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1빅데이터와 빅퀘스천 - 빅데이터 활용에 대한 인문학적 비판과 질문 -

저자 : 유강하 ( Yu Kang-ha )

발행기관 : 영남대학교 인문과학연구소 간행물 : 인문연구 82권 0호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 187-214 (28 pages)

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빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공지능은 현대 사회의 중요한 화두이다. 이 가운데서도 빅데이터는 지금까지 공공의 영역과 기업의 이윤 추구에 생산적인 결과를 도출해 왔다. 현재까지의 데이터를 바탕으로 미래를 예측할 수 있다는 빅데이터에 대한 전망은 빅데이터의 적극적 활용으로 이어지게 되었다. 그러나 빅데이터 사용에도 우려할 만한 지점이 존재한다. 빅데이터는 인간과 삶, 사회에 유용하게 활용될 것이라는 믿음에서 만들어졌지만, 지금까지 빅데이터는 주로 기업의 이윤 창출과 효용성의 극대화에 적극적으로 활용되었고, 이러한 과정 속에서 ‘인간’이라는 기본적인 철학이 붕괴되고 있는 듯이 보인다. 빅데이터 활용이 가속화되는 이 시점에, 인문학은 도덕적, 윤리적 감수성을 제공한다는 점에서 진지하게 다루어질 필요가 있다. 특히 다음과 같은 세 영역에서 인문학적 성찰과 질문이 필요해 보인다. (1) 개인정보 유출과 프라이버시의 침해 문제, (2) 오독과 조작의 문제, (3) 인간의 생명과 존엄성에 관한 문제가 그것이다. 빅데이터가 야기하는 문제는 인간, 삶, 개별성, 존엄성이라는 근원적인 문제라는 점에서 소홀히 다룰 수 없다. 현재 우리 사회에는 빅데이터가 인류를 더 나은 미래로 이끌어 줄 것이라는 전망이 우세하지만, 빅데이터를 통해 분명히 알 수 있는 것은 과거와 현재일 뿐, 그것이 곧 미래에 대한 정확한 예측을 의미하지는 않는다. 빅데이터가 분명한 방향성을 제시할 수는 있지만, 그것이 인류의 건강한 미래로 직결된다고 단언하기는 어렵다. 빅데이터가 인간과 삶, 인류의 미래를 위해 사용되는 것이라면, 다수(big)의 흐름에 앞서 ‘인간 삶’이라는 기본 전제 위에서 의심하고 비판하며, 건강한 방향성을 설정하려는 인문학적 비판이 필요하다. 빅데이터가 창출한 가치에 대한 환호에 앞서, 그것이 과연 무엇을 위해 존재하는지에 대해 인문학이 던지는 근원적이고 큰 질문, 즉 빅퀘스천이 필요하다.


Big data, Internet of Things, and Artificial Intelligence are important topics in modern society. So far, big data has produced useful results in modern society. The prospect that big data can predict the future leads to active utilization of big data. However, there are problems in using big data. Big data has been actively utilized mainly in profit-making or profit maximization. In this process, the basic philosophy for 'human being' is collapsing. Humanities are important because they provide moral sensitivity. It seems that humanities reflection and questions are needed to solve the following three problems. (1) personal information leakage and privacy invasion (2) misreading and rigging of data (3) human life and dignity. Problems arising from the use of big data should be treated seriously in terms of issues of human, life, human individuality, and dignity. People believe that big data will lead humans to the perfect future, but big data only tells the past and present. Although big data can present the direction of the future, but it is not synonymous with human - being’s bright future. If big data is used for human- being, life and future, humanistic questions should be asked. Before expecting the value created by big data, we have to ask humanistic questions about why big data exists.

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2초연결사회의 도래와 빅데이터 -법제도적 개선방안을 중심으로-

저자 : 장완규 ( Jang Wan-kyu )

발행기관 : 한남대학교 과학기술법연구원 간행물 : 과학기술법연구 24권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 113-159 (47 pages)

