빅 데이터 관련 참고문헌 요약

200820388 황영규

1.

이용수. (2011). 스마트혁명 시대 빅데이터 활용과 프라이버시 사이의 충돌에 관한 연구 = A Study on the Conflict between Utilizing Big Data and Privacy in the Smart Revolution Era, 경원대학교 석사학위 논문.

요약.

최근 인터넷의 발전은 예측이 어려워 질만큼 빠르고 눈부시다. 또한, 유비쿼터스 혁명, 스마트 혁명 등 다양한 네트워크 기술발전과 각종 기기들의 융합 및 시스템의 융합, 패러다임의 변화는 일부 기기와 일부 공간에서만 가능하던 네트워크 환경이 생각지도 못했던 물건에서, 언제어디에서든 인터넷을 사용할 수 있도록 만들어 놓았다. 그러다보니 누구나 쉽게 인터넷을 통해 자료를 취하거나 제공할 수 있게 되었고, 점차 거대해지고 다양해지는 데이터를 올바르게 관리하고 분석 활용하는 것이 기업뿐만 아니라 국가간의 경쟁력의 핵심요소로 부상하게 되었다. 그렇기 때문에 거대한 데이터를 취합해 각 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있다는 빅데이터 개념이 정립되었다. 그러나 정보가 중요해짐에 따라 무분별하게 데이터를 가져가거나 다른 국가 내에서 활용하고 있거나 활용할 데이터를 수집하다보니 프라이버시 침해부터 국가에서 관리하는 데이터 (금융데이터, 보험 가입자 등) 주권의 침해 등 관리와 보안에 관련된 문제들이 발생되고 있다.

그림  빅데이터 활용에 따른 정보침해

무엇보다 가장 큰 문제가 되는 것은 개인정보침해이다. 기존의 아날로그 시대에서는 개인정보라고 하면 단순히 이름이나 전화번호 등의 비교적 덜 중요하거나 노출이 되어도 무방했던 것에서 주민등록번호, 건강정보, 재산, 주소 등 민감하고 중요한 정보로 바뀌었다. 이에 따라 각 국가에서는 개인정보보호법을 제정하여 무분별한 데이터 수집에서 개인정보를 보호하고 있다. 우리나라 역시 개인정보보호법을 제정하였고, 최근 개인정보보호법이 강화되었다.

그러나 사이버 공간의 특성과 정보의 주체를 고려하지 않고 단순히 눈에 보이는 문제만 해결하려하는 문제 덮기식으로 법을 제정한 것이 문제가 되고 있다. 특히 정보 과보호와 수집정보 폐기 기한이 논란이 되고 있는데, 이것은 보안과 해킹이 무한수렴하는 사이버 공간의 특성과 빅데이터 활용을 위한 정보수집 및 관리를 이해하지 못한 대표적 사례이고, 더 나아가 법과 기술의 괴리가 생기게 된다. 그렇기 때문에 단순히 개인정보 자체에 초점을 맞추거나 보호가치를 넘어서는 과보호는 지양하고 개인정보의 오용과 남용, 침해규제와 처벌에 초점을 맞추어야할 것이다.

2.

황희성.(2015).빅 데이터 기반 데이터 베이스의 취약점 항목 개발 연구.동국대학교 석사학위 논문.

요약.

IT 정보 기술의 활용이 어느새 일생생활 전반에 큰 영향을 미치고 있다. 그러다보니 예전에 비해 더 다양해지고 폭 넓은 데이터가 급격히 늘어나게 되면서 작게는 개인이, 크게는 국가가 이 데이터들을 효율적으로 관리할 필요성을 느끼게 되었다. 이 과정에서 필연적으로 생겨난 빅데이터는 어느새 국가의 핵심산업으로 자리잡았다. 그러나 빅데이터를 기반으로한 서비스는 우후죽순으로 늘어난 반면, 빅데이터 기반 데이터베이스의 보안의 취약점을 점검할 기준이 아직 존재하지 않는다. 물론 기존의 ‘주요정보통신기반시설 기술적 취약점 분석·평가 방법 상세가이드’의 ‘DBMS 가이드라인’항목이 존재하지만, 이 기준이 빅데이터 기반의 데이터베이스의 취약점까지 점검해 줄 수는 없기 때문이다. 그렇기 때문에 기존의 ' DBMS 가이드라인’항목과 빅데이터 기반 데이터베이스의 취약점을 취합한 새로운 기준을 제시하여 제안할 것이다. 그렇다면 기존의 데이터와 빅데이터의 차이는 무엇인가?

