최근 빅데이터 산업이 발전하고 있는 상황에서 빅데이터 산업에 활용되는 개인정보의 보호에 관한 문제가 대두하고 있다. 빅데이터 산업에서 개인정보를 활용하기 위해서는 비식별화 조치를 해야 한다. 하지만 비식별화는 비식별화 평가 모델 자체의 취약성과 더불어 비식별화된 개인정보를 재식별화 하는 위험성도 존재한다. 본 논문은 적정성 평가 모델, 비식별화 조치 기술, 재식별에 관한 위험성을 연구하고 각 위험성에 대한 대응 방안을 통해 재식별화의 문제를 해결하여 빅데이터 산업에서 비식별화된 개인정보가 안전히 쓰일 수 있도록 해야 한다.
국내외에서 개인정보의 안전한 활용을 위한 비식별 조치에 대한 관심이 높아지고 있으나 불충분한 비식별 조치 및 추론 등을 통해 비식별 정보가 재식별되는 사례가 발생하고 있다. 이러한 문제점을 보완하고 비식별 조치 신기술을 발굴하기 위해 비식별 정보의 안전성과 유용성을 경진하는 대회를 국내와 일본에서 개최하고 있다. 본 논문은 이러한 경진대회에서 사용되고 있는 안전성과 유용성 지표를 분석하고 보다 효율적으로 유용성을 측정할 수 있는 새로운 지표를 제안하고 검증하고자 한다. 비식별 처리 분야에 수학 및 통계 분야의 전문가가 현저히 부족하여 많은 모집단을 통한 검증은 할 수는 없었지만 신규 지표에 대한 필요성과 타당성에 대해 매우 긍정적인 결과를 도출할 수 있었다. 우리나라의 방대한 공공데이터를 비식별 정보로 안전하게 활용하기 위해서는 이러한 유용성 측정 지표에 대한 연구가 꾸준히 진행되어야 하며, 본 논문을 시작으로 보다 활발한 연구가 진행되길 기대한다.
본 연구는 국내 학술지의 표준화된 학술지 식별코드 체계인 KOJIC(KOrean Journal Identification Code)를 개발하는 것이 목적이다. 이 시스템을 개발하기 위하여 전통적인 자료식별 번호체계, 주요 국가서지번호, 그리고 국제적 또는 국가적 자료식별코드체계의 구조를 조사 분석한 다음, 유일성, 간편성, 조기성, 국제성, 그리고 확정성을 갖춘 KOJIC을 개발하였다. 이것은 6 자리의 알파벳 영문자와 숫자로 구성되는 코드이며, 한 개의 체크기호를 포함하고 있다.
본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료
현재의 인터넷은 라우팅과 어드레싱에 대한 심각한 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 확장성의 가장 큰 원인은 멀티호밍, 트래픽 엔지니어링, 집적되지 못하는 주소 할당 등이며, 이로 인하여 백본 지역의 라우팅 테이블 크기가 기하급수적으로 증가하는 현상을 보이고 있다. 또한 현재의 IP 주소는 호스트의 식별자와 위치자의 의미를 함께 사용하기 때문에 호스트의 이동성 및 멀티호밍을 지원하는 데 한계점이 있다. 이러한 현재 인터넷의 문제점 해결 방안으로 식별자와 위치자 분리 구조가 연구되고 있다. 본고에서는 식별자와 위치자 분리 구조에서 필수적으로 요구되는 식별자와 위치자 간의 매핑 시스템에 관한 연구들을 소개하고 각각의 장단점을 분석한다. 본고에서는 현재 인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 잘 알려진 LISP(Locator Identifier Separation Protocol), HIP(Host Identity Protocol), ILNP(Identifier Locator Network Protocol)에서 제안하는 매핑 시스템들과 미래인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 미국의 MobilityFirst와 한국의 MOFI(Mobile-Oriented Future Internet)에서 제안하는 매핑 시스템들을 중점적으로 소개한다.
컴포넌트 기반 개발 방법론이 확산됨에 따라 성공적인 컴포넌트 기반 프로젝트의 핵심 요소인 효과적인 컴포넌트 식별 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 시스템이 사용자에게 제공하는 기능을 독립적으로 분류한 유즈케이스를 기반으로 하여 인터페이스를 식별하고, 식별된 인터페이스의 상호작용을 분석하여 컴포넌트를 식별하는 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 유즈케이스를 기반으로 외부 인터페이스를 식별하고, 시나리오를 이용하여 식별된 인터페이스 단위로 객체를 추출한다. 추출된 객체에서 공통 객체를 분석하여 내부 인터페이스와 컴포넌트를 식별하고 최종적으로 이러한 인터페이스의 상호작용과 의존성을 분석하여 컴포넌트를 식별 하고자 한다.
