Purpose- This study examines the multi-mediation effect of personal self-congruity and social self-congruity to perceived value and brand attitude on aircraft customers in China. Research design, data and methodology- Survey was conducted on Chinese citizens who had flown via Chinese airlines and lived mainly in the Yangtze River delta. 727 cases were analyzed. SPSS 22.0 and AMOS 24.0 were used to analyze the data. Results - First, perceived economic value has a positive impact on personal self-congruity and social self-congruity but has no effect on brand attitude. Second, perceived functional value has a positive impact on personal self-congruity, social self-congruity, and brand attitude. Third, based on this, perceived economic value is not directly related to brand attitude. However, there is a relationship between perceived functional value and brand attitude, with personal self-congruity and social self-congruity having mediation effects. Conclusions - The Results show that perceived economic and functional value such as competitive airfare, mileage membership, check-in processes, diversified vouchers and coupons, and also basic services such as flight security and flight attendant service having an effect on personal self-congruity. To improve consumer brand attitude, airlines should take into consideration personal self-congruity factors such as their values and lifestyles, and their social self-congruity factors such as their social status and social security.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.4
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pp.1013-1023
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2016
Transborder data flow(TBDF) of personal information in Korea has been limited by current Privacy law which request data subject to give consent. As the IT industry is growing at an incredible rate, there is a need to review the existing law to cope with growing industrial demand and increasing numbers of international data transfer. The transfer of personal data overseas not only allow businesses providing IT services including finance, internet, e-commerce to thrive, but also impact every aspect of our lives which are increasingly depended on these technology. Transmitting personal data across borders raises serious questions of privacy protection and restriction of business operation. In ordrer to promote interoperability of personal data in international environment, a considerable amount of research and debate needs to be taken before implementing a sound policy. This paper presents a need for a sound TBDF policy in Korea by examine the main policy challenges associated with TBDF. Finally, the paper identify policy suggestions based on European Union's approach as they have successfully implemented TBDF policy that balanced data privacy and economic agenda.
This study tried to suggest crisis management compliance to prevent personal information infringement accidents that may occur in the process because the data including personal information is being processed in the artificial intelligence (AI) service process. To this end, first, the AI service provision process is divided into 3 processes such as service planning/data design and collection process, data pre-processing and purification process, and algorithm development and utilization process. And 3 processes are subdivided into 9 stages following to personal information processing stages to infringe personal information. All processes were investigated with literature and experts' Delphi. Second, the investigated personal information infringement factors were selected through FGI, Delphi, etc. for experts. Third, a survey was conducted with experts on the severity and possibility of each personal information infringement factor, and the validity and adequacy of the 94 responses were verified. Fourth, to present appropriate risk management compliance for personal information infringement factors in AI services, a method for calculating the risk level of personal information infringement is prepared by utilizing the asset value of personal information, personal information infringement factors, and the possibility of infringement accidents. Through this, the countermeasures for personal information infringement incidents were suggested according to the scored risk level.
The purposes of this study are to identify factors that affect personal information protection activities from the perspective of personal information managers and explore ways of promoting such activities. The main factors examined by threat and response assessments were selected based on the protection motivation theory, and the effects of each factor were analyzed using a multinomial logit model. The analysis results show that small-scale personal information managers need to be provided with both educational support to enhance their awareness and technical support, such as protection inspection tools, to help them carry out their own personal information protection activities. Personal information managers larger than a certain size also require tax support, including tax cuts, to support their budgets for and investments in personal information protection activities. In addition, they need professional education that emphasizes practice.
Recently, de-identification of personal information, which has been a long-cherished desire of the data-based industry, was revised and specified in August 2020. It became the foundation for activating data called crude oil[2] in the fourth industrial era in the industrial field. However, some people are concerned about the infringement of the basic rights of the data subject[3]. Accordingly, a development study was conducted on the Batch De-Identification Tool, a personal information de-identification automation tool. In this study, first, we developed an image labeling tool to label human faces (eyes, nose, mouth) and car license plates of various resolutions to build data for training. Second, an object recognition model was trained to run the object recognition module to perform de-identification of personal information. The automated personal information de-identification tool developed as a result of this research shows the possibility of proactively eliminating privacy violations through online services. These results suggest possibilities for data-based industries to maximize the value of data while balancing privacy and utilization.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.5
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pp.1269-1277
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2016
European Union and United States have introduced new Privacy Shield agreement after decision of Court of Justice of the European Union which invalidated Safe Harbor agreement. Privacy Shield agreement contains several clauses to raise the level of personal data protection such as enhanced commitments, stronger enforcement, clear safeguards and transparency obligations, and effective protection of EU citizens' rights with several redress possibilities. This agreement has received positive response as an enhanced measure for personal data protection. This paper examines EU and US discussion history and current situation regarding Privacy Shield and suggests national policy direction such as measures for personal data transborder flow system improvement and international cooperation.
Purpose The purpose of this study is to enhance the accuracy score of personal credit scoring using the convolutional neural networks and secure the transparency of the deep learning model using eXplainalbe Artifical Inteligence(XAI) technique. Design/methodology/approach This study built a classification model by using the convolutional neural networks(CNN) and applied a methodology that is transformation of numerical data to imaged data to apply CNN on personal credit data. Then layer-wise relevance propagation(LRP) was applied to model we constructed to find what variables are more influenced to the output value. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that accuracy score by model using CNN is highest among other models using logistic regression, neural networks, and support vector machines. In addition, With the LRP that is one of the technique of XAI, variables that have a great influence on calculating the output value for each observation could be found.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.66
no.4
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pp.258-262
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2017
The PCA(Principal Component Analysis) algorithm is widely used as a technique of expressing the eigenvectors of the covariance matrix that best represents the characteristics of the data and reducing the high dimensional vector to a low dimensional vector. In this paper, we have developed a personal authentication method based on ECG using principal component analysis. The proposed method showed excellent recognition performance of 98.2 [%] when it was experimented using electrocardiogram data obtained at weekly intervals. Therefore, it can be seen that it is useful for personal authentication by reducing the dimension without changing the information on the variability and the correlation set variable existing in the electrocardiogram data by using the principal component analysis technique.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.21
no.3
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pp.215-223
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2016
The low price around 1000 USD makes consumer 3D printers as a new additive manufacturing platform for the personal manufacturing where consumers can make and sell their own products. To allow the consumers to design and manufacture their products, not only economic 3D printers but also supporting information systems for their design and manufacturing are essential. This study suggests an extended product data management (PDM) system that can support both the design and manufacturing of personal products with consumer 3D printing services. This extended PDM system helps consumer designers use advanced PDM technologies for their design and connected 3D printing services with Internet of Things (IoT) technology for realization of their products. As a result, the proposed system supports the consumer designers a seamless integrated product development and manufacturing environment supported by PDM and consumer 3D printing services.
With the advent of the data economy, interest in using big data has increased, but conflicts with protecting personal information have been also steadily raised. In this regard, major countries are accelerating use of big data by exempting de-identified, pseudonymous personal information from protection. However, these policies have been made without the understanding that the economic value of personal information has been actually changing slowly. This paper presents the concept of 'collected information' and defines it as having public interest and therefore, not the exclusive property of the collector of such information. The paper shows the collected information has public interest in terms of personal information protection, connectivity, and universal service and public goods. It also specifies that the 'data governance' cannot be applied to the current data utilization framework that depends upon the holder's consent; rather, it raises the need to improve the practices of information provision consent or provide the beneficiary right of information use to the information holder in order to ensure the proper 'data governance' that will turn market failure into success.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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