조사자료
회원공개
4차 산업혁명 신기술과 개인정보 활용에 대한 국민인식조사, 2018
https://doi.org/10.22687/KOSSDA-A1-2018-0015-V1.0
연구책임자
이광석 / 서울과학기술대학교 IT정책전문대학원 교수
초록
이 조사는 4차 산업혁명 기술에 대한 인식과 이로 인한 개인정보 활용 및 보호에 대한 시민의 인식을 파악하여 정보인권 보호를 위한 법제도 및 정책을 제안하고자 사단법인 참세상이 국가인권위원회의 지원을 받아 수행한 것이다.
이 자료는 만 20세 이상 성인남녀 1,000명을 대상으로 시행되었으며, 4차 산업혁명에 대한 인식, 4차 산업혁명 응용 기술 및 서비스 이용 경험, 기업과 공공기관의 개인정보 보호에 대한 신뢰도, 가장 보호되어야 할 개인정보, 개인정보를 활용한 서비스에 대한 인식, 스마트 헬스케어 시스템에 대한 인식, 4차 산업혁명 신기술을 활용한 인사 관리 및 조직관리 견해, 신기술과 정보인권 문제 개선을 위한 정책들에 대한 견해, 정보인권 보호 및 개선에 책임이 있는 기관/단체, 4차 산업혁명 부작용 및 인권침해요소 인식, 4차 산업혁명과 노동(일자리) 불안정의 변화 인식 등을 묻는 문항을 포함하고 있다.
주제분류
자료인용정보
- 자료번호
- A1-2018-0015
- 자료명(국문)
- 4차 산업혁명 신기술과 개인정보 활용에 대한 국민인식조사, 2018
- 자료명(영문)
- Public Opinion Survey on the New Technologies and the Use of Personal Information in the Fourth Industrial Revolution, 2018
- 연구과제명
- 4차 산업혁명 시대에서 정보인권 보호를 위한 실태조사
- 연구책임자
- 이광석 / 서울과학기술대학교 IT정책전문대학원 교수
- 공동연구자
-
김상민 / 문화사회연구소 소장
김성윤 / 문화사회연구소 연구원
김영선 / 노동시간센터 연구위원
박종식 / 연세대학교 사회발전연구소 연구원
오병일 / 정보인권연구소 연구위원
홍석만 / 참세상연구소 연구실장
홍지은 / 법무법인 지음 변호사
- 저작권자
- 국가인권위원회 / 국가인권위원회
- 연구비지원기관
- 국가인권위원회
- 자료기탁자/기관
- 국가인권위원회 / 국가인권위원회
- 자료기탁일
- 2019-01-25
- 자료제공기관
- 한국사회과학자료원
- 현재 버전 공개일
- 2020-07-03
- 최초 자료 공개일
- 2020-07-03
- 자료인용서식
- 이광석. 4차 산업혁명 신기술과 개인정보 활용에 대한 국민인식조사, 2018 [데이터 세트]. 사단법인 참세상, 국가인권위원회 [연구수행기관]. 한국사회과학자료원 (KOSSDA) [자료제공기관], 2020-07-03, https://doi.org/10.22687/KOSSDA-A1-2018-0015-V1.0.
방법론
- 자료수집시기
- 2018-10-12 ~ 2018-10-16
- 대상국가
- 대한민국 (KOR)
- 조사지역
- 제주도를 포함한 전국
- 시간적차원
- 횡단연구
- 분석단위
- 개인 , 개인
- 조사대상
- 전국 만 20세 이상 성인남녀
- 자료원천
- 인구집단
- 자료유형
- 조사자료
- 조사수행기관
- (주)오픈서베이
- 자료수집방법
- 스마트폰 앱을 통한 온라인조사
- 표본추출방법
- (주)오픈서베이 패널로부터 성·연령·지역별 인구비례 할당표집
- 사례수
- 1,000 (유효사례)
- 가중치
- 없음
자료구성 및 버전
- 자료형식
- 수치데이터
- 자료구성
- 설문지(pdf); 데이터(sav, dta)
- 사용언어
- 설문지-한글; 데이터-한글
- 자료버전
- V1.0
- 현재 버전 공개일
- 2020-07-03
- 최초 자료 공개일
- 2020-07-03
자료이용정보
- 자료공개여부
- 회원공개
| 파일유형 | 파일명 | 파일내용 | 파일형식 | 파일크기 | 다운로드 |
|---|---|---|---|---|---|
| 관련파일-설문지(한글) | kor_que_20180015.pdf | 96.64 kB | 다운로드 |
아이디
ID
응답자 아이디
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| - | 005f8ac | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 00d0b9b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 00f64df | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 00f88ab | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0101bb4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0139b26 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0142164 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0195b8c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 023db6e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 024fd9a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0269fab | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 026b219 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 028e5f0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 02aef4e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 032020d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0323f03 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0328626 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 035268c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 03a43bd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 03e1bfc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 041a80a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 04448ee | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 046434b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 04710f7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 04c5cca | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 04ce37a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 04f56e6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0514810 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0558368 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 05bd7ec | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 05c7237 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 05e97af | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 05f63ed | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 06239fe | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 065f889 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0662bc0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 06b913c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 071d616 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 078bf8c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 082e3dc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0847590 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0875157 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0895fe4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 08e1955 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 092b4c5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 097c439 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 097d7da | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 09b32ab | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 09bb6ec | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0a076ce | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0a12a02 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0a1ad7b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0a1cc92 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0a32f70 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0a4f135 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0a6442e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0b08fa2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0b59c74 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0b8ff17 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0bae837 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0bb347f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0c39ad4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0c888bb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0d5f2ea | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0d77c7d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0d7d36c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0d81e29 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0de2227 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0ea4097 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0ecc30d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0eda145 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0f11714 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 0f71be7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 10ae0af | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 10dce61 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 113de77 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 11a124e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 11cf1ab | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 120d214 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 12a07fb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 12c6f3b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 12f1965 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1300b76 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 132ee69 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 133cb86 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 135eebc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 144ca22 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 14e4956 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 15356f0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 165868a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 165bcae | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 171fb17 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 173d03a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 17e3a05 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 183731e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 18a7459 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 18ae8ea | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 18c39ed | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 19b59e9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 19cc05d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1afc5fa | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1bad0f6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1bc9851 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1bfa8fe | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1bfdaf7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1c00bb2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1c01e26 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1c4c0af | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1caf676 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1cbfe2d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1ccb333 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1d0b166 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1d24f77 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1d2ec51 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1d3cbfa | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1d4cb34 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1d5c2a8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1d791b2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1da5445 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1dd5e98 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1e0ebf0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1e2fb8b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1e975a5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1f081ad | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1f38b3c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1f5d9b3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1f7571b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 1f8fd72 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2028d3e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 20542de | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 20d7970 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2107961 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2114f23 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 21159fd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 213e341 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2164126 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 228a744 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 22a43c0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 22a472a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 22b3cca | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 22b78f1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 22ce433 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2420627 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2452755 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 245cda1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 247054b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 24c7fc1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 24f41b4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 25064ce | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 255030c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 25a7ac4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 25ac61f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 25b4369 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 25d052f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2653772 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 268e483 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 26a736e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 26b2175 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 26c5474 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 26d3e60 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 272eb6b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 27c48c3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 27cff27 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 285107c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 28abd52 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 29038f2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 290bc23 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 292f0f7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2965d36 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2982ac9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 29b5ab0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 29da03f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 29ddefe | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 29e78c1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 29e7c1f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2a3641d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2a45b58 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2a45e06 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2a549ec | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2adf4ff | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2b5a906 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2bf27e8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2c1cd1a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2c30b36 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2c99612 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2cb2ac7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2d244ec | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2d514ad | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2d572b4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2dfd0f9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2e01f75 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2e0b9bf | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2e3cad1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2e75f4e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2e86f86 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2ea6d6c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 2ef22e7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3007d78 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3026278 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 30c38ca | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3118b0c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 312d3f8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3202dbc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 325a9a0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 33690a1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 34e7a0e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 34f1d91 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 34f65fd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 34f6d14 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 358da73 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 35a0517 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 361c6e6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3660028 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3663383 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 36a1363 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 37569a1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 37656f9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 378183f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3788478 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 37eb514 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 385049e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 385fb9c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 38ce812 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 398d6b5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 39a1433 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3a5bbd8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3a8d7ca | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3aab048 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3ae8670 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3b5bd5f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3b7f95d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3b8f9c1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3b914df | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3bc5ff4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3c2b6de | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3c6b6a4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3cc400d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3d03bd0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3d77748 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3d9ded5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3e790e4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3f20fda | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3f3a61e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3f5b2df | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3f98a8b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 3fd8261 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4040691 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 40681bb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 406ebdd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 40968cf | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 414646b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 41796e0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 417d9e3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 41c8e20 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 41e5d2b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 41f285a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 