본 연구는 미디어 프레임과 개인 프레임이 신문 기사에 대한 독자의 태도와 공정성 지각에 미치는 영향에 대해 알아보고자 했다. 연구 1에서는 한국의 2008년 촛불시위 기사 그리고 연구 2에서는 한국 정부의 4대강 사업 기사에 대한 프레임 효과를 알아보기 위해, 대학생을 대상으로 각 이슈에 대하여 3(미디어 프레임: 호의적 vs. 비호의적 vs. 중립적 헤드라인) × 3(개인 프레임: 호의적 vs. 비호의적 vs. 중립적 신문사) 집단 간 실험 연구를 하였다. 그 결과, 두 연구에서 각 이슈에 대한 언론사의 지각된 태도에 미디어 프레임과 개인 프레임의 유의미한 효과가 있었지만 상호작용은 유의미하지 않았다. 기사의 지각된 공정성에서는 개인 프레임이 부분적으로 유의미한 효과를 보인 반면, 미디어 프레임의 효과나 두 프레임의 상호작용은 없었다. 이러한 결과는 기사에 대한 개인의 태도와 공정성 지각이 기사 내용 뿐 아니라 기사의 출처에도 영향을 받을 수 있음을 보여준 것이다. 또한 텍스트 이외에도 헤드라인으로 조작한 미디어 프레임의 효과 역시 재확인하였다.
향후의 유비쿼터스 사회(U-Society)는 정보화에 따른 여러가지 새로운 위험들이 나타나는 사회가 될 것이며, 개인정보 생성, 수집 등을 통해 개인정보 지식베이스 형성을 가능하게 하는 정보위험사회의 도래가 예상되고 있다. 따라서, 사용자의 상황에 맞게 적응적(Adaptive)이고 적시적(Just-In-Time)으로 개인정보보호 서비스 제공이 가능한 새로운 프레임워크 개발이 요구된다. 본 논문에서는 U-Society와 프라이버시 개념의 변화 과정을 검토하고, 개인정보 및 프라이버시 침해의 유형을 비교 분석한다. 아울러, 기존 프라이버시 보호 프레임워크 모델인 WASP 아키텍쳐와 IBM의 TPM 작동 과정과 주요 기능을 살펴보고 이에 따른 문제점을 지적한다. 또한, 개인정보보호 대책을 수립하기 위해 개인정보의 라이프사이클 관점에서 수집, 저장/관리, 이용/제공, 폐기의 4단계로 분석하고 개인정보 라이프사이클에 따른 프라이버시 보호 프레임워크 모델을 제시한다.
이 글은 한국에서 시기별 개인정보 유출에 대한 프레임이 어떤 형태로 변화하는지에 초점을 맞추고 있다. 이를 위하여 개인정보 유출이라는 텍스트가 등장하기 시작한 1984년도부터 현재까지 30년 간 걸쳐 보도된 신문기사의 제목을 수집하였다. 시기마다 형성되어 있는 지배적인 프레임을 도출하기 위하여 단순 빈도분석과 공동출현빈도 매트릭스 기반의 텍스트 네트워크 분석, 군집분석을 실시하였다. 사회연결망분석의 주요 지표인 연결중심성의 개념을 적용하여 시기별 주된 프레임을 밝혀내었다. 총 4시기에 걸쳐 프레임의 태동, 형성, 확장, 전환의 과정이 일어났는데, 개인정보에 대한 접근 및 보유주체가 주로 정부였다면 점차 전자상거래 등 고객맞춤형 서비스로 인해 민간 기업으로 확대되었다. 또한 초국가기업의 등장은 개인정보 유출의 경계를 자연스럽게 국내에서 국외로 확장시켰다. 빅데이터 시대의 엄청난 정보량과 데이터 생태계의 역동성은 새로운 정보보안위협으로 다가오고 있어 강력한 정보보호체계 설계가 시급함을 프레임의 전환을 통하여 보여주고 있다.
현대 사회는 정보화에 따른 혜택과 더불어 부작용 현상으로 개인정보의 유출 사고로 사회적 불안감 및 관심을 증가시키고 있다. 우리나라 "개인정보보호법"은 공공, 민간 부문의 모든 개인정보 처리자에게 공통으로 적용되고 전자문서와 수기문서에도 적용된다. 그러나 업무특성에 따라 여러 곳에 다양한 형태로 산재되어 있는 개인정보 관리는 쉽지 않으며 정보 유출에 대한 우려 또한 크다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 체계적인 개인정보 보호 관리를 통해 사전에 정보 유출을 방지할 수 있는 개인정보 유출방지 프레임워크를 제안하였다.