빅데이터는 데이터가 생성되는 양, 주기 등이 기존의 데이터에 비해 방대하기 때문에 기존의 방법으로는 수집, 저장, 분석 등이 어려운 방대한 데이터를 의미한다. 즉, 기존의 DB의 S/W로는 관리가 불가능하다는 것이다. 그렇기 때문에 빅데이터를 사용하기 위해서는 그에 맞는 DB의 S/W가 대두되었고, 이에 따라 NoSQL(혹은 NoREL)이라는 DB를 활용하게 되었다. NoSQL은 'Not Only SQL'의 약자로 고성능, 대용량 정보의 애자일 프로세싱이 요구되는 완전히 다른 프레임워크의 데이터베이스를 말한다. 이외에도 몽고DB, 카산드라, HBase가 있다. 그렇다면 빅데이터 기반의 DB의 취약점은 무엇인가?

먼저, NoSQL의 취약점을 살펴보면 첫 번째로 데이터의 암호화가 없다는 것이다. 두 번째는 별도의 암호 없이 자격 증명만으로 인증이 가능하기 때문에 보안에 취약하다.

몽고 DB는 설치 후 사용 시 별도의 아이디와 암호가 필요 없기 때문에 만약 다수의 사용자가 사용할 경우 누군가 임의로 DB조작이 가능하다는 점이다. 또한, 데이터 갱신 및 입력 시 디스크에 바로 입력되지 않기 때문에 상황에 따라 데이터가 유실될 확률이 커진다.

카산드라는 기본적으로 검색알고리즘이 Row key와 컬럼 두 가지에 대한 인덱스만 가능하므로 복잡도 높은 검색은 불가능 하다. 그리고 최근 많은 기기에서 JAVA를 사용하는데 JAVA와 연동할 경우 Library양이 많아지기 때문에 성능이 느려져 사용이 불편해진다.

HBase는 데이터가 작을 경우 데이터의 크기에 비해 불필요한 노드들이 할당되기 때문에 분석 속도가 느려지거나 성능이 저하될 수 있다. 그리고 HBase의 수많은 구성요소들은 커뮤니티에 의해 개발되므로 전문성이 떨어지고 특히 호환성에 심각한 영향을 줄 수 있다.

이처럼 대표적인 빅데이터 기반 DB와 취약점에 대해서 살펴보았다. 이 취약점을 바탕으로 기존의 ‘주요정보통신기반시설 기술적 취약점 분석·평가 방법 상세가이드’의 ‘DBMS 가이드라인’항목에 새로운 항목을 개설함으로서 빅데이터 기반 DB의 보안의 취약점을 점검할 수 있게 하였다.

201021060 이정석

1.

이상현, 김길선, 김성홍. 인터넷 기술의 본연적 특성이 기술수용에 미치는 영향에 관한 연구 : 범용기술 특성을 기준으로. 한국생산관리학회지 제22권 제 4호, 431-450.

요약.

이 논문은 기술 확산을 위해 필요한 특성들을 알아보는데 있다. 사회경제적으로 큰 영향을 미친 인터넷 본연의 기술적 특성이 무엇인지 제시하고, 이러한 특성들이 기업의 기술수용에 어떠한 영향을 미치는지 조사되어있다. 이 논문에선 인터넷 본연의 기술적 특성을 제시하기 위해 범용기술에 관한 연구들을 토대로 기술수용모형에서 제시된 심리적 변수들을 적용한 연구모형을 개발하고 실증분석했다. 결과는 아래 그림과 같다.

