GIS와 정보통신기술과 연계된 위치기반서비스는 개인의 위치정보를 측정하고 이용한다. 위치정보는 특정된 개인의 현재 위치와 그 위치를 통한 개인의 행동 등을 추정할 수 있는 정보로서 프라이버시 침해 가능성이 매우 높은 정보이므로 강력한 보호 제도가 필요하다. 이러한 배경에서 정보통신부가 추진하고 있는 위치정보보호법안은 개인정보 보호와 위치기반서비스 사업 활성화라는 상충되는 두 가지 목적에 대한 합의점을 제대로 찾지 못하고 있어 실질적인 개인정보 보호 대책으로 부족하며 지속적 보완이 필요하다. 본 연구는 효과적인 지리정보의 유통과 활용의 관점에서 개인의 위치정보 보호 문제를 고찰하고 합리적인 대안을 모색하였다.
대부분의 웹 사이트에서는 법을 준수하기 위해 정보주체의 개인정보 수집에 동의를 구하는 이용약관이나 개인정보 취급방침(이하 '취급방침')을 마련하고 있다. 국내 온라인 및 모바일 서비스에서 이용자로부터 수집하는 개인정보의 항목을 명시하고자 마련한 취급방침을 대부분의 이용자는 읽지도 않고 그냥 넘기는 등 이용자 관점에서 인지하지 못하는 경우가 많다. 보다 구체적으로 취급방침을 확인했을 때 이용자가 제공하는 개인정보의 인지 및 서비스 이용에 어떤 영향이 있는지를 살펴보고자 카카오톡 이용자를 중심으로 실험하였다. 332명의 실험 참여 인원을 구성해 취급방침에 대해 기존 행동을 유지하는 그룹과 Display를 확인하여 내용을 인지하는 그룹을 구성해 개인 프라이버시 민감도의 차이를 고려하여 개인정보보호 행동의 차이를 분석하여 시사한다. 본 연구에서는 민감군과 무관심군으로 나누었을 때 취급방침 인지로 나타나는 보호행동을 제시하고 서비스 제공자의 정책 실현을 위한 가이드라인을 제시한 점에서 그 의의가 있다.
본 연구는 지능화된 보안 위협에 인터넷 이용자의 정보보호 행동 요인을 분석하여 정책적 시사점을 제안하고자 한다. 연구 모델은 보호동기이론과 UTAUT2를 기반으로, 인지된 위협, 심각성, 사회적 영향, 자기효능감, 정보보안 제품 이용 경험 및 습관, PC/개인정보보호 행동, 신규 서비스의 정보보호 행동으로 구성 하였고, 인구 통계학적 특성과 인터넷 사용 장소, 유료 보안제품 이용, 침해사고 경험 등을 조절변수로 하여 인터넷 이용자의 보안 행동에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과는 인지된 심각성, 자기효능감이 보안 제품 이용 경험 및 습관에 높은 영향을 미쳤으며, 경험 및 습관, 자기효능감은 PC/개인정보보호 행동에 높은 영향을 미치고, PC/개인정보보호 행동은 신규 서비스의 보안 행동에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연령, 소득, 유료 보안제품 이용, 침해사고 경험은 인터넷 이용자의 정보보안 행동에 조절효과가 있었다. 본 연구의 결과가 인터넷 이용자의 정보보호 수준 향상을 위한 정책 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대한다.
개인정보 유출에 미치는 영향요인 및 유출의 결과와 관련된 다양한 연구가 진행되어 왔음에도 불구하고, 인터넷 사용자에 따라 개인정보 유출 예방행동에 어떠한 차이가 있는지에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 위험지각태도(risk perception attitude: RPA) 프레임웍을 기반으로 인터넷 사용자의 개인정보 유출 예방행동이 어떻게 달라지는가를 파악하고자 하였다. 보다 구체적으로 개인정보 유출에 대한 지각된 위험과 이의 예방을 위한 효능감을 기준으로 인터넷 사용자를 4가지 유형으로 분류할 수 있으며 각 그룹이 개인정보 보호동기, 정보탐색, 유출 예방행동에 있어 어떠한 차이가 있는지를 파악하고자 하였다. 276명의 인터넷 사용자로부터 수집된 자료를 분석한 결과 인터넷 사용자는 즉각대응(responsive), 회피(avoidance), 상황주도(proactive), 무관심(indifference)의 4가지 그룹으로 분류 가능하며 각 그룹 간 보호동기, 정보탐색, 예방활동에 있어 차이가 있음을 규명하였다. 본 연구는 개인정보 유출 예방전략 및 정책수립을 위한 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.
본 연구는 택배 이용자의 프라이버시 침해 경험이 프라이버시 심리와 행동에 미치는 영향을 조사하였다. 택배 이용자가 프라이버시 침해 경험을 가지고 있는가에 따라, 프라이버시 침해 사건에 대해 학습이 이루어지고, 인지가 형성되고, 감정이 형성되고, 행동이 나타난다. 이러한 택배 이용자의 프라이버시 심리의 변화 과정은 프라이버시 보호 행동 반응을 예측하는데 중요하다. 본 연구에서는 태도이론을 응용해 택배 이용자의 프라이버시 심리를 설명하기 위한 연구의 이론적 프레임워크를 개발하였다. 이 프레임워크에 기반해, 택배서비스 이용자의 프라이버시 침해 경험, 인지된 프라이버시 위험, 프라이버시 염려 (즉, 개인정보 오류에 따른 염려, 비인가된 이차 이용에 따른 염려, 개인정보 수집에 따른 염려, 부적절한 개인정보에 대한 접근 염려), 프라이버시 보호 행동의 관계를 분석하였다. 본 연구에서는 제안된 연구모델에 대해 택배서비스 이용 경험이 있는 사람들을 대상으로 설문조사를 하였고, SMART-PLS 구조방정식 소프트웨어를 이용해 실증분석을 하였다. 본 연구의 실증분석 결과는 택배 이용과정에서의 프라이버시 침해 경험, 프라이버시 위험, 프라이버시 염려, 그리고 프라이버시 보호 행동 사이에는 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 안전한 택배 서비스를 위한 프리이버시 보호 행동 연구에 유용한 이론적 시사점을 제공해 주었고, 더불어 보다 안전한 택배 비즈니스 모델 개발에 유용한 실무적 시사점을 제공해 주었다.
