사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 새로운 IT 환경시대가 도래한 지금 우리는 법 테두리 안에서 개인의 정보가 포함되지 않은 정보를 제공하더라도, 다양한 정보와 결합하여 개인 식별이 가능한 시대에 살고 있다. 이로 인하여, 개인정보 피해가 발생할 수 있으며, 또한 2차 피해로 발전 될 수 있다. 특히, IoT를 통해 수집되는 데이터에는 단기간에는 개인을 식별할 수 없지만, 시간이 지남에 따라 축적된 데이터를 기반으로 특정 개인을 인식 할 수 있는 위험성이 존재한다. 이에 따라 본 연구는 IoT 시대에 개인정보 제공에 대한 염려를 낮추는데 영향을 주는 요인들을 도출하여 실제로 개인정보 제공의도와 연결될 수 있도록 하기위해 실증적으로 분석하여 검증하고자 하였다. 이를 바탕으로 정보 프라이버시가 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 영향도를 분석하였다. 연구 결과, 정보프라이버시 위험이 정보 프라이버시 염려에 가장 큰 설명력을 보였으며, 정보 프라이버시 정책, 정보 통제 그리고 침해 경험 순으로 설명력을 보였다. 따라서 소비자에게 정보 프라이버시 염려를 낮추는 정책이나 제도개선 및 기술 개발을 통해 안전한 환경을 제공하면 개인정보를 제공할 것이다.
사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 새로운 IT 환경시대가 도래한 지금 우리는 법 테두리 안에서 개인의 정보가 포함되지 않은 정보를 제공하더라도, 다양한 정보와 결합하여 개인 식별이 가능한 시대에 살고 있다. 이로 인하여, 개인정보 피해가 발생할 수 있으며, 또한 2차 피해로 발전 될 수 있다. 특히, IoT를 통해 수집되는 데이터에는 단기간에는 개인을 식별할 수 없지만, 시간이 지남에 따라 축적된 데이터를 기반으로 특정 개인을 인식 할 수 있는 위험성이 존재한다. 이에 따라 본 연구는 IoT 시대에 개인정보 제공에 대한 염려를 낮추는데 영향을 주는 요인들을 도출하여 실제로 개인정보 제공의도와 연결될 수 있도록 하기위해 실증적으로 분석하여 검증하고자 하였다. 이를 바탕으로 정보 프라이버시가 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 영향도를 분석하였다. 연구 결과, 정보프라이버시 위험이 정보 프라이버시 염려에 가장 큰 설명력을 보였으며, 정보 프라이버시 정책, 정보 통제 그리고 침해 경험 순으로 설명력을 보였다. 따라서 소비자에게 정보 프라이버시 염려를 낮추는 정책이나 제도개선 및 기술 개발을 통해 안전한 환경을 제공하면 개인정보를 제공할 것이다.
This study built the theoretical frameworks for empirical analysis based on the analysis of the relationship among the concepts of risk of information privacy, the experience of information privacy, the policy of information privacy and information control via the provision intention studies. Also, ...
This study built the theoretical frameworks for empirical analysis based on the analysis of the relationship among the concepts of risk of information privacy, the experience of information privacy, the policy of information privacy and information control via the provision intention studies. Also, in order to analyze the relationship among the factors such as the risk of information privacy, intention to offer the personal information, this study investigated the concepts of information privacy and studies related with the privacy, established a research model about the information privacy. Followings are the results of this study: First, the information privacy risk, information privacy experience, information privacy policy, and information control have positive effects upon the information privacy concern. Second, the information privacy concern has the negative effects upon the provision intention of personal information.
This study built the theoretical frameworks for empirical analysis based on the analysis of the relationship among the concepts of risk of information privacy, the experience of information privacy, the policy of information privacy and information control via the provision intention studies. Also, in order to analyze the relationship among the factors such as the risk of information privacy, intention to offer the personal information, this study investigated the concepts of information privacy and studies related with the privacy, established a research model about the information privacy. Followings are the results of this study: First, the information privacy risk, information privacy experience, information privacy policy, and information control have positive effects upon the information privacy concern. Second, the information privacy concern has the negative effects upon the provision intention of personal information.
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문제 정의
따라서 본 논문은 IoT 활성화를 위해 개인의 정보를 보호하면서 동시에 활용 가능하도록 하는 방법을 도출하기 위해 정보 프라이버시에 따라 개인정보를 제공할지의 연구 주제를 설정하고 실증분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 분석과정을 요약하면 다음과 같다.
3%)을 고려하면, 충분히 설명하고 있다고 판단되지만, 새로운 외생 변수에 대한 연구가 필요하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 IoT 시대의 정보 프라이버시에 대한 연구 모형을 확장할 수 있는 이론적 기초를 제공할 수 있다고 판단된다.