보급성은 지각된 인터넷 용이성에만 유의함을 보였다. 향상성은 지각된 인터넷 용이성에는 유의미하지 않았지만 지각된 인터넷 유용성에는 유의함을 보였다. 혁신 독려성은 용이성과 유용성 모두 유의한 결과를 나타냈다. 결론적으로 혁신독력성이 기술 확산에 있어 결정변수이며 기술개발에 있어 중요하게 고려해야할 요인임이 입증되었다.

2.

전지수. (2015). 확증편향이 비합리적 의사결정에 미치는 영향 : 정확성 동기의 조절효과, 충남대학교 석사학위 논문.

요약.

이 논문은 많은 선행연구를 통해 밝혀진 확증편향과 의사결정 간의 관계 뿐만 아니라 개인의 기질적 경향성에 해당하는 확즉편향과 확증편향의 극복을 위한 상황적 동기는 정확성 동기가 어떻게 상호작용하여 의사결정에 영향을 미치는지 알아보기 위해 연구하였다. 연구에는 2 * 2(확증편향 고, 저 * 정확성 동기 유발, 비유발) 변량 분석을 실시하였다. 의사결정은 ‘IGT 총점, 이익 금액, 구간네트점주, 각 카드의 선택개수’를 통해 측정되었고, 낮은 IGT 총점, 낮은 이익 금액, 증가하지 않는 구간네트점수, 많은 A, B 카드의 선택에서 비합리적 의사결정을 했음을 보여주었다. 단 확증편향을 측정하는 방법으로 계속기업평가방법을 사용했지만 이것이 실제 확증편향을 측정하는지에 대해 타당화한 연구가 없었기에 이에 대한 추가 연구가 필요할 것이다. 또한 정확성 동기를 유발하는 것이 인지적 편파, 오류를 줄이는 것이 아니라 오히려 인지적 오류를 증가시킬 가능성이 있다는 상반된 연구결과 또한 존재한다. 본 논문에서는 확증편향이 높은 사람에게 정확성 동기를 유발하는 것이 인지적 편파, 오류를 줄여 합리적 의사결정을 하는 것으로 나타냈지만 차후 연구에서는 정확성 동기의 효과에 대한 상반된 가설 또한 검증할 필요성이 보인다.

20092124권이범

1.

백욱인 (2013). 빅데이터의 형성과 전유체제 비판. 동향과전망. 87, 304-331.

요약.

이번 논문은 빅 데이터의 지식재산권 문제를 살펴보기에 앞서 빅 데이터의 기존 정의와 그 문제점을 살펴보고, 빅 데이터를 재 정의한다. 아직까지 빅 데이터를 바라보는 시각차로 인하여 통일된 정의가 없다고 나와있다. 빅 데이터가 무엇인지 정확히 정의 내리지 못했기에 그에 대한 논의도 제한적일 수밖에 없었다고 생각된다. 선행 연구를 살펴보면 빅 데이터를 단순히 데이터의 크기로 파악하거나, 기술•분석적으로 바라보는 것이 대부분이었다. 하지만 빅 데이터의 본질을 고려할 때, 데이터를 이용하여 의사결정에 유용한 결과를 제공하는 전체적인 과정으로 빅 데이터를 정의하는 것이 바람직하다고 생각된다. 논문 에서는 이와 같은 정의에 맞추어 빅 데이터의 과정을 세분화해보고, 빅 데이터 활용에서 발생하는 지식재산권 침해문제, 빅데이터를 이용한 지식재산권 보호 가능성, 빅 데이터 활용에 대한 지식재산권으로서의 보호 가능성에 대해 나와 있었다. 빅 데이터를 데이터베이스라고 생각을 한다면 단순이 데이터를 축적하는 경우와 활용목적을 설정하고 수집하는 경우가 있다. 후자의 경우에는 보호받을 수가 있다. 그리고 데이터 베이스로 보호 받는 것 이외에도 빅 데이터 전 단계에서 사용되는 컴퓨터 프로그램도 저작권의 보호를 받을 수 있다. 저작권과 특허권 이외에도 부정 경쟁방지법에 의해 영업비밀이나 성과 참용금지 조항을 통해 보호가 가능하다고 나와있다.

