본 연구에서는 개인정보 비식별화 데이터의 통계적 유용성에 대한 품질 측정 방안에 대하여 통계 모형화에 따른 예측 정확도 측면에서 고찰하였다. 4차 산업혁명 시대에서 정보통신기술을 통한 혁신에는 반드시 빅데이터의 효과적인 활용이 필수적이지만, 개인정보 이슈는 적극적인 빅데이터 활용에 제약이 되고 있다. 이를 해결하기 위해 비식별화 가이드라인이 제정되었으며 다양한 개인정보 비식별화 방법이 활용되면서 개인정보의 실질적인 재식별 가능성은 매우 낮아졌다. 반면에 강력한 비식별화는 데이터의 유용성을 떨어뜨리는 부작용이 나타날 수 있다. 그 동안은 재식별 불가능한 비식별화 방법이 연구의 주를 이루어 왔다면 본 연구에서는 대표적인 비식별 방법인 KLT 모형에 의한 비식별화 데이터에 대한 통계적 유용성 측면의 품질 측정에 대하여 연구하였다. 비식별화 데이터에 대한 통계적 예측모형의 정확도에 기반하여 비식별화 된 데이터의 통계적 유용성이 어느 정도 훼손되는지에 대하여 사례분석을 수행하였다. 또한, 비식별 자료에 어느 정도의 비식별화 되지 않은 자료가 추가되어야 예측모형의 정확도를 회복하는 지를 살펴봄으로써 비식별화된 자료의 데이터 유용성 정도에 대한 새로운 측정지표를 제안하였다.
This study is conducted to find out whether companies which use electronic commerce for their business are collecting the least personal information. of consumers that are necessary for providing electronic commerce services to consumers. Investigators visited website of 799 electronic commerce companies, and checked out the personal informations of consumers that were asked when they join the site as a member. The collected data were analyzed with frequency, percentage, and cross-tab analysis using SPSS program. Generally most electronic commerces required more personal information of consumers than necessary for providing their services to consumers. These phenomena are partly due to the fact that regulations regarding consumer privacy in electronic commerce are advisory rather than mandatory at present. Therefore, it is suggested that mandatory regulation which makes companies poot their identification within a certain area of their web page has to enforced for the protection of consumer privacy in electronic commerce. And it would be more efficient if consumers are consistently educated about self protection guideline regarding personal information in using electronic commerce in addition to a mandatory regulation.
We present an effective algorithm for automatic tracing of retinal vessel structure and vascular landmark extraction of bifurcations and ending points. In this paper we deal with vascular patterns from RGB images for personal identification. Vessel tracing algorithms are of interest in a variety of biometric and medical application such as personal identification, biometrics, and ophthalmic disorders like vessel change detection. However eye surface vasculature tracing in RGB images has many problems which are subject to improper illumination, glare, fade-out, shadow and artifacts arising from reflection, refraction, and dispersion. The proposed algorithm on vascular tracing employs multi-stage processing of ten-layers as followings: Image Acquisition, Image Enhancement by gray scale retinal image enhancement, reducing background artifact and illuminations and removing interlacing minute characteristics of vessels, Vascular Structure Extraction by connecting broken vessels, extracting vascular structure using eight directional information, and extracting retinal vascular structure, and Vascular Landmark Extraction by extracting bifurcations and ending points. The results of automatic retinal vessel extraction using jive different thresholds applied 34 eye images are presented. The results of vasculature tracing algorithm shows that the suggested algorithm can obtain not only robust and accurate vessel tracing but also vascular landmarks according to thresholds.
