• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.437-454
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• 2020

According to the privacy regulations of the health insurance portability and accountability act (HIPAA), patients' control over electronic health data is one of the major concern issues. Currently, remote access authorization is considered as the best solution to guarantee the patients' control over their health data. In this paper, a new biometric-based key management scheme is proposed to facilitate remote access authorization anytime and anywhere. First, patients and doctors can use their biometric information to verify the authenticity of communication partners through real-time video communication technology. Second, a safety channel is provided in delivering their access authorization and secret data between patient and doctor. In the designed scheme, the user's public key is authenticated by the corresponding biometric information without the help of public key infrastructure (PKI). Therefore, our proposed scheme does not have the costs of certificate storage, certificate delivery, and certificate revocation. In addition, the implementation time of our proposed system can be significantly reduced.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.742-756
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• 2022

A flood of information has occurred with the rise of the internet and digital devices in the fourth industrial revolution era. Every millisecond, massive amounts of structured and unstructured data are generated; smartphones, wearable devices, sensors, and self-driving cars are just a few examples of devices that currently generate massive amounts of data in our daily. Machine learning has been considered an approach to support and recognize patterns in data in many areas to provide a convenient way to other sectors, including the healthcare sector, government sector, banks, military sector, and more. However, the conventional machine learning model requires the data owner to upload their information to train the model in one central location to perform the model training. This classical model has caused data owners to worry about the risks of transferring private information because traditional machine learning is required to push their data to the cloud to process the model training. Furthermore, the training of machine learning and deep learning models requires massive computing resources. Thus, many researchers have jumped to a new model known as "Federated Learning". Federated learning is emerging to train Artificial Intelligence models over distributed clients, and it provides secure privacy information to the data owner. Hence, this paper implements Federated Averaging with a Deep Neural Network to classify the handwriting image and protect the sensitive data. Moreover, we compare the centralized machine learning model with federated averaging. The result shows the centralized machine learning model outperforms federated learning in terms of accuracy, but this classical model produces another risk, like privacy concern, due to the data being stored in the data center. The MNIST dataset was used in this experiment.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권1호
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• pp.217-236
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• 2015

The purpose of this study is to propose the effective location-based IoT service acceptance model by integrating ELM (Elaboration Likelihood Model) with UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology). The Partial Least Squares was used to analyze the causal relationships with respect to the effects of central route and peripheral route on acceptance intention. The results shows that central route has more significant impacts on perceived usefulness than peripheral route and CFIP (Concern for Information Privacy) weaken the relationship of acceptance intention and perceived usefulness. Our findings indicate some meaningful implications in the acceptance research of IOT services. First, we noted that the easy of use significantly affects the adoption of location-based IoT service. Furthermore, it is important to build the secured mechanism of privacy protection to adopt of location-based IoT service. Second, we tried to attempt the newly integrated approach to technical acceptance using UTAUT's variables and ELM by Petty and Cacioppo (1986). Finally this research empirically analyzed the adoption case of location-based IoT service which is not well-known yet within our country.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.256-259
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• 2013

Data and network security for e-Healthcare Systems are a primary concern due to the easiest deployment area accessibility of the sensor devices. Furthermore, they are often interacting closely in cooperation with the physical environment and the surrounding people, where such exposure increases security vulnerabilities in cases of improperly managed security of the information sharing among different healthcare organizations. Hence, healthcare-specific security standards such as authentication, data integrity, system security and internet security are used to ensure security and privacy of patients' information. This paper discusses security threats on e-Healthcare Systems where an attacker can access both data and network using masquerade attack. Moreover, an efficient and cost effective approach for countermeasures is discussed for the delivery of secure services.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.294-301
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• 2017