2.

이이삭 (2015). 빅데이터의 지식재산권 문제에 관한 연구. 석사학위논문. 성균관대학교 대학원.

요약.

현재 각광을 받고 있는 빅 데이터에 관한 실용적인 논의는 빅 데이터의 생산 방식보다는 빅 데이터의 추후적 활용에 집중되고 있다. 이러한 실용적인 접근은 이미 만들어진 빅 데이터를 어떻게 여러 가지 용도로 활용할 것인가를 추구한다. 그래서 빅 데이터가 만들어지는 과정이나 그것이 갖는 사회적인 위상을 분석하지 않는다. 빅 데이터에 대한 비판적인 접근은 빅 데이터가 만들어지는 방식， 만들어진 빅 데이터가 활용되는 방식 두 가지 차원에서 전개될 수 있다. 빅 데이터에 관한 비판적인 논의는 빅 데이터의 활용과 관련하여 프라이버시와 통제에 집중되고 있지만 빅 데이터의 중요한 문제 지형은 이용자 활동의 전유와 관련된 영역에서 이루어지고 있다. 이 논문에서는 빅 데이터가 형성되는 과정에서 ‘이용자가 생산한 가치’의 행방이 어떻게 되는지를 추적하고 이용자 활동을 포획하는 기계로서의 플랫폼이 어떤 위상을 갖는지가 분석되어 있다. 그 결과 이용자들이 자신이 만든 활동 결과물로부터 소외되는 현상과 그에 대한 대안으로서의 ‘기본소득’의 논리적 의미를 제시해 놓았다.

200921309 이호승

1.

이지은, “구매자의 유통채널 인식 동질화와 채널충성도에 관한 연구”, 부산대학교 대학원,박사학위논문, 2013, 제 5장 결론 p85

요약.

새로운 소비시장 환경에 적응하기 위하여 기업은 유통채널 다각화전략을 실행하고 있다. 다각화 전략으로 인하여 각 유통채널은 본래에 가진 정체성이 모호해지며 유통 채널 간 특징이 없는 동질화현상이 일어나고 있다.  즉, 소비자들이 인식하는 ‘온라인채널’ 과 ‘오프라인채널’의 경계점을 찾기가 어려워지고 있다. 이는 기업의 유통채널전략을 설계할 때 집중과 분산을 중요하게 고려해야 함을 의미한다.  이전 연구들의 대상은 광의의 소비자였다면 본 연구에서는 실제 제품구매자를 대상으로 연구하였고 제품구매접점에 실시한 조사는 기업의 마케팅전략이 실행되는 접점과 대상이 일치함으로 알고자하는 현상에 대하여 명확한 설명을 할 수 있었다. 구매자의 구매동기와 유통채널인식 속성에 따른 군집을 도출하였으며 유통채널별 분류의 차이를 검증하여 유통채널에 대한 구매자의 집단이 동일하게 분포되어 있음을 입증하였다. 또한 거래비용접근법을 적용하여 구매자관점의 채널충성도를 측정하여 모형을 검증하였다. 여기서 구매자의 관점에서 채널인지 속성과 구매동기측정 요인을 도출하여 채널관리연구에 응용할 수 있는 기반을 마련하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 유통채널 상에서 채널관리전략을 수립하는 기업들에게 실무적 시사점을 제시하였다.  연구목적 달성을 위하여 문헌연구를 통해 가설을 도출하였으며, 유통채널별 직접 구매를 한 구매자를 대상으로 설문을 실시하였으며 실제 사용한 데이터의 표본 수는 876개를 대상으로 신뢰성검증, 타당성검증, 요인분석, 상관관계분석, 공분산구조분석을 통해 실증분석을 하였다 . 이 논문을 보았을 때 우리는 방대한 데이터를 가지고 이용하는 방법에 관하여 생각해 볼 수 있다. 많은 데이터를 수집하여 활용하는 것이 중요해지고 있는 시대에 이제는 그에 대한 부작용을 생각해 보지 않을 수 없다. 빅데이터를 활용하는 방법이 단일화 되고 획일적이 되어져 우리가 원하는 정보보다 구매자들의 의도에 맞춘 정보들만 아무렇지 않게 받아들이게 될 수도 있다. 이런 점을 조심하고 항상 촉각을 곤두세워 정보를 받아들여야 할 것이다