따라서 본 연구에서는 위와 같은 IoT 환경에서의 정보 프라이버시의 필요성과 문제점을 해결하고, 기존의 개인정보 보호와 관련된 연구의 한계점을 극복하고 정보 프라이버시에 따른 개인정보 제공의도 간의 관계를 실증분석하고자 한다.
본 연구는 IoT 시대의 개인정보 보호와 활용을 위한 개인정보 제공의도를 연구하기 위해 개인정보 침해위험, 침해경험, 정책 및 정보통제 등의 변수가 정보 프라이버시 염려에 어떠한 영향을 주는지 그리고 개인정보 제공 의도에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하기 위하여 다음과 같은 내용으로 설문 항목을 구성하였다. 또한 본 연구에서 적용된 변수는 기존에 진행되었던 선행연구를 기반으로 개인정보 보호 및 활용에 맞도록 새롭게 구성하여 실행하였으며, Measurement of variables은 [Table 2]와 같으며, 모든 항목은 5점 Likert 스케일로 하였다.
본 연구는 IoT 시대의 정보 프라이버시에 관해 개발한 모델을 검증하기 위해 가설을 설정하였고, 이를 측정하고 검증하기 위하여 [Table 3]과 같이 요인분석과 신뢰도 분석을 실시하였다. 또한 가설 검증을 위한 방법으로 다수의 독립, 종속 변수들 간의 인과관계를 확인하기 위해 구조방정식을 이용하여 경로분석을 실시하였다.
본 연구는 최근 부각되고 있는 IoT, 빅데이터 분석 등 데이터 유통과 활용을 위해 개인정보를 제공하기 위한 정보 프라이버시와 개인정보 제공의도에 대한 영향을 분석하고자 한다. 본 연구는 소비자의 인지적 경험을 기반으로 사용자의 행동을 알아보기 위하여 기존 연구를 바탕으로 [Fig.
본 연구는 학문적, 실무적인 측면에서 몇 가지의 시사점을 지니고 있지만, 한계점도 지니고 있어 이를 지적하고 향후 연구방향을 제시하고자 한다.
가설 설정
[Fig. 1]을 바탕으로 IoT 시대의 정보 프라이버시 염려가 개인정보 제공의도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 가설을 제시하지만, IoT 환경에서의 정보 프라이버시에 관한 연구가 미흡하여 기존 온라인 시스템에서 제시되었던 연구를 바탕으로 가설을 설정하였다.
가설 1 : IoT 시대의 정보 프라이버시 위험은 정보 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 2 : IoT 시대의 정보 프라이버시 침해경험은 정보 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 3 : IoT 시대의 정보 프라이버시 정책은 정보 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 4 : IoT 시대의 정보 프라이버시 통제 기능이 적을수록 정보 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 5 : IoT 시대의 정보 프라이버시 염려는 개인정보 제공의도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
제안 방법
본 연구는 IoT 시대의 개인정보 보호와 활용을 위한 개인정보 제공의도를 연구하기 위해 개인정보 침해위험, 침해경험, 정책 및 정보통제 등의 변수가 정보 프라이버시 염려에 어떠한 영향을 주는지 그리고 개인정보 제공 의도에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하기 위하여 다음과 같은 내용으로 설문 항목을 구성하였다. 또한 본 연구에서 적용된 변수는 기존에 진행되었던 선행연구를 기반으로 개인정보 보호 및 활용에 맞도록 새롭게 구성하여 실행하였으며, Measurement of variables은 [Table 2]와 같으며, 모든 항목은 5점 Likert 스케일로 하였다.
0 버전을 사용하여 정리하였다. 또한 본 연구의 가설을 검증하기 위하여 AMOS 18.0을 활용한 구조방정식의 경로분석을 추진하였다. 연령은 10대는 31명으로 8.
본 연구에서는 각 변수의 조작적 정의를 토대로 다양한 측정항목의 신뢰성 검토를 위해 Cronbach’s Alpha(α) 계수를 활용하였다.
대상 데이터
본 연구는 설정된 연구 모형을 검증하기 위한 실증연구로 2015년 6월 11일부터 30일까지 20일간 온라인과 오프라인으로 설문을 진행하였으며, 총 376명이 설문에 응답하였으며, 결측치를 포함하거나 불성실한 응답 28부를 제외한 348부가 최종적으로 본 연구의 실증분석에 이용되었다. 설문을 통해 응답한 유효 표본은 윈도우용 Excel 2010, SPSS 18.
