• 한국기록관리학회지
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• 제19권2호
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• pp.147-172
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• 2019

원문정보공개 서비스가 제공되면서 원문정보의 공개를 결정하는 데에 소모되는 시간이 매우 짧아지고 원문정보공개 건수는 크게 증가하였다. 공공기관에서는 개인정보 노출의 위험성 또한 높아졌다. 본 연구에서는 원문정보공개 서비스에서의 개인정보 보호 실태를 알아보고 개인정보 노출 원인을 분석하여 개선방안을 제안하였다. 실태 조사 결과는 다음과 같다. 첫째, 수집한 원문정보 중 13%의 원문정보가 비공개 대상정보인 개인정보를 포함하고 있었다. 둘째, 비공개 대상정보인 개인정보가 포함된 원문정보 중 공무원의 개인정보가 포함된 원문정보가 가장 많은 비중을 차지했다. 특히 휴가 병가에 관한 기록물이 많았다. 셋째, 계약업무를 주로 다루는 기관에서는 대표자 개인에 관한 정보가 노출되는 사례가 많았다. 넷째, 개인정보 필터링에 감지되지 않는 개인정보가 많았다. 개인정보 노출 원인을 분석하여 제안한 개선방안은 다음과 같다. 첫째, 개인정보 보호지침을 재설계해야 한다. 둘째, 원문정보의 공개 비공개를 결정하는 업무담당자의 교육을 강화해야 한다. 셋째, 정부의 양적 실적 위주의 과도한 정보공개정책을 완화해야 한다. 넷째, 원문정보공개 시스템의 개인정보 필터링 기능을 개선해야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.49-61
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• 2021

코로나19와 같은 재난 상황에서 우리 사회는 개인정보 공개에 대해 부정적인 또는 비협조적인 태도를 가진 확진자들로 인해 코로나19의 피해가 확산되는 경험을 해왔다. 이에 따라 본 연구는 코로나19 확진자의 개인정보 공개에 대한 인식을 개선시킬 수 있는 정책적 방향을 모색해보고자 한다. 본 연구는 수용성의 개념을 개인적 수용성과 사회적 수용성으로 구분하여 그것들의 영향요인들과의 관계를 통계적으로 검증하였다. 본 연구에서는 온라인 설문조사를 통해 수집한 594부의 자료를 사용하였다. 분석 결과, 정부의 개인정보 관리역량에 대한 신뢰가 클수록 개인정보 공개에 따르는 위험성에 대한 인식이 낮아지는 것으로 나타났으며, 이러한 인식이 낮을수록 코로나19 확진자의 개인정보 공개에 대한 개인적, 사회적 수용성이 높아지는 것으로 나타났다. 또한, 개인정보 공개에 대한 효용성을 크게 인식할수록 개인정보 공개에 대한 개인적, 사회적 수용성에 대한 인식이 높게 나타났다. 본 연구의 분석 결과와 논의는 향후 코로나 19 뿐만 아니라 미래의 새로운 재난 상황에서도 국민들의 정보공개 거부감을 감소시킬 수 있도록 보다 성숙된 사회적 분위기를 조성하기 위한 정책 개발에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제21권4호
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• pp.55-79
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• 2012

LBS(Location-Based Service) is one of the smartphone application services which has been receiving great attention recently. Various applications of smartphone use LBS to provide innovative services. However, use of LBS raises privacy concerns because the location information of users is constantly exposed. Privacy calculus perspective attempts to understand the characteristics of the user's privacy. It is based on the risk-benefit analysis in the economics' perspective. That is, when the benefit expected through personal information disclosure is higher than risk, we are willing to provide personal information. This research suggested a research model based on the privacy calculus perspective to clarify the effect of information disclosure intention of smartphone LBS application users. Based on the main factors of privacy calculus, perception of privacy risk and privacy benefit, the relationship of the perceived value and the information disclosure intention was empirically analyzed by utilizing structural equation modeling(SEM) methodology. According to the results of the empirical analysis, it was found that all relations have statistically significant explanatory power except the relation between privacy concern and information disclosure intention. This study showed a strong evidence of antecedent factors based on privacy calculus of personal information disclosure in smartphone LBS applications.

• 융합보안논문지
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• 제16권6_2호
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• pp.89-97
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• 2016

행정상 공표의 하나로 행하여지고 있는 인적사항공개는 법률에 의해 부과된 의무를 위반한 자에 대한 특정정보를 행정기관이 직접 또는 인터넷이나 신문, 방송 등 대중매체를 통하여 불특정 다수인에게 공개하는 제도이다. 이와 같은 인적사항공개제도는 의무위반자의 인적사항을 공개함으로써 의무위반자에게 그의 의무위반 사실을 불특정 다수인이 알 수 있다는 심리적 압박을 가하여 의무를 이행하도록 하는 간접적인 제재수단이다. 그러나 이러한 인적사항공개는 헌법이 보장하는 개인의 명예나 프라이버시에 대한 침해는 물론 개인정보보호라는 법률적인 문제뿐만 아니라 제도 그 자체의 실효성에 대한 의문도 계속되고 있다. 이에 따라 이 논문에서는 행정상 인적사항공개제도가 갖는 법률적인 문제점과 그 개선방안에 대해 검토함으로써 향후 인적사항공개제도의 효율적인 정비에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보화정책
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• 제19권2호
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• pp.21-38
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• 2012