2.

김용빈, “빅 데이터 활용에 있어서 개인정보보호 문제점 및 개선방안”, 강원대학교, 석사 학위논문, 2013, 제4장 개인정보와 프라이버시 관계 27p

요약.

개인정보와 프라이버시에 관한 문제들이 일어나고있다. 아날로그 시애에는 기술적 수준에 한정되어 논의된 탓에 프라이버시 문제가 물리적인 영역에 제한되었지만 디지털 시대에는 프라이버시의 문제가 가상공간으로 확대되면서 개인정보 보호 문제로 확대되고있다. 오늘날에는 프라이버시와 개인정보의 명확한 관계와 범위를 이해하지 못하고 혼용하여 사용하고 있으며 프라이버시 문제를 개인정보보호법을 제정하여 해결하기까지에 이르렀다. 프라이버시는 사회, 문화, 종교적 의미를 가지는 개념으로 시대와 장소에 따라 변화되는 개념이다. 즉 프라이버시에 대한 개념은 다의적이며 가변적이기 때문에 프라이버시의 정의에 대해서도 학자에 따라 다양한 입장이 존재한다. 개인과 사회의 관계를 중심으로 개인정보를 세분화하면 공적인 것과 사적인 것으로 나누어진다. 공적인 것은 성명, 직장 등과 같은 사회적 관계를 형성하는데 필요한 정보이다. 사적인 것은 개인의 습관과 취미 활동 등을 뜻한다. 일반적으로 사적인 정보를 개인정보와 구분된 협의의 프라이버시 내용이라 할 수 있다. 디지털 시대의 개인정보에 관한 프라이버시를 아날로그 시대에 비하여 더 심각한 문제를 불러올 수 있다. 개인의 신용상태, 범죄 유무, DNA 유전자 정보, 의료기록, 세금, 직장 등에 대한 개인정보의 수집이 용이할 뿐 아니라 축적, 관리가 훨씬 체계화되어 융합분석이 가능하다. 만약 관리가 제대로 되지 않아 유출, 침해되어 약용된다면 심각한 프라이버시 침해 문제가 발생할 것이기 때문이다. 오늘날은 프라이버시 문제를 개인정보보호 법을 제정하여 해결하기까지에 이르렀다. 이에 따르면 빅데이터에 대한 법 제정도 일어나고 있는 경향이다. 빅데이터 가 어떻게 생각하면 개인정보와 프라이버시에 심각한 침해 문제를 이르킬 수 있다. 데이터를 엄청난 단위로 수집하고 처리하기 때문에 그에 따른 위험성이 따르고 있는 것이다. 수집, 처리 뿐만 아니라 그 사용에 대한 문제도 조심스럽다. 내가 제공하지 않았다 하더라도 정보들이 여기 저기 남아있는 요즘 디지털 시대에 이에 대한 걱정은 더 심각해 질 수 밖에 없다.

201122109 김성진

1.

이지은, 김창재, 이남용 (2014) <빅데이터 처리 프로세스에 따른 빅데이터 위험 요인 분석> 한국IT서비스학회지

요약.

