안드로이드 정적 분석을 활용한 개인정보 처리방침의 신뢰성 분석

정윤교 ( Yoonkyo Jung ) 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.12 No.1

모바일 앱은 사용자의 편의를 위해 개인정보에 접근할 수 있는 권한을 자주 요청한다. 하지만 이에 따라 모바일 앱을 이용하는 동안 허용되지 않은 개인정보가 유출되는 문제가 많이 발생했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구글 앱스토어에 등록된 앱은 개인정보 처리방침에 사용자의 개인정보를 앱에서 어떻게 활용하는지 명시하도록 했다. 하지만 앱이 수행하는 개인정보 수집 및 처리 과정이 개인정보 처리방침에 정확히 공개되어 있는지 확인하기 어려우며, 모바일 앱 사용자가 앱이 접근할 수 있는 개인정보에 대해 알기 위해서는 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 개인정보 처리방침과 모바일 앱을 분석하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 확인하는 시스템을 제시한다. 먼저 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석하여 모바일 앱이 어떤 개인정보를 이용할 수 있다고 공개하는지 확인한다. 이후 안드로이드 정적 분석을 통해 앱이 접근할 수 있는 개인정보 분류를 확인하고, 두 결과를 비교하여 개인정보 처리방침을 신뢰할 수 있는지 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 약 13,000개 안드로이드 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집한 뒤 분석할 수 있는 앱을 선정하기 위해 4가지 조건에 따라 전처리를 진행했다. 선정한 앱을 대상으로 텍스트 분석과 모바일 앱 분석을 진행하고, 이를 비교하여 모바일 앱은 개인정보 처리방침에 공개한 것보다 더욱 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 증명한다. Mobile apps frequently request permission to access sensitive data for user convenience. However, while using mobile applications, sensitive and personal data has been leaked even if users do not allow it. To deal with this problem, Google App Store has required developers to disclose how the mobile app handles user data in a privacy policy. However, users are not certain that the privacy policy describes all the app’s behavior. They have no choice but to rely on the privacy policy to confirm how the app uses data. This study designed a system that checks the reliability of privacy policies by analyzing the privacy policy texts and mobile apps. First, the system extracts and analyzes the privacy policy texts to check which personal data the privacy policy discloses that the mobile apps can collect. After analyzing which data apps can access using android static analysis, we compare both results to analyze the reliability of privacy policies. For the experiment, we collected the APK files and metadata of about 13K android apps registered in the Google Play Store and preprocessed the apps by four conditions. According to the comparison between privacy policies and mobile app behavior, many apps can access more personal data than disclosed in the privacy policy.

유비쿼터스 컴퓨팅 기반의 선박건조 강재적치처리시스템

김제욱 ( Jae-wook Kim ),최성민 ( Seong-min Choi ),오훈 ( Hoon Oh ),허정석 ( Jeong-seok Heo ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.2

선박건조의 초기단계인 강재적치처리과정은 수입된 강재를 선박 건조에 사용될 해당 호선 또는 블록별로 분류 및 관리하는 단계이다. 지금까지의 강재적치처리과정은 적치오류로 인한 공정지연, 중량물을 관리하는 강재적치장의 안전취약성, 정보관리 미비로 인한 적치계획의 불확실성과 같은 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 위와 같은 문제를 해결하기 위하여 구축한 유비쿼터스 컴퓨팅 기반의 강재적 치처리시스템에 관하여 기술한다. 현장과 동일한 강재적치처리장 모델을 제작하고 환경정보 수집을 위한 센서를 부착하여 유비쿼터스 공간을 구축하였다. 또한 강재적치처리시스템을 위한 컨텍스트-인식시스템 모델을 고안하여 환경정보를 통합·관리·처리함으로써 환경정보에 따른 적절한 서비스 제공해준다. 이것은 작업자들에게 신속하고 정확한 작업환경 지원하며 작업자의 안전을 보장해준다.

