Despite the early success story, the pan-industry diffusion of big data has been slow mostly due to lack of confidence of the value creation and privacy-related concerns. The problem leads us to the need to a stakeholder analysis on the adoption process of big data. The present study combines technology acceptance model, task-technology fit theory, and privacy calculus theory to integrate the positive and negative factors on the big data adoption. The empirical analysis was performed based on the survey from the current and potential big data users. Results revealed perceived usefulness, task-technology fit, and privacy concern are significant antecedents to the intention to use big data. Furthermore, there are significant differences in the perceptions of each constructs among groups divided by the types of big data use, with several exceptions. And the control effect was found in the magnitude of the relation between independent variables and dependent variable. The theoretical and politic implications of the analysis are discussed as to the promotion of big data industry.
Interest in the transition to MyData beyond the use of personal data is high worldwide. In order for the ideology of MyData to be realized, various useful MyData services would be developed in practice. Above all, convergence must be premised for the development of MyData. This study proposed strategies for activating MyData convergence services from four perspectives (BLTS: Business, Legal, Technology, and Social). In particular, the purpose w as to revitalize domestic convergence services by comparing European policies and services, which are the most pioneering in the field of MyData, with the domestic situation. It is expected that this study will provide balanced and progressive ideas in the MyData industry and policies.
함수암호(functional encryption)는 프라이버시를 보호하면서 암호화된 데이터에 대한 연산을 수행할 수 있는 진화된 형태의 암호 기술이다. 비밀키를 가진 수신자에게 평문을 전부 제공하는 기존의 암호와 달리, 함수암호는 특정 연산에 대응하는 비밀키를 가진 수신자에게 평문에 대한 연산 결과만을 제공하기 때문에 데이터에 대한 유연한(fine-grained) 접근 제어가 가능하다. 인공지능과 같은 4차 산업혁명 시대의 대표 기술들은 데이터의 활용을 기반으로 하지만 이 과정에서 데이터 노출로 인한 사용자 프라이버시 침해 문제가 발생할 수 있다. 함수암호는 이러한 문제를 해결할 수 있는 기술로써, 프라이버시 보호와 데이터 경제 활성화를 위한 기반 기술로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 함수암호 기술에 대한 개념을 설명하고 관련 연구 동향을 소개한다.
인터넷의 활성화 및 모바일 서비스의 등장으로 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 이전에는 저장 및 처리할 수 없었던 영역. 이제는 새로운 기술의 등장과 분석을 통한 가치 창출의 가능성으로 빅데이터는 IT 업계의 최대 화두가 되어 가고 있다. 이러한 빅데이터를 바라보는 시각은 크게 기술적 관점과 분석적 관점으로 나뉘고 있다. 특히 기술적 관점에서 바라보는 빅데이터는 하둡을 표준으로 하는 오픈소스 분석 플랫폼의 대두가 고무적이다. 누구나가 대용량의 확장 가능한 시스템을 운영할 수 있는 기회가 온 것이다. 본 고에서는 빅데이터의 그 태생적 특징을 살펴보고, 비교적 저렴한 비용의 플랫폼 환경 구축을 위해 오픈소스 하둡이 널리 활용되고 있는 이유에 대해 알아본다. 또한 하둡의 용도와 어떠한 종류의 데이터 분석을 위해 사용되어지고 있는지, 그리고 하둡의 구성 및 하둡 생태계를 이루고 있는 요소들이 무엇인지 살펴본다. 끝으로 빅데이터를 활용하기 위한 6단계 절차와 이에 발맞춰 하둡 플랫폼을 어떻게 효율적으로 활용할 지에 대해 그 방법을 모색해 보고자 한다.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2001.11a
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pp.609-621
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2001
인터넷 시대를 맞이하여 그간 기업과 개인간(Business to Customer; B2C), 기업과 기업간(Business to Business; B2B), 기업과 정부간(Business to Government; B2G) 등 많은 비즈니스 거래유형이 생겨나서 일부 실무에 적용되고 있으나, B2C 비즈니스(쇼핑몰)는 아직은 활성화 단계에 있다고 볼 수 없을 정도로 그 활용도가 매우 미미하다. 따라서 본 연구는 B2C 비즈니스(쇼핑몰)에 한하여 실제로 실무에서 활용되고 있는 현황들과 선행 연구들을 구체적으로 조사해본 후 어떤 문제점들이 있는지를 파악 하고자 한다. 또한 그런 자료들을 기초로 해서 정말로 B2C 비즈니스(쇼핑몰)가 현실적으로 활성화 될 수 있는지, 없는지를 살펴보려고 한다. 활성화 될 수 있다면 그 방안은 무엇이며, 없다면 왜 그런지를 다시 고찰하여 그 대안들을 좀더 세부적으로 요약 정리하고, 향후 B2C 비즈니스 활성화 방안과 시사점들을 제시하고자 한다.
