개인정보 비식별화 기술 적용수준이 빅데이터 이용활성화 의도에 미치는 영향 : 빅데이터 공급자와 수요자 관점 = The effects of applying personal information de-identification technology on intention to use big data : big data providers and consumers perspectives

국문 초록 (Abstract)

빅데이터의 본격적인 활용 증가로 인해 개인정보의 침해위험은 빅데이터 공급자와 수요자 모두에게 심각한 문제를 야기할 수 있다. 미래 성장동력으로 추진되는 빅데이터 산업의 경쟁력 강화는 자칫 통제적이고 권력적인 빅브라더 기술로 전락할 수 있기에 본 논문은 개인정보의 보호기반에서 빅데이터의 활용성을 극대화할 수 있는 방안으로 개인정보 비식별화 기술을 적용할 것을 제안하고 있다. 본 연구는 비식별화 기술을 적용함으로써 빅데이터의 이용활성화와 개인정보의 보호 사이에서 조화로운 균형점을 찾고자 하였다.. 이를 위하여 개인정보 비식별화 기술 적용수준과 빅데이터 이용활성화에 관한 연구모형 및 가설을 도출한 후 실증분석을 통해 규명함으로써, 개인정보 비식별화 기술을 활용한 빅데이터의 이용활성화의 이론적 기반을 마련하는데 주안점을 두고 있다.본 연구는 빅데이터 이용활성화를 위하여 개인정보 비식별화 기술의 효과적인 적용에 대한 실증연구를 수행하였다. 기존의 이론적 모형을 기반으로 실증모형을 개발하기 위해, Davis의 기술수용모델(TAM)과 Laufer의 프라이버시 계산이론(Privacy Calculus)을 기본모형으로 채택하였다. 또한 본 연구는 개인정보 비식별화 기술의 성숙도(비식별화 기법, 프라이버시 모델)에 따른 비식별화 기술의 적용수준에 따라 빅데이터의 이용활성화 의도에 긍정적이고 차별적인 영향을 준다는 것을 밝혀냈다는 것에 중요한 의의가 있다. 본 연구를 통해 개인정보 비식별화 기술 적용수준이 이용활성화 의도에 어떤 영향을 미치는지 실증분석을 통하여 다음과 같은 결과를 도출할 수 있었다.첫 번째, 빅데이터 환경에서 개인정보 비식별화 기술 적용수준이 높을수록 빅데이터의 유용성, 사용용이성, 업무기술적합성, 개인정보 침해위험 방지가 효과적이었다. 특히, 빅데이터의 유용성, 업무기술적합성, 개인정보 침해위험 방지는 빅데이터 이용활성화 의도에 긍정적 역할을 수행하는 것으로 밝혀졌다. 이를 통해 빅데이터 환경에서 개인정보 비식별화 기술은 빅데이터의 활용과 개인정보의 보호 모두에서 실효성이 있는 것이 밝혀짐으로써 빅데이터 활성화 정책수립에 있어서 비식별화 기술의 적용을 적극적으로 활용할 필요가 있다.두 번째, 빅데이터의 공급자와 수요자 모두에게 비식별화 기술 적용수준이 사용용이성, 업무기술적합성, 개인정보 침해위험 방지에 긍정적인 역할을 한다고 인식되어 있으며 특히, 빅데이터의 유용성과 이용활성화 의도에 있어서 공급자 보다 수요자가 그 영향과 필요를 상대적으로 더 크게 지각하고 있었다. 이를 통해 빅데이터 수요자가 공급자 보다 비식별화 기술에 대한 활용성과 안전성의 중요도를 더 높게 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 세 번째, 국내 개인정보 법제의 엄격한 환경은 빅데이터의 활용과 개인정보의 보호라는 상반된 논리에서 절충점을 찾기가 어려운데, 개인정보 비식별화 기술은 상호 균형점과 활용점을 제시하고 있기에 해당기술에 대한 제도기반과 적용기준을 마련할 필요가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This research focuses on providing a theoretical basis which could be adopted for the “active use of Big Data de-identification technology. We identified the theoretical basis by performing empirical analysis on survey data and testing hypothesis for the balance between the privacy protection and the active use of Big Data. The threat of infringement of privacy from the active use of Big data may cause serious problems to both providers and consumers of Big Data. Also infringement of privacy can put the big data industry in danger so that big data technology is misunderstood as “Big Brother” technology with centralized power and control. we propose the application of Data de-identification technology to find out the balance between the maximization of Big Data usage and privacy protection. This research has gone through empirical research about the effectiveness of Data de-identification on the active use of Big Data. To develop research model, we develop our models based on Davis’s TAM and Laufer’s privacy calculus. We then develop 3 levels of data de-identification technology (Data de-identification techniques, Privacy models) and test if 3 levels of data de-identification technology application gave a positive effect on the usability of Big Data. Furthermore, we were able to derive the following conclusions regarding 3 levels of de-identification technology effects on the intentions to use Big Data. First, in the big data environment, the higher level of de-identification technology is, the more effective usefulness