언제 어디서나 손쉽게 데이터 저장·관리 및 활용·분석 등을 가능하게 하는 클라우드컴퓨팅 기술의 특성으로 공공·금융·의료 등 다양한 산업군에서 클라우드 서비스 도입이 활발히 이루어지고 있다. 특히 금융 산업은 선제적으로 클라우드 서비스를 도입하여 다양한 혁신 사례를 창출하고 있으며, 이미 해외 금융권에서는 신용리스크 분석, 금융사기 데이터 분석, 주식거래 분석 등 디지털화의 가속화를 진행하고 있다. 반면, 국내 금융권의 경우 클라우드 서비스 도입과 혁신 사례들이 저조할 뿐만 아니라 대부분 후선업무 서비스 부문에 초점이 맞춰져 있다. 데이터 저장과 관리에 대한 규제, 개인 정보 보호에 대한 규제 등 산재되어 있는 다양한 보수적인 규제 요건과 의사결정모형 개발, 보안사고 및 서비스 장애에 따른 책임소재기준 설정 등의 해결과제들로 많은 금융사들이 클라우드 서비스를 도입하는 것에 부담을 갖고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 선제적 해결과제들을 도출하여 우선순위를 살펴봄으로써 국내 금융권 클라우드 도입 활성화에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.
The purpose of this study was to identify housing attributes that make residents feel 'at home' in ALFs in Southwest Virginia. For this purpose, residents' needs, experiences, and opinions of the physical environment, the social environment and the organizational environments such as policies and programs of ALFs were identified. As a multi-case study, five ALFs in Southwest Virginia were studied using constant comparative methods of data analysis. In addition to face-to-face interviews with 25 residents and 5 administrators of five ALFs, observations were conducted with personal journal. Each facility was designed to be a single-family house or multi-family dwelling in outside appearance. Most of the respondents were satisfied with their current dwelling as a 'home' in terms of homelike attributes such as 'autonomy/ privacy', personalization,' safety and security,' services and care,' independence,' social interaction/friendship,' family support,' and 'rules and regulations.' In spite of high satisfaction with the facility, however, many people did not think of their current dwelling as a real 'home'. As the biggest difference between living in their own homes and living in the ALF, people feinted out a lack of independence and social interaction. Residents of ALFs may have reordered their priorities in their current life situation so that safety, security, and caie were more important to them than fooling "at home."
This study explores the barriers to using health and medical data in research and development (R&D) within the healthcare industry and suggests ways to enhance data utilization. As artificial intelligence technology drives transformative changes across industries, there is an increased demand for robust health and medical data, highlighting its critical economic value and utility in fostering innovation. Using qualitative analysis through Grounded Theory, the study involves ten R&D professionals from healthcare industry, including both medical centers and corporations, using surveys and in-depth interviews to gather diverse experiences and perspectives on the challenges and opportunities in health and medical data use. Key findings point to legislative, regulatory, and data quality and integration issues, as well as complexities in patient data access and usage. Technological limitations and inadequate data governance frameworks also emerge as significant obstacles. Recommendations focus on improving regulatory frameworks, enhancing data standardization and quality, and fostering stronger partnerships between data custodians and users. The study concludes that overcoming these obstacles requires a comprehensive strategy involving legislative changes, improved technological infrastructure, and increased stakeholder collaboration. Implementing these recommendations could greatly enhance health and medical data utilization in R&D, significantly advancing medical science and patient care services.
