The continuous increase in life expectancy and high interest in health has brought about significant changes in the use of health information by the public according to the development of information technology represented by the Internet and smartphones. As the medical market expands to the mobile health environment, many health-related apps have been created and distributed, but the acceptance rate is slow as it has become challenging to provide services due to various regulations. In this study, perceived value, perceived risk factors (psychological risk, risk of time-loss, legal risk), and perceived benefits (usefulness, interaction, autonomy) were derived and verified as factors that affect the acceptance resistance of personal health record apps based on the privacy calculation model. In addition, by analyzing the moderating effect of trust in the manufacturer, how the perceived risk and perceived benefit affect the perceived value was verified. A survey was conducted on Korean college students who recognized the personal health record apps but did not use them, and 127 samples were analyzed using structural equations. As a result of hypothesis verification, perceived value has a negative effect on acceptance resistance, perceived risk (risk of time-loss) has a negative effect on perceived value, and perceived benefits (usefulness, interaction, autonomy) were found to have a positive effect on perceived value. Trust in manufacturers has weakened the impact of perceived risks (legal risk) on perceived values. This study is expected to play an important role in maintaining a competitive advantage in the personal health record app market environment by identifying and proposing detailed criteria for reducing the acceptance resistance of personal health record apps.
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.
Proceedings of the Korea Information Assurance Society Conference
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2004.05a
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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.
A location information used in LBS provides convenience to the user, but service provider can be exploited depending on how much risk you have. Location information can be exploited to track the location of the personal privacy of individuals because of the misuse of location information may violate the user can import a lot of damage. In this paper, we classify the life cycle of location information as collection, use, delivery, storage and destroy and analyze the factors the privacy is violated. Furthermore, we analyze information security mechanism is classified as operation mechanism and policy/management mechanism and propose a security solutions of all phase in life cycle.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.3
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pp.181-189
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2024
The purpose of this study is to investigate the role of interaction privacy management behavior (Use of IPCs), which has received relatively little attention. To this end, this study proposes an integrated model that theorizes the relationship between the main variables of the privacy calculation model and interaction privacy management behavior. Empirical analysis of this model shows that the use of IPCs lowers risks, increases benefits, and in turn promotes increased self-disclosure. These results have implications for expanding the theoretical logic of the privacy calculation model because users' self-disclosure includes not only the limited exposure proposed in the model but also unrestricted exposure through the use of IPC.
In recent years, the privacy concern for mobile consumers is emerging as the use of mobile application(apps) is growing according to the rapid spread of mobile devices such as smart phones and tablet PCs. To improve privacy protections in the mobile communications and apps, overseas organizations are announcing guidelines and/or checklists for stake holders. Although personal information protection guidelines for application developers have been prepared in the country, efforts to improve consumer privacy capability is insufficient. Thus, in this paper we first scope the app privacy related guidelines in both domestic and foreign affairs, then present the risk factors of privacy invasion by the stage of mobile application use based on the "Privacy Protection Act", offering privacy checklists for consumers. This checklist will enhance the self-management capability of consumer privacy and create virtuous cycle in the mobile ecosystem.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.171-178
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2023
As the risk of privacy invasion due to self-disclosure increases in SNS environment, many studies have tried to discover the influencing factors of self-disclosure. This study is an extension of this research stream and pays attention to the role of interaction privacy controls(friend list and privacy settings) as a new influencing factor. Specifically, the study theorizes and test the logic that the ability to effectively control interactions between individuals using IPC(called IPC usefulness) satisfies the three psychological needs(autonomy, relationship, and competency needs) suggested by the Self-Determination Theory, and in turn increase the amount of self-disclosure. As a result of data analysis, it was found that IPC usefulness has a very strong influence on the satisfaction of psychological needs and is a major factor in increasing the degree of self-disclosure by users. Based on these findings, the study discusses the theoretical and practical implications as well as future research directions.
Use of mobile apps being extended, privacy concern on the side of the users is increased while they are willing to provide the private information to use the apps. In this study, we tried to identify the motivating elements that influence the users' intention to use the apps, based on the tendency towards regulatory focus and the privacy calculus theory. To verify the study model, we collected data from 151 adults who use health apps throughout the country, and analyzed the data using the PLS-SEM method. According to the result of the study, it was turned out that tendency towards promotion focus had negative impact on privacy concern and privacy danger, and tendency towards prevention focus had positive impact on privacy concern. Privacy concern had negative impact on the intention to use the mobile apps, and privacy benefit and privacy knowledge had positive impact on the intention to use the mobile apps. Finally, the intention to use the mobile apps had positive impact on the intention to continue to use the mobile apps. In this study, we identified different impacts of two types of tendency towards regulatory focus on privacy concern, and identified different influences on the intention to use the mobile apps accordingly.
Networking environments are exposed to outside attacks and privacy threats. Due to broadcast nature of radio transmissions, wireless devices experience more vulnerable situations than those of wired network devices. This paper assumes that a wireless device has two network interfaces, one for accessing internet using 3G services, and the other for constructing an ad hoc network. To deal with privacy threats, this paper introduces an approach in which wireless devices form a special ad hoc network in order to exchange data using anonymous communications. One or more intermediate peers should be involved in the construction of an anonymous path. The proposed anonymous communication mechanism discourages traffic analysis and improves user privacy. According to simulation results, the anonymous connection in an ad hoc network prefers the intermediate peer(s) which is located near the source and/or the destination peer, rather than randomly-selected peers.
With the popularization of PC, SNS and IoT, a lot of data is generated and the amount is increasing exponentially. Artificial neural network learning is a topic that attracts attention in many fields in recent years by using huge amounts of data. Artificial neural network learning has shown tremendous potential in speech recognition and image recognition, and is widely applied to a variety of complex areas such as medical diagnosis, artificial intelligence games, and face recognition. The results of artificial neural networks are accurate enough to surpass real human beings. Despite these many advantages, privacy problems still exist in artificial neural network learning. Learning data for artificial neural network learning includes various information including personal sensitive information, so that privacy can be exposed due to malicious attackers. There is a privacy risk that occurs when an attacker interferes with learning and degrades learning or attacks a model that has completed learning. In this paper, we analyze the attack method of the recently proposed neural network model and its privacy protection method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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