인터넷의 발전과 전자상거래의 확산에 따라 정보 프라이버시가 주요한 이슈로 부각되고 있다. 온라인상의 정보 프라이버시에 관한 연구들은 주로 인터넷 사용자들의 정보제공행동(의도)의 선행요인들을 규명하는데 초점을 맞추고 있으나, 사용자들의 사이트 이용경험의 차이에 따른 선행요인의 영향 변화를 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 인터넷 사용자들의 개인정보제공 의사결정이 사이트 이용경험에 따라 어떻게 영향 받는지를 실증적으로 규명하고자 한다. 이를 위하여 사이트 이용과정에서 사이트가 요구하는 개인정보의 속성(정보의 민감도와 관련성)과 사이트에서 제공하는 서비스의 가치를 개인정보 제공의도의 선행 요인으로 설정하여, 이 선행 요인들의 영향에 대한 사이트 이용경험의 조절효과를 실증 분석하였다. 웹 기반 실험을 통해 수집된 데이터의 분석 결과는 정보 속성의 영향에 대한 사이트 이용경험의 조절효과를 보여준다. 구체적으로, 사이트 이용경험이 없는 집단에 비하여, 이용경험이 있는 집단의 경우 개인정보 제공에 대한 민감도의 부정적 영향이 감소하는 반면 관련성의 긍정적 영향은 증대되는 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 인터넷 사용자들의 정보 프라이버시 우려 완화를 위한 시사점과 함께 이론적 시사점을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권3호
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• pp.558-575
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• 2013

The purpose of a data leakage prevention system is to protect corporate information assets. The system monitors the packet exchanges between internal systems and the Internet, filters packets according to the data security policy defined by each company, or discretionarily deletes important data included in packets in order to prevent leakage of corporate information. However, the problem arises that the system may monitor employees' personal information, thus allowing their privacy to be violated. Therefore, it is necessary to find not only a solution for detecting leakage of significant information, but also a way to minimize the leakage of internal users' personal information. In this paper, we propose two models for representing the level of personal information disclosure during data leakage detection. One model measures only the disclosure frequencies of keywords that are defined as personal data. These frequencies are used to indicate the privacy violation level. The other model represents the context of privacy violation using a private data matrix. Each row of the matrix represents the disclosure counts for personal data keywords in a given time period, and each column represents the disclosure count of a certain keyword during the entire observation interval. Using the suggested matrix model, we can represent an abstracted context of the privacy violation situation. Experiments on the privacy violation situation to demonstrate the usability of the suggested models are also presented.

• 경영과학
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• 제29권2호
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• pp.1-20
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• 2012

While feeling anxious about the risk of exposure of personal information and privacy, users of microblogs and social network services are continuously using them. This study aims to develop a model to investigate this phenomenon. Specifically, this study explores the relationship between personal characteristics (represented by privacy concern and self-presentation) and an individual's self-disclosure. An individual's personal belief (represented by perceived risk and perceived trust) is also tested as an mediator between the relationship. Through a questionnaire survey to 183 twitter users in Korea, the results indicate that self-presentation has a direct influence on self-disclosure as well as an indirect influence through perceived trust. In contrast, privacy concern has not a direct but an indirect negative influence on self-disclosure through perceived risk. In conclusion, self-presentation has a stronger influence on self-disclosure then privacy concern to Twitter users. An individual who has a higher propensity for self-presentation will form a stronger perceived trust on Twitter, which in turn, affects the individual's self-disclosure. On the other hand, an individual who is more concerned with personal privacy will feel more serious about perceived risk, which in turn, negatively influences one's perception of the trust in Twitter as well as his desire for self-disclosure.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.970-975
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• 2006

There is a tradeoff between user's privacy and utility of context-aware services in ubiquitous computing environments. Many privacy models have been proposed to support the disclosure of personal information at different levels of detail, in ubiquitous computing environments. However, most of these models do not allow for explicit criteria to assess the benefit users are likely to reap by disclosing their personal information. In this paper, we propose an automated decision making mechanism that evaluates the "benefit of disclosure" for the users based on trust relationships between users and information requesters and manages the disclosure of user's personal information accordingly. Unlike other trust models, we do not regard the reputation of an information requester as sufficient to determine his/her trustworthiness. Instead, we represent trustworthiness as a function of information requester's reputation in the eyes of the user and his/her competence in a given context. To validate our mechanism, we apply it to context-aware healthcare application that monitors physiological condition of a user.

• International Journal of Contents
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• 제15권4호
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• pp.74-81
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• 2019

This study examined the overall relationship between information privacy concern, need for uniqueness (NFU), and disclosure behavior to explain the personal factors that drive data-sharing on Facebook. The results of an online survey conducted with 222 Facebook users show that among diverse data that social media users disclose online, four distinct factors are identified: basic personal data, private data, personal opinions, and personal photos. In general, there is a negative relationship between privacy concern and a positive relationship between the NFU and the willingness to self-disclose information. Overall, the NFU was a better predictor of willingness to disclose information than privacy concern, gender, or age. While privacy concern has been identified as an influential factor when users evaluate social networking sites, the findings of this study contribute to the literature by demonstrating that an individual's need to manifest individualization on social media overrides privacy concerns.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권9호
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• pp.1653-1667
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• 2011

Privacy is one of the most important and difficult research issues in ubiquitous computing. It is qualitative rather than quantitative. Privacy preserving mainly relies on policy based rules of the system, and users cannot adjust their privacy disclosure rules dynamically based on their wishes. To make users understand and control their privacy measurement, we present a scheme to quantize the personal privacy. We aim to configure the person's privacy based on the numerical privacy level which can be dynamically adjusted. Instead of using the traditional simple rule engine, we implement this scheme in a complex way. In addition, we design the scenario to explain the implementation of our scheme. To the best of our knowledge, we are the first to assess personal privacy numerically to achieve precision privacy computing. The privacy measurement and disclosure model will be refined in the future work.