기존 인터넷 웹 사이트에서는 개인 식별 도구로 주민등록번호를 사용해 왔다. 그러나 인터넷에서의 주민 등록번호 사용은 개인정보 유출 위험을 증가시키는 주 요인이 되고 있다. 현재 정부에서는 인터넷에서의 주민등록번호 수집과 개인정보 유출 최소화를 위해 i-PIN 서비스를 권장하고 있다. i-PIN의 원래 사용 목적은 인터넷 웹 사이트에서 주민등록번호를 사용하지 않고 i-PIN 13자리 가상번호로 개인을 식별하여 사용된다. 최근에는 i-PIN을 인증서 형태로 사용하는 사례가 늘고 있다. 본 연구에서는 i-PIN을 인증서 형태로 사용하는 소프트웨어 서비스 방법론과 기존 i-PIN 서비스와는 다른 형태의 i-PIN 본인인증서비스 적용 사례를 알아보고자 한다.
Recently, the demand for the use of personal mobility vehicles, such as an electric kickboard, is increasing explosively because of its high portability and usability. However, the number of traffic accidents caused by personal mobility vehicles has also increased rapidly in recent years. To address the issues regarding the driver's safety, we propose a novel approach that can monitor context information around personal mobility vehicles using deep learning-based object detection and smartphone captured videos. In the proposed framework, a smartphone is attached to a personal mobility device and a front or rear view is recorded to detect an approaching object that may affect the driver's safety. Through the detection results using YOLOv5 model, we report the preliminary results and validated the feasibility of the proposed approach.
The information relating to the health of person has been increasing. The information is such as medical information and personal health record and the information collected by utilization and dissemination of mobile devices. Therefore, the interest and demand for systems that can integrate and manage the Personal Health Record(PHR) is increasing. Quantity and quality of information that is collected from the patient can have a major impact on the diagnosis and treatment of Korean Medicine(KM) in clinical practice. Because closely observe the usual clinical symptoms of patients to utilize the treatment. But if the interview when memories are not sure of the correct answer does not get much easier to find exactly the symptoms. So when recording original symptom(素證) and daily subjective symptom can be helpful for care. Therefore, the personal health care services that can record and manage and own is necessary based on KM. In this paper, we propose Korean Medicine Personal Health Record Platform(KM PHR Platform). We have selected the significant symptoms that mean to the personal records from symptom information required for diagnosis in KM. And classifying and scoring as the symptoms were used as personal health care indicators. And significant symptoms were easily configure a screen that can be recorded. simple operation is recorded as a symptom. It was designed to reflect these functions. So KM PHR Platform helps to Personal health care. Doctor may be able to help in the diagnosis and prognosis observation by reference to shared symptom. We look forward to a variety of health services based on KM using a symptom, a medical record, personal health device information.
개인정보관리 시스템의 궁극적인 목표는 개인이 필요로 하는 정보를 수집하고 처리하여 보다 간편하고 효율적인 방법으로 정보를 검색할 수 있도록 조직화하여 관리하는데 있다. 그러나 기존의 개인정보관리 시스템은 자료 저장을 위해 전통적인 계층적 디렉터리 모델을 사용하고 있기 때문에 효율적인 정보관리 및 검색에 한계가 있으며 정보의 연관 관계에 의한 검색이 어렵다는 문제점을 가진다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 본 논문에서는 개인이 필요로 하는 문서를 웹상에서 쉽게 관리하고 유지할 수 있는 더불어 관리된 문서를 쉽게 검색할 수 있는 개인정보관리 메커니즘을 기계학습의 한 기법이 Fornal Concept Analysis의 개념망 모델을 이용하여 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 계층적인 트리 구조의 단점을 극복하고 제한된 검색을 넘어 개념들 사이의 연관 관계에 의한 검색을 지원할 뿐만 아니라 검색 성능에 있어 계층적인 구조를 기반으로 하는 시스템보다 더 유용한 방법임을 보였다.
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.