오늘날 온라인 소셜네트워크(OSN: Online Social Network)는 전 세계 수십억명의 사람들이 활용하는 대표적인 인터넷 서비스로, OSN은 사용자들로 하여금 다양한 정보를 공유하고 다른 사람들과 상호작용하는 것을 가능하게 함으로써 그 사용이 점점 증가하고 있다. 하지만 OSN 활용이 늘어나면서 OSN에서 사용자가 노출하는 개인정보가 악용되는 사례 역시 함께 증가하고 있다. 이 때문에 사용자들은 OSN 상에서의 정보보안에 대해 우려감을 가지게 된다. 이에 본 연구에서는 OSN에서 사용자가 가지는 정보보안우려감 개념을 중심으로 정보보안우려감에 영향을 미치는 선행요인을 보호동기이론(Protection Motivation Theory)에 기반하여 개인적 차원(개인 사용자의 위험평가와 자기통제력)을 연구모형에 포함한다. 나아가 본 연구는 개인적 특성과 정보보안우려감 간 관계가 사용자의 성별에 따라 달라질 수 있음을 조절효과로 검증하고자 한다. 이러한 본 연구의 연구모형은 OSN을 활용하는 233명을 대상으로 한 설문지를 통한 실증분석으로 검증되었다. 연구결과 사용자가 OSN 사용에 따른 위험성이 높으며 더불어 이에 대해 행사할 수 있는 자신의 자기통제력이 약하다고 인지할 경우 정보보안우려감은 높아지지만, 성별에 따른 차이는 위험평가와 정보보안우려감 간 관계에서만 유의한 것으로 입증되었다.

• 마케팅과학연구
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• 제7권
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• pp.321-337
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• 2001

본 연구의 옥적은 한국적 상황에서 전자상거래의 소비자 구매행위에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 밝히기 위한 것이다. 이를 위하여 선행연구에서 구매행위에 영향을 미치는 것으로 밝혀진 온라인 기업의 특성, 거래 안정성의 우려, 프라이버시의 보장, 쇼핑성향, 인 지된 유통구조를 독립변수로 사용하였고, 소비자의 구매행위를 종속변수로 설정하여 다중 회귀분석을 실시하였다. 가설 검증 결과, 인지된 유통구조와 소비자의 오락적 성향과 경험 적 성향이 구매행위에 유의적인 정의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌고, 거래 안정성의 우려 및 개인 정보의 누출은 구매행위에 유의적인 부의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.33-56
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• 2017

위치기반서비스는 이동기기의 위치정보를 바탕으로 한 향상된 서비스로 최근 스마트폰을 활용한 모바일 응용프로그램에서 부각되고 있다. 하지만 이와 관련한 기술 및 서비스 개발에 비해 위치기반서비스의 사용의도에 관한 실증연구는 아직까지 부족하다. 또한 선행연구들은 어느 한 요인을 중심으로 단편적으로 수행되었으며 사용의도와의 직접적인 영향 관계에 대해 제시하지 못한 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구는 빠른 성장이 기대되는 위치기반서비스 시장에서 위치기반서비스 사용자의 위치기반서비스 수용의도 및 사용에 영향을 미치는 요인들에 관한 모델을 제시하였고 330명을 대상으로 하여 설문조사를 실시하여 이를 조사하였다. 자료를 분석한 결과 서비스 맞춤화, 서비스 품질과 개인적 혁신성은 위치기반서비스의 사용의도에 긍정적인 영향을 미치며 사용의도는 실제사용에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 위치기반서비스의 맥락 하에 서비스 맞춤화와 개인적 혁신성은 사생활보호염려에 영향을 미치지 않으며 사생활보호염려는 위치기반서비스 사용의도에도 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 실제로 위치기반서비스에서 사용자에게 요구되는 정보는 위치에 관한 정보로 금융거래에 관련한 정보에 비해 민감하지 않기 때문에 이러한 결과가 나왔다고 추측할 수 있으면 위치기반서비스 사용자들은 전자상거래와 같은 정보시스템 사용자들에 비해 사생활보호에 대해서 예민하게 받아들이기 보다는 위치기반서비스 사용의 이점을 더 중시한다고 이해할 수 있다. 위치기반서비스의 맞춤화가 사용자의 사용의도에 긍정적인 영향을 미친다는 실증적 결과는 인공지능 등의 기술을 활용하여 사용자의 위치기반 서비스 사용 패턴을 분석함으로써 사용자의 정보수요 특성을 효과적으로 충족시켜줄 수 있는 맞춤화된 서비스의 제공으로 사용자의 사용의도를 강화시킬 수 있음을 시사하고 있다. 본 연구는 모바일 위치기반서비스 사용자의 사용의도와 실제사용에 미치는 요인들을 새롭게 다면적인 측면에서 실증적으로 조사하여 위치기반서비스와 관련하여 새로운 쟁점을 제시했으며 위치기반서비스 사용자의 사용의도와 실제사용에 대한 이해의 폭을 넓혔다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 위치기반서비스 시장의 성장과 사용자들에 대한 효과적 대응 전략을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.183-191
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• 2014