42844a4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 428d86b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 429aa40 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 42bb187 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 432c54d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 43e5994 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 44141fb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 449e918 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 44a7dba | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 452dca1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 454b3f6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 45b987f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 45cc7b5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 45e2b6a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 45e55ab | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 461f9f1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4634504 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4716504 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4796f3e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 47bbc01 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 47c54ec | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 47e3051 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 47f403f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4832f50 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 484fbd7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4860f4b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 488b785 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 48de6a4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 48e08a7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 48ffd25 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4952004 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 49562b3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 498e229 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4a20af9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4a3247f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4a43687 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4bbd2a0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4ccb173 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4ced758 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4cff74f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4d400a7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4d53bde | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4d5fb7e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4d6e2ba | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4e23dc6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4e65b39 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4e6a81b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4e74054 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4ea8619 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4ebafcb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4ece57f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4ed16c7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4eefc7a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4f2663b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 4f31e88 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5023f6b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 507ef3a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 50942c4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 50d7e91 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 510743d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 510b960 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 512a405 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5143700 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 516a681 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 51d2987 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 51dc23e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 51f0b38 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5201b17 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 520ba9e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 520db9f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 52a0197 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 52a2a30 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 52c3f66 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 52f27b3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5385c6b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 539bb42 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 540fdf3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5426bd3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 544624c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 54714e6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 54753b3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 54f3d11 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 54fb8cc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5501a2c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 55274f9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5542f53 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5548d12 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5570e7f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 55aaf0a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 55bfdb4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 55f7459 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 562c54c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5657fb7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 569418d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5730119 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5736b53 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 57857fe | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 57b61c9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 57d70a2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 58014c3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 58364e4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 583c71f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 584c367 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5890688 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 58955d6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 58b4cf6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 58c6afb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5913f66 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 592bf08 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 594c274 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 59c3341 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 59c5674 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5a504f0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5aac183 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5aadb74 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5abf5aa | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5b11c00 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5b1505e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5b37917 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5b4d677 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5baf412 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5bb7dad | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5bc65d8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5c01fb1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5c11a3b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5c6c8b3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5c7b813 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5ca00c7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5d7c255 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5e7c11f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5e8f63d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5e9ebc7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5ea03b7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5ed270e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5f937db | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5fbef34 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 5fc6ccc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 600b457 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6051ec0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 606454d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6075655 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 61b02f8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 61ec113 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6225e3f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 624e699 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 626220d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6289b86 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 628c179 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6292714 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 629e83b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6314313 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 631a8fb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 63aea42 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 63b2ad3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 649e8a4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 64bcb37 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 64f70e1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6517793 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 659e3cc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 65c9197 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 65f1000 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 664a75a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 666d58e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 666db71 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 66adb49 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 66c3cb7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 66c7b6f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 66cd2fb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 66d3317 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 675c108 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 678241d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 67e0731 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6806fe4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 68d4cec | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 68e6658 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 69c4eb1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 69fe1d9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6a634f5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6ac1ac7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6acaa76 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6ad6a9d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6af7dea | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6b1a51e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6b50bf6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6b97691 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6bd0cdd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6bdc250 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6cb2d5d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6cb677e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6ce3d4c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6ce5a06 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6d6c47d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6d7c8a8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6dac42a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6e00ddd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6e0d7a9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6e23839 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6ea79a5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6ecc7ec | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6ee6b4c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6eea7c2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 6f24d51 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7034fd2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 704b3f2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7059c67 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 706524a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 70ea99c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7111988 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7125747 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7142ec1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 715bd41 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 71a1190 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 71bd34d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 71c384a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 72028f4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 722fcf2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7259906 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 72739e2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 733bc1f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7356e47 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 73a8146 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 73fe8e2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 75393eb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 754e577 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7625a44 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 762ee26 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7636363 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 769ea7f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 76c5afa | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 76e2508 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 76fd3bd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 770598f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7744dab | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7770f7a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 777b2c3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7799491 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 77a4b7d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 77c5e62 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 77d502c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 77e7f64 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7804845 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7827ed3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 791d910 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 79222ad | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 793354d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7964504 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 796aa13 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 79c58b2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7a4a72e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7acdd20 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7b1abb3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7b5b347 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7bd43ac | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7bd5a68 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7beee22 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7c0f104 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7d0c929 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7db5f52 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7dbf58e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7e0aeab | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7e138b5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7eadfd4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7f058eb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7f5ccb0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 7ff6560 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 800e1fb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 80747c8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8076af3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 80e9068 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 811f943 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8148db3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 817223f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8287e52 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 834dc9f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 836bf08 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 839ab5c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 83e78f8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8405d73 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 84079e7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 841d7da | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8493ba9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 84c2482 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 84d6e98 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 84d7465 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8564b74 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 85cb24f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8610e66 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8695f3f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 875737f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 880ee52 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 