초연결사회인 4차 산업혁명 시대가 들어서면서 AI, IoT, 블록체인 등 새로운 기술들에 대한 개발과 서비스 수요가 늘어나고 있다. 4차 산업혁명 시대에 데이터는 미래 산업의 원유이고 정부는 데이터 경제 활성화를 위한 투자를 아끼지 않고 있다. 반면 데이터를 활용한 서비스의 증가로 개인정보 침해 위험성이 증가한다는 우려도 있다. 본 논문에서는 4차 산업혁명 시대에 데이터를 활용하는 신기술과 서비스를 분류하고 분야별 서비스에서의 개인정보 처리 실태 및 침해가능 요소와 개선방향에 대하여 제시한다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.2
no.4
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pp.71-76
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2016
In this study, de-identification policies of the US, the UK, Japan, China and Korea are compared to suggest a future direction of de-identification regulations and a method for vitalizing the big data industry. Efficiently using the de-identification technology and the standard of adequacy evaluation contributes to using personal information for the industry to develop services and technology while not violating the right of private lives and avoiding the restrictions specified in the Personal Information Protection Act. As a counteraction, the re-identification issue may occur, for re-identifying each person as a de-identified data collection. From the perspective of business, it is necessary to mitigate schemes for discarding some regulations and using big data, and also necessary to strengthen security and refine regulations from the perspective of information security.
농업은 잦은 자연재해, 코로나 같은 예측하기 힘든 불확실성이 높아지는 상황이며 이를 해결하기 위해 새로운 기술적 접근방안과 돌파구 마련이 필요하다. ICT의 급속한 발전과 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 데이터의 중요성은 더욱 커지고 있다. 빅데이터는 농업이 직면한 다양한 기술적 난제를 해결함과 동시에 생산,소비,유통 분야의 밸류체인 혁신을 통해 높은 경쟁력을 확보할 수 있게 핵심 요소가 될 것이다. 실제 농업 분야의 해외 사례를 살펴보면 주로 빅데이터에 대한 수집 분석이 기업을 중심으로 이루어지고 있고 기업의 새로운 가치 창출에 중요한 역할을 담당하고 있어 상업적 측면에서 활용가치가 매우 높음을 알 수 있다. 우리나라도 기업의 빅데이터 활용을 위한 다양한 시도가 이루어지고 있으나 아직은 대기업, 소수의 혁신기술 기반 중소기업이 대부분이다. 기업의 빅데이터 활용에 영향을 미치는 연구는 계속 진행되고 있으나, 산업별 특성이 반영되어 결과는 상이하게 나타났다. 또한 대부분의 연구가 조직 차원에서 초기 도입 의도에 영향을 주는 요인 파악에 집중하였다. 반면 기업이 빅데이터를 활용하여 성과를 창출하기 위해서는 각 분야 현업 종사자들의 지속적인 활용 의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 혁신기술 수용 의도를 파악하는데 높은 설명력을 나타내는 통합기술수용이론(UTAUT)과 혁신성향 변수를 활용하여 농업 관련 기업 종사들의 빅데이터 수용 의도에 미치는 영향 요인들을 살펴보고 경제적 혜택과 실용적 혜택의 매개 효과를 분석하고자 한다. 실제 농업 관련 기업 종사자 대상 설문을 통한 실증 연구를 통해 현장 종사자들의 빅데이터 활용 수준을 높이고 우수의 고급 인력을 확보하여 육성하기 위한 방안을 제시하여 농업관련분야 기업의 빅데이터 활성화 정책 도출에 시사점을 제시하고자 한다.
Public data open is one of the important tasks of Korea Government 3.0. By making open data available to the private sector, the goal is to create jobs, increase innovation and improve quality of life. Public data open is a policy that emphasized its importance worldwide. Open data should have adequate quality in order to achieve the object of the public. However, there are open data's quality problems due to the lack of data quality management and standardization. The purpose of this study is to derive data characteristics of public open data from existing researches. In addition, the model was modified and verified through a survey targeting the experts on public open data. The study indicates that public open data's quality characteristics as publicity, usability, reliability, suitability. This study is significant in that it suggests quality characteristics to improve the data quality and promote utilization of the open data.
The topic of big data has gained attention from the industry and the academics, because of the revitalization of social network services. The purpose of this study is to analyze the application cases of big data according to the categories of U-City services. The result from this study is that inside and unstructured information is more applied than outside and structured information in order to generate big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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