9%)로 조사되었다. 특히, 본 연구에서 대다수를 차지하고 있으며 사물인터넷 환경에서 스마트기기를 활용하여 다양한 정보를 생산 활용하는 주 이용자인 20～30대를 중심으로 연구를 진행하였다.
데이터처리
본 연구는 IoT 시대의 정보 프라이버시에 관해 개발한 모델을 검증하기 위해 가설을 설정하였고, 이를 측정하고 검증하기 위하여 [Table 3]과 같이 요인분석과 신뢰도 분석을 실시하였다. 또한 가설 검증을 위한 방법으로 다수의 독립, 종속 변수들 간의 인과관계를 확인하기 위해 구조방정식을 이용하여 경로분석을 실시하였다.
이론/모형
모형과 가설을 검증하는데 사용된 유효한 표본의 수는 348개이며, 계수 추정을 위한 최우도추정법(ML : Maximum Likelihood)이 사용되었다. 먼저, 모델 적합도는 X2 = 2864.
성능/효과
넷째, 정보 프라이버시 통제기능과 염려에 대한 표준화 경로계수는 .116이고 C.R값은 4.631**(p<.000)로 나타나 정보 프라이버시 통제기능이 적을수록 염려에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 4도 채택되었다.
둘째, 정보 프라이버시 염려가 개인정보 제공의도에 주는 영향도를 고려하였을 때 개인정보 제공의도에 대한 설명력이 매우 약하게 나타났다. 이는 IoT, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 정보기술이 등장하여 많은 정보가 수집되어 별도로 개인정보 제공에 생각이 줄었으며, 또한 최근에 발생한 개인정보 유출 사고로 인하여 개인정보 제공에 대한 생각이 감소했다는 것으로 판단할 수 있다.
둘째, 정보 프라이버시 염려와 개인정보 제동의도간의 연구결과 자신이 느끼는 정보 프라이버시 염려가 높아질수록 개인정보 제공의도에 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다[16]. 이러한 결과를 비추어 보면, 개인정보를 수집·활용하는 기업은 정보 프라이버시 염려를 낮출 수 있는 방안을 연구하여 소비자에게 제공한다면 개인정보 제공의도가 높아질 것이다.
둘째, 정보 프라이버시 침해경험과 염려에 대한 표준화 경로계수는 .051이고 C.R값은 1.968*(p <.05)로 나타나 정보 프라이버시 침해경험은 염려에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 2도 채택되었다.
마지막으로, 정보 프라이버시 염려와 개인정보 제공의도에 대한 표준화 경로계수는 -.276이고 C.R값은 -10.008**(p <.000)로 나타나 정보 프라이버시 염려는 개인정보 제공의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 5도 채택되었다.
모형과 가설을 검증하는데 사용된 유효한 표본의 수는 348개이며, 계수 추정을 위한 최우도추정법(ML : Maximum Likelihood)이 사용되었다. 먼저, 모델 적합도는 X2 = 2864.634(df =264 / p =.000), RMR =.045, GFI=.884, AGFI = .858, RMSEA =.075이며, CFI =.878 등으로 나타나 양호한 모델 적합도를 보여주는 것으로 나타났다. 다음은 가설에 대한 통계 검증의 결과이다.
셋째, 정보 프라이버시 정책과 염려에 대한 표준화 경로계수는 .285이고 C.R값은 10.252**(p <.000)로 나타나 정보 프라이버시 정책은 염려에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 3도 채택되었다.
셋째, 회귀계수의 중요도를 나타내는 표준화 계수는 정보 프라이버시 위험이 .463으로 가장 크게 나타났으며, 정보 프라이버시 정책이 .285, 정보 통제가 .116 그리고 침해 경험이 .051로 가장 낮은 설명력을 보였다. 이는 정보 프라이버시에 대한 위험요인이 정보 프라이버시 염려에 가장 큰 설명력을 보이는 것으로 나타났다.
실제로 사물인터넷 환경에서 스마트기기를 통한 개인정보 수집 및 운영방법의 변화로 피해가 발생하고 있다. 예컨대, 무인기(Drone)를 활용해 스마트폰을 해킹하여 개인정보 유출이 가능하다는 것을 확인하였으며, GPS해킹, 스마트 카 해킹, 스마트 TV, 헬스케어 기기 등 대부분의 사물인터넷 기기들이 보안에 취약하여 개인정보의 유출 등 보안문제가 발생하는 것으로 나타났다[1]. 또한 최근에는 개인들도 무의식적으로 개인정보를 SNS 등에 공개함으로써 개인정보 침해에 대한 우려가 증가하고 있으며, 실제 개인정보 침해 사고도 빈번하게 발생하고 있다.
