현재 데이터베이스업체들은 이용자들에게 과도한 정보를 요구하고 있으며, 개인정보보호지침을 준수하고 있지 않다는 지적을 받고 있다. 실제로 업계의 실태를 조사한 결과, 많은 업체들이 과도한 개인정보를 요구하고 있었으며, 대부분 개인정보보호정책을 마련해 놓고 있지 않았다. 업체들이 갖추어야하는 개인정보보호정책에는 개인정보 수집목적, 수집항목, 정보의 열람 및 정정, 어린이 개인정보 등에 관한 내용이 포함되어야 한다.
국가 재난관리 시스템(National Disaster Management System: NDMS)은 개발 및 운용상의 여러 이유로 인해 개인정보의 수집을 필요로 한다. 그러나 이렇게 수집된 개인정보는 수집단계에서부터 소멸단계까지 인가/비인가 관리자에 의한 악용 또는 침해우려가 높다. 본 논문에서는 이러한 개인정보들의 관리 및 보호를 위해 재난관리시스템을 대상으로 보호대상 개인정보를 분석하고, 도출된 개인정보에 대하여 재난관리 업무상의 보호/통제를 평가하며, 개인정보 Life Cycle 별 위협 요소 및 잠재 위험 분석을 통한 영향평가를 수행하여 개인정보보호를 위한 관리적, 기술적, 물리적 대응방안을 제시하고자 한다.
특정 대상 또는 외부 자극에 대해 반사적이고 직관적으로 발생하는 느낌으로 정의되는 감성은 자신의 경험을 바탕으로 개개인이 서로 다른 반응을 보이는 특징을 가진다. 이러한 감성은 맞춤형, 적응형 및 개인화된 서비스를 요구하는 현대사회에서 반드시 필요하고 연구되어야 하는 대상이다. 하지만, 감성은 외부 자극에 따라 빠르게 변하고 객관성을 유지하기 어려울 뿐 아니라 복합적으로 나타나기 때문에 측정하거나 표현하기가 매우 어렵다. 시각정보는 감성을 이해하고 전달하는 데 큰 비중을 차지하며, 대상에 대한 종합적인 정보를 전달하여 빠르게 인지하고 이해하는데 많은 도움을 준다. 그 중 색채정보는 대상의 객관적인 특정, 심리적 속성 및 사회적 배경을 반영할 수 있어 복합적인 감성을 효과적으로 표현하고 전달한다. 많은 연구를 통해 감성과 색채정보 간의 관계를 생성하고 정의하였지만, 단일 시각정보로 감성을 표현하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 종합적인 시각정보를 고려한 감성연구를 제안하기 위해 대용량의 감성어휘와 이미지를 수집하였다. 감성어휘는 The Center for the Study of Emotion and Attention(CSEA)에서 생성한 균형 감성어휘 중 273개를 사용하였고 감성이미지는 객관성과 공통성을 유지하기 위해 사용자의 참여가 활발하고 이미지에 부착된 태그가 비교적 정확한 Flickr를 사용하여 수집하였다. 감성어휘 당 약 500개의 이미지를 수집하고자 시도하였고, 총 130,944개의 감성이미지 후보를 수집하였다. 한 번 수집된 이미지는 중복을 피하였고, JPEG형식으로 저장되어 있다. 또한, 각 이미지에는 사용자 태그가 평균적으로 약 25개가 포함되어 있고, 총 2,l47,645개의 태그를 수집하였다.
소프트웨어 개발 프로젝트에서 메트릭 수집 및 분석 활동이 점차 중요하게 인식되고 있다. 메트릭 수집 및 분석 활동은 조직/프로젝트, 팀, 개인 모든 레벨에서 수행되어야 하는 중요한 활동으로 여겨져 오고 있다. Personal Software Process(PSP)[1]에서 개발자 개개인이 수행해야 되는 메트릭 수집 및 분석 활동이 제시된다. 이러한 메트릭 수집 및 분석 활동을 통해 개발자는 소프트웨어 품질 향상, 계획 단계에서 보다 정확한 예측 활동, 개인 프로세스의 정량적 관리 등의 이득을 얻을 수 있다. 이러한 이득을 얻기 위해서는 신뢰성 있는 메트릭 데이터의 수집이 무엇보다 중요하게 된다. 그러나 메트릭 수집의 오버헤드와 context switching 과 같은 문제로 인해 개발자가 신뢰성 있는 메트릭을 수집하는데 많은 어려움이 겪는다[2, 3]. 또한 PSP 가 제시하는 분석 기법만으로는 수집된 메트릭에 대하여 의미 있는 분석을 하기 어려운 문제점이 존재한다. 이러한 문제점들을 감소 시키기 위해 메트릭 수집 및 분석 도구를 개발하였고 본 논문에서는 이 개발된 도구를 설명한다. 이 도구의 핵심은 메트릭의 자동 수집과 다양한 분석 결과의 제공을 통해 신뢰성 있는 메트릭 데이터의 획득과 의미있는 분석을 가능케 하는 데 있다.
