개인정보보호법에서는 정보 주체의 권리보장을 위해 개인정보보호 정책문서인 개인정보 처리방침을 공개하도록 규정하고 있고 공정거래위원회에서는 개인정보 처리방침을 약관으로 보고 약관규제법에 따라 불공정약관심사를 하고 있다. 그러나, 정보 주체는 개인정보 처리방침이 복잡하고 이해하기 어려워 읽지 않는 경향이 있다. 개인정보 처리방침의 내용을 간단하고 읽기 쉽게 한다면 온라인 거래에 참여할 확률이 증가하여 기업의 매출 증가에 기여하고, 사업자와 정보주체간의 정보 비대칭성 문제 해결에 기여할 것이다. 본 연구에서는 복잡한 개인정보 처리방침을 딥러닝을 이용하여 분석하여 정보주체로 하여금 가독성 높은 단순화된 개인정보처리 방침을 구현하기 위한 모델을 제시한다. 모델을 제시하기 위해 국내 258개 기업의 개인정보 처리방침을 데이터셋으로 구축하고 딥러닝 기술을 활용하여 분석하는 방안을 제안하였다.
온라인 행동기반 맞춤형 광고(Online Behavioral Advertising)는 정보의 유용성과 사용자 편리성으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만 사용자의 동의 없는 행동정보 수집으로 인한 프라이버시 침해 문제로 Do Not Track 제도의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 국내에서는 체계적이고 공통적인 기준을 제공하는 DNT 관련 법률이 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 DNT 관련 제도를 수립하여 시행중인 주요 국가의 사례를 조사한 다음, OBA의 이해관계자들을 모두 포함할 수 있도록 법(제도), 기업, 개인, 사회 4가지 영역으로 분류 및 분석하여 DNT 프레임워크를 제시하였다. 이러한 프레임워크를 통하여 행동정보 유형과 통제 유형, DNT 시스템 유형으로 구성된 DNT 매커니즘을 제공함으로써, 기업들이 관리해야 할 정보와 통제 방법 그리고 적합한 시스템 선택에 대한 의사결정을 지원하는 데 의의가 있다. 또한 OBA 시장 전체에 대한 연구를 바탕으로 각 이해관계자들 간의 DNT 영향 관계를 분석하였기 때문에 향후 OBA 관련 연구에 대한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
최근에 출시된 포켓몬고는 위치 기반의 실시간 증강 현실을 모바일로 구현한 온라인 게임이다. 이 게임의 올바른 플레이는 사용자들이 직접 이동해가며 출현하는 포켓몬을 수집하는 것을 기본 전개로 해야 하지만, 인기가 많아짐에 따라 쉽게 플레이하기 위한 악용 사례가 생겨났다. 가장 많이 사용되는 방법은 Fake GPS와 같은 모의 위치 서비스를 제공하는 애플리케이션을 사용하는 것으로, 이러한 애플리케이션을 이용하면 실내에서 이동하지 않고도 게임을 할 수 있기 때문에 온라인 게임에서의 부정행위로 판단할 수 있다. 이와 같은 부정행위를 클라이언트 관점(모바일 기기)에서 탐지하면 시스템 자원을 많이 소모할 수 있어 게임 속도를 급격히 저하시킬 수 있다. 개발사 입장에서는 게임 사용성과 사용자 만족도에 부정적인 영향을 주는 탐지 방법은 적용시키기가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 서버 관점에서 GPS 위치 기록을 활용하여 생성한 이동경로를 분석하여 모의 위치 서비스를 온라인 게임에서 악용하는 사용자를 탐지하는 기법을 제시한다.
Mohammadzadeh, Zeinab;Davoodi, Somayeh;Ghazisaeidi, Marjan
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권3호
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pp.933-936
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2016
Online social network technologies have become important to health and apply in most health care areas. Particularly in cancer care, because it is a disease which involves many social aspects, online social networks can be very useful. Use of online social networks provides a suitable platform for cancer patients and families to present and share information about their medical conditions, address their educational needs, support decision making, and help to coping with their disease and improve their own outcomes. Like any other new technologies, online social networks, along with many benefits, have some negative effects such as violation of privacy and publication of incorrect information. However, if these effects are managed properly, they can empower patients to manage cancer through changing behavioral patterns and enhancing the quality of cancer patients lives This paper explains some application of online social networks in the cancer patient care process. It also covers advantages and disadvantages of related technologies.
학술 연구나 정책 입안 등을 위한 심층적 자료 활용의 확대는 동시에 개별 정보 노출에 대한 염려도 증가시킨다. 때문에 최근 이십여 년 간 통계적 노출제어(정보보호) 분야에서 많은 논문들이 발표되었다. 본 논문은 그러한 연구 내용들을 정리하여 국내 통계인들과 기관들에게 소개하고자 한다. 주요 내용으로 국소통합이나 잡음추가와 같은 전통적인 매스킹 기법 뿐만 아니라, 온라인 자료 분석 시스템에서의 정보보호 처리, 차등정보보호를 통한 노출제어 및 재현자료를 활용한 정보보호 대안 모색에 대해 다룬다. 또한 각각의 주제에 대한 방법론 소개와 함께 활용 사례 및 장단점을 논의하였다. 본 논문이 실제적인 통계적 노출제어 문제를 고민하는 통계인들에게 도움이 되기를 바란다.