본 연구는 IoT서비스제공자가 IoT 제품 및 서비스를 제공하는 전반적인 과정에서, IoT서비스주체의 개인 정보를 안전하고 체계적으로 운영할 수 있는 개인정보보호프레임워크를 개발하여 제공하고자 한다. 이를 위해서 문헌조사를 통해 개인정보프레임워크에 관한 구성요소틀을 도출하였으며, 전문가심층면접조사를 통해 개인정보보호 프레임워크를 IoT서비스제공과정과 IoT개인정보처리과정으로 각 3개 단계 3개 분야 2개 지표로 선정했다. 이렇게 선정한 개인정보보호프레임워크의 구성요소간 중요도를 AHP기법을 이용한 관련분야 전문가들을 대상으로 전자메일조사를 실시했다. 그 결과, IoT서비스제공과정에서는 IoT제품 및 서비스의 설계·개발단계(0.5413)가 가장 중요하며, IoT개인정보처리과정에서는 개인정보의 수집·보유단계(0.5098)에서의 개인정보보호가 가장 중요하다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 IoT서비스가 확산되는 가운데, 보안위협 및 개인정보 침해사고를 예방하여 안전한 개인정보보호 프레임워크가 구현되리라 본다.
최근 의학 기술이 눈부시게 발전함에 따라 사람들은 수명이 연장되고 삶의 질 향상에 많은 관심을 가지게 되었다. 더욱이 혁신적인 디지털 기술 발전과 함께 다양한 웨어러블 기기와 수많은 헬스케어 어플리케이션이 출시되고 있으며, 이들은 어떻게 하면 개인의 성향이나 체질에 잘 맞는 맞춤형 (개인화) 서비스를 제공할 수 있을 것인가에 관심을 두고 진화하고 있다. 따라서 IoT 환경의 일상생활에서 입력되는 센서 데이터의 수집, 처리, 가공 기술, 일상 행위 및 라이프 스타일 인지, 지식 획득 및 관리 기술, 개인화 추천서비스 제공, 프라이버시 및 보안을 통합적으로 지원할 수 있는 프레임워크 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 이에 본 고에서는 저자가 개발중인 개인 맞춤 건강 및 웰니스 서비스를 제공하는 마이닝 마인즈 프레임워크를 소개한다. 마이닝 마인즈는 현존하는 최신 기술의 집약체로 개인화, 큐레이션, 빅 데이터 처리, 클라우드 컴퓨팅의 활용, 다양한 센서 정보의 수집과 분석, 진화형 지식의 생성과 관리, UI/UX를 통한 습관화 유도 등 다양한 요소를 포함한다. 그리고 건강 및 웰니스 프레임워크 요구사항 분석을 통해 마이닝 마인즈가 이러한 요구를 충족시킬 수 있으며, 개발된 프로토타입을 통해 개인화 서비스의 발전 가능성을 입증하고 향후 나아가야 할 방향을 제시한다.
Open API의 사용이 대중화되면서 대형 포털사이트 및 대형 소셜 네트워크 서비스에 입력한 개인정보를 바탕으로 사용자들이 원하는 서비스를 제공하는 외부 서비스(Third-party application)의 수가 계속 증가하고 있다. 이러한 외부 서비스들이 정보 제공자에게 개인정보를 요청할 때, 외부 서비스가 권한 부여를 받은 정당한 요청을 하는지 여부를 확인하기 위해 OAuth 인증 프레임워크를 사용한다. 그러나 외부 서비스가 유효한 요청을 하고 있음을 판단하기 위해 사용하는 엑세스 토큰을 탈취하면 이를 이용하여 로그인 과정을 우회할 수 있으며, 개인정보 또한 쉽게 취득 가능하다. 본 논문에서는 이러한 취약점을 해결하기 위해 OAuth 인증 프레임워크에 2차적인 인증과정을 추가하여 엑세스 토큰의 탈취를 방지하여 사용자의 계정정보와 개인정보를 보호하는 프레임워크를 제시한다.
개인정보의 수집에 대해 프라이버시를 최대한 보장하면서, 다양한 서비스마다 각기 다른(Service-specific) 개인 프라이버시 정보의 접근에 대해 적응적이고 동적으로 정보 이용 범위를 제공하는 지능형 개인정보보호 에이전트 및 접근제어 기술 개발이 요구된다. 본 논문에서는 IT 환경변화에 따른 기술발전 과정에서 필요하게 될 개인정보보호 요구사항을 검토한다. 또한, 개인정보보호에 대한 요구사항에 대응할 수 있는 프라이버시 보호 프레임워크를 검토한다.
본 논문은 2023년 개정된 개인정보보호법 및 관련 법적 가이드 등을 분석하고, 개인정보 업무 위수탁 관계에서 필요한 항목을 통해 위수탁 계약에 대한 프레임워크를 제안하고, 국내에 부재한 수탁사 개인정보보호 현황 점검의 필수적으로 포함되어야 하는 공통항목을 제안함으로서, 개인정보 업무를 처리하는 수탁사의 기본적인 개인정보보호 역량의 강화와 필수적으로 수행하는 개인정보보호 점검에 대한 부담감을 완화하고 개인정보 유출 사고 발생 예방에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 다양한 콘텐츠들을 특징을 이용하여 각 콘텐츠에 적합한 특징들을 설계하고 수행할 수 있는 개인화 검색 시스템의 프레임워크를 개발하였다. 이를 이용하여 한국과학기술정보 연구원에서 제공하는 국내학술, 특허, 동향 정보 등 다양한 콘텐츠들을 이용하여 개인화 검색 시스템의 다양한 알고리즘에 적용하여 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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