88154d5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8846d89 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 88fafef | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8919fb6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 896c2f8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 896e093 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 897b6e7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 89e5b56 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 89f9936 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8ab2151 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8ae652f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8b5447b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8b886f4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8be4c2d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8bec027 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8bf80de | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8c20b4b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8cbf3b0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8ccacb5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8d5fa24 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8d7e753 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8daa3c5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8df4529 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8dffdb9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8e48b3b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8e5638e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8e92333 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8eac33b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8fc1ec2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 8fdea8c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9030a88 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9073f35 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 917a896 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 919fa53 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 91bc9bc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 924e306 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 927b538 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 92f3100 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9373fd3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 943b596 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 94e7e18 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 94fbbac | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 955ccf2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 955d4c1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 96055f5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 964d27c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 965ca78 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 972a001 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 97b63ef | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 97b6664 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 97cdce4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 97eb8ae | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 985a66c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9885fd1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 98cec5c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 991d191 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 99aafcf | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 99b2d81 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 99f6c40 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9a2f183 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9a85182 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9aae8ed | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9abceaf | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9ad1180 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9ae649e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9af8542 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9bd7b28 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9c3c578 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9c46b17 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9c6dd51 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9c91b39 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9ccd87c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9d1c77d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9d29ce4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9e1ac4a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9e2a427 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9e2f979 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9e4f6c3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9e75be4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9e77e38 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9e83b49 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9ee9af0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9f29d30 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9f2a7e9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9f7bc18 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9f91828 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 9fa947b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a049b1a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a073e9e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a0999d6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a0b76a7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a10fc67 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a1a6ba8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a1d9243 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a1ed26e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a20ed85 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a216629 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a227e0e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a286263 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a33afb9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a3ae2a3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a42d846 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a43c46c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a43c6fa | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a454b8e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a466879 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a4a7bb9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a4b51ae | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a4bb96d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a507d24 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a50ad34 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a577136 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a58a853 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a59e421 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a5bf1f3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a5fb691 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a6074bd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a6398e1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a6a68fe | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a71d41c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a781e0e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a7e8a50 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a804136 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a8182bc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a821aef | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a8c7df5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a8e44df | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a9066e6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | a9d22b8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | aaabfc6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ab40f03 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ac10424 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | acea792 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ad1e2f9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ad3c397 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | adc5f7e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | add3124 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | add324c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | add399b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | aedde2f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | af532fd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | af861e5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | af94349 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | afb0f94 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b0566ef | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b0c0cd9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b0fd626 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b191479 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b1f5769 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b232b33 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b262754 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b302568 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b31dd40 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b34cb43 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b39ffc2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b3d13ef | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b3f60ac | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b446bdb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b4b68d4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b4d1855 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b504045 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b53816d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b54f4ba | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b5a601c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b5d5ac6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b60655b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b60ccc5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b6ac754 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b6d454b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b6db859 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b6eb1a2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b76342f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b7aea78 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b7d8fcb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b7e8fcd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b834b27 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b89b41f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b8fe408 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b930bc4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b940617 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b9e3b3f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b9ecfc3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | b9f0365 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ba34e4e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ba957fb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bab4aa1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bb1e480 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bb35992 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bbbd7b4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bc401ed | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bc619f0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bc9fed3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bca55b7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bca727d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bce7c23 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bd9bb8e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bda375d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bdcfff0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | be33f0c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | be3d777 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | be4951d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | be7104f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bf14db9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bf6fc13 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | bfc99b0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c00c213 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c01297b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c0d8601 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c1228a0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c17d775 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c18559f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c1b905f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c25da1f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c2823fe | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c2a9b29 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c2dbf35 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c2ec3cf | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c3127ee | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c37f0f6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c408ae5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c43f2fb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c45c531 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c481b52 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c4b6542 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c526f51 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c5283d2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c560559 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c56958d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c608642 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c64c4d2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c64f434 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c700dc0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c780947 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c7a2f35 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c8060c1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c9af796 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | c9c8317 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ca0e66e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ca29ecf | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ca94328 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cadfc7e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | caed3da | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cb1db55 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cb4f019 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cbb751f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cbcf516 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cc26814 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cc43c88 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cc6730f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cca3a65 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cd4914b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cd4b012 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cdb354c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ceb825e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cf417b3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cfadfc0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cfcef6c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | cfe4c0b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d01cff0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d021085 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d036a14 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d09591a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d0b15cc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d0b57c1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d0ccd6f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d0cd9d8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d107592 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d262915 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d285f2e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d29b259 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d2dd700 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d2ee1e5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d2f84b4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d3b416f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d3fc451 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d40c4a5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d472929 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d47a20c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d4b35a9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d4d88f6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d511867 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d52af45 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d5a8502 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d5e8551 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d5f3bdf | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d6ddba6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d735b12 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d7721ff | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d77640e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d77b1de | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d788b2f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d799be5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d7b4774 