• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.197-209
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• 2011

The increasing popularity of graph data, such as social and online communities, has initiated a prolific research area in knowledge discovery and data mining. As more real-world graphs are released publicly, there is growing concern about privacy breaching for the entities involved. An adversary may reveal identities of individuals in a published graph, with the topological structure and/or basic graph properties as background knowledge. Many previous studies addressing such attacks as identity disclosure, however, concentrate on preserving privacy in simple graph data only. In this paper, we consider the identity disclosure problem in weighted graphs. The motivation is that, a weighted graph can introduce much more unique information than its simple version, which makes the disclosure easier. We first formalize a general anonymization model to deal with weight-based attacks. Then two concrete attacks are discussed based on weight properties of a graph, including the sum and the set of adjacent weights for each vertex. We also propose a complete solution for the weight anonymization problem to prevent a graph from both attacks. In addition, we also investigate the impact of the proposed methods on community detection, a very popular application in the graph mining field. Our approaches are efficient and practical, and have been validated by extensive experiments on both synthetic and real-world datasets.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.99-108
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• 2024

The Internet of Things (IoT) is a novel concept that allows a large number of objects to be connected to the Internet while also allowing them to be controlled remotely. The Internet of Things is extensive and has become an almost inseparable part of our daily lives. Users' personal data is frequently obtained by these linked gadgets and stored online. In recent years, the security of acquired data has become a major concern. As devices grow more linked, privacy and security concerns grow more pressing, and they must be addressed as soon as possible. IoT implementations and devices are particularly vulnerable to attacks that might adversely affect customer security and privacy, which might have an impact on their practical utility. The goal of this study is to bring attention to the security and privacy concerns that exist in IoT systems. To that purpose, the paper examines security challenges at each level of the IoT protocol stack, identifies underlying impediments and critical security requirements, and provides a rapid overview of available security solutions for securing IoT in a layered environment.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.294-301
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• 2017

오늘날 온라인 소셜네트워크(OSN: Online Social Network)는 전 세계 수십억명의 사람들이 활용하는 대표적인 인터넷 서비스로, OSN은 사용자들로 하여금 다양한 정보를 공유하고 다른 사람들과 상호작용하는 것을 가능하게 함으로써 그 사용이 점점 증가하고 있다. 하지만 OSN 활용이 늘어나면서 OSN에서 사용자가 노출하는 개인정보가 악용되는 사례 역시 함께 증가하고 있다. 이 때문에 사용자들은 OSN 상에서의 정보보안에 대해 우려감을 가지게 된다. 이에 본 연구에서는 OSN에서 사용자가 가지는 정보보안우려감 개념을 중심으로 정보보안우려감에 영향을 미치는 선행요인을 보호동기이론(Protection Motivation Theory)에 기반하여 개인적 차원(개인 사용자의 위험평가와 자기통제력)을 연구모형에 포함한다. 나아가 본 연구는 개인적 특성과 정보보안우려감 간 관계가 사용자의 성별에 따라 달라질 수 있음을 조절효과로 검증하고자 한다. 이러한 본 연구의 연구모형은 OSN을 활용하는 233명을 대상으로 한 설문지를 통한 실증분석으로 검증되었다. 연구결과 사용자가 OSN 사용에 따른 위험성이 높으며 더불어 이에 대해 행사할 수 있는 자신의 자기통제력이 약하다고 인지할 경우 정보보안우려감은 높아지지만, 성별에 따른 차이는 위험평가와 정보보안우려감 간 관계에서만 유의한 것으로 입증되었다.

• 지식경영연구
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• 제21권4호
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• pp.211-225
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• 2020

온라인 쇼핑몰 사용자들의 챗봇 사용에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 문헌 연구에 바탕을 두고 응대 정확성, 개인화 수준, 지능성, 친밀성, 사회적 실재감, 개인정보 위험이 사용자들이 챗봇을 확대하여 사용하거나 반대로 챗봇 사용을 축소 또는 포기하려는 의도에 영향을 미치는 것으로 가설을 설정하였다. 온라인 쇼핑몰 챗봇 사용자들을 대상으로 한 300부의 설문을 회수하여 변수들의 신뢰성과 타당성을 분석하였다. 다중회귀분석을 통해 개인화 수준, 지능성, 사회적 실재감, 개인정보 위험이 활용 확대 의도에 유의적인 영향을 미치는 것을 검정하였다. 또한 응대 정확성과 개인정보위험이 활용 축소/포기 의도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 챗봇을 설계하고 관리하는데 소비자의 활용 확대 또는 활용 축소/포기에 영향을 미치는 요인들을 제시함으로써 실무적인 시사점이 있다. 기능적인 측면에서는 개인화 수준이 높고 지능성이 높을수록 챗봇 활용을 확대하려는 의도에 영향을 주고 응대 정확성이 낮을 경우 챗봇 활용을 포기/축소하려는 의도를 증가시키는 것으로 분석되었다. 감성적 측면에서는 친밀감과 사회적 실재감이 있는데 친밀감이 활용 확대 의도 또는 축소/포기 의도에 미치는 영향에 대한 가설은 기각되었고 사회적 실재감은 활용 확대 의도에만 영향을 주는 것으로 분석되었다. 그리고 개인정보 위험의 경우 확대의도와 축소/포기 의도에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.

