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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김지우 (성신여자대학교) 권성훈 (건국대학교) 김동하 (성신여자대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제34권 제5호
발행연도
2023.9
수록면
791 - 810 (20page)
DOI
10.7465/jkdi.2023.34.5.791

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최근 데이터 통합 등을 통해 만들어진 거대 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 이를 통해 서비스를 정교화하기 위하여 많은 개인 및 기관에서 거대한 공공데이터에 대한 접근을 요구하고 있다. 하지만 이러한 거대 데이터 분석은 예기치 못한 개인정보노출이 발생할 수도 있기 때문에 공공데이터의 배포는 매우 조심스럽게 이루어져야 한다. 재현 데이터는 개인정보 비식별화와 데이터의 유용성 확보를 동시에 달성하기 위하여 사용하는 대표적인 기법 중 하나이다. 심층 인공 신경망 기반 방법론이 이미지 등의 고차원 관측 데이터 생성에 매우 높은 성능을 달성할 수 있음이 밝혀지면서 이를 재현 데이터에 활용하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 심층 인공 신경망을 이용해 재현 데이터를 생성을 하려는 다양한 기법들에 대해 소개하며, 이들을 데이터 전처리, 사용하는 모형, 손실 함수에 따라 정리한다. 또한 각 연구에서 사용하는 있는 재현 데이터 생성 기법들의 성능을 측정하는 다양한 평가 측도들에 대해서도 소개한다. 마지막으로 기존 논문 리뷰를 바탕으로 향후 의미있는 연구 방향에 대해서도 기술한다. 심층 생성 모형 학습법과 재현 데이터의 근본적인 차이를 심도 있게 분석하여 현실적인이면서도 구체적인 연구 주제를 제시한다는 점에서 앞으로의 연구자들에게 실제적인 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.
#심층 생성 모형 #재현 데이터 #적대적 학습 기법 #Adversarial learning #deep generative model #sumtjetoc data

목차

요약
1. 서론
2. 적대적 학습
3. 심층 재현 데이터 생성 기법
4. 재현 데이터의 성능 측도
5. 향후 연구방향
6. 결론
References
Abstract

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