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d7c5b58 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d7d977a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d7fc7bf | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d8452ad | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d84c812 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d856c0b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d872326 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d877b42 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d8a7782 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d944bc6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d9bb983 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d9ccd9f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d9e84e2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | d9ef64f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | da2fce8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | da450e3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | da65d92 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | da7d795 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | da8cc25 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | da972a1 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dad4c2b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dad9472 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | daeb68a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | db06e34 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dbb7cf2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dc5ee70 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dd36391 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dd5b340 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dd73ec7 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dda9cbf | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dddc91e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | de64785 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | de77d5d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | de89f84 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | de9041e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | de91ef4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dea7ee4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dec01a0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | deea480 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | defac86 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | df116d2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | df6ad7b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | dfc5fed | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e0555fd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e0859ad | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e0ac28b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e0ac84f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e0bf680 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e174bcd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e1b4e13 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e1e9397 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e205f46 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e2997bf | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e2de922 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e34cab8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e3688b0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e3ee3d2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e421f1c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e435f79 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e459029 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e45ebf0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e46d11f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e484a00 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e487998 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e4a1066 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e4ab3c8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e5198ed | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e525959 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e527df2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e534230 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e59e807 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e612a01 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e649017 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e6a179f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e7aeb57 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e7b5a9b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e832515 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e867d5b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e9668d5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e9bf7e9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | e9c98a9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ea484f9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | eaa2788 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | eb1ffd6 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ebc7a4b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ebe69b0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ecedbfa | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ecf0350 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ed5ad22 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ed5ba54 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ed79a5a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ee457b8 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | eef1841 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ef980e4 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f00e379 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f06145d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f065589 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f089438 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f1030e0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f106ab0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f1a261f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f1cbe38 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f2341b0 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f24622f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f25f425 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f264077 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f2698b2 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f2c0bee | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f2e003e | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f316b12 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f31805b | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f32ace9 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f32f816 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f33278f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f354d44 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f354fea | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f3ad966 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f3c4cc3 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f3f8c1c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f412cff | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f441374 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f542f01 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f5b0d29 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f63fc67 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f703d47 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f721753 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f752bbc | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f777188 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f82836f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f82ba7d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f83f158 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f85246f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f8638e5 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f9ba94d | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f9f4c8f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | f9fde85 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fa42fcb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fa432fb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | facb81c | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fad3b8a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fbc8aef | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fc1b1ac | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fc548fd | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fc7473f | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fc97422 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fcab927 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fcc251a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fcd0d27 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fcdc090 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fd67b21 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fde931a | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fe08f88 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fe75dfb | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | fec0250 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ff46d34 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ff4ae73 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ff50442 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ff86d96 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ffabb32 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ffad710 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | ffe843a | 1 | 0 |
0.1%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is character
사회인구학적 배경변수
SEX
응답자 성별
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 남자 | 500 | 0 |
50%
|
| 2 | 여자 | 500 | 0 |
50%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
AGE
응답자 나이
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| - | 14 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 15 | 4 | 0 |
0.4%
|
| - | 16 | 4 | 0 |
0.4%
|
| - | 17 | 7 | 0 |
0.7%
|
| - | 18 | 12 | 0 |
1.2%
|
| - | 19 | 17 | 0 |
1.7%
|
| - | 20 | 12 | 0 |
1.2%
|
| - | 21 | 13 | 0 |
1.3%
|
| - | 22 | 5 | 0 |
0.5%
|
| - | 23 | 9 | 0 |
0.9%
|
| - | 24 | 14 | 0 |
1.4%
|
| - | 25 | 25 | 0 |
2.5%
|
| - | 26 | 15 | 0 |
1.5%
|
| - | 27 | 26 | 0 |
2.6%
|
| - | 28 | 18 | 0 |
1.8%
|
| - | 29 | 18 | 0 |
1.8%
|
| - | 30 | 12 | 0 |
1.2%
|
| - | 31 | 15 | 0 |
1.5%
|
| - | 32 | 24 | 0 |
2.4%
|
| - | 33 | 28 | 0 |
2.8%
|
| - | 34 | 19 | 0 |
1.9%
|
| - | 35 | 20 | 0 |
2%
|
| - | 36 | 23 | 0 |
2.3%
|
| - | 37 | 21 | 0 |
2.1%
|
| - | 38 | 15 | 0 |
1.5%
|
| - | 39 | 23 | 0 |
2.3%
|
| - | 40 | 33 | 0 |
3.3%
|
| - | 41 | 21 | 0 |
2.1%
|
| - | 42 | 21 | 0 |
2.1%
|
| - | 43 | 19 | 0 |
1.9%
|
| - | 44 | 22 | 0 |
2.2%
|
| - | 45 | 17 | 0 |
1.7%
|
| - | 46 | 21 | 0 |
2.1%
|
| - | 47 | 14 | 0 |
1.4%
|
| - | 48 | 21 | 0 |
2.1%
|
| - | 49 | 11 | 0 |
1.1%
|
| - | 50 | 41 | 0 |
4.1%
|
| - | 51 | 32 | 0 |
3.2%
|
| - | 52 | 22 | 0 |
2.2%
|
| - | 53 | 18 | 0 |
1.8%
|
| - | 54 | 24 | 0 |
2.4%
|
| - | 55 | 20 | 0 |
2%
|
| - | 56 | 10 | 0 |
1%
|
| - | 57 | 12 | 0 |
1.2%
|
| - | 58 | 8 | 0 |
0.8%
|
| - | 59 | 14 | 0 |
1.4%
|
| - | 60 | 42 | 0 |
4.2%
|
| - | 61 | 43 | 0 |
4.3%
|
| - | 62 | 27 | 0 |
2.7%
|
| - | 63 | 16 | 0 |
1.6%
|
| - | 64 | 18 | 0 |
1.8%
|
| - | 65 | 11 | 0 |
1.1%
|
| - | 66 | 11 | 0 |
1.1%
|
| - | 67 | 6 | 0 |
0.6%
|
| - | 68 | 5 | 0 |
0.5%
|
| - | 69 | 6 | 0 |
0.6%
|
| - | 70 | 3 | 0 |
0.3%
|
| - | 71 | 3 | 0 |
0.3%
|
| - | 72 | 3 | 0 |
0.3%
|
| - | 75 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 77 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 78 | 1 | 0 |
0.1%
|
| - | 79 | 2 | 0 |
0.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
JOB
응답자 직업
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 사무기술직 | 245 | 0 |
24.5%
|
| 2 | 기능작업직 | 55 | 0 |
5.5%
|
| 3 | 자유전문직 | 105 | 0 |
10.5%
|
| 4 | 자영업 | 90 | 0 |
9%
|
| 5 | 판매영업서비스 | 63 | 0 |
6.3%
|
| 6 | 경영관리직 | 75 | 0 |
7.5%
|
| 7 | 전업주부 | 161 | 0 |
16.1%
|
| 8 | 무직 | 49 | 0 |
4.9%
|
| 9 | 학생 | 96 | 0 |
9.6%
|
| 10 | 기타 | 61 | 0 |
6.1%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
AREA
응답자 거주지역
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 수도권 | 510 | 0 |
51%
|
| 2 | 강원권 | 30 | 0 |
3%
|
| 3 | 충청권 | 100 | 0 |
10%
|
| 4 | 영남권 | 250 | 0 |
25%
|
| 5 | 호남권(제주) | 110 | 0 |
11%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Q35
응답자 학력
Literal Question
Q35. 귀하의 최종 학력은 어떻게 되십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 고졸 이하 | 231 | 0 |
23.1%
|
| 2 | 전문대졸 | 158 | 0 |
15.8%
|
| 3 | 대학교졸 | 509 | 0 |
50.9%
|
| 4 | 대학원졸 이상 | 97 | 0 |
9.7%
|
| 9 | 무응답 | 5 | 0 |
0.5%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
4차 산업혁명 기술에 대한 인지 및 이용경험
Literal Question
Q1. 먼저, 4차 산업혁명 기술과 관련한 질문을 드리겠습니다. 귀하는 4차 산업혁명에 대해 들어보신 적이 있습니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 전혀 들어본 적 없다 | 40 | 0 |
4%
|
| 2 | 용어는 들어봤으나 의미는 잘 모른다 | 276 | 0 |
27.6%
|
| 3 | 의미는 알고 있으나 세부적인 내용은 모른다 | 483 | 0 |
48.3%
|
| 4 | 의미와 내용을 잘 알고 있다 | 201 | 0 |
20.1%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q2. 귀하는 4차 산업혁명 기술을 응용한 인공지능 스피커(기가지니, 빅스비 등) 서비스를 실제 이용하거나 체험한 적이 있습니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 아예 접해본 적이 없다 | 102 | 0 |
10.6%
|
| 2 | 들어봤지만 접해본 적은 없다 | 409 | 0 |
42.6%
|
| 3 | 가끔씩 접하고 있다 | 311 | 0 |
32.4%
|
| 4 | 자주 접한다 | 138 | 0 |
14.4%
|
| -1 | 비해당 | 40 | 0 |
4.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases960
- Missing cases40
This variable is numeric
Universe
4차 산업혁명에 대해 들어본 적이 있는 응답자 (문1의 2, 3, 4번 응답자)
Literal Question
Q3. 귀하는 4차 산업혁명 기술을 응용한 스마트워치(삼성스마트워치, 애플 워치 등) 서비스를 실제 이용하거나 체험한 적이 있습니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 아예 접해본 적이 없다 | 108 | 0 |
11.2%
|
| 2 | 들어봤지만 접해본 적은 없다 | 523 | 0 |
54.5%
|
| 3 | 가끔씩 접하고 있다 | 231 | 0 |
24.1%
|
| 4 | 자주 접한다 | 98 | 0 |
10.2%
|
| -1 | 비해당 | 40 | 0 |
4.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases960
- Missing cases40
This variable is numeric
Universe
4차 산업혁명에 대해 들어본 적이 있는 응답자 (문1의 2, 3, 4번 응답자)
Literal Question
Q4. 귀하는 4차 산업혁명 기술을 응용한 클라우드 서비스 (구글 드라이브, 아이클라우드 등)를 실제 이용하거나 체험한 적이 있습니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 아예 접해본 적이 없다 | 102 | 0 |
10.6%
|
| 2 | 들어봤지만 접해본 적은 없다 | 296 | 0 |
30.8%
|
| 3 | 가끔씩 접하고 있다 | 334 | 0 |
34.8%
|
| 4 | 자주 접한다 | 228 | 0 |
23.8%
|
| -1 | 비해당 | 40 | 0 |
4.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases960
- Missing cases40
This variable is numeric
Universe
4차 산업혁명에 대해 들어본 적이 있는 응답자 (문1의 2, 3, 4번 응답자)
Literal Question
Q5. 귀하는 4차 산업혁명 기술을 응용한 본인 인증 서비스(지문, 홍채, 안면 인식 서비스)를 실제 이용하거나 체험한 적이 있습니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 아예 접해본 적이 없다 | 48 | 0 |
5%
|
| 2 | 들어봤지만 접해본 적은 없다 | 227 | 0 |
23.6%
|
| 3 | 가끔씩 접하고 있다 | 226 | 0 |
23.5%
|
| 4 | 자주 접한다 | 459 | 0 |
47.8%
|
| -1 | 비해당 | 40 | 0 |
4.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases960
- Missing cases40
This variable is numeric
Universe
4차 산업혁명에 대해 들어본 적이 있는 응답자 (문1의 2, 3, 4번 응답자)
Literal Question
Q6. 귀하는 4차 산업혁명 기술을 응용한 타게팅 광고(구글 애드센스, 유튜브 추천 영상 등)를 실제 이용하거나 체험한 적이 있습니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 아예 접해본 적이 없다 | 109 | 0 |
11.4%
|
| 2 | 들어봤지만 접해본 적은 없다 | 227 | 0 |
23.6%
|
| 3 | 가끔씩 접하고 있다 | 370 | 0 |
38.5%
|
| 4 | 자주 접한다 | 254 | 0 |
26.5%
|
| -1 | 비해당 | 40 | 0 |
4.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases960
- Missing cases40
This variable is numeric
Universe
4차 산업혁명에 대해 들어본 적이 있는 응답자 (문1의 2, 3, 4번 응답자)
Literal Question
Q7. 귀하는 4차 산업혁명 기술을 응용한 홈 오토메이션(스마트 홈 시스템, 놀이터 CCTV 등)을 실제 이용하거나 체험한 적이 있습니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 아예 접해본 적이 없다 | 105 | 0 |
10.9%
|
| 2 | 들어봤지만 접해본 적은 없다 | 436 | 0 |
45.4%
|
| 3 | 가끔씩 접하고 있다 | 307 | 0 |
32%
|
| 4 | 자주 접한다 | 112 | 0 |
11.7%
|
| -1 | 비해당 | 40 | 0 |
4.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases960
- Missing cases40
This variable is numeric
Universe
4차 산업혁명에 대해 들어본 적이 있는 응답자 (문1의 2, 3, 4번 응답자)
Literal Question
Q8. 4차 산업혁명에 대한 귀하의 평상시 견해는 다음 중 어떤 생각에 가장 가까운 편입니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 당장 일어나지 않을 미래의 일이다 | 28 | 0 |
2.8%
|
| 2 | 부작용에 대해서는 경계를 할 필요가 있다 | 202 | 0 |
20.2%
|
| 3 | 생활의 편의를 높여준다 | 430 | 0 |
43%
|
| 4 | 미래산업과 경제발전을 위해 매우 중요하다 | 340 | 0 |
34%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
개인정보보호
Q9
정보인권에 대한 인지도
Literal Question
Q9. 다음으로, 정보인권과 관련한 귀하의 견해를 여쭙겠습니다. 귀하는 인공지능 스피커, 스마트워치, 클라우드 서비스, 드론 등 신기술 서비스를 통해 귀하의 개인정보가 수집되는 경우가 있다는 것을 알고 계십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 전혀 모르고 있다 | 101 | 0 |
10.1%
|
| 2 | 잘 모르는 편이다 | 90 | 0 |
9%
|
| 3 | 대충 짐작하는 정도이다 | 438 | 0 |
43.8%
|
| 4 | 대체로 알고 있다 | 272 | 0 |
27.2%
|
| 5 | 아주 잘 알고 있다 | 99 | 0 |
9.9%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q10. 귀하는 포털서비스, 통신회사 및 보험회사 같은 기업들이 이용자의 개인정보를 보호하는 것에 대해 어느 정도로 신뢰하십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 전혀 믿을 수 없다 | 150 | 0 |
15%
|
| 2 | 대체로 믿지 못하는 편이다 | 351 | 0 |
35.1%
|
| 3 | 보통이다 | 419 | 0 |
41.9%
|
| 4 | 대체로 신뢰하는 편이다 | 68 | 0 |
6.8%
|
| 5 | 매우 신뢰한다 | 12 | 0 |
1.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q11. 귀하는 의료나 금융기관 같은 공공기관과 정부가 이용자(국민)의 개인정보를 보호하는 것에 대해 어느 정도로 신뢰하십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 전혀 믿을 수 없다 | 91 | 0 |
9.1%
|
| 2 | 대체로 믿지 못하는 편이다 | 282 | 0 |
28.2%
|
| 3 | 보통이다 | 486 | 0 |
48.6%
|
| 4 | 대체로 신뢰하는 편이다 | 124 | 0 |
12.4%
|
| 5 | 매우 신뢰한다 | 17 | 0 |
1.7%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q12. 귀하의 개인정보 중 가장 먼저 보호되어야 하는 것이 있다면 다음 중 어떤 것입니까? 하나만 골라 응답해주십시오.
