• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.1
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• pp.193-200
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• 2022

In this paper, we examined the causes of privacy concerns and related factors in social log-in services. On the basis of the 'principal-agent theory,' we established factors such as perceived information asymmetry and fear of seller opportunism affecting information privacy concern of social log-in services users. In addition, we analyzed the relationship between the information privacy concern and intention to use on the basis of the 'privacy calculus theory'. The results of the study showed that (1) fear of seller opportunism had the significant effect on information privacy concerns, (2) information privacy concerns had the significant effect on perceived risk, (3) in accordance with the privacy calculus theory, perceived risk had the negative effect on intention to use, while perceived benefit had the positive effect on intention to use. The findings of the study are expected to help to improve the social log-in service firms' understanding for customers' information privacy protection behaviors.

• Knowledge Management Research
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• v.16 no.3
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• pp.23-40
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• 2015

Despite much interest and investment in the Internet of Things (IoT) which expand the Internet to a ubiquitous network including objects in the physical world, there is growing concerns of privacy protections. Because the risk of privacy invasion is higher in IoT environments than ever before, privacy need to be a key issue in the diffusion of IoT. Considering that the privacy concern is a critical barrier for user to adopt information technologies, it is important to investigate users' privacy concerns related to IoT applications. From the triad perspective (i.e., risk on technology, risk on service provider, and trust on legislation), this study aims to examine users' privacy concerns in the context of activity trackers.

• Review of KIISC
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• v.18 no.4
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• pp.49-53
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• 2008

RFID 기술은 기존 물류 유통, 항만 등 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있을 뿐만 아니라 고속도로 요금징수, 차량 요일제 등에도 활용되는 등 일반 사용자의 생활 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있다. 또한 국내에서는 이동통신 기술과 RFID 기술을 결합한 다양한 형태의 모바일 RFID 서비스가 추진되고 있어 RFID 기술이 일반 사용자들에게 미치는 영향력은 더욱 증대되고 있다. 그러나 RFID 기술은 태그정보의 유출이 쉬워 개인정보 유출 및 이로 인한 개인에 대한 프로파일링, 위치추적 등의 우려를 포함하고 있어 RFID 기술의 활용 분야를 제한하고 있다. 본 고에서는 이러한 우려를 최소화하기 위해 개발된 Kill 태그, 블로커 태그, Clipped 태그 등 다양한 RFID 프라이버시 보호 기술을 소개한다. 또한, ITU-T SG17에서 표준화중인 RFID 서비스에서의 개인정보 및 프라이버시보호 관련 권고(안)의 주요 내용 및 표준화 추진현황을 소개한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.11
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• pp.143-153
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• 2013

Big data is expected to bring forth enormous public good as well as economic opportunity. However there is ongoing concern about privacy not only from public authorities but also from private enterprises. Big data is suspected to aggravate the existing privacy battle ground by introducing new types of privacy risks such as privacy risk of behavioral pattern. On the other hand, big data is asserted to become a new way to by-pass tradition behavioral tracking such as cookies, DPIs, finger printing${\cdots}$ and etc. For it is not based on a targeted person. This paper is to find out if big data could contribute to catching out behavioral patterns of consumers without threatening or damaging their privacy. The difference between traditional behavioral tracking and big data analysis from the perspective of privacy will be discerned.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.10
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• pp.445-452
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• 2018

In a world where everything in life is being digitized, the amount of data is increasing exponentially. These data are processed into new data through collection and analysis. New data is used for a variety of purposes in hospitals, finance, and businesses. However, since existing data contains sensitive information of individuals, there is a fear of personal privacy exposure during collection and analysis. As a solution, there is privacy-preserving data mining (PPDM) technology. PPDM is a method of extracting useful information from data while preserving privacy. In this paper, we investigate PPDM and analyze various measures for evaluating the privacy and utility of data.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.419-426
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• 2005

유비쿼터스 헬스케어 환경이 가져다 줄 핑크빛 미래가 화두가 되고 있는데 반해 서비스 이용 주체인 사용자에 대한 사회과학적 연구는 부족한 형편이며, 언제 어디서나 네트워크에 접속되는 환경이 초래할 프라이버시 및 보안 위협에 대한 우려 또한 증대되고 있어 대책 마련을 위한 분석과 이행이 시급한 시점이다. 이에 본 연구는 정보기술 수용 및 인간행위에 관한 다양한 선행연구 고찰을 통해 유비쿼터스 헬스케어 서비스를 이용하는데 영향을 미치는 요인들을 규명하고 이들간의 관계를 실증적으로 검증하였다. 특히, 지각된 위험이라는 변수를 통해 보안과 프라이버시 문제 등에 대한 우려를 측정하여 지각된 위험이 서비스 이용의도에 미치는 영향을 조사하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.797-799
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• 2013

오늘날 슈퍼컴퓨팅은 급격히 진화하고 있다. 본 연구는 이러한 고성능 슈퍼컴퓨터의 다양한 과학적 융합 서비스와 관련한 가시화의 중요성을 인식하고, 이와 관련하여 융합 서비스에서의 소비자 프라이버시 침해 우려에 대한 문제를 제기한다. 이를 위하여, 슈퍼컴퓨팅 및 소비자 프라이버시에 대한 문헌연구를 하였고, 프라이버시 계산 모델을 이용한 연구의 필요성과 소비자들로 하여금 프라이버시 정책에 대한 인식의 중요성, 금전적 보상에 따른 개인정보의 긍정적 제공이라는 3 가지의 방안을 제언하였다.

• Review of KIISC
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• v.20 no.3
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• pp.90-96
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• 2010

최근 의료기술 발전에 따라 질병의 예방 및 관리에 대한 소비자의 요구사항이 증가하고 있다. 이러한 요구사항에 부응하기 위해 IT와 의료분야의 융합으로 u-헬스케어 서비스가 실현되고 있다. 언제 어디서나 의료서비스를 제공받을 수 있는 u-헬스케어 서비스의 활성화는 의료데이터의 공유 및 활용이 전제조건이 될 것이다. 그러나 의료데이터의 공유 및 활용으로 인해 의료정보에 포함된 개인정보, 병력정보 등의 프라이버시가 침해될 우려가 있다. 본 논문에서는 의료데이터의 공유 및 활용상에서 발생하는 보안 요구사항을 검토한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.310-312
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• 2008

RFID 태그의 사용에 있어서 사용자 개인의 프라이버시 문제(위치정보 또는 구매이력 노출 등)을 심각하게 인식하여야 하며 RFID 태그의 ID는 쉽게 식별되며 태그는 사용자가 알지 못하는 사이에 모든 리더에게 자동적으로 응답한다. 이러한 우려들이 RFID의 상용화에 걸림돌이 되며 성공적인 산업화를 위해서는 제반 프라이버시 문제를 해결해야 하는 것이 선결 과제로 되고 있다.

• Information Systems Review
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• v.24 no.3
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• pp.69-91
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• 2022

The video recommendation services help to save the user's information search time in the overflowing online information, and algorithms for more efficient and accurate recommendation are continuously developed. In particular, TikTok has the largest number of users in the short video industry due to its unique recommendation algorithms. In this study, by applying a privacy calculation model, the research tried to compare users' responses to each type of TikTok's recommendation service. Users are well aware of the privacy concerns and benefits of TikTok's recommendation service. Although there is a risk, it was found that users continue to use TikTok's recommendation service because the benefits are greater.