스마트폰의 위치기반서비스가 활발히 사용됨에 따라 사용자들이 자신의 위치정보의 노출에 대한 염려가 커지고 있다. 본 연구는 프라이버시 계산 이론에 기반하여 스마트폰 사용자들이 자신의 위치정보의 제공을 어떻게 받아들이는지 확인하고자 연구모형을 개발하였다. 대학생을 대상으로 수집한 데이터를 SmartPLS를 이용하여 분석한 결과 프라이버시 계산 관점의 기존 연구와는 다른 결과를 얻었다. 프라이버시 계산이론은 인간은 합리적인 존재이며, 위험과 효과 측면을 고려하여 프라이버시 정보의 제공을 결정한다고 본다. 본 연구의 결과는 프라이버시 염려는 위험에 유의하게 영향을 미치나, 사용의도는 효과에 의해서 유의하게 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 감정적 판단과 행동적 판단이 서로 상이한 요인에 의해서 영향을 받는다는 행동경제학적 관점과 일치한다.
본 연구에서는 프라이버시 염려와 제도적 신뢰가 프라이버시 의사결정에 미치는 영향에 대하여 프라이버시 계산 이론을 중심으로 규명하고자 하였다. 프라이버시 계산 이론을 기반으로 프라이버시 이익과 프라이버시 위험이 정보제공행동에 미치는 영향에 대해 파악하고, 프라이버시 염려와 제도적 신뢰가 프라이버시 계산에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이때, 개인정보를 수집하는 대상에 따른 차이를 파악하기 위해 전자상거래 분야와 위치기반서비스 분야에 대한 비교를 하고자 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 먼저, 위치기반서비스 그룹에서 프라이버시 위험과 정보제공행동 간의 관계를 제외하고 다른 인과관계는 모두 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 다음으로 전자상거래와 위치기반서비스 그룹에 있어 구성개념의 차이를 분석한 결과, 프라이버시 염려의 구성요인인 인식구성개념을 제외하고는 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 전자상거래 그룹이 위치기반서비스 그룹에 비해 프라이버시 염려가 높고 제도적 신뢰가 낮은 것으로 나타나 소비자가 전자상거래 사이트에서 수집되는 개인정보에 대해 더욱 민감하다는 것을 확인할 수 있었다.
짧은 동영상의 대표서비스인 틱톡의 사용자를 대상으로 프라이버시 계산 모델을 이용하여 틱톡의 추천서비스 유형(추천서비스 정도에 따라서 3단계로 구분함)에 대한 사용자의 반응(인지된 위험, 인지된 혜택, 지속적 사용의도)과 인지된 위험과 인지된 혜택이 지속적 사용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 뿐만 아니라 지속적 사용의도에 영향을 조절하는 호기심의 역할이 있는지를 검증하였다. 연구 결과, 인지된 혜택(인지된 정보성)요인과 지속적 사용의도는 추천서비스 유형중에서도 고, 저, 중 추천 서비스정도 순으로 높게 나타났고, 인지된 혜택(인지된 오락성)과 인지된 위험(프라이버시 심각성, 프라이버시 침해 가능성)은 고, 중, 저의 추천 서비스정도 순으로 높게 나타났다. 인지된 혜택(인지된 정보성, 인지된 오락성)은 지속적 사용의도에 긍정적인 영향을 주었으나, 인지된 위험(프라이버시 심각성, 프라이버시 침해 가능성)은 지속적 사용의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 프라이버시 계산모델에서 호기심은 조절효과가 있다는 것을 확인하였다. 사용자들은 추천서비스의 프라이버시에 대한 우려와 서비스에 대한 혜택 모두를 인지하고 있으며, 추천서비스에 대해서 위험과 혜택이 모두 있지만 지속적으로 서비스를 이용할 것으로 나타났다. 더 많은 연구를 통해서 추천시스템의 긍정적인 효과와 부정적인 반응을 비교하여 사용자들의 프라이버시 허용정도에 대해서 좀 더 알게 되었을 때 추천서비스를 염려없이 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
인터넷의 발달 및 사회의 정보화는 다양한 업무의 전자적 처리를 가능하게 하여 많은 편리함과 이점을 제공하고 있지만 다양한 보안상의 문제점들이 나타나고 있다. 최근에는 개인의 민감한 정보 노출이 큰 문제로 부각되고 있으며, 이를 기술적으로 해결하고자 하는 노력들이 이루어지고 있다. 본 고에서는 다양한 응용에서 프라이버시 보호에 대한 해결책을 제시할 수 있을 것으로 기대되는 안전한 계산 기술에 대해 전반적으로 소개하고 최근의 관련 연구 동향을 정리한다. 또한 안전한 계산 기술의 실제적인 적용 가능 분야에 대해서 알아보고 프라이버시 문제에 대한 해결책으로서 안전한 계산 기술의 가능성을 살펴본다.
본 연구의 목적은 상대적으로 관심이 부족하였던 상호작용 프라이버시 관리행위(IPC 사용)의 역할을 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 프라이버시 계산모델의 주요 변수들과 상호작용 프라이버시 관리행위 사이의 관련성을 이론화한 통합 모델을 제안한다. 이 모델에 대한 실증 분석 결과, IPC 사용은 위험을 낮추고, 혜택을 높이며, 결과적으로 자기노출의 증가를 촉진하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사용자들의 자기노출이 계산모델에서 제안하는 제한적 노출뿐만 아니라 IPC 사용을 통한 비제한적 노출도 포함하는 것을 의미하기 때문에 계산모델의 이론적 논리를 확장시키는 의미를 갖는다.