안드로이드 정적분석 기반 개인정보 처리방침의 신뢰성 분석

정윤교 ( Yoonkyo Jung ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1

모바일 사용자가 증가함에 따라 모바일 앱에서 사용자가 허용하지 않은 개인정보가 유출되는 프라이버시 문제가 많아졌다. 이를 해결하기 위해 구글은 앱스토어에 등록된 앱이 사용자의 개인정보를 어떻게 활용하는지 개인정보 처리방침에 명시하도록 했다. 하지만 개인정보 처리방침이 실제로 앱의 개인정보 수집 및 처리 과정을 정확히 공개하는지 확인할 수 있는 해결책이 없으며, 사용자는 앱이 개인정보를 어떻게 활용하는지 알기 위해 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 안드로이드 정적 분석으로 앱이 접근할 수 있는 데이터를 확인하고, 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석한 뒤 결과를 비교하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 13,223개 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집했고 전처리 과정을 거쳐 분석 가능한 앱을 선정했다. 선정한 앱의 모바일 앱 분석 결과와 텍스트 분석 결과를 비교하여 모바일 앱이 개인정보 처리방침에 명시된 것보다 더 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 입증한다.

정보탐구 중심의 정보교육과 정보처리 중심의 정보교육에 대한 초등학생의 인식 차이분석

심재권 ( Jaekwoun Shim ),이원규 ( Wongyu Lee ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1

정보교육과정은 정보과학적 사고(Computational Thinking)의 향상을 목표로 하고 있다. 정보과학적 사고는 실생활의 다양한 문제를 컴퓨팅 파워를 이용하여 처리할 수 있는 형태로 추상화(Abstraction)하는 영역과 문제를 해결하기 위한 단계를 정의하는 자동화(Automation)하는 영역으로 구분할 수 있다. 정보 교육에서 추상화는 문제를 해결하기 위해서 데이터의 속성을 정의하고 구조화하거나 데이터들의 추상적인 관계와 의미를 분석하는 것으로 정보탐구 중심의 정보교육이라 할 수 있고, 자동화는 문제를 해결하는 절차 혹은 단계를 정의하고 이를 컴퓨팅 파워를 이용하여 자동적으로 처리할 수 있도록 하는 것으로 정보처리 중심의 정보교육이라고 할 수 있다. 본 연구는 정보교육의 두 가지 핵심영역에 따라 학습자가 인식하는 정보교육이 어떻게 다른지를 분석하고자 하는 목적으로 학습자의 정보교육에 대한 흥미, 가치, 자신감과 더불어 정보탐구와 정보처리 중심의 정보교육에 대한 인식의 차이를 분석하였다.

상황정보에 기반한 한국어대화의 전산적 처리와 표상구조의 구축

이동영,Lee, Dong-Young 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.6

한국어대화에서는 존대현상(honorification phenomenon)이 일어나기도 하고, 존대대명사(honorific pronoun)가 사용되기도 하며, 맥락상 되찾을 수 있으면 주어나 목적어가 완전히 생략되기도 한다. 이러한 특징적인 언어현상이 일어나는 한국어대화를 처리하고 그것의 표상구조를 만들기 위해서 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화행에 관한 정보. 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보, 대화에 나타나는 발화문 사이의 정보흐름 등을 묵시적으로가 아니라 명시적으로 표시하고 이용할 것을 본 논문은 제안한다. 또한. 본 논문은 이러한 상황정보(situational information)를 표시하고 이용하는 방법과 한국어대화의 적절한 표상구조를 제시한다. 본 논문에서 한국어대화표상구조의 설정은 담화표상이론(Discourse Representation Theory)과 분할담화표상이론(Segmented Discourse Representation Theory)을 수정ㆍ확대하여 이루어진다. 나아가서, 본 논문은 한국어대화를 전산적으로 어떻게 처리하고 그것의 표상구조를 구축하는지를 프롤로그 프로그래밍 언어를 사용하여 보여주고 나서, 그러한 표상구조의 타당성을 알아보기 위해 자연발생적 한국어대화에도 적용시켜 본다. In Korean dialogue honorification phenomenon may occur, an honorific pronoun may be used, and a subject or an object may be completely omitted when it can be recovered based on context. This paper proposes that in order to process Korean dialogue in which such distinct linguistic phenomena occur and to construct its representation structure we mark and use the following information explicitly, not implicitly : information about dialogue participants, information about the speech act of an utterance, information about the relative order of social status for the people involved in dialogue, and information flow among utterances of dialogue. In addition, this paper presents a method of marking and using such situational information and an appropriate representation structure of Korean dialogue. In this paper we set up Korean dialogue representation structure by modifying and extending DRT (Discourse Representation Theory) and SDRT (Segmented Discourse Representation Theory). Futhermore, this paper shows how to process Korean dialogue computationally and construct its representation structure by using Prolog programming language, and then applies such representation structure to spontaneous Korean dialogue to know its validity.