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빅데이터 산업은 미래의 국가경쟁력을 좌지우지할 중요한 산업분야로서 제4차 산업혁명의 핵심분야다. 특히 IT기술의 발달과 함께 인터넷의 빠른 보급으로 인하여 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 웨어러블 기기 등의 모바일기기를 비롯하여 사물인터넷 및 각종 센서 등을 통한 네트워크 접속이 빈번하게 이루어짐으로써 현재 우리는 초연결사회를 살아가고 있다. 초연결사회와 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 사람들의 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있게 되었다. 즉 디지털 경제의 확산으로 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)' 환경이 도래하고 있다. 제4차 산업혁명의 시대와 함께 빅데이터는 21세기의 원유라 비유될 정도로 모든 산업의 근간이자 소스(IoT, Cloud Computing, 인공지능, 무인자율주행차 등)가 되고 있다. 초연결사회를 살아가는 현 시점에서 우리에게 개인정보의 이용 및 활용에 대한 인식의 전환이 필요하다. 즉 너무 경직된 개인정보 보호의 체계에서 벗어나 좀 더 유연한 자세를 가지고 개인정보나 데이터를 바로 보아야 할 때라고 생각한다. 더불어 우리가 법제도적으로 검토해 보아야 할 문제점들도 여기저기 발생하고 있다. 다양한 경로를 통하여 수집, 저장, 가공된 데이터로 인하여 개인정보가 침해되는 일이 발생하는 경우, 빅데이터 분석기법에 활용된 알고리즘의 오류 또는 편향성으로 인하여 전혀 다른 왜곡된 결과가 도출됨으로써 이로 피해를 입는 경우, 그리고 빅데이터 분석을 통해 얻은 결과물에 대한 영업비밀로서의 가치 또는 저작권으로서의 보호 가능성 등 지적재산권의 보호 및 침해 등의 다양한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 ‘빅데이터’란 무엇인지, 그리고 지금 현재 어떻게 활용되고 있으며, 구체적으로 어떠한 문제점들이 있는지 하나하나 짚어보고 이를 개선하기 위한 방안으로 개인정보보호의 관점, 알고리즘 규제 관점, 그리고 지적재산권적 관점에서 빅데이터를 살펴보고자 한다. 더불어 제4차 산업혁명을 다루는 기술 분야에 대한 입법은 경직된 법체계보다는 자율규제 또는 자기통제의 방식으로 추진해 나가는 방식이 타당하다고 생각한다. 현행법으로는 급속도로 발전하는 기술의 속도를 따라잡을 수 없으며 그 법은 기술의 혁신을 가로막는 규제로 남게 될것이기 때문이다. 일단 자율규제의 방식에 따라 운용해 나가면서 법의 미비나 강력한 규제가 필요한 부분에 대해서는 사후적으로 입법을 하는 방식으로 규율해 나가는 것이 현명하다. 필자가 제시하는 입법방식으로는 네거티브 규제나 규제 샌드박스의 형태가 유용하다는 점을 밝혀둔다.


The Big Data Industry is an important industrial field that will control the future national competitiveness and is the core of the Fourth Industrial Revolution. Especially, with the development of IT technology and rapid diffusion of the Internet, network connection is frequently made through mobile devices such as smart phones, tablet computers, wearable devices, object internet, and various sensors. As a result, we are now living in a super-connected society. The Advent of Hyper-Connected Society and big data environments have seen a surge in data volume compared to the past. And the kinds of data have been diversified so that people's behaviors as well as location information and SNS can analyze and predict people's thoughts and opinions. In other words, the 'Big Data' environment is in the process of producing large amounts of information and data that can not be measured due to the spread of the digital economy. With the era of the Fourth Industrial Revolution, Big Data has become the basis of all industries and sources(IoT, Cloud Computing, Artificial Intelligence, Self-driving Car, etc.). At this point, we need to change our perception of the use and use of personal information. In other words, I think it is time to look at personal information and data with a more flexible attitude away from the rigid system of personal information protection. In addition, there are many problems that we have to examine legally. Specifically, big data and privacy, big data and algorithm bias, big data and intellectual property rights. Therefore, in this paper, I examine what Big Data is and how it is currently being used and what are the specific problems. In order to improve this, I want to examine big data in terms of privacy protection viewpoint, algorithm regulation viewpoint, and intellectual property point of view. In addition, I think that the legislation on the technology field dealing with the Fourth Industrial Revolution is appropriate in the way of self-regulation or self-control rather than rigid legal system. Current law can not catch up with the pace of rapidly evolving technology, and it will remain a barrier to technological innovation. It is prudent to rule in the way of legislation after the fact that it operates once according to the method of self-regulation and the part where the law is weak or strong regulation is necessary. It should be noted that the form of the negative regulation or regulatory sandbox is useful for the legislation that I present.