본 연구는 소셜로그인 서비스에서 프라이버시 염려를 유발하는 원인 및 이와 관련된 요인들을 분석하였다. 특히, 주인-대리인 이론을 바탕으로 지각된 정보 비대칭성, 서비스 제공자의 기회주의 우려 요인을 추출하였으며, 프라이버시 계산 이론 모델을 적용하여 프라이버시 염려와 사용의도 간의 관계를 분석하였다. 연구 결과에 따르면 지각된 정보 비대칭성은 정보 프라이버시 염려에 유의한 영향을 미치지 못했으며, 서비스 제공자의 기회주의 우려는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 정보 프라이버시 염려는 지각된 위험에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 프라이버시 계산 이론에 따라 소셜로그인 서비스를 이용함으로써 발생되는 잠재적 손실보다 기대되는 이익이 클수록 사용의도가 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 소셜로그인 서비스 기업들이 고객의 정보 프라이버시 보호 행동에 대해 이해하고 서비스를 개선시키는데 도움을 줄 것으로 본다.
SMC로 불리는 안전한 다자간 계산 프로토콜은 이론적으로 완벽한 프라이버시 보호 기능 및 데이터 정확성을 가지고 있지만 현재의 컴퓨팅 환경에서는 구현이 불가능할 정도로 비효율적이다. 매우 효율적이어서 실용화 되어 있는 랜덤화 기법은 상대적으로 낮은 수준의 프라이버시 보호 기능을 지니고 있다. 최근 SMC와 랜덤화 기법을 적절히 혼합한 형태의 프라이버시 보호 기술이 Teng-Du(2007)에 의해서 제안되었다. 본 논문에서 우리는 Teng-Du의 기법을 면밀히 분석하여 새롭게 구현한 연구 결과를 제시한다. SMC 기술로는 Vaidya-Clifton의 스칼라곱 프로토콜을 채택하고, Agrawal-Jayant-Haritsa가 제안한 랜덤대치 기법을 랜덤화 기술로 선택하여 복합적으로 사용한 프라이버시 보호 기법을 제안한다.
모바일 앱 사용이 확대되면서 사용자 프라이버시 침해에 대한 염려는 증가되고 있지만 사용자들은 앱을 사용하기 위해 개인정보를 기꺼이 공개하고 있다. 본 연구는 조절초점성향과 프라이버시계산이론을 바탕으로 사용자의 앱 사용의도에 영향을 미치는 동기요인을 제시한다. 제시한 연구모델을 검증하기 위해 헬스 앱을 사용하는 전국의 성인 151명을 대상으로 설문 데이터를 수집하였으며, PLS-SEM 기법을 이용하여 분석을 진행하였다. 연구결과에 따르면 조절초점 두 성향 중 향상초점성향은 정보프라이버시염려와 프라이버시위험에 부의 영향을 미쳤으며, 예방초점성향은 정보프라이버시 염려에 정의 영향을 주었다. 정보프라이버시염려는 모바일 앱 사용의도에 부의 영향을 미쳤으며 프라이버시이익과 프라이버시지식은 모바일 앱 사용의도에 정의 영향을 미쳤다. 마지막으로 모바일 앱 사용의도는 모바일 앱 지속사용의도에 정의 영향을 미쳤다. 본 연구는 앱 사용자의 조절초점성향이 정보프라이버시염려에 미치는 영향관계의 차이를 규명하였으며 이에 따른 모바일 앱 사용의도의 영향을 확인하였다.
RFID 시스템에서 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해서는 기밀성, 불구분성, 전방 보안성 등의 3가지 필수 보안 요건을 만족시키는 프라이버시 보호 프로토콜이 필요하다. Ohkubo et. al[2]가 제안한 Hash-Chain 기반 프로토콜은 기존에 제안된 프로토콜 중에서 필수 보안 요건을 만족하는 안전한 RFID 프라이버시 보호 프로토콜이나, 백엔드 서버에서 태그를 판별하는 시간이 매우 길다는 단점이 있다. 본 논문에서는 Hash-Chain 기반 프로토콜의 안전성은 그대로 유지하면서 백엔드 서버에서 태그를 판별하는데 걸리는 계산 시간을 단축하는 방안을 제안한다. 제안 기법은 Hash-Chain 기반 프로토콜 기법보다 백엔드 서버에서의 계산 시간을 현저하게 단축시키는 결과를 보여준다.
RFID 시스템에서 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위한 방안 중 백엔드 서버에서의 필수요건인 확장성을 단축하는 기법을 제안한다. 현재 RFID/USN이 큰 이슈가 되면서 RFID에 대한 각종 연구와 응용들이 활발히 진행 중에 있다. 반면에 RFID의 낮은 연산능력과 기억능력으로 개인의 프라이버시 보호 측면에서 여러 문제들을 유발시킨다. 기존 해시 체인 기법은 프라이버시를 침해하는 공격들에 대해서 전방 보안성, 기밀성, 불구분성 등을 모두 보장하는 안전한 기법이다. 그러나 백엔드 서버에서 태그를 식별하기 위한 계산량이 많다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 백 엔드 서버에서의 계산량을 감소하기 위해 키를 효율적으로 찾는 Hellman Method를 적용한다. Hellman Method 알고리즘은 선행계산과 탐색 두 단계로 진행되는 알고리즘이다. 본 논문에서는 해시 체인 기법에 Hellman Method를 적용한 후 병행성을 분석하고 분할적용하여 보안성과 키 검색을 비교하였다. 비교 결과는 기존의 프라이버시 보호를 위한 보안 요건을 모두 보장하면서 키 검색 비교는 기존 방식보다 계산 복잡도를 O(m)에서 $O(\frac{m{^2/3}}{w})$ 으로 단축하여 서버에서의 계산 시간을 단축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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