• 지식경영연구
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• 제25권2호
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• pp.219-243
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• 2024

본 연구는 데이터 경제에서 중요한 마이데이터 서비스의 효과적 활용 및 확산에 기여하고자 프라이버시 우려, 지각된 유용성, 개인정보자기결정권 인식의 영향을 분석한다. 가치기반수용모델과 프라이버시 계산이론을 통합하여, 지각된 유용성, 프라이버시 우려, 신뢰, 개인혁신성이 지각된 가치, 지각된 프라이버시 및 개인정보 제공 의도에 미치는 영향을 조사하였다. 이 연구는 마이데이터 서비스 이용자 및 이용예정자 442명을 대상으로 한 온라인 설문조사를 통해 수집된 데이터를 사용하였으며, 분석은 SmartPLS 4를 활용한 PLS-SEM 및 Bootstrapping 방법으로 수행되었다. 연구 결과, 지각된 유용성은 개인정보 제공 의도에 긍정적인 영향을, 프라이버시 우려는 부정적인 영향을 미쳤다. 신뢰와 개인혁신성은 마이데이터 서비스 수용 의도에 긍정적으로 작용하였고, 개인정보자기결정권 인식은 이러한 의도에 대한 조절효과를 나타내었다. 연구 결과는 마이데이터 서비스의 성공적 도입을 위해 이용자의 프라이버시 우려를 완화하고 신뢰를 구축할 수 있는 유용한 서비스 개발의 중요성을 강조하며, 개인정보자기결정권에 대한 인식 제고를 위한 교육 및 홍보의 필요성을 제시한다.

• 정보화정책
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• 제30권2호
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• pp.22-45
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• 2023

AI 기반 음성비서 서비스 이용에 관한 연구에서는 서비스 이용 경험으로 인한 이용자의 신뢰 및 프라이버시 보호와 관련된 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 AI에 대한 개인의 신뢰와 온라인 프라이버시 염려가 AI 기반 음성비서의 지속적인 사용에 미치는 영향, 특히 상호 작용의 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 설문문항을 구성하고 응답자 405명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 인공지능에 대한 사용자의 신뢰와 개인정보보호 관심이 인공지능 기반 음성비서 서비스 도입 및 지속 이용의도에 미치는 영향을 Heckman 선택모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 주요 결과로 첫째, 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태는 기술수용 촉진요인인 지각된 유용성, 지각된 이용편의성, 사회적 영향에 의해 긍정적인 영향을 받았다. 둘째, 인공지능에 대한 신뢰는 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으나 지속 이용의도에는 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 프라이버시 염려 수준은 AI에 대한 신뢰와의 상호작용을 통해 지속적인 이용의도를 억제하는 효과(β=-0.153)가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 디지털 정부를 구현하기 위한 거버넌스로서 기술에 대한 신뢰를 높이고 프라이버시에 대한 사용자의 우려를 완화할 수 있는 이용자 의견수렴과 조치를 통한 이용자 경험을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 수단으로서 인공지능 기반의 정책서비스를 도입할 때, 인공지능 기술의 적용 범위를 공론화 과정을 통해 투명하게 공개하고, 프라이버시 문제가 사후적으로 추적 및 평가될 수 있는 제도의 마련과 프라이버시의 보호를 고려한 알고리즘의 개발이 필요하다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.135-160
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• 2014