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 위치 정보 | 64 | 0 |
6.4%
|
| 2 | 건강 및 생체 정보 | 109 | 0 |
10.9%
|
| 3 | 금융 및 신용 정보 | 728 | 0 |
72.8%
|
| 4 | 통신 기록 | 38 | 0 |
3.8%
|
| 5 | 음성 및 영상 기록 | 55 | 0 |
5.5%
|
| 6 | 기타 | 6 | 0 |
0.6%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
4차 산업혁명 응용기술에 대한 인지
Literal Question
Q13. 요즘 온라인 쇼핑몰이나 온라인 서점에서는 이용자의 개인정보나 상품 조회 및 구매 이력을 활용해 ‘개인별 맞춤 광고’나 ‘상품 추천 서비스’를 하고 있습니다. 이러한 서비스에 대해 귀하는 어떻게 생각하십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 53 | 0 |
5.3%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 163 | 0 |
16.3%
|
| 3 | 보통이다 | 475 | 0 |
47.5%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 268 | 0 |
26.8%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 38 | 0 |
3.8%
|
| 9 | 무응답 | 3 | 0 |
0.3%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q14. 최근 이동통신업체에서는 고객 자녀의 안전을 위해 ‘등하교 안심 서비스’ 등을 제공하고 있습니다. 서비스 업체에서 자녀의 위치정보를 수집 및 활용한다면, 이에 대해 어떻게 생각하십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 38 | 0 |
3.8%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 98 | 0 |
9.8%
|
| 3 | 보통이다 | 337 | 0 |
33.7%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 393 | 0 |
39.3%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 132 | 0 |
13.2%
|
| 9 | 무응답 | 2 | 0 |
0.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q15. 귀하께서 차후에 자율주행자동차를 이용한다고 가정해보겠습니다. 이때 귀하의 운행 습관이나 위치, 동선 정보 등이 서비스 업체로 전송된다면, 이에 대해 어떻게 생각하십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 66 | 0 |
6.6%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 192 | 0 |
19.2%
|
| 3 | 보통이다 | 392 | 0 |
39.2%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 290 | 0 |
29%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 59 | 0 |
5.9%
|
| 9 | 무응답 | 1 | 0 |
0.1%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q19. 최근에는 고객의 신용카드 사용 패턴을 빅데이터 형태로 활용한 개인별 맞춤형 서비스 상품 등이 제공되고 있기도 합니다. 이렇게 수집된 개인정보는 보험료 산정 및 신용평가 등의 목적으로 금융기관에 제공됩니다.
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 112 | 0 |
11.2%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 269 | 0 |
26.9%
|
| 3 | 보통이다 | 430 | 0 |
43%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 166 | 0 |
16.6%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 19 | 0 |
1.9%
|
| 9 | 무응답 | 4 | 0 |
0.4%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q20. 경찰이 범죄 예방 및 단속을 위해 지나가는 시민의 얼굴을 인식하고 신원을 확인할 수 있는 지능형 CCTV를 설치한다면, 이에 대해 어떻게 생각하십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 46 | 0 |
4.6%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 117 | 0 |
11.7%
|
| 3 | 보통이다 | 322 | 0 |
32.2%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 350 | 0 |
35%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 162 | 0 |
16.2%
|
| 9 | 무응답 | 3 | 0 |
0.3%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
스마트헬스케어 시스템
긍정적인 이유
Q16
스마트 헬스 케어에 대한 의견
Literal Question
Q16. 스마트 폰이나 스마트 의료 기기에 심박수 등 개인 생체 정보가 기록되고 전송되는 ‘스마트 헬스 케어’사업이 추진되고 있습니다. 한쪽에서는 4차 산업혁명의 유망 산업이라는 점에서 도입을 강력히 요구하고, 다른 쪽에서는 의료의 영리화와 개인정보 유출을 우려하며 반대하기도 합니다.
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 35 | 0 |
3.5%
|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 35 | 0 |
3.5%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 119 | 0 |
11.9%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 119 | 0 |
11.9%
|
| 3 | 보통이다 | 364 | 0 |
36.4%
|
| 3 | 보통이다 | 364 | 0 |
36.4%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 378 | 0 |
37.8%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 378 | 0 |
37.8%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 103 | 0 |
10.3%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 103 | 0 |
10.3%
|
| 9 | 무응답 | 1 | 0 |
0.1%
|
| 9 | 무응답 | 1 | 0 |
0.1%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q17. [16번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
① 진단 절차가 간편해서
① 진단 절차가 간편해서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 675 | 0 |
79.8%
|
| 1 | 그렇다 | 171 | 0 |
20.2%
|
| -1 | 비해당 | 154 | 0 |
18.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases846
- Missing cases154
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 긍정적으로 생각하는 응답자 (문16의 3, 4, 5번 응답자)
Literal Question
Q17. [16번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
② 시간을 절약할 수 있어서
② 시간을 절약할 수 있어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 681 | 0 |
80.5%
|
| 1 | 그렇다 | 165 | 0 |
19.5%
|
| -1 | 비해당 | 154 | 0 |
18.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases846
- Missing cases154
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 긍정적으로 생각하는 응답자 (문16의 3, 4, 5번 응답자)
Literal Question
Q17. [16번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
③ 의료 비용을 아낄 수 있어서
③ 의료 비용을 아낄 수 있어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 718 | 0 |
84.9%
|
| 1 | 그렇다 | 128 | 0 |
15.1%
|
| -1 | 비해당 | 154 | 0 |
18.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases846
- Missing cases154
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 긍정적으로 생각하는 응답자 (문16의 3, 4, 5번 응답자)
Literal Question
Q17. [16번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
④ 꾸준한 건강 관리가 가능해서
④ 꾸준한 건강 관리가 가능해서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 453 | 0 |
53.5%
|
| 1 | 그렇다 | 393 | 0 |
46.5%
|
| -1 | 비해당 | 154 | 0 |
18.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases846
- Missing cases154
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 긍정적으로 생각하는 응답자 (문16의 3, 4, 5번 응답자)
Literal Question
Q17. [16번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
⑤ 가족 또는 지인과 측정 결과를 공유할 수 있어서
⑤ 가족 또는 지인과 측정 결과를 공유할 수 있어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 728 | 0 |
86.1%
|
| 1 | 그렇다 | 118 | 0 |
13.9%
|
| -1 | 비해당 | 154 | 0 |
18.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases846
- Missing cases154
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 긍정적으로 생각하는 응답자 (문16의 3, 4, 5번 응답자)
Literal Question
Q17. [16번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
⑥ 새로운 부가가치 산업 창출에 기여할 수 있어서
⑥ 새로운 부가가치 산업 창출에 기여할 수 있어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 753 | 0 |
89%
|
| 1 | 그렇다 | 93 | 0 |
11%
|
| -1 | 비해당 | 154 | 0 |
18.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases846
- Missing cases154
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 긍정적으로 생각하는 응답자 (문16의 3, 4, 5번 응답자)
Q17_7
스마트 헬스 케어가 긍정적인 이유7: 기타
Literal Question
Q17. [16번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
⑦ 기타
⑦ 기타
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 845 | 0 |
99.9%
|
| 1 | 그렇다 | 1 | 0 |
0.1%
|
| -1 | 비해당 | 154 | 0 |
18.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases846
- Missing cases154
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 긍정적으로 생각하는 응답자 (문16의 3, 4, 5번 응답자)
부정적인 이유
Q16
스마트 헬스 케어에 대한 의견
Literal Question
Q16. 스마트 폰이나 스마트 의료 기기에 심박수 등 개인 생체 정보가 기록되고 전송되는 ‘스마트 헬스 케어’사업이 추진되고 있습니다. 한쪽에서는 4차 산업혁명의 유망 산업이라는 점에서 도입을 강력히 요구하고, 다른 쪽에서는 의료의 영리화와 개인정보 유출을 우려하며 반대하기도 합니다.
