• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.468-481
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• 2018

본 연구는 콘텐츠 유료 이용에 대한 주요 예측변인으로 온라인상에서 이용자의 관여 행동에 주목하고, 이 요인이 실제 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향을 경험적 데이터를 통해 확인하기 위해 수행되었다. 이러한 연구목적을 위해 정보통신정책연구원이 매년 시행하는 한국미디어패널조사의 2016년 데이터를 분석하였다. 만 20세 이상 성인남녀 8,313명의 응답을 분석한 결과, 온라인 관여, 그 중에서도 적극적 관여(게시물, 댓글 작성 등 콘텐츠 생산에 대한 직접 기여)는 모든 예측변인들 가운데 종속변인을 설명하는 데 있어 기여도가 가장 큰 요인인 것으로 확인됐다. 그에 비해 소극적 관여(공유, 평점주기, 투표 등의 간접적 콘텐츠 생산 기여)는 개인의 성격특성, 온라인 프라이버시 염려와 함께 유의미한 영향이 없는 변인인 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 유료 콘텐츠 판매를 통해 수익을 올리고자 하는 서비스 내지 플랫폼 사업자들의 수익 향상을 위해서는 이용자의 온라인 행동 데이터 수집이 필요하며, 이를 정교하게 분석해 목표를 명확히 한 마케팅 전략을 펼치는 것이 필요하다는 것을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권1호
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• pp.9-16
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• 2020

빅 데이터를 연구 목적으로 제3자에게 배포할 때 프라이버시 정보를 보호하기 위해서 k-익명화 기법이 널리 사용되어 왔다. k-익명화 기법을 적용할 때, 해결 해야할 어려운 문제 중의 하나는 최적의 k값을 결정하는 것이다. 현재는 대부분 전문가의 직관에 근거하여 수동으로 결정되고 있다. 이러한 방식은 익명화의 성능을 떨어뜨리고 시간과 비용을 많이 낭비하게 만든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 기계학습 기반의 k값 결정방식을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 아이디어를 실제로 적용한 구현 및 실험 내용에 대해서 서술 한다. 실험에서는 심층 신경망을 구현하여 훈련하고 테스트를 수행 하였다. 실험결과 훈련 에러는 전형적인 신경망에서 보여지는 패턴을 나타냈으며, 테스트 실험에서는 훈련에러에서 나타나는 패턴과는 다른 패턴을 보여주고 있다. 제안된 방식의 장점은 k값 결정시 시간과 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

• 품질경영학회지
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• 제46권4호
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• pp.877-898
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• 2018

Purpose: This study empirically examines the effect of Communication Privacy Management(CPM) factors and Privacy Calculus factors to the intention to disclose Personal Health Information(PHI) in the context of healthcare ecosystem. Also, it investigates the moderating effects of CPM factors in the relationship between privacy calculus variables and the intention to disclose PHI. Methods: We conducted scenario-based repeated-measures quasiexperiment and used total 364 samples for analysis. Confirmatory factor analysis and repeated-measure ANOVA were employed using SPSS 24.0. Results: All CPM factors, such as type of information, requesting purpose, and requesting stakeholder, directly influence to the intention to disclose PHI, whereas only the medium trust out of the Privacy Calculus factors has direct influence on the intention to disclose PHI. With regard to the moderating effects, the requesting stakeholder is the most influential and the information type is the least influential construct. Conclusion: The findings suggest that healthcare system should be designed to provide more definite and personalized benefits to customers to enhance social and individual benefits by getting more participation from customers. Also, it is desirable that the requesting stakeholder of PHI would be non-profit organizations such as hospital, government or public agencies to secure more willingness of PHI from people. Furthermore, it is implied that extensive information gathering and utilization, instead of excluding sensitive information or critical patients' records, is recommended which is substantial to invigorate the healthcare industry.

• 융합정보논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-7
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• 2019

의료환경이 IT기술과 접목되어 의료 서비스에 대한 패러다임이 치료에서 예방으로 변화하고 있다. 특히, ICT 융 복합 디지털 헬스케어 기술이 병원 의료 시스템에 접목되면서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능과 같은 기반기술이 클라우드와 함께 사용되고 있다. 특히, 의료 서비스가 IT 기기와 함께 사용되면서 의료 서비스는 점점 더 사용자가 손쉽게 접근할 수 있도록 의료 서비스의 품질이 향상되고 있다. 클라우드 의료 환경 서비스에 IoT 서비스를 접목하려는 의료기관들은 병원 운영 비용 절감 및 서비스 품질 개선을 위해서 노력은 하고 있지만 아직 완벽하게 지원되지는 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경을 구축한 병원 IoT 시스템에서의 환자 정보 수집모델을 제안한다. 제안 모델에서는 병원 IoT 시스템을 구축한 클라우드 환경의 병원에서 환자의 질병 정보를 환자신체에 부착된 IoT 장치를 통해서 제3자가 환자의 생체 정보를 불법적으로 도청 및 간섭하는 것을 예방한다. 제안 모델에서는 병원을 방문하는 환자들의 식습관과 관련하여 발생되는 질병을 IoT 장치를 통해 수집하여 치료받을 수 있도록 의료진이 환자의 질병 정보를 분석하도록 한다. 분석된 질병 정보는 환자의 질병 정도에 따라 처방과 관리를 손쉽게 처리하도록 병원 업무를 최소화한다.