인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
정보의 가치 증대와 사용자의 정보획득 욕구가 증대됨에 따라 개인 위주의 정보검색 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 특정 개인의 관심(interest)과 선호도(preference)를 반영하여 최적의 검색결과를 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 구축하고, 통계적 분석 방법 이용하여 문서순위결정을 수행하는 방안을 제안한다.
웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.
개인신원검증은 사용자가 자원 및 시스템에 접근할 수 있는 자격을 증명하고, 사용자가 요청한 업무를 수행하기 위해 필요한 권한을 부여 받는 과정이다. 즉 인증 과정이 성공적으로 수행된 후 인가 수준을 결정하는 중요 요소로서 활용된다. 이러한 개인신원검증은 신원 도용, 변조의 위험과 비인가 된 사용자의 접근을 허용할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이에 따라 국 내외적으로 개인신원검증에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 고에서는 NIST의 FIPS 201-1에서 규정하는 개인신원검증에 대한 주요 인프라, 인증 메커니즘, 암호키에 대한 기술적인 세부 내용을 분석하고자 한다.
최근 개인 정보 취득에 대해 가장 널리 사용되는 방법 중 하나는 특정 사이트의 모조를 통해 사용자를 혼란 시켜 개인 아이디, 계좌 정보 등을 입력하도록 하여 개인 정보를 취득하거나, 일반적으로 많이 사용되는 신뢰된 인터넷 상의 공간(Portal BBS, 카페, 블로그 등)에 특정한 스파이웨어 등을 숨겨놓아 사용자 컴퓨터에 설치되도록 유도 한 후 개인 정보를 취득하는 등의 지능적이고 기존의 방법으로는 차단하기 어려운 방식을 사용하고 있다. 최근 더욱 그 기세를 넓히고 있는 다양하고, 빠르게 변화하는 위험들로부터 사용자 정보 및 네트워크를 안전하게 보호하기 위한 다양하고 적극적인 방법이 필요하다. 이를 위해 보안 장비와 계층적 RBL DNS를 이용한 근본적인 위협원 접근 차단 방법을 통해 급변하는 위협으로부터 사용자의 정보와 네트워크를 안전하게 보호할 수 있는 방법을 제안한다.
최근 스마트폰 사용 등으로 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 대한 접근이 용이해졌으며 사용자의 수 또한 폭발적으로 증가 하였다. 그 중 많은 사용자를 보유하고 있는 Facebook은 소극적인 개인정보 보호정책으로 인해 다양한 사회적 문제를 야기하고 있으나, 개인정보 보호정책은 큰 변화를 보이지 않고 있고 사용자 수는 지속적으로 증가하는 추세이다. 본 연구는 소극적인 개인정보 보호정책에도 불구하고 사용자가 늘어나는 현상을 Facebook 사용자의 양면성을 통해 조명하였다. 즉, Facebook 사용자들은 자신의 개인정보와 다양한 활동들이 손쉽게 노출되는 것에 대해 불안감을 느끼지만 또한 반대로 다른 사용자들의 개인정보와 활동에 대해서는 알고 싶어 하며 그것을 열람하는데 큰 흥미를 느끼기 때문에 Facebook을 이용한다는 것이다. 이를 검증하기 위해 설문지와 반대시나리오 검증을 통해 사용자들의 양면적 욕구 (자신의 정보보호, 타인의 활동 열람)를 파악하였으며, 적절한 수준의 개인정보와 활동공개는 Facebook이 지속적인 인기를 얻는 중요한 요인이 될 수 있음을 확인하였다. 많은 연구들이 자아의 표출이라는 측면에서의 SNS를 연구하였다. 본 연구는 보여주기와 감추기의 적절한 수위조절이 Facebook과 같은 SNS의 중요한 요소임을 보여준다.
구글 플레이 스토어와 애플 앱 스토어 등 모바일 앱 스토어는 금융, 쇼핑, 엔터테인먼트 등 다양한 카테고리로 영역을 확장하고 있으며, 등록되어 있는 어플리케이션(이하 앱)만 수백만 개에 이른다. 하지만 휴대성과 편리성을 제공하는 모바일 앱의 보안 취약점으로 인해서 최근 모바일 앱을 통한 개인정보 및 데이터 유출이 급격히 증가되고 있는 상황이다. 본 논문에서는 국내 최대 규모의 사용자가 사용하는 상용 모바일 앱을 카테고리별로 분류하고, 사용자가 각 카테고리 별 모바일 앱을 사용하는 경우 유출될 수 있는 개인정보를 분석한다. 분석 결과 해당 앱들을 통해서 실시간으로 개인정보가 유출될 수 있음을 증명하고, 모바일 앱 사용자의 개인정보 유출방지와 안전한 사용을 위한 보안강화 방안을 제안한다.
최근 정보통신기술의 비약적 발전에 따라 문서 제작 과정 또한 디지털 방식의 형태가 주를 이루게 되었다. 하지만 이와 더불어 문서를 통한 개인 정보 유출의 문제 또한 대두되게 되었다. 본 논문에서는 이미지 형식의 문서의 유출 방지를 위해 광학문자인식(OCR)을 활용한 문자인식 기능과 개인정보 검출 기능을 통합적으로 수행 한하여 기존 OCR엔진과의 차별점을 두었다. 또한 원하는 경로의 파일 탐색을 가능하도록 하고, 선택한 경로에 저장되어 있는 이미지파일 내의 검출 문자들을 정규표현식을 사용해 특정한 개인정보 패턴과 매칭하여 문서 내 포함된 개인정보를 반환하여 출력한다. 이러한 개인정보 검출 결과 중요 개인정보가 포함된 파일을 사용자에게 별도로 통보하도록 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개인정보 검출 과정의 번거로움을 극복하여 사용자의 편의 향상과 더불어 문서를 통한 개인정보의 유출을 사전에 방지 할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 OTT 개인화 추천 서비스에서 5요인 성격이론을 적용하여 사용자들의 정보 프라이버시 염려에 관한 영향을 미치는 요인을 파악하고 프라이버시 염려와 개인정보 제공의도와의 관계에 관한 가설을 도출하였다. OTT 개인화 추천 서비스의 정보 프라이버시 염려에 영향을 미치는 요인으로 성격이론인 친화성, 정서적 불안정성, 성실성, 외향성, 경험에 대한 개방성 다섯 가지 요인을 도출하였으며, OTT 추천 서비스의 특성인 추천서비스의 정확성, 추천서비스의 다양성, 추천 서비스의 신기성 세 가지 요인을 도출하였다. 본 연구는 5요인 성격이론을 OTT 개인화 추천서비스 연구에 적용하였다는 데 의의가 있을 뿐만 아니라, OTT 기업들이 사용자의 정보 프라이버시 염려 행동을 이해하는 데에 도움을 줄 것으로 기대한다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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