정보 프라이버시 정책과 염려간의 연구 결과 정책은 정보 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 개인정보를 수집·취급하는 기업에서 정보 프라이버시 정책 내용을 소비자가 쉽게 이해하고 명확하게 인식할 수 있도록 정비가 필요하다는 것을 의미한다.
첫째, 정보 프라이버시 위험, 침해경험, 정책 및 정보통제 기능이 정보 프라이버시 염려의 선행변수로 설정하여 연구한 결과, 정보 프라이버시 위험은 염려에 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 기존의 선행연구[8]에서 제시된 정보 프라이버시 위험에 대한 인식이 높아질수록 개인의 정보 프라이버시 염려가 높아진다는 것과 동일한 결과를 보여주었고, 침해경험은 정보 프라이버시염려에 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 각 변수의 조작적 정의를 토대로 다양한 측정항목의 신뢰성 검토를 위해 Cronbach’s Alpha(α) 계수를 활용하였다. 측정결과 모든 변수가 0.6이상으로 나타나 기준을 충족시켰으며, 모든 요인이 높은 내적 일관성을 지니고 있는 것으로 나타났다. 요인결정방식으로 고유값(Eigen Value)이 1이상인 요인을 선정한 결과 [Table 3]과 같이 6개의 요인으로 묶였다.
후속연구
따라서 향후 연구에서는 새로운 정보환경에 적용 가능한 정보 프라이버시 요인을 개발하여 연구를 추진해야 할 것이다. 또한 개발된 요인을 활용하여 IoT 기반의 서비스인 커넥티드 카, 스마트 가전, 헬스 케어 및 스마트시티 등에서 발생 할 수 있는 정보 프라이버시 및 개인정보 침해 방지를 위한 연구로 확대 할 수 있을 것이다.
따라서 향후 연구에서는 새로운 정보환경에 적용 가능한 정보 프라이버시 요인을 개발하여 연구를 추진해야 할 것이다. 또한 개발된 요인을 활용하여 IoT 기반의 서비스인 커넥티드 카, 스마트 가전, 헬스 케어 및 스마트시티 등에서 발생 할 수 있는 정보 프라이버시 및 개인정보 침해 방지를 위한 연구로 확대 할 수 있을 것이다.
이는 IoT, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 정보기술이 등장하여 많은 정보가 수집되어 별도로 개인정보 제공에 생각이 줄었으며, 또한 최근에 발생한 개인정보 유출 사고로 인하여 개인정보 제공에 대한 생각이 감소했다는 것으로 판단할 수 있다. 마지막으로 개인정보를 활용하여 의료, 복지, 교육 등 맞춤형 서비스를 제공하려는 기업들은 정보 프라이버시에 대한 이슈가 소비자의 개인정보 제공의도를 저해한다는 점을 인식하고 정보 프라이버시와 관련한 정책을 마련해야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사물인터넷은 무엇을 의미하는가?
이러한 사물인터넷은 시간과 장소의 제약 없이 모든 사물이 인터넷을 통해 정보를 공유하거나 처리하여 새로운 융합 서비스를 제공하는 것을 의미하고 있으며, 이를 통해 새로운 부가가치를 창출하는 핵심동력으로 기대를 모으고 있다.
초연결사회는 어떤 사회인가?
스마트 기기가 인터넷과 연결 되면서 기존의 웹 기반 IT 플랫폼이 모바일 기반으로 변화하기 시작하였다. 또한 스마트 기기의 발전으로 사람과 사람뿐만 아니라 사람과 동물, 사물, 환경 등 모든 것으로 연결범위가 확대되고 있다. 이러한 사회를 초연결사회(Hyper Connection Society)라 부르고 있으며, 이 사회의 기본이 되는 기술과 서비스가 바로 스마트기기를 포함한 사물인터넷(Internet of Things)이다.
사물인터넷의 확산은 무엇을 증가시키고 있는가?
사물인터넷의 확산은 데이터 수집이 가능한 기기의 증가, 방대한 양의 데이터 축적과 다양한 곳에서 데이터 활용이라는 측면에서 개인정보보호에 대한 요구를 증가시키고 있다[4]. IoT 환경에서 개인정보를 수집, 저장 및 가공 분석 측면에서 볼 때, 기술적으로 진보되고, 자동화된 기기 및 센서의 사물 식별능력, 센서를 통한 데이터 수집능력은 개인의 성향, 흥미, 취향 등 민감정보를 포함한 다양한 종류의 개인 데이터를 수집 저장하고, 프로파일링, 추적성들을 확보할 수 있게 되어 개인정보 침해에 큰 위협이 될 수 있다.
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