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3개인정보 비식별화기술 적용수준이 빅데이터 활성화에 미치는 영향

저자 : 양현철 ( Hyun-cheol Yang ) , 이영주 ( Young-joo Lee ) , 김신곤 ( Shinkon Kim )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 13권 3호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 395-404 (10 pages)

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민간과 공공에서 초기 빅데이터 성공사례가 확산되고 있으나 동시에 개인정보 침해에 대한 우려와 거부감은 빅데이터의 본격적인 산업적 활용의 걸림돌이 되고 있다. 이러한 상황에서 개인정보 비식별화 기술은 합리적인 방법으로 개인정보를 보호하면서 빅데이터의 유통과 활용의 근거를 제공하는 수단으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 빅데이터 사용자들이 개인정보 비식별화 기술에 대해 충분히 인지할 경우 빅데이터 활성화에 실제적인 영향을 미칠 것인지를 실증하고자 한다. 선행연구에 대한 검토를 거쳐 개인정보 비식별화 기술 적용 수준을 독립변수로 정의하였고, 기술수용모형에 근거하여 빅데이터의 사용의도, 인지된 유용성, 인지된 용이성과의 관계를 설정한 연구모형을 개발하였다. 국내IT기업 종사자 518명의 잠재적 빅데이터 사용자를 대상으로 한 설문조사 결과, 비식별화 기술 적용수준은 빅데이터에 대한 인지된 유용성과 사용용이성을 부분매개로 빅데이터 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 비식별화 기술의 효과성에 대한 사용자 인식의 제고 노력을 통해 개인정보 보호와 빅데이터 산업 활성화의 대립점에서 그 절충점을 찾을 수 있는 정책적, 제도적인 단서를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.


While initial success cases of adopting big data has been found in both private and public sector, the concern of the privacy risk and related resistances may hinder industrial diffusion of the big data. The de-identification of personal information is expected to provide reasonable means to the distribution and utilization of the big data at the same time protecting sensitive personal information. The present study aims to assess the effect of the substantial knowledge of the de-identification of personal information on the intention to use big data. Research model was developed based on the technology acceptance model and the operationalization of the constructs. The empirical data from 518 potential big data users revealed that the degree to the which appli-cation of the de-identification technology has a positive association with perceived usefulness and ease of use, consequently affect intention to use big data. Implications towards big data related pol-icy and industries are discussed.

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4빅데이터 유통의 경제적 효과에 관한 연구사례 분석

저자 : 유승훈 ( Seung Hun Yu ) , 김윤호 ( Yun Ho Kim )

발행기관 : 한국유통경영학회(구 한국유통정보학회) 간행물 : 유통경영학회지 17권 4호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 85-95 (11 pages)

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유비쿼터스 네트워크 서비스 환경의 구축, 디바이스 차원에서의 진화가 어울어지면서 다양하고 방대한 디지털 데이터가 네트워크에서 생성ㆍ유통ㆍ축적되고 있다. 클라우드 컴퓨팅이나 하둡(Hadoop) 등 대용량 데이터의 리얼타임 분산처리기법도 보급됨에 따라 이제까지 이용할 수 없었던 데이터를 활용하고, 미래 예측이나 상품ㆍ서비스의 제안, 인프라 보수와 같은 새로운 가치를 창출하는 영역이 넓어지고 있다. 빅데이터의 유통은 모든 산업과 기술, 사회에 걸쳐 영향을 미치며, 향후 기반 기술의 하나가 될 것이라고 전망되며, 빅데이터 시장은 지속적으로 성장하며 다수의 사회ㆍ경제적 효과를 창출할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 빅데이터 유통의 경제적 효과에 관한 연구사례를 분석 틀을 만들었다. 분석 틀은 빅데이터 유통의 내용적 측면에서 ‘빅데이터 애널리틱스에 의한 경제효과’와 ‘빅데이터 활용에 의한 경제효과’로 나누고, 연구범위를 거시, 준거시, 미시 분석으로 분류하였으며, 분석대상 연구사례는 SAS, TDWI, MIT, Mckinsey, GE 등 5개 기업 및 연구기관이다.주요 분석결과는 다음과 같다. SAS의 연구는 한 국가 및 산업(건강, 행정, 제조, 운송, 보험, 소매, 정보통신, 금융, 에너지 등)을 분석 단위로 하여 빅데이터 애널리틱스 기술이 증가할 경우의 경제 가치를 산출하였다. 효율성 가치 혁신에 주는 가치, 비즈니스 창출 가치를 결과물 지표로 설정하였다. TDWI와 MIT의 연구는 기업을 분석 단위로 하여, 설문 조사 데이터에서 빅데이터 애널리틱스에 의한 사업 효과를 분석하였다. 주요 결과물 지표로서 "보다 효과적인 타깃 마케팅", "보다 적절한 사업계획 수립", "소비자 세분화`` 등을 설정하였다. Mckinsey 연구는 산업ㆍ업계를 분석 대상으로 빅데이터 활용에 의한 경제 효과를 측정하였으며, 성과물 지표로 비용 절감 효과, 생산성 향상 효과를 설정하였다. GE의 연구는 네트워크 활용에 의한 비용(연료비 등) 절감 효과를 산출하였다.