온톨로지 기반의 태그 정보 검색

한기동 ( Ki-dong Han ),이창훈 ( Chang-hun Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2

기존의 웹 서비스가 수동적이고, 단방향 통신을 축으로 뒀다면 현재의 웹 서비스는 점차 능동적이고 변화되었으며, 양방향 통신 환경을 지향하게 되었다. 이러한 웹 서비스 변화의 흐름을 일컬어 웹 2.0 이라 한다. 웹 2.0 세대를 살아가는 사용자들은 기존과 다른 다양한 정보의 홍수에 노출되게 되었다. 이들은 일방적이고, 제한적인 정보를 얻는 기존 환경에서 탈피, 스스로 가치 있는 정보를 생산해 내기 시작했고, 이렇게 생산된 정보는 인터넷을 통해 다른 사용자와 교류하며 더욱 가치 있는 정보를 창출해 나가고 있다. 이런 발전 과정에서 지속적으로 더욱 더 커져가는 정보를 더 빠르고 정확하게 공유하는 기술이 필요하게 되었고, 현재 이런 필요성을 충족시키는데 유용한 기술의 한 갈래로 나온 것이 태그와 시맨틱 웹으로 대표되는 온톨로지 이다. 태그는 정보의 주제나 표제를 나타내는 단어를 해당 컨텐츠 정보를 제공하는 사이트에서 정보 분류 단위로 사용, 이를 통한 더 빠른 정보 공유를 할 수 있게 되었다. 시맨틱 웹은 현재의 인터넷과 같은 다양한 리소스에 대한 정보와 자원 사이의 관계-의미 정보를 기계(컴퓨터)가 처리할 수 있는 온톨로지 형태로 표현하고, 이를 자동화된 기계(컴퓨터)가 처리하도록 하는 기술이다. 이 논문에서는 웹 2.0의 대표기술이라 할 수 있는 온톨로지 기법을 이용, 기존 태그의 정보 분류 효율을 높이기 위한 태그와 태그의 의미관계 형성을 제안하였다.

기업 정보 시스템의 활용도 향상을 위한 정보활동 모니터링

한관희,송희석 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지D Vol.13 No.6

Recently, many enterprises are introducing information systems for their competitive advantages. For enhancing the utilization level of enterprise information system, it is quite important to monitor the usage states of the information systems continuously. However, most enterprise information systems lack this functionality. Proposed in this paper is the framework of IAM (Information Activity Monitoring), which is defined as real-time reporting and alerting of significant information-related activities. This IAM framework provides 4 different views about the information system (data, IT system, business process, and participant) and is implemented as a part of integrated design/manufacturing information system developed by aerospace parts manufacturer. By using the IAM function, IT personnel can monitor significant information-related activities systematically and feedback to their users timely, and ultimately enhance the utilization level of information system. 최근 들어 경쟁력 향상을 위해 많은 기업들이 기간 정보 시스템을 도입하여 운영하고 있는 추세이다. 도입된 정보 시스템의 활용도를 향상시키기 위해서는 정보 시스템 사용 현황을 실시간으로 모니터링/분석할 수 있는 체계를 갖추는 것이 필수적인데 현재 대부분의 기업 정보 시스템들은 이러한 체계적인 모니터링 기능을 제공하고 있지 않고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이를 위해 정보활동 모니터링 (IAM:Information Activity Monitoring) 프레임워크를 제안하고 이를 실사례를 통해 그 유용성을 보인다. IAM은 기업 내의 중요한 정보 처리 활동을 실시간으로 모니터링하고 분석하여 그 결과를 사용자에게 피드백 하는 행위라고 정의되며 기업의 정보 처리 행위에 관한 4가지 주요한 시각 (업무 프로세스, 데이터, 사용자/조직, IT 시스템)에 관한 요약 정보를 제공한다. 제안된 ‘정보활동 모니터링’ 기능은 항공기 부품을 생산하는 기업의 설계/생산 통합 정보 시스템의 한 모듈로 개발되어 운영되고 있으며 이러한 기능은 특히 정보 시스템 도입의 필요성에는 공감하나 지속적인 운영에 필요한 인력과 시간이 부족한 중소기업의 정보 시스템 활용도 향상을 위한 필수적인 기능이라 판단된다.