디지털 무역은 관련 산업 및 거래의 종류가 다양하고 범위도 넓어서 국제적으로 통용되는 명문화된 정의는 없으나, 일반적으로 기존 상품 중심의 전자상거래를 포함, '인터넷과 ICT 등 디지털 기술을 이용한 국가간 교역 활동(상품+서비스+Data) 전반'을 의미한다. 최근에는 4차 산업혁명으로 인한 IT 등 기술의 발전으로 디지털 무역에 혁신적인 변화가 발생하고 있고, 미국, EU, 일본 등 선진국들은 데이터 이동 자유화 등 디지털 무역 이슈를 디지털무역협정의 협상안건에 포함시키고 있다. 국경 간 데이터 이동 자유화에 대한 쟁점은 디지털 무역 활성화를 위해 데이터 이동의 자유가 필요하나, 정보 보안과 사생활 침해의 위험성도 증가한다는 것이다. 선진국들의 방향을 살펴보면, 미국은 규제 최소화, 유럽은 역내 단일시장화는 찬성하나 소극적 대외 개방, 중국은 규제를 통한 독자적 시장육성 입장을 치하고 있다. 따라서 국경간 데이터 이동 제한조치 강화 조치는 최근 국가별로 정책이 시행되고 있거나 조만간 국제적 합의가 예정되어 있는 이슈로 우리나라도 이에 대한 긴밀한 대응이 필요하다.
요즘 보편화된 SNS 사용은 사용자들로 하여금 보다 더 쉽고 빠른 개인정보의 교환을 할 수 있도록 하였다. 이에 따라 SNS상 프라이버시 침해문제가 대두되었는데, 본 연구에서는 프라이버시 침해 의도와 그 의도에 영향을 미치는 동기 요인들에 대하여 알아보고자 한다. 지금까지 진행된 프라이버시 연구는 대부분 피해자 혹은 피해사건의 분석이었으나, 본 연구는 프라이버시 침해행위를 작성과 유포라는 좀 더 세분화된 개념으로 나누고, 동기이론을 바탕으로 프라이버시 침해의도에 영향을 미치는 외적 요인(반응비용)과 내적 요인(인지된 즐거움, 침해 피해경험, SNS 징벌행위, 침해 가해경험)이 각각 작성과 유포 침해의도에 어떠한 관계가 있는지를 살펴본다. 연구결과, 프라이버시 침해 의도에 영향을 미치는 외적 요인인 반응비용은 작성과 유포침해의도 모두와 유의미한 관계를 가졌다. 내적요인은 대체적으로 외적요인보다 더 큰 상관관계를 가졌는데, 그 중 가해경험은 작성과 유포 침해의도 둘 모두에서 가장 강력한 영향력을 보여주었고, 인지된 즐거움 또한 작성과 유포 침해의도에 모두 정적상관관계를 가졌다. 피해경험은 작성과 유포침해의도에 모두 유의미한 상관관계를 갖지 않았으며, SNS 징벌행위는 유포침해의도와 약하게 정적 상관관계를 가졌다. 이를 통해, 지금까지 구분없이 표현되어 온 프라이버시 침해 가해자들은 정의감이나 과거 관련 피해를 입었던 사람들이 아니라, 침해 가해행위 자체에 즐거움을 느끼고, 또한 과거에 가해경험이 있는 사람들이라는 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 개인정보침해에 관해 보다 더 뚜렷한 기준과 의식 변화가 필요하다는 구체적인 방향을 제시하였다.
본 연구는 미래 새로운 경쟁력으로서의 빅데이터의 가치가 개인의 인권을 침해하면서 우선시 되어서는 안 된다는 전제하에서 온라인 이용자의 개인정보 노출에 대한 인식과 보호 태도를 알아보았다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 개인정보 활용주체에 대한 신뢰와 개인정보 노출에 대한 심리적 반발이 개인정보 노출 방법과 유형에 따라 다름을 확인하였다. 둘째, 개인정보 노출에 대한 심리적 반발이 강할수록, 인적 개인정보 노출이 많을수록 개인정보 보호 규제에 대한 태도는 강경했다. 한편, 사람들이 개인정보 활용주체가 개인이나 기업일수록, 금융 정보의 노출이 많은 사람일수록 개인정보 보호 규제에 대한 태도는 상대적으로 소극적이었다. 이들은 온라인상에서 공개한 자신에 관한 정보를 법의 테두리 안에서 보호받기 위해 자기정보에 대한 권리를 강화하고 자율적으로 관리하고자 하는 경향을 엿볼 수 있겠다.
