• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.670-671
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• 2013

빅데이터 환경에서 개인정보가 포함된 데이터가 공개될 경우 많은 프라이버시 문제를 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 공개 시에 개인정보를 보호하기 위한, 공개정보 안전성 검증 체계를 제안한다. 제안하는 검증 체계는 개인정보가 포함된 공개정보에 대하여 익명화 수행을 지원하고, 익명화된 데이터에 대하여 비익명화를 수행하는 등 공개정보에 대한 안전성을 평가하고, 이를 관리 감독하는 체계이다. 안전성 검증은 공개되는 정보에 따라서 다양하게 이루어 질 수 있으며, 검증의 강도에 따라서 안전성 인증 레벨을 차등 부여한다. 제안하는 체계는 빅데이터 환경에서 데이터 공개 시 개인정보보호를 위한 최소한의 안전성 보장체계라 할 수 있으며, 제안하는 체계를 통하여 빅데이터 환경에서 개인정보에 안전한 데이터 공개 환경이 조성될 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.29 no.2
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• pp.35-56
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• 2018

This study examines the current state of library related data opened through public data portals, and analyzes how much data is being utilized according to the type of releasing organization, and open level. In addition, we analyzed the subject cluster of data and the centrality of data by performing PathFinder Network analysis using keywords assigned to data by dividing the releasing subject into local government and national/public institutions. Based on this, the subject area of library - related data disclosed by local governments and national/public organizations is understood. And identify the main open body that should be opened first by linking with data utilization analysis result and then suggest implications for future improvement in connection with library big data business.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.684-687
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• 2013

빅데이터 환경은 수많은 데이터의 조합으로 가치를 발견하여 이를 활용하는 것이다. 이러한 환경의 전제조건은 데이터의 공개 및 공유 개방이 될 것이다. 하지만 데이터 공개 시 개인정보와 같은 정보가 포함되어 법적 도덕적인 문제나 공개된 정보의 범죄 활용 등 2차적인 피해가 발생할 수 있어 데이터 공개 시 개인정보에 대한 익명화가 반드시 필요하다. 하지만 익명화된 데이터는 다른 정보와 결합을 통하여 재식별되어 비익명화 될 가능성이 항상 존재한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 공개 시 익명화된 데이터를 공개하기 전에 재식별성에 대한 위험을 평가하는 테스트 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 실제 테스트를 수행하는 3가지 과정 및 테스트 레벨 설정과 익명화 시 고려해야 할 부분으로 이루어져 있다. 제안하는 방법론을 통하여 안전한 데이터 공개 환경이 조성되어 빅데이터 시대에 개인정보에 안전한 데이터 공유와 개방이 이루어질 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.101-101
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• 2017

연구 성과물에 대한 접근성을 개선함으로써 다른 연구에도 도움을 주어 또 다른 과학적 발명과 발견에 기여할 수 있어야 한다는 오픈 사이언스의 철학이 전세계적으로 설득력을 얻으면서 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 사회적 논의도 활발하게 이루어지고 있다. 또한, 지난 몇년 동안 글로벌 표준식별자 개발, 메타데이터 및 인용 방식의 표준화, 데이터 리포지토리 구축 등 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 전통적으로 학술지 논문의 부속 자료로 여겨지던 데이터(연구 데이터)는 이제 다양한 분야에서 논문과는 독립적으로 데이터 리포지토리에 기탁되어 공개되거나 데이터 저널에 출판되기도 한다. 그러나 학술 논문의 출판과는 달리 데이터 출판은 종종 다른 용어와 의미로 정의되기도 하며 분야마다 데이터 출판의 방식과 구현의 정도가 크게 다르다. 본 연구에서는 현재 진행 중인 데이터 공개 및 출판 이니셔티브를 소개하고 데이터의 공적 이용가능성, 문서화, 인용, 식별자 부여, 검증 및 데이터 출판의 단계별 구현 사례를 분석한다. 또한 국내에서 데이터 출판과 관련하여 수행 중인 과제를 검토한다. 마지막으로, 학술 정보 출판과 연구데이터 관리를 도서관의 기능으로 인식하고 출판과 관련한 다양한 관심사를 논의하는 도서관 중심 이니셔티브를 살펴봄으로써 데이터 출판과 관련한 도서관의 역할을 모색하고자 한다.