특성정보 프로파일에 기반한 동영상 데이터 분류

손정식,장중혁,이원석,Son Jeong-Sik,Chang Joong-Hyuk,Lee Won-Suk 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지D Vol.12 No.1

]일반적으로 기존의 동영상 처리 방법들은 처리 대상 동영상 데이터의 메타 데이터 정보에 기반한다. 하지만, 동영상 데이터의 메타 데이터 정보는 해당 동영상의 상세한 의미적인 정보까지 표현하는데는 한계를 갖는다. 따라서, 메타 데이터 정보에 기반한 동영상 처리 기술은 다양한 동영상 정보를 보다 효율적으로 처리하는데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다양한 동영상 정보들을 효율적으로 분류하기 위한 방법으로 영상 정보에 기반한 직접 분류 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 영상 분류 방법에서는 관리자가 기준으로 제시한 동영상에 대한 마이닝을 수행하여 해당 동영상의 특성정보를 추출하여 동영상 분류의 기준이 되는 동영상 특성정보 프로파일을 생성한다. 이어서, 분류 대상 동영상들에 대해서 각 동영상을 기준 동영상의 특성정보 프로파일과 비교하여 유사성을 분석하고, 이론 기준으로 각 동영상을 분류한다. 또한, 분류 과정에서의 수행 속도를 향상 시키기 위한 방법으로 통합 프로과일 생성 및 비교 기법을 제시하며, 동영상 분류 과정에서의 정확도를 높이기 위한 가중치 기반 비교 방법을 제시한다. 끝으로 다양한 동영상 데이터를 활용한 유사도 비교 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 검증한다. Generally, conventional video searching or classification methods are based on its meta-data. However, it is almost Impossible to represent the precise information of a video data by its meta-data. Therefore, a processing method of video data that is based on its meta-data has a limitation to be efficiently applied in application fields. In this paper, for efficient classification of video data, a classification method of video data that is based on its low-level data is proposed. The proposed method extracts the characteristics of video data from the given video data by clustering process, and makes the profile of the video data. Subsequently. the similarity between the profile and video data to be classified is computed by a comparing process of the profile and the video data. Based on the similarity. the video data is classified properly. Furthermore, in order to improve the performance of the comparing process, generating and comparing techniques of integrated profile are presented. A comparing technique based on a differentiated weight to improve a result of a comparing Process Is also Presented. Finally, the performance of the proposed method is verified through a series of experiments using various video data.

정제된 의미정보와 시소러스를 이용한 동형이의어 분별 시스템

김준수,옥철영,Kim Jun-Su,Ock Cheol-Young 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.7

Word Sense Disambiguation(WSD) is one of the most difficult problem in Korean information processing. We propose a WSD model with the capability to filter semantic information using the specific characteristics in dictionary dictions, and nth added information, useful to sense determination, such as statistical, distance and case information. we propose a model, which can resolve the issues resulting from the scarcity of semantic information data based on the word hierarchy system (thesaurus) developed by Ulsan University's UOU Word Intelligent Network, a dictionary-based toxicological database. Among the WSD models elaborated by this study, the one using statistical information, distance and case information along with the thesaurus (hereinafter referred to as 'SDJ-X model') performed the best. In an experiment conducted on the sense-tagged corpus consisting of 1,500,000 eojeols, provided by the Sejong project, the SDJ-X model recorded improvements over the maximum frequency word sense determination (maximum frequency determination, MFC, accuracy baseline) of $18.87\%$ ($21.73\%$ for nouns and inter-eojeot distance weights by $10.49\%$ ($8.84\%$ for nouns, $11.51\%$ for verbs). Finally, the accuracy level of the SDJ-X model was higher than that recorded by the model using only statistical information, distance and case information, without the thesaurus by a margin of $6.12\%$ ($5.29\%$ for nouns, $6.64\%$ for verbs). 단어 의미 중의성 해소는 자연언어처리 분야에 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 사전 뜻풀이 특성을 이용해 기존의 의미정보를 정제하고 유용한 정보인 확률정보, 거리정보 및 격정보 등을 추가한 WSD 모델을 제안하였으며, 사전을 기반으로 구축된 "울산대학교 어휘 지능망(UOU-Word Intelligent Network: U-WIN)" 상의 단어 계층적 구조(시소러스)를 이용하여 의미정보의 자료 부족 문제를 해소하는 모델을 제시하였"다. "21세기 세종 계획"에서 제공하는 150만 어절 규모의 의미 태그 말뭉치를 대상으로 한 실험에서 최다 빈도 의미 결정(Maximum Frequence Class, MFC, 정확률 베이스라인)에 비해 $18.97\%$(명사 $21.73\%$, 동사 $17.11\%$) 정확률 향상을 보였으며, 기존의 확률 가중치와 어절 거리 가중치를 이용한 모델에 비해서는 $10.49\%$(명사 $8.84\%$, 동사 $11.51\%$)의 정확률 향상되었다. 또한 시소러스를 사용하지 않고 확률정보, 거리정보, 격정보 만을 이용한 모델에 비해 $6.12\%$(명사 $5.29\%$, 동사 $6.64\%$) 높은 정확률을 보였다.