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 35 | 0 |
3.5%
|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 35 | 0 |
3.5%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 119 | 0 |
11.9%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 119 | 0 |
11.9%
|
| 3 | 보통이다 | 364 | 0 |
36.4%
|
| 3 | 보통이다 | 364 | 0 |
36.4%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 378 | 0 |
37.8%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 378 | 0 |
37.8%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 103 | 0 |
10.3%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 103 | 0 |
10.3%
|
| 9 | 무응답 | 1 | 0 |
0.1%
|
| 9 | 무응답 | 1 | 0 |
0.1%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q18. [16번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
① 의사나 간호사 없이 기계가 측정한 것을 믿을 수가 없어서
① 의사나 간호사 없이 기계가 측정한 것을 믿을 수가 없어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 385 | 0 |
74.2%
|
| 1 | 그렇다 | 134 | 0 |
25.8%
|
| -1 | 비해당 | 481 | 0 |
92.7%
|
Summary Statistics
- Valid cases519
- Missing cases481
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 부정적으로 생각하는 응답자 (문16의 1, 2, 3번 응답자)
Literal Question
Q18. [16번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
② 건강 및 생체 정보가 기록되고 수집되는 게 부담스러워서
② 건강 및 생체 정보가 기록되고 수집되는 게 부담스러워서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 298 | 0 |
57.4%
|
| 1 | 그렇다 | 221 | 0 |
42.6%
|
| -1 | 비해당 | 481 | 0 |
92.7%
|
Summary Statistics
- Valid cases519
- Missing cases481
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 부정적으로 생각하는 응답자 (문16의 1, 2, 3번 응답자)
Literal Question
Q18. [16번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
③ 신원 확인이 가능한 민감한 생체 정보(지문, 홍채, DNA 등) 노출이 꺼림칙해서
③ 신원 확인이 가능한 민감한 생체 정보(지문, 홍채, DNA 등) 노출이 꺼림칙해서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 258 | 0 |
49.7%
|
| 1 | 그렇다 | 261 | 0 |
50.3%
|
| -1 | 비해당 | 481 | 0 |
92.7%
|
Summary Statistics
- Valid cases519
- Missing cases481
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 부정적으로 생각하는 응답자 (문16의 1, 2, 3번 응답자)
Literal Question
Q18. [16번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
④ 수집된 개인정보들이 유출될 것 같아서
④ 수집된 개인정보들이 유출될 것 같아서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 225 | 0 |
43.4%
|
| 1 | 그렇다 | 294 | 0 |
56.6%
|
| -1 | 비해당 | 481 | 0 |
92.7%
|
Summary Statistics
- Valid cases519
- Missing cases481
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 부정적으로 생각하는 응답자 (문16의 1, 2, 3번 응답자)
Literal Question
Q18. [16번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
⑤ 의료의 공공성을 해치고 영리화 하는 방향이기 때문에
⑤ 의료의 공공성을 해치고 영리화 하는 방향이기 때문에
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 358 | 0 |
69%
|
| 1 | 그렇다 | 161 | 0 |
31%
|
| -1 | 비해당 | 481 | 0 |
92.7%
|
Summary Statistics
- Valid cases519
- Missing cases481
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 부정적으로 생각하는 응답자 (문16의 1, 2, 3번 응답자)
Literal Question
Q18. [16번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
⑥ 국민이 아닌 통신 및 의료 기기 기업의 이익만 키울 뿐이어서
⑥ 국민이 아닌 통신 및 의료 기기 기업의 이익만 키울 뿐이어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 348 | 0 |
67.1%
|
| 1 | 그렇다 | 171 | 0 |
32.9%
|
| -1 | 비해당 | 481 | 0 |
92.7%
|
Summary Statistics
- Valid cases519
- Missing cases481
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 부정적으로 생각하는 응답자 (문16의 1, 2, 3번 응답자)
Q18_7
스마트 헬스 케어가 부정적인 이유7: 기타
Literal Question
Q18. [16번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘스마트 헬스 케어’ 시스템에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
⑦ 기타
⑦ 기타
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 518 | 0 |
99.8%
|
| 1 | 그렇다 | 1 | 0 |
0.2%
|
| -1 | 비해당 | 481 | 0 |
92.7%
|
Summary Statistics
- Valid cases519
- Missing cases481
This variable is numeric
Universe
스마트 헬스 케어에 대해 부정적으로 생각하는 응답자 (문16의 1, 2, 3번 응답자)
개인정보 익명/가명 시스템
긍정적인 이유
Literal Question
Q21. 최근에는 개인정보 유출 및 사생활 침해 문제 때문에, 수집된 개인정보 중 신원 확인이 가능한 일부 정보를 제거(익명 또는 가명으로 처리)하여 활용하는 데이터 융합기술이 대안으로 떠오르고 있습니다. 일각에서는 데이터를 조합하는 과정에서 결과적으로 개인의 신원이 밝혀질 우려가 있다는 지적도 있습니다. 귀하의 동의 없이 귀하의 개인정보가 ‘익명/가명’ 형태로 다른 기관에 제공된다면, 이에 대해서는 어떻게 생각하십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 309 | 0 |
30.9%
|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 309 | 0 |
30.9%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 288 | 0 |
28.8%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 288 | 0 |
28.8%
|
| 3 | 보통이다 | 260 | 0 |
26%
|
| 3 | 보통이다 | 260 | 0 |
26%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 125 | 0 |
12.5%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 125 | 0 |
12.5%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 16 | 0 |
1.6%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 16 | 0 |
1.6%
|
| 9 | 무응답 | 2 | 0 |
0.2%
|
| 9 | 무응답 | 2 | 0 |
0.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q22. [21번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘개인정보 익명/가명’ 처리에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
① 개인정보 보호에 대한 현행법을 준수할 수 있어서
① 개인정보 보호에 대한 현행법을 준수할 수 있어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 356 | 0 |
88.3%
|
| 1 | 그렇다 | 47 | 0 |
11.7%
|
| -1 | 비해당 | 597 | 0 |
100%
|
Summary Statistics
- Valid cases403
- Missing cases597
This variable is numeric
Universe
개인정보 익명/가명처리를 긍정적으로 생각하는 응답자 (문21의 3, 4, 5번 응답자)
Literal Question
Q22. [21번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘개인정보 익명/가명’ 처리에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
② 가명 처리를 통해 이용자들의 사생활을 보호할 수 있어서
② 가명 처리를 통해 이용자들의 사생활을 보호할 수 있어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 315 | 0 |
78.2%
|
| 1 | 그렇다 | 88 | 0 |
21.8%
|
| -1 | 비해당 | 597 | 0 |
100%
|
Summary Statistics
- Valid cases403
- Missing cases597
This variable is numeric
Universe
개인정보 익명/가명처리를 긍정적으로 생각하는 응답자 (문21의 3, 4, 5번 응답자)
Literal Question
Q22. [21번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘개인정보 익명/가명’ 처리에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
③ 관련 기관들의 개인정보 보안 수준을 믿을 수 있어서
③ 관련 기관들의 개인정보 보안 수준을 믿을 수 있어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 363 | 0 |
90.1%
|
| 1 | 그렇다 | 40 | 0 |
9.9%
|
| -1 | 비해당 | 597 | 0 |
100%
|
Summary Statistics
- Valid cases403
- Missing cases597
This variable is numeric
Universe
개인정보 익명/가명처리를 긍정적으로 생각하는 응답자 (문21의 3, 4, 5번 응답자)
Literal Question
Q22. [21번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘개인정보 익명/가명’ 처리에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
④ 빅데이터 수집 및 활용을 확산할 수 있어서
④ 빅데이터 수집 및 활용을 확산할 수 있어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 346 | 0 |
85.9%
|
| 1 | 그렇다 | 57 | 0 |
14.1%
|
| -1 | 비해당 | 597 | 0 |
100%
|
Summary Statistics
- Valid cases403
- Missing cases597
This variable is numeric
Universe
개인정보 익명/가명처리를 긍정적으로 생각하는 응답자 (문21의 3, 4, 5번 응답자)
Literal Question
Q22. [21번 문항에서 긍정적으로 답한 경우에만] ‘개인정보 익명/가명’ 처리에 대해 긍정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
⑤ 기타
⑤ 기타
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 401 | 0 |
99.5%
|
| 1 | 그렇다 | 2 | 0 |
0.5%
|
| -1 | 비해당 | 597 | 0 |
100%
|
Summary Statistics
- Valid cases403
- Missing cases597
This variable is numeric
Universe
개인정보 익명/가명처리를 긍정적으로 생각하는 응답자 (문21의 3, 4, 5번 응답자)
부정적인 이유
Literal Question
Q21. 최근에는 개인정보 유출 및 사생활 침해 문제 때문에, 수집된 개인정보 중 신원 확인이 가능한 일부 정보를 제거(익명 또는 가명으로 처리)하여 활용하는 데이터 융합기술이 대안으로 떠오르고 있습니다. 일각에서는 데이터를 조합하는 과정에서 결과적으로 개인의 신원이 밝혀질 우려가 있다는 지적도 있습니다. 귀하의 동의 없이 귀하의 개인정보가 ‘익명/가명’ 형태로 다른 기관에 제공된다면, 이에 대해서는 어떻게 생각하십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 309 | 0 |
30.9%
|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 309 | 0 |
30.9%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 288 | 0 |
28.8%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 288 | 0 |
28.8%
|
| 3 | 보통이다 | 260 | 0 |
26%
|
| 3 | 보통이다 | 260 | 0 |
26%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 125 | 0 |
12.5%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 125 | 0 |
12.5%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 16 | 0 |
1.6%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 16 | 0 |
1.6%
|
| 9 | 무응답 | 2 | 0 |
0.2%
|
| 9 | 무응답 | 2 | 0 |
0.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q23. [21번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘개인정보 익명/가명’ 처리에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
① 개인정보 보호에 대한 현행법을 신뢰할 수 없어서
① 개인정보 보호에 대한 현행법을 신뢰할 수 없어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 511 | 0 |
59.5%
|
| 1 | 그렇다 | 348 | 0 |
40.5%
|
| -1 | 비해당 | 141 | 0 |
16.4%
|
Summary Statistics
- Valid cases859
- Missing cases141
This variable is numeric
Universe
개인정보 익명/가명처리를 부정적으로 생각하는 응답자 (문21의 1, 2, 3번 응답자)
Literal Question
Q23. [21번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘개인정보 익명/가명’ 처리에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
② 결과적으로는 개인정보가 식별되고 이용자들의 사생활이 노출되어서
② 결과적으로는 개인정보가 식별되고 이용자들의 사생활이 노출되어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 251 | 0 |
29.2%
|
| 1 | 그렇다 | 608 | 0 |
70.8%
|
| -1 | 비해당 | 141 | 0 |
16.4%
|
Summary Statistics
- Valid cases859
- Missing cases141
This variable is numeric
Universe
개인정보 익명/가명처리를 부정적으로 생각하는 응답자 (문21의 1, 2, 3번 응답자)
Literal Question
Q23. [21번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘개인정보 익명/가명’ 처리에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
③ 관련 기관들의 개인 정보 보안 수준을 믿을 수 없어서
③ 관련 기관들의 개인 정보 보안 수준을 믿을 수 없어서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 401 | 0 |
46.7%
|
| 1 | 그렇다 | 458 | 0 |
53.3%
|
| -1 | 비해당 | 141 | 0 |
16.4%
|
Summary Statistics
- Valid cases859
- Missing cases141
This variable is numeric
Universe
개인정보 익명/가명처리를 부정적으로 생각하는 응답자 (문21의 1, 2, 3번 응답자)
Literal Question
Q23. [21번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘개인정보 익명/가명’ 처리에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
④ 빅데이터 관련 산업을 추진하기 위해 마련한 미봉책 같아서
④ 빅데이터 관련 산업을 추진하기 위해 마련한 미봉책 같아서
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 697 | 0 |
81.1%
|
| 1 | 그렇다 | 162 | 0 |
18.9%
|
| -1 | 비해당 | 141 | 0 |
16.4%
|
Summary Statistics
- Valid cases859
- Missing cases141
This variable is numeric
Universe
개인정보 익명/가명처리를 부정적으로 생각하는 응답자 (문21의 1, 2, 3번 응답자)
Literal Question
Q23. [21번 문항에서 부정적으로 답한 경우에만] ‘개인정보 익명/가명’ 처리에 대해 부정적으로 생각하신 이유는 무엇입니까?