Cobanoglu, Cihan;Terrah, Abraham;Hsu, Meng-Jun;Corte, Valentina Della;Gaudio, Giovanna Del
Journal of Smart Tourism
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제2권1호
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pp.21-31
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2022
This review paper aims at providing a systematic analysis of articles published in various journals and related to the uses and business applications of big data. The goal is to provide a holistic picture of the place of big data in the tourism industry. The reviewed articles have been selected for the period 2013-2020 and have been classified into 8 broad categories namely business strategy and firm performance; banking and finance; healthcare; hospitality; networks and telecommunications; urbanism and infrastructures; law and legal regulations; and government. While the categories are reflective of components of tourism industries and infrastructures, the meta-analysis is organized around 3 broad themes: preferred research contexts, conceptual developments, and methods used to research big data business applications. Main findings revealed that firm performance and healthcare remain popular contexts of research in the big data realm, but also demonstrated a prominence of qualitative methods over mixed and quantitative methods for the period 2013-2020. Scholars have also investigated topics involving the notions of competitive advantage, supply chain management, smart cities, but also ethics and privacy issues as related to the use of big data.
Purpose: This paper aims to suggest ways to apply the leading technologies of Industry 5.0 to the housing welfare field, tasks for this, and policy implications. Research design, data, and methodology: The analysis method of this study is a literature study. The analysis steps are as follows. Technology trends and characteristics of Industry 5.0 were investigated and analyzed. The following is a method of applying technology 5.0 in the industrial field. Finally, the application areas of each technology and the challenges to be solved in the process were presented. Results: The results of the analysis are 1) the accessibility and diffusion of technology. This means that all citizens have equal access to and use of the latest technology. To this end, the appropriate use of technology and the development of a user-centered interface are needed. 2) Data protection and privacy. Residential welfare-related technologies may face risks such as personal information leakage and hacking in the process of collecting and analyzing residents' data. 3) Stability, economic feasibility, and sustainability of the technology. Conclusions: The policy implications include: 1) Enhancing technology education and promotion to improve tech accessibility for groups like the low-income, rural areas, and the elderly, 2) Strengthening security policies and regulations to safeguard resident data and mitigate hacking risks, 3) Standardization of technology, 4) Investment and support in R&D.
국내외적으로 급변하는 인터넷 시대에 생활함에 따라 의료, 금융, 서비스 분야 등에서 대용량 정보가 이용된다. 이에 따라 병원, 기관 등 의료 기관에서의 시스템에서도 개인 정보의 유출 및 외부 침입으로 개인 정보 침해가 발생된다. 의료 기관의 개인건강의료정보의 정보보호 및 개인 프라이버시 보호를 위해 국내외 의료 기관에서는 국가별로 제시한 정책, 법령 기준에 따라 비식별화 처리 기술을 이용하고 있다. 기존 국내외 프라이버시 제도, 법령 등을 비교하여 국내에서 미흡했던 익명화와 가명화 기술 및 대상 데이터 항목에 대해 보다 발전되고 우수한 기술 및 대상을 도출하기 위해 비교 분석한다. 의료 개인정보에 대한 비식별화 처리 기술은 국외 기관인 미국 NIST 및 영국 ICO에서 제시한 국가정보보호를 위한 비식별화 기술에 비해 국내에서는 산학연의 각 기관 및 업체 등에서 자율적으로 비식별화 기술을 채용하고 있는 제약적인 상황이며 국내의 기술은 익명화 기술인 데이터 마스킹이나 삭제 기술의 수준이 되고 있는 실정이다. 국내 개인건강정보의 이용을 활성화하기 위해 재식별화 위험도를 줄인 비식별화 기술인 암호화와 확장성 퍼징 기술을 새롭게 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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