With the widespread information and communication technology (ICT) environment, data-driven services take the lead of both online and offline businesses. Especially, personal data draw heavy attention to service providers because of its usefulness in value-added services. With the emerging big data technology, a data broker appears, which exploits and sells personal data about individuals to other third-party stakeholders. Since many services and applications utilize data analytic methods, the conflict issues between privacy and data exploitation are raised, and the markets are mainly categorized as privacy protection markets and privacy valuation markets, respectively. Since these kinds of data value chains (mainly considered by business stakeholders) are revealed, data providers think the current ecosystem has risks and is untrustworthy due to little transparency and control of their personal data exploitation. With trustworthy methods to empower their rights of personal data, the data providers are interested in proper incentives in exchange for their privacy (i.e., privacy valuation) under their agreement. Therefore, this dissertation proposes data providers' privacy valuation models for trustworthy personal data trading market that consider data providers who weigh the value between privacy protection and valuation as well as other business stakeholders to cover various personal data value chains. Based on the realistic models for willingness-to-sell of data providers and willingness-to-buy (or -pay) of the business stakeholders, the feasibility is shown that the proposed models maximize the profits of the business stakeholders while satisfying all market participants even if they spend costs to gather personal data from the data providers. Moreover, this dissertation proposes the concept of trust provisioning that provides methods of minimizing risks through identifying the trust characteristics, which is used as useful information for decision making. By identifying both (socio-) technical aspects of the personal data ecosystem, it proposes the trust provisioning method for data providers to encourage their market participation.
빅데이터 기술의 발전과 함께, 데이터 제공자 개개인으로부터 개인정보를 수집하고 가공하여 다른 서비스 제공자들에게 판매하는 데이터 브로커 시장이 커지고 있다. 특히, 데이터 기반의 서비스가 온라인/오프라인 경영 환경에서 주목을 받고 있으며, 개인정보는 부가가치 더한 서비스들을 제공하기 위해 활용되고 있어 서비스 제공자들에게 주목을 받고 있다. 많은 서비스가 개인정보 분석 방법들을 활용하면서 개인의 프라이버시 보호와 개인정보 활용에 따른 기술의 발전이라는 상충한 문제가 생기게 되었으며, 이에 데이터 시장은 크게 각각 개인정보 보호 시장과 거래 시장으로 나누어졌다. 이러한 데이터의 가치사슬이 밝혀졌지만, 개인정보 제공자들은 이러한 현상을 쉽게 알 수 있거나 자신의 개인정보 활용을 제어할 수 있는 수단의 부재로, 현재의 데이터 시장이 신뢰하기 어렵다는 생각을 하고 있다. 한편, 개인정보 활용에 대한 자신들의 권리를 확보할 수 있는 신뢰할만한 방법이 있다는 전제하에, 개인정보 제공자들은 자신들의 동의하는 범위 내에서 인센티브 기반의 개인정보 가치 실현 방식에 관해 관심이 커지고 있다. 이러한 문제점을 기반으로, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 개인정보 거래 시장을 위한 데이터 제공자 개인정보 가치화 모델을 제안한다. 다양한 개인정보 가치사슬을 고려하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 거래 모델들은 자신의 개인정보 보호와 가치 실현을 저울질하는 개인정보 제공자와 다른 비즈니스 이해관계자들로 구성하였다. 실제 통계에 기반을 둔 개인정보 제공자의 판매 의지와 비즈니스 이해관계자들의 구매 의지에 관한 수학적 모형화를 통해, 이해관계자들의 관점에서 개인정보 제공자에게 개인정보 구매 비용이 생기더라도 모든 거래 당사자들의 요구사항을 만족하면서 자신들의 이익을 최대화할 수 있음을 보였으며, 이를 기반으로 제안된 거래 모델의 실현 가능성을 보였다. 또한, 본 논문에서는 신뢰에 관련된 특징들을 고려하여 기존의 환경에 존재하는 위협들의 영향을 최소화함으로써 다양한 대상들의 신뢰 (얼마나 대상을 믿을 수 있는지) 판단할 수 있도록 도와주는 기술인 신뢰 제공 기술 개념을 제안하였다. 이를 기반으로, 개인정보 생태계의 기술적 특징과 사회 기술적 특징을 모두 고려하면서, 개인정보 제공자의 시장 참여를 더욱 유도하기 위한 신뢰 제공 기술의 적용 방법을 제안하였다.