최근 빅데이터를 통해 민간부문과 공공부문 등 사회 전 부문에 걸쳐 새로운 가치 창출의 기회  가 제공되고 있다. 또한 빅데이터 적용으로 인한 경쟁력 상승과 효율성이 제고되고 있다. 그러나 데이터오남용, 개인정보 유출, 관련 기술적 오류 등 빅데이터로 인한 위험도 기하급수적으로 증대하고 있다. 그럼에도 빅데이터의 위험성 에 대한인지와 대비가 미비하다. 현재까지 이론적 연구도 빅데이터의 위험에 관한 체계적인 위험 요인분석이 이루어지지 않고 있으며, 위험의 분류 에 초점을 맞추고 있을 뿐이다. 또한 빅데이터 처리 프로세스별 발생 위험요인에 대해서 구체적 연구가 되어 있지 않다. 빅데이터 처리 프로세스는 크게 데이터 수집과 통합, 데이터 저장과 관리, 데이터 분석과 처리, 데이터 분석 가시화 프로세스로 나뉜다. 데이터 수집에서는 빅데이터 시스템 구축을 위한 첫 번째 프로세스이다. 이 단계에서 대용량의 원천 데이터를 광범위한 영역에서 형태와 무관하게 수집한다. 신뢰성이 없는 데이터, 정보 공개기준이 모호한 데이터, 이용범위가 불명시 된 데이터 등 위험 요소가 많은 데이터가 수집될 우려가 많다. 두 번째 프로세스는 데이터 저장 이다. 데이터 저장 프로세스에서 수집된 데이터를 분산 저장하고, 축적된 데이터의 변형이나 유실 등을 대 비해 보안을 유지한다. 여기서 우려되는 점은 저장된 데이터에 대한 공격, 데이터의 노화, 데이터 위변조의 가능성 등이 우려된다. 세 번째 프로세스는 데이터 분석 이다. 데이터 분석 프로세스에서 저장되어있는 다양한 데이터를 목적에 따라 분석하여 내재된 가치를 추출하고 효율적인 처리를 위해 대규모의 심층적 통계처리를 한다. 이 프로세스에서 우려되는 점은 분석 전문 기술 부족, 데이터 분석 조작, 분석 타겟팅 오류 등이 우려 된다. 네 번째 프로세스는 분석 데이터 가시화 및 활용 이다. 이 단계에서는 빅데이터를 이해하거나수행할 수 있는 환경이 제공되며, 분석된 데이터의 결과를 함축적이고 직관적인 정보를 제공한다. 또한 분석된 데이터가 실질적으로 현실에 적용 및 활용되는 프로세스이다. 이 프로세스 에서는 빅데이터 활용 격차, 빅데이터 소유권 분쟁, 잘못된 정보 제공, 빅데이터 분석결과 불신 등이 있다. 이 프로세스를 포함한 빅데이터의 공통 범위 에서는 빅데이터의 도입 비용, 빅데이터 인식 부족, 빅데이터 플랫폼 부재 가 우려되고 있다. 데이터 수집 프로세스에선 개인 정보 보안 에 관련된 위험요인들이 위험도가 가장 높게 나타났다. 데이터 저장 프로세스에서는 빅데이터보안 관련 위험요인이 높은 위험도를 나타냈다. 데이터 분석 프로세스에선 빅데이터 인적 자원에 관한 위험도가 높게 평가되었다. 공통적으로 빅데이터 플랫폼 부재 등 3개의 위험요인이 유효했으며, 빅데이터 도입 환경의 미흡함을 나타내는 요인이 높은 위험순위를 가졌다. 빅데이터 처리 프로세스에 따 라 순차적으로 발생 가능한 위험요인을 파악하여 사전대비를 통해 위험을 회피할 수 있다. 또한 각 프로세스의 위험 발생 시 위험도에 따라 요인 별로 체계적으로 위험에 대응하여 효율적이고 효과적인 빅데이터 시스템에 적용이 가능할 것이다.

2.

이환수, 임동원, 조항정 (2013) <빅데이터 시대의 개인정보 과잉이 사용자 저항에 미치는 영향>,   지능 정보 연구

요약.

