Earticle

초록

영어

This study provides an empirical analysis of the impact of privacy literacy education on the tension between the technical features of Large Language Models (LLMs) and GDPR principles. Utilizing a single-group pre- and post-test design with 31 graduate students in AI and information security, we evaluated perceptual changes based on five technical domains: large-scale data use, model rigidity, data bias, the black box phenomenon, and new security threats. The results indicate that while risk perception was significantly heightened regarding ‘model rigidity’ and ‘data bias,’ arbitrary anxiety surrounding ‘black box’ issues and ‘large-scale data use’ was rationally mitigated through enhanced technical comprehension.

한국어

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 기술적 특성과 GDPR 원칙 간 충돌에 관한 개인정보 리터러시 교육 효과를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 인공지능 및 정보보호 전공 대학원생 31명을 대상으로 단일 집단 사전-사후 검사 설계를 적용하여 5가지 기술적 요인(대규모 데이터 사용, 모델 경직성, 데이터 편향성, 블랙박스, 새로운 보안 위협)에 따른 인식 변화를 측정하였다. 분석 결과, 교육 후 ‘모델 경직성’과 ‘데이터 편향성’ 요인에서는 위험 인식이 유의미하게 강화된 반면, ‘블랙박스’와 ‘대규모 데이터 사용’ 관련 항목에서는 기술적 이해도 향상에 따라 막연한 불안감이 합리적으로 조정되는 경향이 나타났다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 선행 연구
2.1 GDPR의 7대 원칙과 GAI의 기술적 특성
2.2 AI 리터러시 및 정보보호 교육 모델
3. 연구 방법론 및 분석 결과
3.1 연구 설계 및 측정 도구
3.2 연구 대상 및 데이터 수집
4. 연구 결과 및 분석
4.1 정규성 검정 및 모수 검정
4.2 대응표본 t-검정 및 유의성 분석
5. 연구 결과 해석 및 제언
5.1 연구 결과 해석
5.2 연구의 의의 및 정책적 제언
6. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 장재영 [ Jaeyoung Jang | 한국인터넷진흥원 대전정보보호지원센터 센터장 ] 주저자
• 김범수 [ Beomsoo Kim | 연세대학교 정보대학원 교수 ] 공동저자
• 이중엽 [ Joong Yeup Lee | 안양대학교 글로벌경영학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005