As firms are able to setup ubiquitous computing environment and as computing devices develop, there is an accumulation of diverse and massive digital data. As technology such as cloud computing and Hadoop are available widely, firms are able to analyze data in real-time basis and able to use data that they were not able to use before. Accordingly, they are able to introduce new products and services and create and add values by expanding their business activity boundaries. Distribution of big data affects every industry, technology and society. In addition, it is forecasted that it will be one of the main technology development for the future. It will continuously grow and will create many socioeconomic values. This paper analyzes economic effects of big data distribution by reviewing preceding case studies. The paper examines economic effects of big data in analytical aspect and economic effects of big data utilization by reviewing case studies in SAS, TDWI, MIT, Mckinsey and GE. As result, it shows that there is increase in economic value of big data in analytical aspect in the case of SAS study. In the cases of TDWI and MIT, a big data helped firms to segment and target their markets more effectively and improved implementation of business strategies. In the case of McKinsey study, it shows there are economic effects such as cost reduction and increase in productivity. In the case of GE study, it also shows reduction in cost.

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5빅데이터 분석기술 활성화를 위한 개인정보보호법의 개선 방안 - EU GDPR과의 비교 분석을 중심으로 -

저자 : 박노형 ( Nohyoung Park ) , 정명현 ( Myung-hyun Chung )

발행기관 : 고려대학교 법학연구원 간행물 : 고려법학 85권 0호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 1-39 (39 pages)

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빅데이터 분석기술 차원에서 개인정보의 광범위한 수집과 추가 처리는 대규모의 전자적 감시, 프로파일링 및 개인정보의 공개와 관련하여 심각한 프라이버시 침해 우려를 제기한다. 빅데이터 분석기술이 정보의 최대한의 수집과 활용인 점에서 개인정보보호의 기본원칙 중에서 `개인정보 최소화` 원칙을 위반할 가능성이 높기 때문이다. 빅데이터 분석기술의 활성화를 위하여 개인의 프라이버시와 개인정보보호가 일방적으로 제한되거나 침해될 수 없을 것이고, 동시에 관련 기술과 혁신의 발전이 무조건 제한되거나 침해될 수 없다. 프라이버시와 개인정보보호의 법익과 기술발전에 근거한 빅데이터 분석기술의 활용 사이의 올바른 균형이 요구된다. 한국의 개인정보보호법은 개인정보보호에 관한 일반법으로서 2011년 채택되어 상당히 최근에 제정되었음에도, 빅데이터 분석기술 등 개인정보의 활용 측면에서는 상당히 부정적인 역할을 하는 것으로 비판을 받고 있다. IT강국이라고 자타가 공인하는 한국에서 개인정보보호와 개인정보 활용의 올바른 균형이 상실된 것으로 볼 수 있다. 한국 개인정보보호법의 빅데이터 분석기술의 활성화에 대한 문제는 크게 개인정보의 `목적 외 이용·제공`과 개인정보의 소위 `비식별처리`에 기인하는 것으로 볼 수 있다. 빅데이터 분석기술에서 개인정보가 수집 또는 제공되어 이용되는 과정에서 그 대상인 대량의 개인정보가 원래의 수집 목적으로만 처리될 수 없는 현실적인 한계가 있기 때문이다. 이러한 점에서 개인정보의 특정 개인에 대한 식별성을 제거하는 비식별처리가 빅데이터 분석기술을 위한 모범답안으로서 제시되고 있지만, 일단 비식별처리된 개인정보가 달리 재식별화되는 현실적인 문제가 제기된다. 그럼에도, 개인정보의 목적 외 이용·제공과 비식별처리는 현실적으로 불가피하고, 이들은 개인정보보호를 주된 목적으로 하는 개인정보보호법의 법적 테두리 내에 존재해야 할 것이다. 유럽연합의 `일반개인정보보호규칙`(GDPR)은 가명처리정보와 익명처리정보를 구분하여, 개인정보에 해당하는 가명처리정보는 일정한 법률요건을 충족하는 경우 목적 외 처리로서 허용하고 있다. 빅데이터 분석기술과 개인정보보호의 조화에 관하여 목적 외 처리로서 가명조치를 포함하는 유럽연합의 접근이 보다 현실적이고 법적으로 안정적이라고 판단된다. 특히 가명조치가 익명조치보다 선호되는 것은 가역성이라는 점에서 익명조치도 결코 완전하지 않으며, 또한 익명조치와 달리 가명조치는 여전히 개인정보보호법의 적용 범위 내에 있기 때문이다. 즉, 개인정보보호법의 세계적 추세인 개인정보보호와 개인정보 활용 사이의 균형 추구가 반영될 수 있을 것이다. 2016년 발표된 `개인정보 비식별 조치 가이드라인 -비식별 조치 기준 및 지원·관리체계 안내-`는 익명조치에 집중한 점에서, 또한 보다 정상적인 개인정보보호법의 개정을 `가이드라인`으로 대신하는 점에서 긍정적이라고 볼 수 없다. 개인정보보호법의 목적으로부터 빅데이터 분석기술을 포용까지 동법의 전면적인 개정이 필요할 것이다.


