RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기
    KCI등재

    빅데이터와 개인정보 보호 = Big Data and Personal Data Protection - with A Special Reference to Notice and Consent Principle -

    한글로보기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
    • 오류접수

    부가정보

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    빅데이터는 이해와 결정을 향상시키기 위하여 비용 대비 효율적이고 혁신적인 형태의 정보처리를 요구하는, 많은 용량, 빠른 속도 및 다양성이 있는 정보 자산’ 등 여러 가지로 정의되고 있으며, 데이터가 대규모라는 것과 데이터로부터 일정한 추론을
    끌어낼 수 있는 분석능력을 내포하는 용어이다. 항우울증 약(Paxil)와 콜레스테롤 수치를 낮추기 위한 약(Pravachol)을 함께 복용하면 혈당량을 당뇨병 수준까지 올린다는것을 밝혀내는 것과 같이, 빅데이터의 가치는 데이터를 분석하여 개인과 사회적으로 유용한 결과를 가져올 수 있다는 것에 있다. 그런데 빅데이터 분석과정에서 프라이버시가 침해될 수 있는 문제점이 있다. 빅데이터는 많은 양의 데이터를 수집하고 분석함으로써 분석하지 않았더라면 알 수 없었던 지식이나 현상을 알 수 있게 하고, 이러한 지식에 바탕을 두어 기업은 혁신을 이룩하거나 새로운 비즈니스 모델을 제공하여 사회 전반적으로 이익을 제공하는 매우 유용한 역할을 한다. 따라서 빅데이터로 인한 프라이버시 문제의 중심 과제는 데이터 이용에 따라 개인정보 내지 프라이버시를 보호하는 동시에 데이터 이용을 허용하여 혁신을 이룩할 수 있도록 하여 양자를 균형있게 하는 것이 그 과제라 할 수 있다. 이 글은 정보에 대한 통제로서의 프라이버시의 개념과 빅데이터 환경에서 공정정보원칙이 관철되지 않는 상황을 고찰하고, 전후상황(context)의 원칙 및 데이터 이용에 초점을 맞추는 정책방향을 상세히 고찰한 후, 빅 데이터와 관련된 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위하여 공정정보원칙을 엄격하게 적용하는 것을 완화하거나 이용에 초점을 두는 정책방향을 제시하고자 하였다.
    번역하기

    빅데이터는 이해와 결정을 향상시키기 위하여 비용 대비 효율적이고 혁신적인 형태의 정보처리를 요구하는, 많은 용량, 빠른 속도 및 다양성이 있는 정보 자산’ 등 여러 가지로 정의되고 ...

    빅데이터는 이해와 결정을 향상시키기 위하여 비용 대비 효율적이고 혁신적인 형태의 정보처리를 요구하는, 많은 용량, 빠른 속도 및 다양성이 있는 정보 자산’ 등 여러 가지로 정의되고 있으며, 데이터가 대규모라는 것과 데이터로부터 일정한 추론을
    끌어낼 수 있는 분석능력을 내포하는 용어이다. 항우울증 약(Paxil)와 콜레스테롤 수치를 낮추기 위한 약(Pravachol)을 함께 복용하면 혈당량을 당뇨병 수준까지 올린다는것을 밝혀내는 것과 같이, 빅데이터의 가치는 데이터를 분석하여 개인과 사회적으로 유용한 결과를 가져올 수 있다는 것에 있다. 그런데 빅데이터 분석과정에서 프라이버시가 침해될 수 있는 문제점이 있다. 빅데이터는 많은 양의 데이터를 수집하고 분석함으로써 분석하지 않았더라면 알 수 없었던 지식이나 현상을 알 수 있게 하고, 이러한 지식에 바탕을 두어 기업은 혁신을 이룩하거나 새로운 비즈니스 모델을 제공하여 사회 전반적으로 이익을 제공하는 매우 유용한 역할을 한다. 따라서 빅데이터로 인한 프라이버시 문제의 중심 과제는 데이터 이용에 따라 개인정보 내지 프라이버시를 보호하는 동시에 데이터 이용을 허용하여 혁신을 이룩할 수 있도록 하여 양자를 균형있게 하는 것이 그 과제라 할 수 있다. 이 글은 정보에 대한 통제로서의 프라이버시의 개념과 빅데이터 환경에서 공정정보원칙이 관철되지 않는 상황을 고찰하고, 전후상황(context)의 원칙 및 데이터 이용에 초점을 맞추는 정책방향을 상세히 고찰한 후, 빅 데이터와 관련된 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위하여 공정정보원칙을 엄격하게 적용하는 것을 완화하거나 이용에 초점을 두는 정책방향을 제시하고자 하였다.

