이 연구는 마이데이터 이용자의 프라이버시 태도와 보호의도에 대한 프라이버시 냉소주의 4개 차원(불신, 불확실성, 무기력, 체념)의 영향 관계를 분석했다. 연구결과, 마이데이터 이용자의 인터넷 활용능력은 프라이버시 냉소주의 차원 중 '체념'에 통계적으로 유의미하게 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 프라이버시 위험은 프라이버시 냉소주의 차원 중 마이데이터 사업자에 대한 '불신', 프라이버시 통제에 대한 '불확실성' 및 '무기력'에 긍정적 영향을 준다. 셋째, 프라이버시 염려는 프라이버시 냉소주의 차원인 '불신', '불확실성'에 통계적으로 유의미한 긍정적 영향, '체념'은 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석됐다. 넷째, 프라이버시 냉소주의 차원의 '체념'은 프라이버시 보호의도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합하면, 마이데이터 이용자의 인터넷 활용능력은 프라이버시 냉소주의를 완화할 수 있는 변인이나, 프라이버시 위험과 프라이버시 염려는 프라이버시 냉소주의를 강화하는 변인으로 나타났다. 프라이버시 냉소주의 중 '체념'은 프라이버시 염려를 상쇄시키고, 프라이버시 보호의도를 낮춘다. 이는 프라이버시 노출에 대한 위험 또는 염려의 상황에서 프라이버시 냉소주의가 이러한 상황을 벗어나게 하는 인지적 메커니즘으로 기능한다는 기존 연구 결과들을 뒷받침한다.
오늘날 스마트폰의 대중화와 SNS의 확산으로 빅데이터 시대가 도래하면서 남녀노소 누구든지 개인정보 유출위험에 노출되어 있다. 본 연구는 기존의 프라이버시 연구와는 달리 SNS 이용자의 개인정보 제공의도에 영향을 미치는 프라이버시 요인을 규명하고자 한다. 또한, 인지된 프라이버시 위험요인과 기업에 대한 신뢰요인이 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 실증 데이터를 분석한 결과, 직접적으로 해킹 등 프라이버시 유출을 경험했음에도 불구하고 위험을 인지하면서도 개인정보를 제공한 것으로 나타났다. 독립 변수 중 인지된 프라이버시 위험에 가장 강한 영향을 미치는 요인으로 프라이버시 정책, 프라이버시 염려, 개인정보 유출경험, 프라이버시 인식 순으로 나타났으며, 기업에 대한 신뢰에 가장 강한 영향을 미치는 요인으로는 프라이버시 정책, 프라이버시 인식, 프라이버시 염려, 개인정보 침해경험 순으로 나타났다. 또한, 인지된 프라이버시 위험과 기업에 대한 신뢰는 모두 개인정보 제공의도에 영향을 미치는 것으로 나왔으며, 이를 토대로 개인정보 프라이버시에 대한 시사점을 제시했다.
온라인 환경에서 개인정보가 유출되는 사건이 빈번히 일어남에 따라 온라인 사용자들의 프라이버시 문제가 중요해지고 있다. 개인정보가 유출되는 사건을 직접 혹은 간접적으로 경험한 온라인 사용자는 자신의 프라이버시에 대해 위협을 느끼게 되고, 이로 인해 프라이버시 보호에 대한 기존의 인식이나 행동에 변화를 가져오게 된다. 본 연구에서는 온라인 환경에서 프라이버시를 보호하기 위한 행동의도에 영향을 미치는 요인을 보호동기이론을 기반으로 규명하고자 하였다. 보호동기이론은 위협소구에 의한 보호행동의 변화과정을 설명하기 위한 대표적인 이론으로, 위협과 효능감이라는 개인의 인지적 평가에 의해 보호동기가 형성되고 이를 통하여 프라이버시 행동의 변화가 일어난다는 것이다. 이때 인지적 매개과정에서 보호동기요인을 개인의 프라이버시 태도 및 신념을 나타내는 프라이버시 신뢰와 프라이버시 위험으로 설정하여 구조방정식을 활용함으로써 실증분석을 수행하였다. 실증분석의 결과에 따르면, 보호동기요인과 선행요인인 위협 및 효능감과의 관계에서는 효능감과 프라이버시 위험 간의 경로를 제외하고 모든 경로가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 한편, 보호동기요인과 결과요인인 프라이버시 행동의도의 관계에서는 프라이버시 위험과 프라이버시 행동의도 간의 경로는 통계적으로 유의하나 프라이버시 신뢰와 프라이버시 행동의도 간의 경로는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 전자상거래 웹사이트와 인터넷 사용자 간의 신뢰를 높이고 인지된 위험을 완화하는 방법인 프라이버시 정책을 실증적으로 연구하고자 한다. 공정한 정보규정(FIP; Fair Information Practices)의 다섯 가지 요인인 공지, 접근, 선택, 보안, 시행을 통해 프라이버시 정책에 대한 인식을 측정하고 개인정보제공의도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 정책의 인식과 개인정보제공의도 간의 관계에 있어서 인지된 프라이버시 신뢰, 프라이버시 위험의 매개효과를 검증하였고, 개인의 신뢰성향을 프라이버시 정책의 인식과 프라이버시 신뢰 간 관계를 강화하는 요인으로 설정하여 조절효과를 확인하였다. 연구의 결과, 프라이버시 정책 인식과 개인정보제공의도 관계에서 인지된 프라이버시 신뢰와 위험이 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 조절변수로 사용된 신뢰성향이 프라이버시 정책의 인식과 프라이버시 신뢰 관계를 강화하는 것으로 나타났다. 본 연구는 공정한 정보규정을 기반으로 프라이버시 정책에 대한 개인의 인식을 측정하여 실증적으로 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 연구의 결과가 프라이버시 정책의 향후 연구에 시사점을 제시한다.