The digital economy in the 21st century does have to accommodate the active utilization of personal data through big data analytics. At the same time, the data protection for individuals, who are the basic components of the society being domestic or international, may not be precluded. Accordingly both big data analytics and data protection should go together, and data protection should be integrated in the use of personal data. Big data analytics, however, while aiming at collecting and processing a maximum amount of personal data, is very likely to violate the principle of data minimization, which is a primary principle of data protection. The Personal Information Protection Act(PIPA) of Korea, however, is being criticized for its lack of flexibility in allowing big data analytics, although it was adopted as a general law of data protection very recently, i.e., in 2011. The main difficulty of the PIPA in respect of big data analytics seems to come from the provisions relating to `the use and provision of personal data for purposes other than those in the original collection` and the so-called `de-identification` of personal data. Big data analytics tends to naturally require processing of an enormous amount of personal data so that personal data may not be processed only for the original purposes in collection. De-identification of personal data, in particular anonymisation, is suggested and introduced administratively for the purposes to promote big data analytics by eliminating identifiability of specific individuals. But it cannot avoid a risk of re-identification as technology develops. The approach of the EU to allow pseudonymisation for processing of personal data for the purposes other than those in the original collection seems to be more practically reasonable and legally certain. One of the reasons why pseudonymisation is preferred to anonymisation is that the latter may not be perfect in its possible reversibility, and that the former is still under the scope of the application of data protection law. However, the `de-identification guideline` published in June 2016 by the Korean governments concerned with data protection does not seem to be positive in that it focuses mainly anonymisation and that it lacks a formal legal status. The guideline seems to confuse data processors and also data subjects. The PIPA should be amended at least to include the use of personal data along with data protection in the provision of its purposes and objects and also to allow big data analytics more flexibly by adopting pseudonymisation.

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6구성 요소들로 본 빅데이터 비즈니스 모델의 특성: 한미 화장품 빅데이터 비즈니스 사례 비교 분석

저자 : 함유근 ( Yukun Hahm ) , 이석준 ( Seogjun Lee )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 13권 1호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 63-75 (13 pages)

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빅데이터는 기업 경영을 변화시키고 있을 뿐 아니라 새로운 형태의 비즈니스를 만들어내고 있다. 이러한 신사업들은 가치를 창출하고 이익을 실현하는 방법에서 기존 사업들과는 다른 특성을 보인다. 본 연구에서는 국내와 해외 화장품 빅데이터 관련 대표 사례를 분석하여 기존 이론에서 거론된 빅데이터 비즈니스 모델의 구성 요소들을 검증하고 도출하였다. 그 결과 이들 기업들은 가치 창출을 위한 데이터 창출 및 활용, 플랫폼의 용도, 고객 경험의 특성 등이 기존 기업들과 차이를 보이고 있다. 특히 가치 창출에서 데이터의 역할이 절대적인 비중을 차지한다. 그리고 국내 기업에 비해 이익 실현 방식에서 데이터 활용도가 높은 해외 기업은 더욱 다양한 종류의 빅데이터를 통한 보다 구체적 인 맞춤화된 고객 경험에 더 초점을 두고 있다.