Kim, Wonkyung;Lee, Kukheon;Lee, Sangjin;Jeong, Doowon
Journal of Information Processing Systems
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제18권2호
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pp.245-257
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2022
In the Internet of Things (IoT) era, the types of devices used by one user are becoming more diverse and the number of devices is also increasing. However, a forensic investigator is restricted to exploit or collect all the user's devices; there are legal issues (e.g., privacy, jurisdiction) and technical issues (e.g., computing resources, the increase in storage capacity). Therefore, in the digital forensics field, it has been a challenge to acquire information that remains on the devices that could not be collected, by analyzing the seized devices. In this study, we focus on the fact that multiple devices share data through account synchronization of the online platform. We propose a novel way of identifying the user's interest through analyzing the remnants of targeted advertising which is provided based on the visited websites or search terms of logged-in users. We introduce a detailed methodology to pick out the targeted advertising from cache data and infer the user's interest using deep learning. In this process, an improved learning model considering the unique characteristics of advertisement is implemented. The experimental result demonstrates that the proposed method can effectively identify the user interest even though only one device is examined.
Purpose The aim of this study is to investigate how system quality, privacy concerns, and usefulness impact user satisfaction and word-of-mouth intention towards smart order services among Chinese consumers. The study also seeks to provide both theoretical and practical implications based on the findings. Design/methodology/approach This study conducted an empirical study on Chinese consumers through an online survey on 274 users of smart order service in China. To analyze the data, frequency analysis, reliability analysis, and confirmatory factor analysis were performed using SPSS 26.0 and AMOS 26.0 statistical programs, and structural equation model was used for hypothesis testing. Findings The study results are as follows. First, system quality was found to have a positive effect on usefulness and user satisfaction. Second, privacy concerns were found to have a positive effect on user satisfaction, but not on usefulness. Third, user satisfaction was found to have a positive effect on consumers' word-of-mouth intention of the smart order service. Finally, mediating effects were found between system quality and user satisfaction through usefulness, as well as between system quality, perceived privacy concern, and usefulness through user satisfaction.
■ 전자상거래: 서로 보지 않고 하는 거래 온라인 범죄 (Online Fraud) 급증 ■ 전자상거래 최대의 걸림돌: 신뢰 · 62% cited trust as the top E-commerce barrier - Authentication was key to 60%; Privacy was key to 56% · (1999 ITAA and E&Y Survey) 인터넷을 신뢰의 공간(Trust Network)으로 만들자. (OECD의 Global Theme, 1998. 10) ■ 전자상거래 신뢰 확보 → 인증기관 출현(중략)
사이버공간이 독특한 사회적 공간으로 자리잡고 이에 대한 경험적 자료의 필요성이 중대됨에 따라 컴퓨터 통신망을 이용한 사회조사가 늘어나고 있다. 본 연구는 사이버공간이 보여주는 기술적 기능성을 방법론적으로 검토해 봄으로써 온라인 사회조사의 발전가능성을 탐색하고 있다. 온라인 사회조사는 표집틀, 응답자 접촉방식, 질문지 형태 등에 따라 회원 조사, 방문자조사, 전자우편조사, 전자설문조사로 구분될 수 있으며 기존의 조사방법에 비하여 조사비용의 저렴하고 조사의 실행이 용이하다는 특징을 가지고 있다. 그러나 체계적 오차와 관련하여 온라인 사회조사는 표본설계(모집단의 규정, 표집틀 오차, 추출오차), 측정(측정도구의 구성, 시스템의 안정성과 충실성, 비 응답 및 응답오차) 조사윤리의 측면에서 많은 과제를 안고 있다. 이러한 방법론적인 쟁점에 대한 충분한 고려가 이루어질 때 온라인 사회조사는 본격적인 조사연구의 한 방법으로 자리잡을 수 있을 것이다.
Purpose: This research aims to determine the quality of online store designs that make consumers who use online market board applications have the urge to make impulse buying. This research was conducted because impulse buying is the most common buying behavior. Research design, data and methodology: This research used non-probability sampling. The sample size was 195 respondents from the distribution and service industries by applying a purposive sampling technique. The data collection technique employed a questionnaire distributed online according to predetermined criteria: mobile device users who accessed the online market board application and made at least one purchase in the last six months. The data analysis method utilized was structural equation modeling (SEM). Results: The findings revealed that usability, functionality, and sociability factors affected hedonic and utilitarian search. Furthermore, these findings proved that hedonic search affected impulse buying drives. In contrast, the utilitarian search did not affect impulse buying drives. Conclusions: The usability, functionality, and sociability factors supported hedonic and utilitarian searches. Consumer information security increased consumer confidence in an online store because it was considered to protect matters related to their privacy. The hedonic search also increased impulse buying drives. Consumers prefer to use their spare time to search through online market board applications, which provide many attractive promos.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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