SNS는 소통의 매체이자 공유와 인맥관리를 위한 도구로서의 긍정적인 측면을 제공한다. 그러나 최근 들어 페이스북, 트위터와 같은 개방형 SNS에서 불특정 다수와의 소통에 대한 피로감과 사생활 노출에 대한 불안감 증가와 같은 부정적인 측면들이 나타나고 있다. 이로 인해 SNS 이용자들은 서비스 이용중단을 결정하거나 특정 지인들과 그룹을 형성하여 소통하는 폐쇄형 SNS로 서비스 전환을 결정한다. 하지만 개방형 SNS가 약한 연결 관계 속에서도 지속적으로 새로운 관계를 확산시키고 다양한 정보와 콘텐츠를 공유할 수 있는 환경을 제공하며 다양한 경제 및 사회적 가치를 창출한다는 점에서 SNS 이용자들이 개방형 SNS에서 폐쇄형 SNS로 이동하는 요인에 대해 살펴보는 것은 중요한 의미를 가질 것이라 판단된다. 이를 위해 본 연구에서는 인간의 이주를 설명하는 유용한 프레임워크로 알려진 Push-Pull-Mooring 모형을 근거로 SNS 전환의도에 영향을 미치는 요인을 도출하고 실증분석을 수행하였다. 분석 결과, 개방형 SNS의 부정적 요인으로 제안한 푸쉬 효과의 약한 연결성과 프라이버시우려, 폐쇄형 SNS의 긍정적 요인으로 제안한 풀 효과의 즐거움, 소속감이 폐쇄형 SNS으로의 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SNS 이용자의 상황적 요인으로 제안한 무어링 효과 중 SNS 피로감은 푸쉬 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를, 그리고 사용자저항은 풀 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 개방형 SNS와 폐쇄형 SNS가 시장에서 함께 성장할 수 있는 정책을 제안하고 이용자들의 인식 전환을 유도하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제20권3호
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• pp.33-49
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• 2018

오늘날 빈번하게 발생하는 각종 개인정보침해 사고의 증가는 사용자에게 자신의 의지를 바탕으로 개인정보를 통제 및 관리하고자 하는 의지를 발생시킴에 따라, 개인정보에 대한 심리적 소유감을 형성하게 하였다. 이에 본 연구는 무형의 개인정보를 실제로 소유한 것과 같이 개인이 인지하는 상태를 '개인정보 소유감'으로 정의하였으며, 이를 바탕으로 개인정보 소유감에 영향을 미치는 요인과의 관계를 도출하고자 한다. 또한 개인정보 소유감이 개인의 인지된 정보 프라이버시 염려에 미치는 영향을 추가적으로 살펴보는 것에 주된 연구 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 국내 거주하는 400명을 대상으로 온라인 설문조사를 진행하였으며, 수집된 데이터는 구조방정식 모형을 통하여 분석되었다. 분석 결과, 개인정보에 대한 책임감, 자기 동일성, 소속감이 각각 인지된 개인정보에 대한 소유감을 증가시키는 반면에 자기 효능감은 개인정보 소유감에 유의한 영향을 미치지 않았다. 또한 개인이 인지하는 개인정보 소유감이 증가할수록 개인의 정보 프라이버시 염려가 심화되었다. 이와 같은 본 연구의 결과는 무형의 개인정보를 유형의 자산과 같이 개인이 인지할 수 있다는 것을 밝힘에 따라, 개인정보에 대한 사용자의 심리적 소유감과 관련된 연구의 확장에 기여한다. 나아가, 본 연구는 향후 기업에서 고객의 개인정보를 효과적으로 수집 및 활용하기 위해서는 고객이 인지하는 개인정보 소유감의 이해가 선행되어야 함을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.188-202
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• 2014

본 연구의 주 목적은 페이스북 뉴스 피드 광고 태도에 영향을 주는 요인들을 실증적으로 검증하는 것이다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 선행 연구들을 근거로 뉴스 피드 광고 태도 영향 요소로서 정보성, 오락성, 성가심, 신뢰성, 개인화, 인센티브, 프라이버시 염려 등의 요인들을 도출하여, 이들 요인들이 뉴스 피드 광고에 어떤 영향을 주는 지를 살펴보았다. 또한, 이들 요인과 뉴스 피드 광고 태도 속에서 관여도의 조절 효과를 검증하였다. 온라인 설문을 통해 자료를 수집하였으며, 수집된 자료를 중심으로 위계적 회귀 분석을 통해 결과를 분석하였다. 분석결과, 정보성과 오락성이 한 요인으로 구성된 인포테인먼트성, 신뢰성 및 개인화가 페이스북 뉴스 피드 광고에 유의미하게 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 관여도는 성가심과 광고 태도 사이의 관계에서 조절 효과를 지니는 것으로 나타났다. 본 논문의 연구 결과는 소비자들에게 페이스북 뉴스 피드 광고 효과를 높이기 위해서는 광고의 인포테이먼트성, 신뢰성 및 개인화의 측면을 강화할 필요가 있음을 시사하고 있다.