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초록

영어

This study proposes a rule-based NLP method to detect privacy dark patterns in the privacy policies of mobile game providers in Korea, based on the official PIPC taxonomy. Eleven dark pattern types were classified by textual detectability, and five text-detectable types were implemented using normalization, sentence segmentation, keyword matching, and negation handling. Analysis of 31 privacy policies from top-grossing providers as of June 2026 found significant differences in mandatory-disclosure compliance across strata, with higher compliance among domestic providers and lower compliance among some foreign providers. Some Western and Japanese providers also showed lower disclosure levels for data protection officers and destruction procedures. These findings suggest that formal compliance may be more closely related to localization for the Korean market than to nationality alone.

한국어

본 연구는 국내에서 서비스되는 모바일 게임 사업자의 개인정보 처리방침에 포함된 프라이버시 다크패턴을 탐지하기 위해 개인정보보호위원회의 공식 기준에 기반한 규칙 기반 자연어처리(NLP) 방법을 제안하였다. 다크패턴 11개 유형을 탐지 가능성에 따라 분류하고, 텍스트 탐지가 가능한 5개 유형에 대해 정규화·문장 분리·부정문 처리 기반 탐지 모듈을 구현하였다. 2026년 6월 기준 매출 상위 사업자의 개인정보 처리방침 31개를 층화 표집해 분석한 결과, 법정 필수항목 충족률은 사업자 층위별로 유의한 차이를 보였고, 국내 사업자에서 높고 일부 해외 사업자에서 낮았다. 특히 일부 서구·일본계 사업자는 개인정보 보호책임자와 파기절차 등 절차적 고지 항목의 기재 수준이 낮았다. 이는 형식적 법정 요건 충족 수준의 차이가 사업자 국적보다 한국 시장 대상 처리방침의 현지화 수준과 더 관련될 가능성을 시사한다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
1.1 연구 배경 및 필요성
1.2 연구 목적 및 연구문제
1.3 논문의 구성
2. 이론적 배경 및 관련 연구
2.1 프라이버시 다크패턴의 개념
2.2 개인정보 다크패턴에 관한 국내 연구
2.3 개인정보 처리방침과 이용자
2.4 처리방침의 자동 분석
3. 연구 방법
3.1 탐지 기준
3.2 탐지 가능성 분류
3.3 분석 대상 및 표집
3.4 탐지 방법: 조작적 정의와 코딩 규칙
3.5 탐지 결과의 재현성 및 타당도 검토
3.6 분석 방법
4. 분석 결과 및 고찰
4.1 법정 필수항목 충족률
4.2 누락되는 법정 항목의 구조
4.3 사후관리 권리 안내
4.4 포괄 동의 및 선택 동의 관련 문구
4.5 가독성
4.6 종합 고찰
5. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 송승은 [ Seung Eun Song | 중앙대학교 융합보안학과 박사과정 ] 주저자
• 이창무 [ Chang-Moo Lee | 중앙대학교 산업보안학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005