전자문서에서 개인정보를 보호하기 위한 방법으로 서식 인식과 광학 문자 인식 기법이 많이 이용되고 있으나 OCR 엔진의 저조한 인식률로 인해서 개인정보를 탐지하지 못하거나 오탐이 많이 발생하고 있고 또한 대량의 전자문서를 분석하는데도 오랜 시간이 걸린다. 본 논문에서는 기존의 방법을 개선하여 전자문서의 이미지 분석 속도와 OCR엔진의 글자 인식률, 그리고 개인정보의 탐지율을 향상할 수 있는 방안을 제시한다. 서식 인식 방법을 이용하여 분석 속도를 높이고, 이미지 보정을 통해 OCR 엔진 분석 속도 및 글자 인식률을 향상한다. 이미지에서의 개인정보 분석 알고리즘을 제안하여 개인정보의 탐지율을 높였다. 실험을 통하여 이미지 서식 인식 시료 1755개를 분석하여 평균 0.24초가 소요되어 기존의 PAID 시스템 서식 인식 방안보다 0.5초 향상되었으며 이미지 서식 인식률은 평균 99%를 기록하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 전자문서에서 개인정보를 보호할 수 있는 시스템으로서 공공, 통신사, 금융, 관광, 보안 등 여러분야에서 활용할 수 있을 것이다.
최근 기업의 개인정보 유출 사고와 관련한 금전적 손실이 점차 증가추세에 있으며 대외 이미지 손실 등의 간접적 피해도 무시 못 할 상황이 되었다. 이 같은 피해를 줄이기 위해서 개인정보보호투자에 대한 필요성이 증대되고 있다. 개인정보보호에 대한 투자가 활성화되기 위해서는 개인정보보호투자의 비용효과 분석 및 정성적 효과분석이 모두 반영된 성과측정 방법이 필요하다. 하지만 현재 국내외 개인정보보호 투자 성과측정에 관한 연구는 매우 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 정량적 및 정성적 성과측정이 가능한 개인정보보호투자 모델을 제시하였다. 이를 위해 정보 보호투자 및 IT 투자성과측정 관련 기존 연구의 비교분석을 수행하였고, 개인정보보호 특성과 현실적용 가능성 측면을 고려하여 정량적 및 정성적 측정이 모두 가능한 WiBe 접근 방법론을 선택하였다. WiBe 방법론을 기반으로 개인정보보호 투자에 적절한 성과측정 모델과 16개의 성과측정 지표를 제시하였다. 특히, 정량적 효과측정에서 사전위협평가방법을 기반으로 기업 및 조직의 성격에 따른 개인정보보호의 투자의사 결정이 가능한 방법을 제시하였다. 포커스 그룹 인터뷰를 통한 성과 측정 지표의 검토 결과, 성과측정 지표는 실현 가능성 및 중요성 측면에서 모두 의미 있는 것으로 판명되었다.
개인정보 보호법 위반 시 법률 기준에 따라 행정처분을 하고 공표기준에 부합할 경우 이에 대한 결과를 공표하게 된다. 그러나 현재의 방식은 개인정보 보호법의 공표제도에 따라 공표함에도 불구하고 반복적인 행정처분이 증가하고 있어 그 실효성의 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 개인정보 보호법 위반에 따른 행정처분 결과 분석을 통해 기존 공표제도 방식을 강화할 수 있는 위반행위자가 대중의 정보 접근성이 좋은 방식으로 스스로 위반 사실을 공표하게 하는 '공표명령권' 도입에 대한 연구를 수행한다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존 방송통신위원회와 행정안전부가 공표한 자료뿐만 아니라, 개인정보보호위원회가 국무총리 산하 중앙행정기관으로 출범한 이후 개인정보보호법 위반으로 인한 행정처분 결과 공표자료를 분석하였다. 또한 공표 대상 산업분야와 위반 법률 조문을 통해 주요 산업분야와 위반 법률 조문을 분석하였으며 개인정보 보호법 공표명령권 도입을 위한 타 법률 사례를 분석하고, 행정청이 공표하는 현행 방식 대신 위반행위자가 '시정조치를 받은 사실에 대한 공표'를 스스로 공표하게 하는 '공표명령권' 시행을 위한 법률적 근거를 제안한다.
Purpose The purpose of this study is to deduct the factors for explaining the economic behavior of an Internet user who provides personal information notwithstanding the concern about an invasion of privacy based on the Information Privacy Calculus Theory and Communication Privacy Management Theory. Design/methodology/approach This study made a design of the research model by integrating the factors deducted from the computation theory of information privacy with the factors deducted from the management theory of communication privacy on the basis of the Dual-Process Theory. In addition, this study, did empirical analysis of the path difference between groups by dividing Internet users into a group having experience in personal information spill and another group having no experience. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that the Privacy Concern about forms through the Perceived Privacy Risk derived from the Disposition to value Privacy. In addition, this study confirmed that the behavior of an Internet user involved in personal information offering occurs due to the Perceived Benefits contradicting the Privacy Concern.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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