본 논문에서는 DNA 생체정보와 소유자 기반의 hardware RFID(Radio Frequency Identification) 스마트카드, 그리고 Software 인증 분야인 PKI 전자서명을 도입한 다중 사용자 인증시스템을 제시한다. 이는 현 시스템의 인가딘 자의 접근 방법인 ID or password 가 안전한 방법이 아니므로 논문[1] 에서 제안한 사항을 다음과 같이 개선하였다. 즉, 사용자 인증 카드인 two card(the biometric registered seal card and the DNA persional ID card) 대신 하나의 RFID 스마트카드로 사용자 인증을 할 수 있고, 카드 분실시 사용자 정보 노출의 위험을 저가의 RFID로 해결한다. 또한 DNA personal ID 민으로 일난성 쌍둥이, 수혈한 환다, 암세포에서 돌연변이가 발생한 경우의 사용자 인증이 어려운 경우까지 사용자 ID 에 대응하는 일회용 의사난수와 DNA 정보로 사용자 인증을 해결하였다. 그러므로 현 생체 정보 사용자 인증시스템의 단점인 패턴 매칭과 패턴 비교의 에러르 정확한 digital DNA 생체정보로 안전하게 스마트카드에 저장하여 터미널에 로그온하는 local applications에 적용할 수 있다. 스미트카드내 RFID는 사용자를 판독, 추적, 관리할 수 있으므로 카드 분실시 카드 위치를 추적하고 개인 정보를 관리할 수 있으며, 어떠한 개인 DNA 정보도 노출되지 않는다. 현 PKI 전자서명의 비밀키 안전성을 해결한다. 뿐만 아니라 이러한 시스템은 생체정보의 RFID 스마트카드 사용 확대 계기로, 신용카드, 신분증, 그리고 여권 등에서도 이용할 수 있다. 제시한 시스템의 안전성을 통계학적 분석으로 보여진다.
최근 개인정보가 데이터로 활용되면서 다양한 신산업 등이 발굴되고 있지만 체계적인 관리체계 구축 미흡등 으로 개인정보 유출 및 오남용 사례가 연이어 발생되고 있다. 또한 지난 '20년 8월, 데이터 3법 시행 이후 개인정보를 가명·익명 처리하여 활용하는 서비스가 등장하고 있지만 불충분한 가명처리 및 가명정보 처리에 대한 안전성확보조치, 혐오표현 등의 민감정보의 처리 미흡으로 개인정보 이슈가 발생하고 있다. 이에 본 연구는 개인정보를 안전하게 활용하기 위하여 캐나다의 Ann Cavoukian[1]이 제시한 개인정보보호 중심 설계(Privacy by Design, 이하PbD) 원칙을 기반으로 가명정보 생명주기에 적용할 수 있는 새로운 PbD원칙을 제안하였다. 또한, 제안한 방법에 대하여 개인정보보호 관련 전문가 30명을 대상으로 설문조사를 통하여 제안 방법의 유의미함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 OMOP(Observational Medical Outcomes Partnership) CDM(Common Data Model) 구축시 개인의료정보를 보호하는 방법을 연구하였다. 제안된 방법은 HIPAA(The Health Insurance Portability and Accountability Act) PHI(Protected Health Information)에 대응되는 데이터가 CDM으로 추출 되는 것을 제한하거나 식별 불능 화 처리 하는 것이다. 하지만 한국의 개인정보보호법 및 의료법에는 민감 정보의 처리 제한에 관한 내용은 존재하나 그 민감 정보가 무엇인지에 관한 명확한 규정은 없어 개인의료정보 보호를 위한 민감 정보 선정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 HIPAA PHI를 개인정보 보호법 제23조 민감 정보의 처리 제한 기준으로 정하고 CDM데이터와 매핑 하였다. 본 연구를 통해 CDM구축 시 발생되는 개인의료 정보 보호문제에 대한 해결 방법을 제시함으로써 국내 CDM구축 확산에 기여할 것으로 예상된다.
