업무의 효율을 가져오는 혁신적인 계기가 되었다. 그러나 전자정부 서비스 실현을 위한 11개의 국책사업 중 교육행정정보시스템(NEIS)의 문제로 인해 개인정보보호에 대해 사회적인 관심을 가지게 되었다. 이에 대한 해결방안으로 미국과 캐나다에서 실시하는 프라이버시 영향 평가(Privacy Impact Assessment)를 도입하여 위험분석 방법과 통합한 새로운 PIA모델을 제시한다. 또한 외국의 PIA 적용사례(Canada PIA report)를 통해 PIA를 실시해야 하는 이유에 대해 기술하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.81-92
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• 2023

프라이버시 모델이란 프라이버시 공격을 통한 개인정보의 유출 가능성과 위험 정도를 정량적으로 제한하는 기법이다. 대표적인 모델로 k-익명성, l-다양성, t-근접성, 차분 프라이버시 등이 있다. 지금까지 많은 프라이버시 모델들이 연구되어 왔지만, 주어진 데이터에 대해 가장 적합한 모델을 선택하는 문제에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 개인정보 유출 문제를 막기 위한 최적의 프라이버시 모델 추천 시스템을 개발한다. 본 논문에서는 프라이버시 모델 선택 시 고려해야 할 데이터 특성(예: 데이터 타입, 분포, 빈도, 범위 등)을 분석하고 데이터 특성과 모델 간의 연관관계정보를 포함하는 프라이버시 모델 배경지식에 기반한 최적 모델을 추천한다. 마지막으로 타당성과 유용성을 검증하기 위해 추천 프로토타입 시스템을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.634-637
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• 2013

개인정보 영향평가(이하 PIA)는 시스템을 가동하기 전에 미리 개인정보 제공자의 프라이버시에 미치는 영향을 평가하여 프라이버시 침해 위험을 감소시키는 평가방법이다. 일본에서는 민간 기업이 중심이 되어 PIA를 실시해왔으며, PIA 보급을 위한 지침과 위험도 평가 방법을 개발하여 유효성 평가에 관한 연구가 이루어지고 있다. 본 발표에서는 일본의 PIA실시 현황과 2016년부터 공공기관에 의무화 될 예정인 마이 넘버(My Number) 제도에 대한 PIA에 관해 발표하겠다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.93-100
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• 2024

4차 산업혁명의 도래와 함께 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등의 첨단 정보 기술이 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이 기술들은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, 많은 기업들이 이를 활용하고 있다. 그러나 개인 데이터 수집 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 위험으로 인해 사용자들은 민감한 정보 제공을 망설이고 있다. 특히 의료 분야에서는 환자의 병명과 같은 민감한 정보 수집이 큰 도전이 되고 있으며, 프라이버시 문제가 데이터 수집과 분석의 장애가 되고 있다. 본 연구는 프라이버시 보호를 유지하면서도 통계적 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 의료 데이터 수집 및 분석 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 단순한 데이터 수집을 넘어서, 프라이버시를 보장하면서 수집된 데이터에서 통계적 정보를 효과적으로 추출하는 방법을 포함한다. 실제 데이터를 이용한 성능 평가에서는 제안된 기법이 기존 방법보다 더 효과적으로 프라이버시를 보존하며 통계적 정보를 도출할 수 있음을 입증한다.