언어 정보가 반영된 문장 점수를 활용하는삭제 기반 문장 압축

이준범,김소언,박성배 한국정보처리학회 2022 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.3

Sentence compression is a natural language processing task that generates concise sentences that preserves the important meaning ofthe original sentence. For grammatically appropriate sentence compression, early studies utilized human-defined linguistic rules. Furthermore, while the sequence-to-sequence models perform well on various natural language processing tasks, such as machine translation,there have been studies that utilize it for sentence compression. However, for the linguistic rule-based studies, all rules have to be definedby human, and for the sequence-to-sequence model based studies require a large amount of parallel data for model training. In orderto address these challenges, Deleter, a sentence compression model that leverages a pre-trained language model BERT, is proposed. Becausethe Deleter utilizes perplexity based score computed over BERT to compress sentences, any linguistic rules and parallel dataset is not requiredfor sentence compression. However, because Deleter compresses sentences only considering perplexity, it does not compress sentencesby reflecting the linguistic information of the words in the sentences. Furthermore, since the dataset used for pre-learning BERT are farfrom compressed sentences, there is a problem that this can lad to incorrect sentence compression. In order to address these problems,this paper proposes a method to quantify the importance of linguistic information and reflect it in perplexity-based sentence scoring. Furthermore, by fine-tuning BERT with a corpus of news articles that often contain proper nouns and often omit the unnecessary modifiers,we allow BERT to measure the perplexity appropriate for sentence compression. The evaluations on the English and Korean dataset confirmthat the sentence compression performance of sentence-scoring based models can be improved by utilizing the proposed method. 문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미는 유지하면서 길이가 축소된 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문법적으로 적절한 문장압축을 위해, 초기 연구들은 사람이 정의한 언어 규칙을 활용하였다. 또한 시퀀스-투-시퀀스 모델이 기계 번역과 같은 다양한 자연어처리 태스크에서좋은 성능을 보이면서, 이를 문장 압축에 활용하고자 하는 연구들도 존재했다. 하지만 언어 규칙을 활용하는 연구의 경우 모든 언어 규칙을 정의하는데에 큰 비용이 들고, 시퀀스-투-시퀀스 모델 기반 연구의 경우 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이를 해결할 수있는 방법으로 사전 학습된 언어 모델인 BERT를 활용하는 문장 압축 모델인 Deleter가 제안되었다. Deleter는 BERT를 통해 계산된 perplexity를활용하여 문장을 압축하기 때문에 문장 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 Deleter는 perplexity만을고려하여 문장을 압축하기 때문에, 문장에 속한 단어들의 언어 정보를 반영하여 문장을 압축하지 못한다. 또한, perplexity 측정을 위한 BERT의사전 학습에 사용된 데이터가 압축 문장과 거리가 있어, 이를 통해 측정된 perplexity가 잘못된 문장 압축을 유도할 수 있다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 언어 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 고유명사가자주 포함되어 있으며, 불필요한 수식어가 생략되는 경우가 많은 뉴스 기사 말뭉치로 BERT를 fine-tuning하여 문장 압축에 적절한 perplexity를측정할 수 있도록 하였다. 영어 및 한국어 데이터에 대한 성능 평가를 위해 본 논문에서 제안하는 LI-Deleter와 비교 모델의 문장 압축 성능을비교 실험을 진행하였고, 높은 문장 압축 성능을 보임을 확인하였다.