기존 인터넷 웹 사이트에서는 개인 식별 도구로 주민등록번호를 사용해 왔다. 그러나 인터넷에서의 주민 등록번호 사용은 개인정보 유출 위험을 증가시키는 주 요인이 되고 있다. 현재 정부에서는 인터넷에서의 주민등록번호 수집과 개인정보 유출 최소화를 위해 i-PIN 서비스를 권장하고 있다. i-PIN의 원래 사용 목적은 인터넷 웹 사이트에서 주민등록번호를 사용하지 않고 i-PIN 13자리 가상번호로 개인을 식별하여 사용된다. 최근에는 i-PIN을 인증서 형태로 사용하는 사례가 늘고 있다. 본 연구에서는 i-PIN을 인증서 형태로 사용하는 소프트웨어 서비스 방법론과 기존 i-PIN 서비스와는 다른 형태의 i-PIN 본인인증서비스 적용 사례를 알아보고자 한다.
In the new media age, the importance of personal style is highlighted, as the fashion recipients independently create their own images by transforming and recombining the fashion information gathered from the fashion blogs - the most representative form of social networks. The study aims to identify the types and styles of imaginary ego-images represented on the personal fashion blogs as a new space of self-expression, based on Lacan's gaze; the imaginary of the unconscious world and the ego-concept. According to literature search, the imaginary ego-image is classified as narcissism, regression, identification, and virtuality. In the case study, Narcissism is represented mostly as bloggers' satisfaction and beliefs about their fashion styles. The degeneration represents childhood images including a mother, as well as retro and vintage images that recreate the fashions of bygone eras - such as medieval, $19^{th}$ or 20th century fashion. Identification is the connection with the various areas of culture and art, especially movies and music. Virtuality represents hypothetical situations of mythical, fairy tale-like, surreal, or dreamlike atmospheres and hypothetical bodies that appear removed, disassembled, or crooked. The imaginary ego-images emerged on the personal fashion blogs are also classified into specific style depending on the attributes of the ego images-such as kidult style, retro style, ethnic style, and surreal style.
Ubiquitous computing is a study area explained in a myriad of contexts and technological terms. So when you try to define it with simple words, it gets even more confusing. Payment. however, refers in nature to an act of money transfer from one entity to another, and it is obvious that a payment method will be valued as long as the transaction can be completed with safety no matter what technology was used. In the end, the key to U-payment is convenience and security in the transfer of financial information. The purpose of this paper is to find a desirable U-payment scheme by looking at the characteristics of seamlessness under the ubiquitous environments, Strong Personal Device, and peer-based if information transactions. We also propose U-SDT Protocol integrating critical technologies such as Radio Frequency Identification (RFID), Bluetooth, Personal Payment Device, Account Managing Application and Transaction ID as a way to make transactions between users seamless and secure better privacy protection.
최근 의료정보기술 분야에서 비디오는 풍부한 임상정보를 포함하는 특징으로 인하여 새로운 서비스 창출 및 연구개발을 위한 중요한 데이터로서 그 가치를 새롭게 평가받고 있다. 그러나 임상정보는 개인정보를 포함하고 있어, 생명윤리 혹은 연구 윤리에 대한 고려가 필요하다. 따라서 비디오 또한 의료영상으로서 비식별화가 요구되지만 기존 방법은 주로 정형데이터와 정지영상에 특화되어 기존의 방법을 그대로 적용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 개인정보 비식별화 처리 시스템과의 연동을 고려하여 비디오 내에서 개인식별정보를 검출하는 자동화 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장면분할과 체내외 영역 검출의 전처리 후에 텍스트 및 사람검출을 통한 인덱싱과정을 수행한다. 검출된 개인식별 인덱스 정보는 비식별화를 수행하는 외부 시스템 및 시각화를 위한 메타데이터로 제공된다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 프로토타입을 구현하고 실제 수술비디오를 대상으로 인덱싱 속도를 측정하였다. 그 결과 입력 비디오의 재생시간 대비 2배 이상의 빠른 작업속도를 보였으며, 수술교육콘텐츠 제작 및 학술용 반자동 편집시스템의 사례를 통해 빠른 의사결정을 보조할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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