of big data, ease of use, fit to task, and privacy infringement prevention are. In particular, the usefulness of big data, fit to task privacy infringement prevention was unfolded as performing a positive role for the intention to use Big Data. De-identification technology turns out to be effective for both the active use of big data and the privacy protection so that de-identification technology is highly recommended for the big data promotion policy making. Second, both big data providers and consumers recognized that the application of de-identification technology affect the positive effects on ease of use, fit to task and privacy infringement prevention. In particular, data consumers are more sensitive than providers to the effects of de-identification technology. It means that big data consumer put higher priority than providers on the utilization and safety in de-identification technology. Third, it is hard to reach to an equilibrium between the active use of Big Data and privacy protection. In this dissertation, we propose the way to find out the trade-off using ology and suggests a guide line for application of de-identification technology to promote the big data usage and privacy protection.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2 연구의 범위 및 방법 5
• 1.3 연구의 구성 6
• Ⅱ 이론적 고찰 7
• 2.1 빅데이터의 개념 7
• 2.1.1 빅데이터의 등장배경 8
• 2.1.2 빅데이터의 정의 및 특성 10
• 2.1.3 빅데이터 시장전망 13
• 2.1.4 빅데이터 정책추진 17
• 2.1.4.1 국내 빅데이터 정책추진 18
• 2.1.4.2 해외 빅데이터 정책추진 20
• 2.2 빅데이터 활용 및 개인정보 보호 22
• 2.2.1 빅데이터 활용동향 23
• 2.2.1.1 국내 활용동향 242.2.1.2 해외 활용동향 26
• 2.2.2 개인정보 보호동향 28
• 2.2.2.1 개인정보 법제동향 30
• 2.2.2.2 개인정보 이슈사항 33
• 2.3 빅데이터기반 개인정보 활용 35
• 2.3.1 빅데이터기반 개인정보 활용동향 36
• 2.3.2 빅데이터기반 개인정보 활용기술 39
• 2.4 빅데이터 개인정보 비식별화 41
• 2.4.1 개인정보 비식별화의 개념 41
• 2.4.1.1 개인정보 비식별화 및 익명화 43
• 2.4.1.2 개인정보 비식별화 이슈사항 45
• 2.4.2 개인정보 비식별화 기술 47
• 2.4.2.1 개인정보 비식별화 기법 48
• 2.4.2.2 프라이버시 모델 50
• 2.5 빅데이터 수용의도에 관한 선행연구 52
• 2.5.1 기술수용모형(Technology Acceptance Model) 52
• 2.5.2 프라이버시 계산모형(Privacy calculus Model) 54
• 2.5.3 업무-기술 적합모형(Task Technology Fit Model) 57
• 2.5.4 빅데이터 공급자 및 수요자 59
• Ⅲ 연구모형 및 가설설정 61
• 3.1 비식별화 기술 적용수준 및 활용주체의 정의와 범위 62
• 3.2 연구모형 도출 및 가설설정 64
• 3.2.1 기술수용 64
• 3.2.1.1 유용성 64
• 3.2.1.2 사용용이성 65
• 3.2.2 프라이버시 66
• 3.2.2.1 업무기술적합성 66
• 3.2.2.2 개인정보 침해위험 67
• 3.2.3 이용활성화 의도 67
• 3.2.4 빅데이터 활용주체 69
• Ⅳ 연구설계 70
• 4.1 연구 방법론 70
• 4.2 조사의 측정도구 71
• 4.3 측정지표 72
• 4.3.1 비식별화 기술 적용수준 74
• 4.3.2 유용성 75
• 4.3.3 사용용이성 76
• 4.3.4 업무기술적합성 77
• 4.3.5 개인정보 침해위험 78
• 4.3.6 이용활성화 의도 79
• 4.4 예비테스트 80
• 4.5 표본추출과 자료수집 81
• Ⅴ 실증분석 83
• 5.1 응답자 특성 83
• 5.2 타당도 및 신뢰도 검증 86
• 5.2.1 탐색적 요인분석 88
• 5.2.2 신뢰도 분석 91
• 5.2.3 확인적 요인분석 92
• 5.3 기술통계 분석 95
• 5.4 사후 분석 106
• 5.5 가설검정 109
• 5.5.1 적합도 검증 109
• 5.5.2 가설에 대한 결과 해석 110
• 5.5.3 조절효과의 검정 115
• Ⅵ 결론 119
• 6.1 연구의 요약 119
• 6.2 연구의 의의 및 시사점 121
• 6.3 연구의 한계 및 향후 연구방향 123
• <참고문헌> 124
• <부록>
• (부록1) 빅데이터 이용활성화 의도에 대한 조사 설문지 133

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54 김병수, 민진영, "“프라이버시 계산 모형을 적용한 SNS 지속 사용 의도에 대한 연구: 페이스북과 카카오톡 사례 중심으로,”", 한국경영정보학회, Information Systems Review 제15권 제1호, , pp.105-122, 2013

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57 김병수, "“모바일 소셜네트워크서비스 환경에서 지속사용의도의 선 행요인에 관한 연구: 신뢰와 프라이버시 우려의 역할,”", 한국지식경영학회, 지식경영연구, 제12권 제4호, , pp.83-100, 2012

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