짧은 동영상의 대표서비스인 틱톡의 사용자를 대상으로 프라이버시 계산 모델을 이용하여 틱톡의 추천서비스 유형(추천서비스 정도에 따라서 3단계로 구분함)에 대한 사용자의 반응(인지된 위험, 인지된 혜택, 지속적 사용의도)과 인지된 위험과 인지된 혜택이 지속적 사용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 뿐만 아니라 지속적 사용의도에 영향을 조절하는 호기심의 역할이 있는지를 검증하였다. 연구 결과, 인지된 혜택(인지된 정보성)요인과 지속적 사용의도는 추천서비스 유형중에서도 고, 저, 중 추천 서비스정도 순으로 높게 나타났고, 인지된 혜택(인지된 오락성)과 인지된 위험(프라이버시 심각성, 프라이버시 침해 가능성)은 고, 중, 저의 추천 서비스정도 순으로 높게 나타났다. 인지된 혜택(인지된 정보성, 인지된 오락성)은 지속적 사용의도에 긍정적인 영향을 주었으나, 인지된 위험(프라이버시 심각성, 프라이버시 침해 가능성)은 지속적 사용의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 프라이버시 계산모델에서 호기심은 조절효과가 있다는 것을 확인하였다. 사용자들은 추천서비스의 프라이버시에 대한 우려와 서비스에 대한 혜택 모두를 인지하고 있으며, 추천서비스에 대해서 위험과 혜택이 모두 있지만 지속적으로 서비스를 이용할 것으로 나타났다. 더 많은 연구를 통해서 추천시스템의 긍정적인 효과와 부정적인 반응을 비교하여 사용자들의 프라이버시 허용정도에 대해서 좀 더 알게 되었을 때 추천서비스를 염려없이 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
사물인터넷, 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 정보과잉시대를 맞이하여 개인의 의지와는 상관없이 데이터가 수집되고 정보가 처리된다. 연구의 목적은 개인정보과잉이 정보프라이버시 위험, 정보프라이버시 염려(수집, 통제, 인식)와 개인정보 프라이버시보호반응에 관련된 모형을 제시하고 실증분석을 하였다. 연구의 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개인정보과잉은 정보프라이버시 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인정보과잉은 정보프라이버시 염려(수집, 통제, 인식)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 정보프라이버시 위험은 정보프라이버시 염려의 수집, 인식에 유의한 영향을 미친 반면, 통제는 유의한 영향을 미치지 않는다. 이러한 결과는 정보과잉으로 인한 개인정보가 개인의도와 다르게 정보가 다른 방향으로 이용될지도 모른다는 것이다. 정보위험을 개인정보사용자는 정보의 수집과정에서 인지하고 있음을 알 수 있다. 정보에 대한 통제는 개인정보사용자가 가능하지 않는 것으로 판단되어, 정보프라이버시 염려(통제)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 정보프라이버시 염려(수집, 인식)는 정보프라이버시 보호반응에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 정보프라이버시(통제)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로 개인정보사용자는 개인정보과잉으로 인해 정보침해를 염려하고 있으며, 자신의 정보에 대한 보호능력이 강해질 것이다.