SNS는 웹을 기반으로 사용자들이 프로필을 창출하고 다른 사람과 커뮤니케이션 할 수 있도록 지원해주는 서비스이다. 지금까지의 대다수 연구들은 SNS의 이용자들이나 그 영향에 관련된 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 SNS 비이용자도 많으며, SNS이용자라고 해도 모두 SNS를 즐기고 지속적으로 활용하는 것은 아니다. 이와 같은 현상은 SNS사용에 대해 사용자들이 느끼는 혁신에 대한 저항이 존재하기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 선행 연구를 바탕으로 시간부족에 대한 지각, SNS에 대한 인지도, 자기효능감, 적합성, SNS에 대한 정보품질, 주관적 규범 및 프라이버시 우려를 지각된 위험과 지각된 유용성의 영향요인으로 선정하였다. 이들 요인이 지각된 위험과 지각된 유용성에 미치는 영향과, 지각된 위험과 지각된 유용성이 다시 사용자 저항에 미치는 영향을 알아보기 위해 중국내 학생과 인터넷 사용자들을 대상으로 실증 분석하였다. 본 논문을 통해 SNS를 사용하지 않는 이유와 SNS 사용에 대한 저항요인을 파악할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 경영정보학연구
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• 제20권1호
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• pp.159-177
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• 2018

정보통신기술의 발전과 함께 인터넷 상에서 유통되는 디지털 정보의 양과 범위가 급격히 증가하고 있다. 주목할 점은 개인정보의 가치가 광범위하게 인식되면서 의도치 않은 유출과 그에 따른 프라이버시 침해와 같은 부작용 역시 빠르게 증가하고 있다는 것이다. 이러한 개인정보 침해로 인한 정보주체의 피해를 구제하기 위해 전세계 각국은 법률적으로 개인정보 자기결정권을 구체화하고 있으나 실제 현장에서 행사되는 경우는 매우 드문 것으로 나타나고 있다. 특히, 일반적 형태의 개인정보에 비해 개인의 신체 및 건강, 진료 등에 대한 민감한 정보를 담고 있는 개인의료정보의 경우, 보안사고 발생 시 더 많은 경제사회적 문제를 가져올 수 있음에도 개인의료정보에 대한 자기결정권 행사는 충분히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 보호와 관련된 개인의 의도 및 행동을 설명하기 위한 이론적 프레임워크로 활용되어 온 보호동기이론을 기반으로 개인의료정보의 자기결정권 행사 의도에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 설문조사를 통해 수집된 200건의 데이터에 대한 실증분석 결과, 위협평가(위협에 대한 지각된 취약성, 지각된 심각성)와 대처평가(지각된 반응 효율성)가 개인의료정보의 자기결정권 행사 의도에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, 개인이 평소 갖고 있는 개인의료정보 제공에 대한 우려 역시 개인의료정보의 자기결정권 행사 의도에 유의한 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 도출된 결과와 관련된 이론적, 실무적 시사점과 본 연구의 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.