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이용수
초록· 키워드
데이터 연계·활용·거래를 위한 플랫폼으로서 다자간 피처 스토어(multi-party feature store)의 개념과 운영 방안을 제안한다. 다자간 피처 스토어는 현재 국내의 여러 제약조건을 반영하여 최신 개인정보보호 강화 기술(Privacy-Enhancing Technologies; PET)을 사용한 플랫폼으로, 여러 기관의 데이터를 연계한 마이크로데이터 공유를 지원하여 고도화된 통계 분석을 가능하게 하고 인공지능 모델 개발을 지원한다. 이 플랫폼은 사용자 중심의 데이터 접근성과 효율성을 대폭 향상하는 것을 목표로 하며, 4가지 주요 특성을 가진다. 첫째, 사용자는 데이터센터를 방문하여 민감한 원본 데이터에 직접 접근하기 이전에, 재현자료(synthetic data)를 활용한 데이터 트윈(data twin)을 통해 제약 없이 편리하게 사전 분석을 수행할 수 있어 시간과 비용을 절감할 수 있다. 둘째, 통계청의 통계등록부 등 모집단에 대한 기준 데이터(hinge data)를 활용하여 다기관 데이터를 효율적으로 연계함으로써, 데이터 통합과 고도화된 분석 및 머신러닝 모델 개발을 지원한다. 셋째, 일련의 과정 이후, 사용자는 보안 클라우드 환경에서 안전하게 연계된 데이터를 반복적으로 분석하고 그 결과를 API 형식으로 구독할 수 있다. 넷째, 데이터 제공자와 플랫폼 운영 기관을 위해서는 제공된 데이터와 피처(속성)의 가치 및 수요에 따라 보상이 이루어지는 체계를 구축하여 지속 가능한 데이터 플랫폼 생태계를 조성한다. 본 논문에서는 다자간 피처 스토어를 제안하게 된 배경인 데이터 연계·융합 및 활용을 저해하는 각종 요인과 이를 해결하는 최신의 개인정보보호 강화 기술을 먼저 논의한 뒤, 통계청이 현재 보유한 자원과 최신 기술을 활용한 다자간 피처 스토어 플랫폼의 청사진을 제시하고, 운영 방안 및 기대효과에 대해 논의한다.
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목차
- 요약
- 1. 서론
- 2. 데이터 연계·활용 저해 요인 분석
- 3. 프라이버시 강화 기술
- 4. 다자간 피처 스토어 구축 방안
- 5. 결론
- 참고문헌
- Abstract
참고문헌
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