인터넷은 정보의 바다로 불려 질 만큼 엄청난 정보를 가지고 있지만 개인정보를 수집하여 악의적인 행동을 하는 각종 웹사이트에 제공함으로써 개인정보 유출 뿐 아니라 경제적 손실을 야기할 수 있다. 현재의 정보기술은 인터넷뿐만 아니라 모바일이나 개인용 단말기에서도 정보를 얻을 수 있기 때문에 개인정보의 유출은 엄청난 속도로 퍼져나갈 수 있다. 따라서 웹페이지 상에서 개인정보는 개개인을 구별하는 기본적인 정보로서 그 중요성이 더욱 증가 되고 있는 반면 개인정보 유출로 피해 사례 또한 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 웹상에서의 최근 개인정보 침해 사례와 그 원인 및 보호 방안을 검토 및 분석한다.
개인정보보호정책은 도서관이 이용자의 개인정보를 보호하겠다는 의지의 기술이며 도서관 직원의 행동지침이라 할 수 있다. 최근 들어 도서관을 포함하여 사회전반에서 개인정보침해사례가 기하급수적으로 증가하고 있는 현실로 인하여, 개인정보보호정책의 수립과 적용의 중요성이 부각되고 있다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 도서관 개인정보보호정책을 개발하고자 하였다. 이를 위해 국내외 개인정보관계법 분석, 국내외 도서관프라이버시 가이드라인 분석, 국내외 개인정보침해 사례조사, 그리고 국내외 도서관개인정보보호정책 사례조사 등을 통해 시사점을 도출하였다. 이를 기반으로 도서관 업무를 수행하는데 지침이 될 내용을 구체적으로 제안하였으며, 다른 분야에서 사용되는 개인정보보호지침과는 차별화시키고자 하였다.
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.
본 연구에서는 웹사이트에서 통상적으로 제시되는 '개인정보 처리방침'을 인터넷 이용자들이 어떻게 인지하고, 확인하는지, 나아가 이러한 행동이 온라인 거래에 긍정적으로 영향을 미쳐 웹사이트와 이용자 간의 정보 비대칭성 문제가 적절히 해소되고 있는지를 실증적으로 분석하고 있다. 이를 위해 우리나라 인터넷 이용자를 대표하는 풍부한 이질성을 가진 5,422명을 대상으로 조사된 데이터를 사용하였다. 실증 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인정보 처리방침의 인지와 확인에는 유의미한 차이점이 존재하며, 개인정보보호를 중요하게 인식할수록, 또한 개인정보 침해의 경험이 있을수록 개인정보 처리방침을 확인할 확률이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 이항변수 추정식을 통해 분석한 결과 개인정보 처리방침을 확인하는 인터넷 이용자들이 온라인 거래에 참여할 확률이 유의미하게 높다는 결과가 도출되어, 어느 정도 정보 비대칭성의 문제를 해결하는 수단이 되고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 만일 온라인 거래 사이트가 더 단순하고 읽기 쉬운 처리방침을 제공하는 경우, 한국의 온라인 상거래 시장규모는 참여자 수와 거래액기준으로 연간 46만 명, 224억 원 정도 확대될 것으로 추산되었다.
인터넷이 경제사회활동의 플랫폼(platform)이 되면서 온라인상의 개인정보보호가 중요한 이슈가 되고 있다. 정보통신기술의 발달로 개인정보 수집 및 활용은 더욱 쉬워지고 있고, 개인정보가 타깃(target) 광고나 맞춤형 서비스 제공을 위한 수익모델의 기초가 되면서 중요한 경제재(economic goods)의 하나가 되고 있다. 이에 따라 개인정보에 대한 기존의 기술적 접근위주에서 더 나아가 개인정보를 시장에서 거래되는 재화(goods)로 보고 소비자와 기업이 자신에게 가장 유리한 결과를 얻기 위해 최선을 다하는 경제학적인 관점에서 새로운 접근이 절실히 요청되고 있다. 본 연구는 개인정보를 하나의 재화로 간주하고 이 재화를 중심으로 소비자와 기업이 어떻게 행동을 하며, 시장의 힘에 의해서 사회적으로 바람직한 결과가 자연스럽게 달성될 수 있는 지를 게임이론의 틀 속에서 분석하고자 한다. 그리고 개인정보보호를 둘러싼 기업과 소비자의 행동이 상황연동적(state dependent)으로 결정됨에 따라, 개인정보문제가 시장의 힘에 의해 자율적으로 해결(self-correction)되는 데는 한계가 있음을 보여준다. 이의 해결책으로 정부가 시장에 개입하여 기업이 개인정보보호원칙을 잘 준수하는 지 여부에 대한 평판도(reputation) 정보를 수집하여 제공하는 넛지정책(nudge policy)을 실시하고 개인정보보호원칙을 위반한 기업에 대해서는 페널티(penalty)를 강화하는 것이 필요함을 제기한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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