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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍대영 (서울대학교) 심규석 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.9
발행연도
2020.9
수록면
879 - 884 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.9.879

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최근 데이터에 대한 분석 결과로부터 개인 정보가 유출되는 것을 막기 위한 방법들이 연구되고 있다. 그중 차분 프라이버시(differential privacy)는 엄격하고 증명될 수 있는 개인 정보 보호를 보장하기 때문에 널리 연구되고 있는 개인 정보 보호의 표준이다. 본 논문에서는 2차원 데이터에 대하여 보로노이 다이어그램(Voronoi diagram)을 기반으로 차분 프라이버시를 보장하면서 K-평균 클러스터링 결과를 공개하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 클러스터링의 정확도와 수행 속도가 샘플 개수에 따라 변화하여 데이터에 적합한 샘플 개수를 선택하기 어렵다는 단점이 있으나 제안하는 알고리즘은 그러한 파라미터를 필요로 하지 않으면서 정확한 클러스터링 결과를 빠르게 계산할 수 있다. 제안하는 알고리즘의 성능에 대해 실생활 데이터를 이용한 실험을 통해 검증한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 배경 이론
4. 제안 알고리즘
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (7)

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