    더보기

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Big data is often defined to use the 3Vs model by Gartner, which defines it “high volume, high velocity, and/or high variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process optimization.” The term big data means that it is ‘big’ both in the quantity and variety of
    data and in the scale of analysis. While big data benefits society as well as citizens through analysis of massive data, it creates privacy concern because sensitive information about individuals may be exposed.
    This paper deals with the context principles espoused by the White House and the Federal Trade Commission to strike a balance between the socially beneficial uses of big data and the harms to privacy that can result from the analysis of big data. This paper thinks that the current notice and consent regime is not appropriate in big data
    environments, and thus, deals efforts to move the focus of data protection away from data collection to data use. By focusing more on data use, the responsibility for privacy protection shifts from the individual to the company that collects and uses data.
    This paper finally proposes that the privacy protection norms apply the FIPPs flexibly and reflect more use-focused policy while ‘notice and consent’ should be meaningful as a fundamental principle to protect privacy. This suggestion is based on the belief that the society should be able to reap the benefits of big data recognizing that privacy protection is necessary to maintain consumer trust in big data.
    번역하기

    Big data is often defined to use the 3Vs model by Gartner, which defines it “high volume, high velocity, and/or high variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process op...

    Big data is often defined to use the 3Vs model by Gartner, which defines it “high volume, high velocity, and/or high variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process optimization.” The term big data means that it is ‘big’ both in the quantity and variety of
    data and in the scale of analysis. While big data benefits society as well as citizens through analysis of massive data, it creates privacy concern because sensitive information about individuals may be exposed.
    This paper deals with the context principles espoused by the White House and the Federal Trade Commission to strike a balance between the socially beneficial uses of big data and the harms to privacy that can result from the analysis of big data. This paper thinks that the current notice and consent regime is not appropriate in big data
    environments, and thus, deals efforts to move the focus of data protection away from data collection to data use. By focusing more on data use, the responsibility for privacy protection shifts from the individual to the company that collects and uses data.
    This paper finally proposes that the privacy protection norms apply the FIPPs flexibly and reflect more use-focused policy while ‘notice and consent’ should be meaningful as a fundamental principle to protect privacy. This suggestion is based on the belief that the society should be able to reap the benefits of big data recognizing that privacy protection is necessary to maintain consumer trust in big data.

    더보기

    목차 (Table of Contents)

    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 데이터에 대한 통제와 공정정보원칙
    • 1. 데이터에 대한 통제로서의 프라이버시
    • 2. 빅데이터 환경에서의 공정정보원칙의 한계
    • Ⅲ. 빅데이터 환경과 개인정보보호
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 데이터에 대한 통제와 공정정보원칙
    • 1. 데이터에 대한 통제로서의 프라이버시
    • 2. 빅데이터 환경에서의 공정정보원칙의 한계
    • Ⅲ. 빅데이터 환경과 개인정보보호
    • 1. 서론
    • 2. 데이터의 전후 상황에 따른 처리
    • 3. 이용에 초점을 맞춘 데이터의 처리
    • Ⅳ. 결론
    더보기

    동일학술지(권/호) 다른 논문

    동일학술지 더보기

    더보기

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