최근 빅데이터와 같은 디지털 환경으로 다양한 정보 매체를 통해 정보와 지식을 생산되고 있는 반면 이렇게 생산된 정보가 법적인 테두리를 벗어나 무분별하게 확대되고 재생산 되는등 정보의 역기능 역시 커지고 있다. 특히, 개인정보의 경우 기존의 목적 외에 사용되거나 잘못된 형태로 사용이 되면 피해가 발생된다. 일반적으로 사용자가 위험을 감수하더라도 개인 스스로 자신의 정보를 제공하거나 공유하고 있는 이유는 기업이나 조직이 개인정보를 안전하게 지켜줄 것이라고 믿기 때문이다. 본 연구는 정보 프라이버시에 대한 위험과 이를 억제하는 정책이 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하여 검증하고자 하였다. 이를 위해 정보 프라이버시 위험과 정책이 정보 프라이버시 염려와 신뢰, 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 영향도를 분석하였다. 연구결과, 빅데이터 시대에 정보 프라이버시 위험을 낮추고 정책을 명확하게 제시한다면 정보 프라이버시 염려는 낮아지고 기업에 대한 신뢰가 높아져 개인정보를 제공할 것이라는 것을 밝혔다.
본 연구는 B2C 물류서비스 이용자의 프라이버시 심리를 조사하였다. 본 연구에서는 인지밸런스이론을 이용해 이론적 프레임워크를 개발하였고, 이 프레임워크를 이용해 물류보안지식, 프라이버시 신뢰, 프라이버시 위험, 프라이버시 우려, 개인정보보호를 위한 컴플라이언스 행동의지에 대한 연구모델을 제안하였다. 그리고, B2C 물류서비스 이용자들을 대상으로 설문조사를 통해, 151부의 유효한 응답을 획득하였고, 구조방정식 소프트웨어를 이용해 실증분석을 하였다. 실증분석 결과를 살펴보면, 물류보안지식은 프라이버시 신뢰와 위험에 영향을 미쳤고, 프라이버시 신뢰는 컴플라이언스 행동의지에 영향을 미쳤다. 그러나, 물류보안지식은 컴플라이언스 행동의지에 영향을 미치지 않았다. 본 연구결과는 물류서비스에서 정보보안과 프라이버시 보호가 중시되는 현 시점에서 연구자들에게 물류보안 연구를 위한 이론적 시사점을 제공해 줄 것이고, 실무자들에게는 보다 안전한 물류서비스 개발을 위한 시사점을 제공해 줄 것이다.
스마트폰의 위치기반서비스가 활발히 사용됨에 따라 사용자들이 자신의 위치정보의 노출에 대한 염려가 커지고 있다. 본 연구는 프라이버시 계산 이론에 기반하여 스마트폰 사용자들이 자신의 위치정보의 제공을 어떻게 받아들이는지 확인하고자 연구모형을 개발하였다. 대학생을 대상으로 수집한 데이터를 SmartPLS를 이용하여 분석한 결과 프라이버시 계산 관점의 기존 연구와는 다른 결과를 얻었다. 프라이버시 계산이론은 인간은 합리적인 존재이며, 위험과 효과 측면을 고려하여 프라이버시 정보의 제공을 결정한다고 본다. 본 연구의 결과는 프라이버시 염려는 위험에 유의하게 영향을 미치나, 사용의도는 효과에 의해서 유의하게 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 감정적 판단과 행동적 판단이 서로 상이한 요인에 의해서 영향을 받는다는 행동경제학적 관점과 일치한다.
최근 딥러닝 기술의 발달로 사람의 행동을 인식하는 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용하여 1인 가구 환경에서 발생할 수 있는 위험 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 1인 가구의 특성상 개인의 프라이버시 보호가 필요하다. 본 논문에서는 개인의 프라이버시 보호를 위해 가우시안 블러 필터가 적용된 프라이버시 보호 영상에서 사람의 위험 행동을 인식한다. 위험 행동 인식 방법은 객체 검출 모델인 YOLOv5 모델을 활용하여 영상에서 사람 객체 검출 및 전처리 방법을 적용한 후 행동 인식 모델의 입력값으로 활용하여 위험 행동을 인식한다. 실험에는 ResNet3D, I3D, SlowFast 모델을 사용하였고, 실험 결과 SlowFast 모델이 프라이버시 보호 영상에서 95.7%로 가장 높은 정확도를 달성하였다. 이를 통해 개인의 프라이버시를 보호하면서 1인 가구 환경에서 사람의 위험 행동을 인식하는 것이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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