• Digital Contents
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• no.4 s.47
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• pp.39-45
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• 1997

이 글은 일본의 '정보관리' 1997년 1월호에 게재된 기사로 일본내 공공 데이터 유통 촉진을 위한 법적, 제도적 과제에 대해 저작권법과 국유재산권법에 대한 기본적인 사항과, 공공 정보 자원의 유효한 활용에 있어서 문제점을 법률에 의한 공표, 제공 방법 정보서비스 산업의 활용, 제3자 제공 등에 대해 언급하는 동시에 정보공개법에 대해 소개하고 있다. 일본의 경우 데이터, 특히 데이터베이스와 관련된 법적 여건이 우리와 유사한 면이 많고, 아직 공공부분의 정보공개법이 제정된 상태는 아니지만 정보공개를 적극적으로 추진하는 법안이 공표될 예정이다. 이런 일본의 움직임은 비록 정보공개법이 제정되어 있기는 하지만 아직 정보공개가 소극적인 상태에 머물고 있는 우리에게 시사하는 바가 크다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.329-330
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• 2012

인터넷과 웹의 발전으로 수많은 정보가 발생하고 있으며, 공공기간도 많은 정보를 축적하고 있다. 이에 각 국에서는 공공기간이 보유하는 데이터를 공개하고 있으며 우리나라도 통계청을 중심으로 다양한 데이터를 공개하고 있다. 그러나 공개된 자료의 활용도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 공개된 공공데이터 중 에너지 소비 데이터를 활용하고자 한다. 에너지 소비 데이터를 미래 예측 연구에 많이 이용되고 있는 마코프 프로세스를 적용하여, 에너지 소비를 예측할 수 있는 모델링을 제안하고, 그 기대 효과에 대해 논의 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.80-83
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• 2011

정부, 병원, 공공기관, 기업 등에서 많은 양의 개인 정보를 수집하고, 다양한 목적으로 수집한 데이터를 공개하기도 한다. 프라이버시 보호를 위해 공개할 데이터를 어떻게 익명화를 할 것인지 많은 연구가 되었지만, 알고리즘 적용의 어려움과 데이터에 대한 비현실적인 가정 때문에 실제 데이터에 적용되는 사례는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 먼저 다양한 익명화 방법에 대한 분류를 하고, 장단점을 살펴본다. 그리고 의료기관에서 의료 데이터를 공개하는 경우를 고려하여 실제 의료 데이터가 갖는 특징을 파악하고, 의료 데이터에 적용할 수 있는 프라이버시 모델(privacy model) 과 알고리즘에 적용하기 위한 의료데이터의 기본 형태에 대해 제시한다.

• Review of KIISC
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• v.23 no.3
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• pp.56-60
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• 2013

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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.285-287
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• 2018

최근 정부 및 기업단체에서 배포하는 데이터의 규모가 점점 방대해지고 있다. 민간에서는 이러한 공개데이터를 자유롭게 사용할 수 있으나, 공개 데이터에는 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 개인정보도 포함되어 있다. 그에 따라 대두된 문제가 공개데이터 중 개개인의 정보를 식별해낼 수 없도록 하는 데이터의 비식별화이며 그로 인해서 비식별화에 관한 많은 익명화 기법과 프라이버시 모델이 발표되었다. 그중 본 논문에서 사용하는 Mondrian algorithm은 k-익명화 모델을 사용하여 효과적으로 데이터를 비식별화 할 수 있다. 또한 방대한 웹 데이터 자원 간의 관계를 표현해놓은 RDF 모델은 DB로 변환시켜 k-익명화 방법인 kRDF에 Mondrian algorithm의 Multi-dimensional 방식을 따라 익명화하여 범용적이고 효과적인 개인정보 데이터의 프라이버시 보호를 구현하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.21 no.1
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• pp.57-73
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• 2021

This study seeks to grasp the current status of and suggest improvements on records disclosure management. Data were collected through a literature review, surveys, and in-depth interviews with 7 record managers and 40 office staff in local governments. Existing records disclosures were also used as references for the discussion. With this, self-reliance efforts within local governments and active roles in central records management institutions were proposed.