일반적으로 빅데이터란 기존의 데이터베이스 소프트웨어가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과한 규모의 데이터를 일컫는다. 최근 빅데이터가 더욱 주목 받고 있는 것은 SNS와 같은 새로운 인터넷 서비스 등장에 따른 데이터 원천의 다양화와 이러한 데이터를 통해 새로운 가치를 창출하려는 기업이나 정부의 요구가 증가되었기 때문이다. 글로벌 경제전문지인 이코노미스트(Economist) 는 현재의 빅데이터를 통해 인류의 환경, 에너지, 식량, 의료 문제를 해결할 수 있을 것으로 예측하고 있고, 가트너(Gartner)와 맥킨지(McKinsey)는 빅데이터가 기업들의 미래 경쟁 우위를 좌우할 중요한 자원이며 다양한 산업 분야에서 큰 부가가치를 창출할 수 있을 것으로 내다보고 있다. 최근 빅데이터 이슈가 주목 받고 있는 이유는 과거에 비해 사용자들이 직접 생산하고 있는 정보의 양이 급격히 증가했기 때문이다. 빅데이터라는 개념은 사실상 기존의 정보과잉 이론의 연장선상에서 바라볼 수 있다. 정보 과잉의 개념은 정보의 양이 처리 가능한 범위를 벗어난 상태를 의미한다. 정보 과잉과 관련된 연구들은 주로 부정적 결과를 가져올 수 있는 원인으로서 정보과잉 개념을 바라보았다. 21세기에 접어들면서 정보 과잉이 인터넷으로 인해 더욱 가속화됨에 따라, 사람들은 이것을 사회적 문제로 인식하기 시작했다. 인터넷을 통한 급속한 정보환경 변화가 세계적인 정보 집착을 가속화시켜 다양한 심리적, 사회적 불안과 같은 부정적 현상을 초래하고 있다고 주장했다. 정보과잉 현상은 사람들에게 테크노스트레스, 주의력 결핍 장애, 분석력 저하 현상, 정보피로증후군, 정보과잉 불안증을 일으킬 뿐만 아니라 이에 따른 소화불량, 심장질환, 고혈압 등 신체적 질환에 까지 영향을 미친다. 또한 빅데이터와 더불어 개인 정보 노출에 관한 문제도 대두 되고 있다. 최근 인터넷 서비스와 관련된 다양한 연구들은 대 정보기술 환경에서 가장 중요한 이슈로서 프라이버시 위험을 강조하고 있다. 프라이버시 위험이란 개인의 정보 가 온라인상에서 공개됨에 따라 발생할 수 있는 통제력 상실 가능성을 의미한다. 이러한 위험은 개인 정보 공개의 양이 증가할수록 늘어나게 되는데, 빅데이터 기술의 발전이나 소셜 미디어와 같은 관련 서비스의 활성 화는 개인과 관련된 다양한 정보 생산을 가속화 시키고 있다. 또한 온라인 환경에서는 늘어난 개인정보는 불법적 정보 접근이나 남용을 가능하게 함으로써 프라이버시 위험 가능성을 증가시킬 수 있다. 이러한 프라이버시 위험과 염려는 전자 상거래 상의 거래의도나 인터넷 서비스 사용의지에 부정적 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 증가된 프라이버시 염려 수준은 사용자들의 시스템 사용에 대한 부정적 태도인 저항적 태도를 형성하여 궁극적으로 시스템 사용을 중단할 수 있다는 것 을 보여주고 있다. 또한 개인정보 과잉 자체가 프라이버시 염려에 직접적으로 영향을 주기보다는 위험 인식을 통해서 염려 수준이 증가되는 것을 볼 때 사용자의 위험인식을 저하 시킬 수 있는 조치를 통해 시스템 사용에 대한 저항을 줄일 수 있음을 시사한다. 동일한 맥락에서 프라이버시 염려 수준이 높은 경우에 사용자들의 저항 태도가 형성된다는 결과를 볼 때 개인의 프라이버시 염려를 완화할 수 있는 노력이 필요함을 알 수 있다.