Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.2
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pp.305-312
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2020
The Privacy Act stipulates that the privacy policy document, which is a privacy statement, should be disclosed in order to guarantee the rights of the information subjects, and the Fair Trade Commission considers the privacy policy as a condition and conducts an unfair review of the terms and conditions under the Terms and Conditions Control Act. However, the information subjects tend not to read personal information because it is complicated and difficult to understand. Simple and legible information processing policies will increase the probability of participating in online transactions, contributing to the increase in corporate sales and resolving the problem of information asymmetry between operators and information entities. In this study, complex personal information processing policies are analyzed using deep learning, and models are presented for acquiring simplified personal information processing policies that are highly readable by the information subjects. To present the model, the personal information processing policies of 258 domestic companies were established as data sets and analyzed using deep learning technology.
The topic of this paper is the recognition of human activities using egocentric vision, particularly captured by body-worn cameras, which could be helpful for video surveillance, automatic search and video indexing. This being the case, it could also be helpful in assistance to elderly and frail persons for revolutionizing and improving their lives. The process throws up the task of human activities recognition remaining problematic, because of the important variations, where it is realized through the use of an external device, similar to a robot, as a personal assistant. The inferred information is used both online to assist the person, and offline to support the personal assistant. With our proposed method being robust against the various factors of variability problem in action executions, the major purpose of this paper is to perform an efficient and simple recognition method from egocentric camera data only using convolutional neural network and deep learning. In terms of accuracy improvement, simulation results outperform the current state of the art by a significant margin of 61% when using egocentric camera data only, more than 44% when using egocentric camera and several stationary cameras data and more than 12% when using both inertial measurement unit (IMU) and egocentric camera data.
Measurement and control system of weld pool is comprised of optical devices, image processor, personal computer and welding machine. Combinations of ND and Infrared filters were used to block the intense arc light and to get the clearer image of weld pool. Smoothing operation and conversion to binary data were performed to eliminate the noises and to decrease the processing time. A simple algorithm for feedback control was developed and weld pool size is controlled by welding current which is adjusted automatically with personal computer.
The purpose of this study is to profile actual conditions of personal information protection systems operated in overseas countries and examine major considerations of personal information that security service providers must know in the capacity of privacy information processor, so that it may contribute to preventing potential occurrence of any legal disputes in advance. Particularly, this study further seeks to describe fundamental idea and principle of said Personal Information Protection Act; enhancement of various safety measures (e.g. collection / use of privacy data, processing of sensitive information / personal ID information, and encryption of privacy information); restrictions on installation / operation of video data processing devices; and penal regulations as a means of countermeasure against leakage of personal information, while proposing possible solutions to cope with these matters. Using cases among foreign countries for this study. Possible solutions proposed by this study can be summed up as follows: By changing minds with sufficient legal reviews, it is required for security service providers to 1) clearly and further specify any purposes of collecting and using privacy information, if possible, 2) obtain any privacy information by legitimate means as it is necessary to collect such information, 3) stop providing any personal information for the 3rd parties or for any other purposes except fundamental purposes of using privacy information, and 4) have full knowledge about duty of safety measure in accordance with safe maintenance of privacy information and protect any personal information from unwanted or intentional leakage to others.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.11a
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pp.327-329
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2000
This paper is concerned with the development of vibration measurement using the image processing. With the advance of the personal computer and the image processing device, it becomes possible to measure vibrations by converting the image into motion data. The image stored in the computer is based on pixels. Hence, the efficient technique which can compute vibrational motions from pixel data should be developed. In this study, we will show the feasibility of the image processing technique for vibration measurement. The experimental results show that vibrations can be measured from image data.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.340-350
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2022
The big data term refers to the great volume of data and complicated data structure with difficulties in collecting, storing, processing, and analyzing these data. Big data analytics refers to the operation of disclosing hidden patterns through big data. This information and data set cloud to be useful and provide advanced services. However, analyzing and processing this information could cause revealing and disclosing some sensitive and personal information when the information is contained in applications that are correlated to users such as location-based services, but concerns are diminished if the applications are correlated to general information such as scientific results. In this work, a survey has been done over security and privacy challenges and approaches in big data. The challenges included here are in each of the following areas: privacy, access control, encryption, and authentication in big data. Likewise, the approaches presented here are privacy-preserving approaches in big data, access control approaches in big data, encryption approaches in big data, and authentication approaches in big data.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.29
no.4
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pp.160-165
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2021
In order to identify and analyze potential aviation safety hazards, analysis of aviation safety report data must be preceded. Therefore, in consideration of the provisions of the Aviation Safety Act and the recommendations of ICAO Doc 9859 SMM Edition 4th, personal information in the reporting data and sensitive information of the reporter, etc. It identifies the scope of de-identification targets and suggests a method for applying de-identification processing technology to personal and sensitive information including unstructured text data.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.4
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pp.719-734
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2020
This paper proposes a new measurement scheme for estimating the processing level according to risk when performing de-identification in the use of personal information by practitioners in the organization in line with the recently revised Data 3 Act. Our proposed methods considered the surrounding circumstances surrounding the data, not just the data, for risk measurement, and divided the data situation into three categories more systematically so that it can be applied in all areas in a general-purpose environment, the data utilization environment, and the data (self) so that it can be calculated quantitatively based on each context risk according to the presented classification. The proposed method is designed to calculate the risk of existing de-identifiable information in a quantitative manner so that personal information controller in general organizations can use it in practice, not just in the qualitative judgment of experts.
In modern society, user privacy is emerging as an important issue as closed-circuit television (CCTV) systems increase rapidly in various public and private spaces. If CCTV cameras monitor sensitive areas or personal spaces, they can infringe on personal privacy. Someone's behavior patterns, sensitive information, residence, etc. can be exposed, and if the image data collected from CCTV is not properly protected, there can be a risk of data leakage by hackers or illegal accessors. This paper presents an innovative approach to "machine learning based reversible chaotic masking method for user privacy protection in CCTV environment." The proposed method was developed to protect an individual's identity within CCTV images while maintaining the usefulness of the data for surveillance and analysis purposes. This method utilizes a two-step process for user privacy. First, machine learning models are trained to accurately detect and locate human subjects within the CCTV frame. This model is designed to identify individuals accurately and robustly by leveraging state-of-the-art object detection techniques. When an individual is detected, reversible chaos masking technology is applied. This masking technique uses chaos maps to create complex patterns to hide individual facial features and identifiable characteristics. Above all, the generated mask can be reversibly applied and removed, allowing authorized users to access the original unmasking image.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.4
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pp.261-270
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2019
The study examines the relationship between perceived mental benefits, online trust, and personal information disclosure when shopping online in Vietnam. The e-commerce market has been booming in Vietnam since 2015. The number of online transactions and e-commerce sites has increased steadily in recent years. However, the number of online sales in Vietnam is still not high, and consumers are still limited in buying from websites when they have to provide too much information during and after the shopping process. The mix-method is used to ensure the scientific nature of the study. Qualitative research method (phenomenological research) along with the quantitative research method (survey) are applied to meet the research objectives. The data in the study was collected through the group discussion with eight experts and the survey with 917 respondents. Data processing result via SmartPLS software indicate the positive relationships between the factors in the research. The perceived mental benefits have the most potent influence on the online trust of Vietnamese customers; at the same time, both the perceived mental benefits and online trust affect customers personal information disclosure in electronic commerce. Some managerial implications relating increasing the perceived mental benefits, and customers' online trust are proposed for online businesses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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