• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권5호
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• pp.563-574
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• 2009

랜덤대치 기법은 실용적인 프라이버시 보호 방법으로 다양한 응용 가능성과 프라이버시 손상 관점의 안전성을 보장할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 데이터 유용성을 위한 랜덤대치 기법의 정확성을 향상시키는 방법에 대해서는 그동안 면밀히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 랜덤 대치 기법의 표준오차에 대한 보다 진전된 이론적 분석을 실시함으로써 정확성을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 균등분포와 정규분포를 따르는 원본 데이터에 대한 랜덤대치 기법의 적용이 실용적이지 못한 정확성을 나타낸다는 사실과 함께 개선된 알고리즘의 정확성 향상 정도를 확인한다. 우리가 제안하는 알고리즘은 기존의 랜덤대치 기법과 동일한 프라이버시 수준을 유지한 상태에서 정확성을 원하는 수준만큼 높일 수 있는 방법이며, 이를 위해 추가로 소요되는 계산량은 실용적인 면에서 여전히 수용 가능한 것임을 밝힌다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권5호
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• pp.439-452
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• 2007

본 논문에서는 랜덤화 기법을 이용한 프라이버시 보존형 데이터 마이닝(PPDM) 기술에 대하여 논한다. 계산 효율성 때문에 실용화 되지 못하고 있는 안전한 다자간 계산(SMC) 기반 PPDM은 현재의 컴퓨팅 환경에서는 실용성 없는 다분히 이론적인 것이다. 그래서 우리는 실용적인 PPDM 기술에 집중하여 가장 널리 사용되고 있는 랜덤화 기법에 대한 연구 결과를 소개한다. 특히, 랜덤화를 이용한 실용적인 PPDM 분야에서 가장 중요한 프라이버시 측도 개념을 심도 있게 분석하였으며, 연관규칙 마이닝에서의 프라이버시 보호 기술에 초점을 맞춘다. Evfimievski 등이 제안한 select-a-size 범주에 속하는 새로운 랜덤화 작용소인 binomial-selector 개념을 제안하고, 적절한 파라미터를 찾기 위한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 기존의 cut-and-paste 랜덤화 작용소는 아이템 집합이 큰 경우에는 매우 비효율적이며 복원된 지지도의 분산이 크다는 단점을 지니고 있다. 여기에서 제안하는 binomial-selector 랜덤화 작용소는 cut-and-paste 작용소가 갖는 단점들을 보완한다.