본 연구에서는 개인정보 비식별화 데이터의 통계적 유용성에 대한 품질 측정 방안에 대하여 통계 모형화에 따른 예측 정확도 측면에서 고찰하였다. 4차 산업혁명 시대에서 정보통신기술을 통한 혁신에는 반드시 빅데이터의 효과적인 활용이 필수적이지만, 개인정보 이슈는 적극적인 빅데이터 활용에 제약이 되고 있다. 이를 해결하기 위해 비식별화 가이드라인이 제정되었으며 다양한 개인정보 비식별화 방법이 활용되면서 개인정보의 실질적인 재식별 가능성은 매우 낮아졌다. 반면에 강력한 비식별화는 데이터의 유용성을 떨어뜨리는 부작용이 나타날 수 있다. 그 동안은 재식별 불가능한 비식별화 방법이 연구의 주를 이루어 왔다면 본 연구에서는 대표적인 비식별 방법인 KLT 모형에 의한 비식별화 데이터에 대한 통계적 유용성 측면의 품질 측정에 대하여 연구하였다. 비식별화 데이터에 대한 통계적 예측모형의 정확도에 기반하여 비식별화 된 데이터의 통계적 유용성이 어느 정도 훼손되는지에 대하여 사례분석을 수행하였다. 또한, 비식별 자료에 어느 정도의 비식별화 되지 않은 자료가 추가되어야 예측모형의 정확도를 회복하는 지를 살펴봄으로써 비식별화된 자료의 데이터 유용성 정도에 대한 새로운 측정지표를 제안하였다.
비식별화 모델은 데이터 공유를 위한 모델로 원본데이터를 비식별화 변환 처리하여 개인정보를 보호함과 동시에 분석에 필요한 데이터를 외부에 제공하는 모델로 연구되어 왔다. 변환 방법으로는 삭제, 일반화, 범주화 기술 등이 주로 사용되며 변환 과정 중에는 재식별 가능성을 최소화하기 위해 k-익명성, l-다양성, t-근접성 혹은 differential privacy 등의 프라이버시 모델이 적용되고 있다. 하지만 변환된 비식별 데이터 세트는 필연적으로 원본 데이터 세트와 다른 값을 가지며 이는 결과적으로 최종 분석 결과에 영향을 주게 된다. 이를 위해 두 데이터 세트 간의 차이를 상이도(dissimilarity) 혹은 정보 손실율(information loss)이라는 지표로 측정 하고 있으며 본 지표는 비식별 데이터의 활용성을 평가 하는 데에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 비식별 데이터와 원본 데이터와 간의 차이를 도메인 기반의 절대적인 기준대비로 표현한 상이도 측정 방법을 제안하며, 그 유효성을 실데이터 기반의 실험을 통해 검증하였다.
디지털 환경이 급속히 변화됨에 따라 다양한 식별체계가 도입되면서, 식별자 간의 상호운용성 문제가 심각한 문제로 대두되었다. 특히 동일 분야의 식별체계 간에 상호운용이 되지 않음으로써 효용성 저하 및 상호운용성 시스템 구축의 비용 부담 등이 문제로 대두되었다. 본 논문에서는 확장식별자 기반의 ID 매시업 서비스를 제안하여 이 문제를 해결하고자 한다. 음원 분야의 대표적인 식별체계인 UCI와 ICN은 개별적으로 매우 우수한 식별자이지만, 상호운용을 위해서는 식별자의 수정이나 복잡한 시스템 도입이 필수적이었다. 본 논문에서 제안한 ID 매시업 서비스는 두 식별체계의 기본 구조와 변환 서비스를 전혀 수정하지 않고도 외부에 상호운용 기능을 제공한다.
본 연구는 국내 학술지의 표준화된 학술지 식별코드 체계인 KOJIC(KOrean Journal Identification Code)를 개발하는 것이 목적이다. 이 시스템을 개발하기 위하여 전통적인 자료식별 번호체계, 주요 국가서지번호, 그리고 국제적 또는 국가적 자료식별코드체계의 구조를 조사 분석한 다음, 유일성, 간편성, 조기성, 국제성, 그리고 확정성을 갖춘 KOJIC을 개발하였다. 이것은 6 자리의 알파벳 영문자와 숫자로 구성되는 코드이며, 한 개의 체크기호를 포함하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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