⑤ 기타
⑤ 기타
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 854 | 0 |
99.4%
|
| 1 | 그렇다 | 5 | 0 |
0.6%
|
| -1 | 비해당 | 141 | 0 |
16.4%
|
Summary Statistics
- Valid cases859
- Missing cases141
This variable is numeric
Universe
개인정보 익명/가명처리를 부정적으로 생각하는 응답자 (문21의 1, 2, 3번 응답자)
취업현장에서 신기술 시스템
Literal Question
Q24. 최근 취업 현장에서는 인공지능이 면접자의 표정, 목소리, 뇌파, 심장박동 등 감지하는 시스템이 도입되고 있습니다. 취업 면접을 볼 때 인공지능이 면접의 당락을 좌우한다면, 이에 대해서 어떻게 생각하십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 247 | 0 |
24.7%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 295 | 0 |
29.5%
|
| 3 | 보통이다 | 306 | 0 |
30.6%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 121 | 0 |
12.1%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 22 | 0 |
2.2%
|
| 9 | 무응답 | 9 | 0 |
0.9%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Q25
응답자의 직장 생활 경험
Literal Question
Q25. 귀하께서는 직장 생활 경험이 있으십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 예 | 863 | 0 |
86.3%
|
| 2 | 아니오 | 132 | 0 |
13.2%
|
| 9 | 무응답 | 5 | 0 |
0.5%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q26. 귀하께서는 휴일 또는 퇴근 이후 휴대전화(스마트기기) 또는 이메일 등을 통해 업무관련 지시를 받거나 전달한 경험이 있으신가요?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 전혀 그렇지 않다 | 172 | 0 |
19.8%
|
| 2 | 그렇지 않은 편이다 | 195 | 0 |
22.5%
|
| 3 | 가끔씩 경험하고 있다 | 366 | 0 |
42.2%
|
| 4 | 자주 경험하는 일이다 | 130 | 0 |
15%
|
| 9 | 무응답 | 5 | 0 |
0.6%
|
| -1 | 비해당 | 132 | 0 |
15.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases868
- Missing cases132
This variable is numeric
Universe
직장생활 경험이 있는 응답자 (문25의 1번 응답자)
Q27_1
직장생활에서 경험한 신기술1: 전자신분증
Literal Question
Q27. 다음 중 직장생활에서 경험해 보신 신기술을 모두 골라주세요.
① 전자신분증(출입카드, RFID) 사용
① 전자신분증(출입카드, RFID) 사용
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 426 | 0 |
49.1%
|
| 1 | 그렇다 | 442 | 0 |
50.9%
|
| -1 | 비해당 | 132 | 0 |
15.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases868
- Missing cases132
This variable is numeric
Universe
직장생활 경험이 있는 응답자 (문25의 1번 응답자)
Literal Question
Q27. 다음 중 직장생활에서 경험해 보신 신기술을 모두 골라주세요.
② 지문 등 생체인식을 활용한 출입 관리
② 지문 등 생체인식을 활용한 출입 관리
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 532 | 0 |
61.3%
|
| 1 | 그렇다 | 336 | 0 |
38.7%
|
| -1 | 비해당 | 132 | 0 |
15.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases868
- Missing cases132
This variable is numeric
Universe
직장생활 경험이 있는 응답자 (문25의 1번 응답자)
Literal Question
Q27. 다음 중 직장생활에서 경험해 보신 신기술을 모두 골라주세요.
③ 업무용 애플리케이션(전용 메신저, 스케줄러, 업무관리 프로그램 등) 사용
③ 업무용 애플리케이션(전용 메신저, 스케줄러, 업무관리 프로그램 등) 사용
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 421 | 0 |
48.5%
|
| 1 | 그렇다 | 447 | 0 |
51.5%
|
| -1 | 비해당 | 132 | 0 |
15.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases868
- Missing cases132
This variable is numeric
Universe
직장생활 경험이 있는 응답자 (문25의 1번 응답자)
Q27_4
직장생활에서 경험한 신기술4: 위치정보 수집
Literal Question
Q27. 다음 중 직장생활에서 경험해 보신 신기술을 모두 골라주세요.
④ GPS, 스마트기기, 네비게이션 등을 통한 위치정보 수집
④ GPS, 스마트기기, 네비게이션 등을 통한 위치정보 수집
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 599 | 0 |
69%
|
| 1 | 그렇다 | 269 | 0 |
31%
|
| -1 | 비해당 | 132 | 0 |
15.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases868
- Missing cases132
This variable is numeric
Universe
직장생활 경험이 있는 응답자 (문25의 1번 응답자)
Literal Question
Q27. 다음 중 직장생활에서 경험해 보신 신기술을 모두 골라주세요.
⑤ SNS 사용에 대한 모니터링
⑤ SNS 사용에 대한 모니터링
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 636 | 0 |
73.3%
|
| 1 | 그렇다 | 232 | 0 |
26.7%
|
| -1 | 비해당 | 132 | 0 |
15.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases868
- Missing cases132
This variable is numeric
Universe
직장생활 경험이 있는 응답자 (문25의 1번 응답자)
Literal Question
Q27. 다음 중 직장생활에서 경험해 보신 신기술을 모두 골라주세요.
⑥ 지능형 CCTV
⑥ 지능형 CCTV
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 730 | 0 |
84.1%
|
| 1 | 그렇다 | 138 | 0 |
15.9%
|
| -1 | 비해당 | 132 | 0 |
15.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases868
- Missing cases132
This variable is numeric
Universe
직장생활 경험이 있는 응답자 (문25의 1번 응답자)
Q27_7
직장생활에서 경험한 신기술7: 기타
Literal Question
Q27. 다음 중 직장생활에서 경험해 보신 신기술을 모두 골라주세요.
