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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.4
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 380 - 388 (9page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2024.51.4.380
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군집화 기술은 비슷한 특성을 갖는 데이터들을 그룹화한다. 그 중 밀도 기반 공간 군집분석(DBSCAN)은 이상치(outlier)을 탐지할 수 있고 데이터 분포에 영향을 받지 않는 군집화 기술로 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 DBSCAN 기법은 원본 데이터에 민감한 개인 정보들이 포함되어 있을 경우 군집화 수행 결과에서도 이러한 정보가 쉽게 유출된다는 점에서 취약하다. 따라서 프라이버시 보호조치 없이 이들 데이터를 공개 및 배포하는 것은 위험하다. 본 논문은 DBSCAN 결과를 차분 프라이버시를 만족하도록 가공 후 공개하는 방법을 제안한다. 또한, 후처리를 통해 차분 프라이버시를 적용하는 과정에서 발생하는 노이즈를 제거하여 향후 데이터 분석에 유용하도록 가공한다. 실험을 통해 제안 기법이 차분 프라이버시를 만족하면서 군집화의 특징은 남긴 채 불필요한 노이즈를 제거하여 결과의 유용성을 높인 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식
3. 제안 기법
4. 히스토그램 정제
5. 성능 평가
6. 결론
References
참고문헌 (0)
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