Big data revolution has changed the management of business as well as the model of business. The new business model driven by big data characterizes the differences in its value creation and profit realization, compared to traditional business models. This study analyzes Korea and US cosmetic big data business case to extract the components of big data business model which are discussed in previous literature. As a result, these cases validate the three key constructs of big data business model; data, platform, customer experience. Especially, data plays a significant role in value creation as well as profit realization. Interestingly enough, US case which has a clear profit realization method directly related to big data analysis delivers a moe concrete personalized customer experience to users.

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7기업의 빅데이터 적용방안 연구-A사, Y사 빅데이터 시스템 적용 사례-

저자 : 이재성 ( Jae Sung Lee ) , 홍성찬 ( Sung Chan Hong )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 15권 1호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 103-112 (10 pages)

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지난 수년간 스마트 폰 같은 스마트 기기의 빠른 확산과 함께 인터넷과 SNS 등 소셜 미디어가 급성장함에 따라 개인 정보와 소비 패턴, 위치 정보 등이 포함된 가치 있는 데이터가 매 순간 엄청난 양으로 생성되고 있으며, M2M (Machine to Machine)과 IoT (Internet of Things) 등이 활성화되면서 IT 및 생산인프라 자체도 다량의 데이터를 직접 생성하기 시작했다. 본 연구는 기업에서 활용할 수 있는 빅데이터의 대표적 유형인 정형 및 비정형 데이터의 적용사례를 고찰함으로써 데이터 유형에 따른적용 영역별 파급효과를 알아본다. 또한 일반적으로 알려져 있는 비정형 빅데이터는 물론 정형빅데이터를 활용하여 실제로 기업에 보다 나은 가치를 창출할 수 있는 방안을 알아보는 것을 목적으로 한다. 이에 대한연구 결과로 빅데이터의 기업내 활동이 나아갈 수 있는 지향점으로써 내·외부에서 발생하는 정형데이터와 비정형 데이터를 적절히 결합함으로써 분석의 효과를 극대화 할 수 있음을 보여 주었다


In recent years, the rapid diffusion of smart devices and growth of internet usage and social media has led to a constant production of huge amount of valuable data set that includes personal information, buying patterns, location information and other things. IT and Production Infrastructure has also started to produce its own data with the vitalization of M2M (Machine-to-Machine) and IoT (Internet of Things). This analysis study researches the applicable effects of Structured and Unstructured Big Data in various business circumstances, and purposes to find out the value creation method for a corporation through the Structured and Unstructured Big Data case studies. The result demonstrates that corporations looking for the optimized big data utilization plan could maximize their creative values by utilizing Unstructured and Structured Big Data generated interior and exterior of corporations.

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8활용 주체별 빅데이터 수용 인식 차이에 관한 연구: 활용 목적, 조직 규모, 업종 특성을 중심으로

저자 : 이영주 ( Lee Young-joo ) , 양현철 ( Yang Hyun-cheol )

발행기관 : 한국정보화진흥원 간행물 : 정보화정책 24권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 79-99 (21 pages)

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빅데이터 관련 기술이 점차 성숙해지고 있고 공공부문을 중심으로 초기 성공사례들이 발표되고 있으나 실질적인 가치 창출에 대한 확신 부족과 개인정보 유출에 대한 여전한 우려로 산업 전반으로의 확산이 더딘 실정이다. 본 연구에서는 빅데이터 도입 과정에서 다양한 이해관계자 집단 별로 긍정적, 부정적 인식이 도입 활성화에 어떠한 차이를 보이는지 탐색적으로 규명하고자 한다. 먼저 기술수용모형(TAM)과 업무기술적합성(TTF) 모형, 프라이버시 계산이론을 바탕으로 긍정적인 평가 요인과 부정적인 평가요인을 통합하여 독립변수를 개발하고 빅데이터 이용의도를 종속변수로 하는 연구 모형을 개발하였다. 국내 빅데이터 실사용자 또는 잠재적 사용자를 대상으로 실증 분석한 결과 선행요인 중 빅데이터의 인지된 유용성, 업무기술적합성, 개인정보침해위험이 이용의도에 유의미한 영향을 주고, 사용용이성은 유의성이 없는 것으로 나타났다. 또한 각 요인 별로 빅데이터 활용 주체에 따른 집단 간 변수의 평균 차이를 부분적으로 발견할 수 있었고, 독립변수와 종속변수와의 인과관계에서도 일부 조절 효과를 발견하였다. 본 연구의 시사점을 통해 향후 빅데이터의 산업 활성화를 위해서 이해관계자 별 차별화된 정책 개발이 필요한 시점이다.