⑦ 기타
⑦ 기타
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 아니다 | 815 | 0 |
93.9%
|
| 1 | 그렇다 | 53 | 0 |
6.1%
|
| -1 | 비해당 | 132 | 0 |
15.2%
|
Summary Statistics
- Valid cases868
- Missing cases132
This variable is numeric
Universe
직장생활 경험이 있는 응답자 (문25의 1번 응답자)
Literal Question
Q28. 기업이 4차 산업혁명 신기술로 인사 관리 및 조직 관리를 한다면 이에 대해 어떻게 생각하십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 부정적으로 생각한다 | 50 | 0 |
5%
|
| 2 | 대체로 부정적으로 생각하는 편이다 | 152 | 0 |
15.2%
|
| 3 | 보통이다 | 476 | 0 |
47.6%
|
| 4 | 대체로 긍정적으로 생각하는 편이다 | 245 | 0 |
24.5%
|
| 5 | 매우 긍정적으로 생각한다 | 51 | 0 |
5.1%
|
| 9 | 무응답 | 26 | 0 |
2.6%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
정보인권과 인권침해
Literal Question
Q29. 4차 산업혁명의 신기술은 시민들의 삶을 편리하게 하고 경제 발전에도 도움을 준다는 진단이 있습니다. 그렇지만 이 때문에 시민들의 정보인권이 억제될 위험이 있다는 반론도 있습니다. 귀하께서는 관련 법률과 제도를 도입 및 운영할 때 ‘4차 산업혁명’과 ‘정보인권’ 중 어느 가치가 더 우선해야 한다고 보십니까?
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 4차 산업혁명이 최우선 | 36 | 0 |
3.6%
|
| 2 | 4차 산업혁명이 우선적 | 74 | 0 |
7.4%
|
| 3 | 둘 모두 균형적으로 | 486 | 0 |
48.6%
|
| 4 | 정보인권이 우선적 | 252 | 0 |
25.2%
|
| 5 | 정보인권이 최우선 | 129 | 0 |
12.9%
|
| 9 | 무응답 | 23 | 0 |
2.3%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q30. 다음은 신기술과 정보인권 문제를 개선하기 위한 정책 방향들입니다. 각 정책 방향이 얼마나 중요하다고 생각하시는지 답변해주십시오.
1) 4차 산업혁명의 성공을 위해서 정보인권 보호 등의 ‘규제를 완화’한다
1) 4차 산업혁명의 성공을 위해서 정보인권 보호 등의 ‘규제를 완화’한다
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 불필요 | 67 | 0 |
6.7%
|
| 2 | 불필요한 편 | 257 | 0 |
25.7%
|
| 3 | 보통 | 423 | 0 |
42.3%
|
| 4 | 중요한 편 | 193 | 0 |
19.3%
|
| 5 | 매우 중요 | 44 | 0 |
4.4%
|
| 9 | 무응답 | 16 | 0 |
1.6%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q31. 다음은 신기술과 정보인권 문제를 개선하기 위한 정책 방향들입니다. 각 정책 방향이 얼마나 중요하다고 생각하시는지 답변해주십시오.
2) 사생활 침해 등 피해를 입은 사람들에 대한 ‘사후적 구제’ 제도를 마련한다
2) 사생활 침해 등 피해를 입은 사람들에 대한 ‘사후적 구제’ 제도를 마련한다
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 불필요 | 9 | 0 |
0.9%
|
| 2 | 불필요한 편 | 53 | 0 |
5.3%
|
| 3 | 보통 | 242 | 0 |
24.2%
|
| 4 | 중요한 편 | 367 | 0 |
36.7%
|
| 5 | 매우 중요 | 320 | 0 |
32%
|
| 9 | 무응답 | 9 | 0 |
0.9%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q32. 다음은 신기술과 정보인권 문제를 개선하기 위한 정책 방향들입니다. 각 정책 방향이 얼마나 중요하다고 생각하시는지 답변해주십시오.
3) 기업이나 정부의 신기술 남용을 ‘관리·감독’할 제도적 장치를 마련한다
3) 기업이나 정부의 신기술 남용을 ‘관리·감독’할 제도적 장치를 마련한다
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 불필요 | 4 | 0 |
0.4%
|
| 2 | 불필요한 편 | 24 | 0 |
2.4%
|
| 3 | 보통 | 212 | 0 |
21.2%
|
| 4 | 중요한 편 | 362 | 0 |
36.2%
|
| 5 | 매우 중요 | 391 | 0 |
39.1%
|
| 9 | 무응답 | 7 | 0 |
0.7%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q33. 다음은 신기술과 정보인권 문제를 개선하기 위한 정책 방향들입니다. 각 정책 방향이 얼마나 중요하다고 생각하시는지 답변해주십시오.
4) 기업이나 정부가 신기술 사용에 앞서 지켜야 할 정보인권 보호 ‘가이드라인’을 마련한다
4) 기업이나 정부가 신기술 사용에 앞서 지켜야 할 정보인권 보호 ‘가이드라인’을 마련한다
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 매우 불필요 | 4 | 0 |
0.4%
|
| 2 | 불필요한 편 | 24 | 0 |
2.4%
|
| 3 | 보통 | 195 | 0 |
19.5%
|
| 4 | 중요한 편 | 356 | 0 |
35.6%
|
| 5 | 매우 중요 | 416 | 0 |
41.6%
|
| 9 | 무응답 | 5 | 0 |
0.5%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q34. 귀하는 다음 중 어떤 기관이나 단체가 정보인권 보호 및 개선에 책임이 있다고 생각하십니까? (다음 중 우선순위별로 최대 3개까지 응답해주세요.)
1순위
1순위
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 국회 및 정당 | 195 | 0 |
19.5%
|
| 2 | 수사기관(검찰, 경찰) | 235 | 0 |
23.5%
|
| 3 | 법원 | 93 | 0 |
9.3%
|
| 4 | 행정기관 | 266 | 0 |
26.6%
|
| 5 | 민간기업 | 90 | 0 |
9%
|
| 6 | 시민단체 | 38 | 0 |
3.8%
|
| 7 | 일반 개임 | 79 | 0 |
7.9%
|
| 8 | 기타 | 1 | 0 |
0.1%
|
| 9 | 무응답 | 3 | 0 |
0.3%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q34. 귀하는 다음 중 어떤 기관이나 단체가 정보인권 보호 및 개선에 책임이 있다고 생각하십니까? (다음 중 우선순위별로 최대 3개까지 응답해주세요.)
2순위
2순위
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 국회 및 정당 | 124 | 0 |
12.4%
|
| 2 | 수사기관(검찰, 경찰) | 283 | 0 |
28.3%
|
| 3 | 법원 | 119 | 0 |
11.9%
|
| 4 | 행정기관 | 258 | 0 |
25.8%
|
| 5 | 민간기업 | 94 | 0 |
9.4%
|
| 6 | 시민단체 | 39 | 0 |
3.9%
|
| 7 | 일반 개임 | 42 | 0 |
4.2%
|
| 8 | 기타 | 0 | 0 |
0%
|
| 9 | 무응답 | 41 | 0 |
4.1%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q34. 귀하는 다음 중 어떤 기관이나 단체가 정보인권 보호 및 개선에 책임이 있다고 생각하십니까? (다음 중 우선순위별로 최대 3개까지 응답해주세요.)
3순위
3순위
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 국회 및 정당 | 105 | 0 |
10.5%
|
| 2 | 수사기관(검찰, 경찰) | 192 | 0 |
19.2%
|
| 3 | 법원 | 154 | 0 |
15.4%
|
| 4 | 행정기관 | 212 | 0 |
21.2%
|
| 5 | 민간기업 | 131 | 0 |
13.1%
|
| 6 | 시민단체 | 48 | 0 |
4.8%
|
| 7 | 일반 개임 | 84 | 0 |
8.4%
|
| 8 | 기타 | 0 | 0 |
0%
|
| 9 | 무응답 | 74 | 0 |
7.4%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
Literal Question
Q34. 귀하는 다음 중 어떤 기관이나 단체가 정보인권 보호 및 개선에 책임이 있다고 생각하십니까? (다음 중 우선순위별로 최대 3개까지 응답해주세요.)
기타
기타
Answer
| Value | Label | N | WN | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 국회 및 정당 | 7 | 0 |
0.7%
|
| 2 | 수사기관(검찰, 경찰) | 4 | 0 |
0.4%
|
| 3 | 법원 | 8 | 0 |
0.8%
|
| 4 | 행정기관 | 2 | 0 |
0.2%
|
| 5 | 민간기업 | 4 | 0 |
0.4%
|
| 6 | 시민단체 | 0 | 0 |
0%
|
| 7 | 일반 개임 | 2 | 0 |
0.2%
|
| 8 | 기타 | 0 | 0 |
0%
|
| 9 | 무응답 | 973 | 0 |
97.3%
|
Summary Statistics
- Valid cases1,000
- Missing cases0
This variable is numeric
Universe
모든 응답자
(08826) 서울시 관악구 관악로 1, 101동 250호 서울대학교 한국사회과학자료원
TEL 02-880-2111 FAX 02-883-2694 Email kossda@snu.ac.kr
Copyright ⓒ Korea Social Science Data Archive All rights reserved.
