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저자정보
정홍주 (숭실대학교) 이나영 (숭실대학교) 설수진 (숭실대학교) 한경석 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.10
발행연도
2020.10
수록면
906 - 910 (5page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.10.906

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개인정보 보호 및 개인정보 보호법 개정에 따른 개인정보 비식별화 관련 사항이 대두되고 있다. 또한 4차 산업혁명의 원동력으로 인공 지능과 기계학습의 활용이 증대되고 있다. 본 논문에서는 k-익명성(k=2)을 적용한 비식별화 개인정보를 활용하여 기계학습의 의사결정나무 알고리즘으로 예측 정확도를 실험적으로 검증한다. 그리고 입력 데이터의 예측 결과를 비교하여 기계학습에서 비식별화 개인정보를 활용 시 제한 사항을 알아보고자 한다. 개인정보보호법 개정안에 따라 기계학습에 비식별화 개인정보를 사용할 경우, 개인정보 비식별화 수준과 분석 알고리즘을 고려하여 활용해야 한다는 것을 제안한다.
#k-익명성 #기계학습 #비식별화 #의사결정나무 #k-anonymity #machine learning #de-identification #decision tree

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식 및 관련 연구
3. 실험 및 평가 방법
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
BILL INFORMATION, Jan. 2020, Partial Amendment of the Personal Information Protection Act (Alternative), [Online]. Available: http://likms.assembly.go.kr/bill/billDetail.do?billId=PRC_L1Y9A1T1D2G5C1D8U1C3A3N5L7A6C1 Guidelines for De-identifying Personal Information, Jun. 2016. google schola Personal Information Protection Act [Enforcement Aug. 2020] google schola General Data Protection Regulation (GDPR) Article 4 (5). google schola J.-S. Kim, "Research on the Use of Pseudonym Data -Focusing on Technical Processing Methods and Corporate Utilization Directions-," Journal of The Korea Institute of Information Security & Cryptology, Vol. 30, No. 2, pp. 253-261, 2020. (in Korean) google schola

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