사물인터넷, 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 정보과잉시대를 맞이하여 개인의 의지와는 상관없이 데이터가 수집되고 정보가 처리된다. 연구의 목적은 개인정보과잉이 정보프라이버시 위험, 정보프라이버시 염려(수집, 통제, 인식)와 개인정보 프라이버시보호반응에 관련된 모형을 제시하고 실증분석을 하였다. 연구의 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개인정보과잉은 정보프라이버시 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인정보과잉은 정보프라이버시 염려(수집, 통제, 인식)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 정보프라이버시 위험은 정보프라이버시 염려의 수집, 인식에 유의한 영향을 미친 반면, 통제는 유의한 영향을 미치지 않는다. 이러한 결과는 정보과잉으로 인한 개인정보가 개인의도와 다르게 정보가 다른 방향으로 이용될지도 모른다는 것이다. 정보위험을 개인정보사용자는 정보의 수집과정에서 인지하고 있음을 알 수 있다. 정보에 대한 통제는 개인정보사용자가 가능하지 않는 것으로 판단되어, 정보프라이버시 염려(통제)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 정보프라이버시 염려(수집, 인식)는 정보프라이버시 보호반응에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 정보프라이버시(통제)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로 개인정보사용자는 개인정보과잉으로 인해 정보침해를 염려하고 있으며, 자신의 정보에 대한 보호능력이 강해질 것이다.
오늘날 개인정보를 둘러싼 문제는 세계적 관심으로 부상하고 있다. 정보처리 정보통신기술의 비약적인 발전으로 대량의 데이터 수집과 가공이 가능하고 소비생활의 개성화. 다양화에 대응하기 위한 기업들의 개인정보 수집 열기는 날로 뜨거워지고 있다. 우리나라도 국가 기간전산망 구축이전에 프라이버시보호법이 제정, 시행될 전망이다. 따라서 고속으로 변화하는 정보관리환경에 적절히 대응하고 건전한 정보화사회의 구현을 위한 개인정보보호법 제정을 위해 지난해 12월 9일 제정된 일본의 행정기관보유 전자계산처리에 관한 개인정보보호법을 소개한다.
최근 들어 증가하고 있는 온라인 및 모바일 플랫폼 기반의 행태 광고에서 개인정보 처리에 대한 논의가 중요하게 부각되고 있다. 행태 광고는 자동수집장치를 이용하여 수집된 개인의 행태 정보를 기반으로 개인의 검색 구매이력, 취미 성향 등을 분석하여 활용한다. 따라서 개인정보 보호법에 의거하여 정의된 개인 식별정보나 민감정보는 아니라 할지라도 개인의 특성을 분석할 수 있는 다른 형태의 개인 정보를 수집 저장하게 되며 이로 인해 개인정보 유출사고 및 침해사고에 노출될 수 있다는 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 급격하게 성장하고 있는 온라인 및 모바일 플랫폼 기반의 행태 광고 관련 사업자들의 개인정보 처리방침 실태를 조사 분석해보고, 행태 정보에 적합한 개인정보 수집 저장 이용 과정에서의 조치사항에 대해 논의해 보고자 한다.
본 연구는 소비자들이 제공하는 개인정보의 질적 수준을 유발하는 요인들이 무엇인지, 개인정보의 질적 수준에 따른 소비행동의 방향성은 어떻게 나타나는지를 검증해 보고자 하였다. 이를 통해 개인정보 수집활동이라는 기업의 웹 활동이 어떠한 방향으로 수집하는 것이 소비자의 편익은 물론 기업의 성과까지 높일 수 있는 방안인지에 대하여 논의해 보고자 하였다. 웹상에서 개인정보 제공경험이 있는 소비자 331명을 대상으로 실증분석한 결과, 기업의 정보수집활동의 신뢰성과 의구심에 주요한 영향을 미치는 환경적 요인들은 각각 웹사이트 평판과 정보수집의 광범위성으로 나타났다. 정보수집활동에 대한 신뢰성과 의구심은 소비자들이 제공하는 정보의 질적 수준을 결정하고, 정보의 질적 수준은 향후 소비행동인 웹사이트 재방문의도와 웹사이트 전환의도에 유의한 영향을 미쳤다. 특히 제공되는 정보의 허위성은 향후 소비행동에 강력한 영향을 미치는 것으로 나타나 정보의 질적 수준이 기업의 성과에 직결될 수 있음을 본 연구를 통해 검증할 수 있었다.
본 논문은 온라인에 공개된 다양한 개인정보의 위험도를 분석하는 기술을 제안한다. 인터넷, SNS에 공개된 다양한 데이터를 수집, 분석하여 개인성향을 파악하고 타겟팅하는 가운데, 분산된 정보를 조합하고 추론하면 공개자의 의도와는 달리 신상이나 민감정보가 노출될 가능성이 크다. 본 논문에서는 이러한 데이터 수집 및 분석을 직접 수행하여 개인정보의 위험도를 분석할 수 있는 기술을 제안한다. 제안 기술이 개발되면, 개인정보 위험도에 따른 클라이언트, 웹사이트, 인터넷 전체 규모의 프라이버시 필터링이 가능해질 것으로 기대된다.
지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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