Despite the early success story, the pan-industry diffusion of big data has been slow mostly due to lack of confidence of the value creation and privacy-related concerns. The problem leads us to the need to a stakeholder analysis on the adoption process of big data. The present study combines technology acceptance model, task-technology fit theory, and privacy calculus theory to integrate the positive and negative factors on the big data adoption. The empirical analysis was performed based on the survey from the current and potential big data users. Results revealed perceived usefulness, task-technology fit, and privacy concern are significant antecedents to the intention to use big data. Furthermore, there are significant differences in the perceptions of each constructs among groups divided by the types of big data use, with several exceptions. And the control effect was found in the magnitude of the relation between independent variables and dependent variable. The theoretical and politic implications of the analysis are discussed as to the promotion of big data industry.

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9빅데이터 환경에서의 개인정보 활용에 대한 소비자인식

저자 : 김인혜 ( Kim Inhye ) , 여정성 ( Yeo Jungsung )

발행기관 : 한국소비자학회 간행물 : 소비자학연구 28권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 129-148 (20 pages)

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빅데이터 활용 기술이 발전하면서 온라인에서 소비자가 적극적으로 생산하거나, 기록되는 개인과 관련된 정보들이 사업자에 의해 수집·분석되고 있다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 생산되는 정보를 소비자가 개인정보로 인식하는 수준을 알아보고, 사업자의 개인정보 활용에 대한 소비자의 동의정도와 이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 분석을 위해 10대에서 50대 소비자를 대상으로 온라인패널조사를 수행하였으며, 이를 바탕으로 도출한 연구결과는 다음과 같다. 공개된 정보와 이용내역정보를 포함한 빅데이터 환경에서 생산되는 정보를 소비자가 자신의 개인정보라고 높게 인식하였다. 세부적으로 살펴보면 여성이, 50대가 아닌 연령대가, 개인정보 보호 행동 점수가 높고, 개인정보 유출 경험이 있거나 유출된 적이 없음을 확신하지 못하는 소비자가 빅데이터 환경에서의 정보를 자신의 개인정보라고 높게 인식하였다. 또한 공개된 정보보다 이용내역정보를 개인정보로 더 높게 인식하였다. 소비자는 사업자가 개인정보를 비식별화한다는 사실을 인지하더라도 사업자의 개인정보 활용에 전반적으로 동의하지 않았다. 또한 사업자가 개인정보를 활용하여 일부 혜택을 제공할 때에도 소비자의 동의정도가 낮았다. 단, 사업자가 개인정보 활용에 대해 고지하거나 동의를 받는 등 적극적 조치를 취하는 경우 소극적 조치를 취할 때보다 소비자의 동의정도가 높았다. 또한 개인정보가 활용되는 과정과 범위에 자신의 의사가 반영될 것이라고 생각하는 소비자일수록 사업자의 개인정보 활용에 동의하는 정도가 높아졌다. 본 연구는 빅데이터 환경에서의 개인정보와 개인정보 활용에 대해 정보주체인 소비자의 입장을 규명하였다. 연구 결과 사업자가 개인정보를 활용할 때 정보주체인 소비자의 동의를 얻는 과정이 선행되어야 함을 밝혀내었다. 또한 사업자가 소비자에게 정보 활용의 과정과 범위에 대한 사실을 명확하게 전달하고, 개인정보를 활용할 때 소비자의 의사를 반영할 수 있는 통로를 마련하는 등 정보주체인 소비자를 존중하며 빅데이터 산업의 활성화를 달성하는 것이 중요함을 제안한다.


Korea Communications Commission established Big data Guideline which allows operators to use consumer information. Korean society calls for amending the guideline as there is a possibility that invasion of privacy occurs during the process of operators’ using such information. Therefore, it is necessary to study which information consumers perceive as their own personal information and how they think about the usage of information by operators in big data environment. This study reveals the consumers’ perception on personal information and its usage in big data environment. In this study, an online panel survey was conducted with 574 consumers in their teens to 50s. The main conclusions of the study are as follows. First, consumers highly perceive as their personal information all the information produced in big data environment, including personal information which they make public and online behavior information. This result leads to the conclusion that we need to expand the scope of personal information in related studies. Second, most consumers do not give consent to the operators’ usage of personal information. While consumers do not accept the usage when operators do not inform on it well, they consent a little more when operators inform on it and get consumers’ consent directly. This result reveals that usage of personal information in big data environment should be careful. Lastly, consumers give their consent to operators’ using personal information when they perceive that their opinion is reflected throughout the process of information usage. That is why we need to hear the voice of consumers when amending Big data Guideline in Korea.

KCI등재

10빅데이터 시대의 온라인 마케팅과 개인정보 보호

저자 : 김상찬 ( Sang Chan Kim ) , 강재정 ( Jae Jung Kang )

발행기관 : 제주대학교 법과정책연구원 간행물 : 법과정책 21권 1호 발행 연도 : 2015 페이지 : pp. 97-126 (30 pages)

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오늘날 정보사회의 발전으로 급속도로 데이터가 생산되고 축적되는 이른바 빅데이터(big data)시대에 접어들고 있으며, 기업은 빅데이터의 활용과 분석을 통하여 온라인 마케팅을 포함한 사업과 정책개발에 큰 도움을 얻고 있다. 빅데이터는 기술적 측면, 비즈니스적 측면, 국가경쟁력 제고 측면에서 빅데이터 자체가 정보사회의 발전을 위한 새로운 패러다임으로 인식되기도 하지만, 빅데이터의 분석과 활용과정에서 개인정보가 노출되고 개인의 프라이버시를 침해한다는 매우 부정적인 위험을 안고 있으며, 우리나라에서도 해마다 수백만건에서 수천만건의 개인정보 유출사고가 발생하고 있다. 이러한 개인정보의 오ㆍ남용 또는 유통으로 인한 개인 프라이버시 등의 침해에 대응하여 세계 각국은 이른바 ‘잊혀질 권리’를 포함한 개인정보보호에 관한 논의와 입법적 규제가 활발히 이루어지고 있으며, 2013년 OECD가 제정한 ‘개인정보의 보호를 위한 가이드라인’, 2012년 1월 EU가 제정한 ‘개인정보의 처리와 보호에 관한 규칙’ 등이 대표적이라 할 수 있다. 우리나라에서도 지난 2011년 ‘개인정보보호법’을 제정하는 등 개인정보 보호를 위하여 노력하고 있지만, 개인정보 보호 업무가 각 부처에 산재해 있고, 각 분야에 대한 개별법이 별도로 존재하고 있어 개인정보보호법과 중복되거나 모순되는 내용의 조항들이 남아있는 등 많은 문제를 가지고 있다. 본고에서는 미국과 프랑스 그리고 EU의 개인정보보호 제도의 최근 동향에 대하여 살피고 있다. 특히 EU에서 말하는 이른바 ‘잊혀질 권리’가 우리나라에서 제도적으로 얼마나 수용되고 있는지에 관하여 살펴보기 위하여 우리 개인정보보호법과 EU의 개인정보보호규칙의 내용을 비교ㆍ분석하고 있으며, 아울러 우리나라의 개인정보보호 제도와 정책상의 문제점을 지적하고 개선방안을 제시하고 있다.


With the advancement of information society today, so called age of big data has become when data is produced and accumulated, and organizations have received great help in their business including online marketing and policy development through employing and analyzing big data. While big data is in itself often recognized as a new paradigm for developing information society in terms of technology, business and boosting national competitiveness, it is involved with very negative danger in that personal information is leaked and privacy is invaded in the process of analyzing and using big data. There have been recently from millions to tens of millions of personal data leaks each year in this country as well. Discussions and legislative regulations in relation to personal data protection have been made actively including so called ‘right to be forgotten’ in each country in response to invasion of personal privacy etc. due to the misuse or distribution of personal data, and it can be said that ‘OECD guidelines on the protection of privacy and personal data’ established by OECD in 2013, and ‘regulation of personal data processing and protection’ established by EU in January are typical examples. Although this country had made an effort to protect personal data such as enacting ‘Personal Information Protection Act’ in the year of 2011, it has a variety of problems as the tasks of personal data protection are scattered in many departments, and since separate laws exists in each area, there are articles left which are overlapped with or inconsistent with Personal Information Protection Act. This paper examines recent trends of protection systems of personal data in the USA, France and EU. In particular, in order to examine how so called ‘right to be forgotten’ mentioned by EU is accepted systematically in our country, it is making a comparative analysis of our personal information protection act and regulation of personal data processing and protection made by EU in terms of their contents, and also it is pointing out problems of this country`` systems of personal data protection and policy and is proposing improvement measures.

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