• Coupled systems mechanics
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• 제4권4호
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• pp.337-364
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• 2015

In this paper we present methodology for parameters identification of constitutive model which is able to present behavior of a connection between two members in a structure. Such a constitutive model for frame connections can be cast in the most general form of the Timoshenko beam, which can present three failure modes. The first failure mode pertains to the bending in connection, which is defined as coupled plasticity-damage model with nonlinear softening. The second failure mode is seeking to capture the shearing of connection, which is defined as plasticity with linear hardening and nonlinear softening. The third failure mode pertains to the diffuse failure in the members; excluding it leads to linear elastic constitutive law. Theoretical formulation of this Timoshenko beam model and its finite element implementation are presented in the second section. The parameter identification procedure that will allow us to define eighteen unknown parameters is given in Section 3. The proposed methodology splits identification in three phases, with all details presented in Section 4 through three different examples. We also present the real experimental results. The conclusions are stated in the last section of the paper.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.206-208
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• 2022

최근 빅데이터 산업이 큰 폭으로 발전하는 만큼 개인정보 유출로 인한 사생활 침해 문제의 관심도 높아졌다. 자연어 처리 분야에서는 이를 개체명 인식을 통해 자동화하려는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 한국어 위키피디아 문서의 본문에서 비식별화 정보를 지닌 문장을 식별해 반자동으로 개체명 인식 데이터를 구축한다. 이는 범용적인 개체명 인식 데이터에 반해 비식별화 대상이 아닌 정보에 대해 학습되는 비용을 줄일 수 있다. 또한, 비식별화 정보를 분류하기 위해 규칙 및 통계 기반의 추가적인 시스템을 최소화할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 데이터는 총 12개의 범주로 분류하며 의료 기록, 가족 관계와 같은 비식별화 대상이 되는 정보를 포함한다. 생성된 데이터셋을 이용한 실험에서 KoELECTRA는 0.87796, RoBERTa는 0.88575의 성능을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.121-137
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• 2019

비식별화는 데이터셋으로부터 개인정보를 제거함으로써 개인을 식별할 수 없도록 하는 방법으로, 정보를 수집, 가공, 저장, 배포하는 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출 위험도를 낮추기 위해 사용한다. 그간 비식별화와 관련된 알고리즘, 모델 등의 관점에서 많은 연구가 이루어졌지만, 대부분은 정형 데이터를 대상으로 하는 제한적인 연구로, 비정형 데이터에 대한 고려는 상대적으로 많지 않은 실정이다. 특히 비정형 텍스트가 빈번히 사용되는 의료 분야의 경우에서는 개인 식별 정보들을 단순 제거함으로써 개인정보 노출 위험도는 낮추지만, 그에 따른 데이터 활용성이 떨어지는 점을 감수하는 실정이다. 본 연구는 개인정보 보호 이슈가 가장 중요하고 따라서 비식별화가 활발하게 연구되고 있는 의료분야 데이터 중 비정형 텍스트를 대상으로 k-익명성 보호모델을 적용한 비식별화 수행 방안을 제시하고, 비식별화 결과에 대한 새로운 유용도 측정 기법을 제안하여 이를 통해 직관적으로 데이터 활용성을 판단할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 연구의 결과물이 의료 분야뿐만 아니라 비정형 텍스트가 활용되는 모든 산업 분야에서 활용될 경우, 개인 식별 정보가 포함된 비정형 텍스트의 활용도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.553-561
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• 2019

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.

• 문화기술의 융합
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• 제2권4호
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• pp.71-76
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• 2016

본 논문에서는 미국, 영국, 일본, 중국, 한국의 비식별화 정책비교를 통하여 향후 비식별화 규제의 방향과 빅데이터 산업 활성화 방안을 제시한다. 비식별화 기술과 적정성 평가기준을 효율적으로 활용할 경우, 개인의 사생활을 침해하지 않고 개인정보보호법 제약을 피하면서 개인정보를 산업적으로 활용하여 서비스와 기술을 발전시킬 수 있다. 역작용으로는 비식별화 된 데이터들의 집합체로서 개인을 재식별 할 수 있는 재식별화 문제가 발생할 수 있다. 비즈니스 관점에서는 빅데이터 산업이 활성화되기 위해서 규제의 해소와 빅데이터 활용 등을 위한 제도완화가 필요하며 정보보호 측면에서의 보안강화 조치와 제도정비도 필요하다.

• 한국항공운항학회지
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• 제29권4호
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• pp.160-165
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• 2021

In order to identify and analyze potential aviation safety hazards, analysis of aviation safety report data must be preceded. Therefore, in consideration of the provisions of the Aviation Safety Act and the recommendations of ICAO Doc 9859 SMM Edition 4th, personal information in the reporting data and sensitive information of the reporter, etc. It identifies the scope of de-identification targets and suggests a method for applying de-identification processing technology to personal and sensitive information including unstructured text data.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.26.3-26
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• 2001

Van de Vusse reactor is known as a highly nonlinear chemical process and has been considered by a number of researchers as a benchmark problem for nonlinear chemical process. Various identification methods for nonlinear system are also verified by applying these methods to Van de Vusse reactor. From the point of view of identification, only the Volterra kernel of second order has been obtained until now. In this paper, the authors show that Volterra kernels of nonlinear Van de Vusse reactor of up to 3rd order are obtained by use of M-sequence correlation method. A pseudo-random M-sequence is applied to Van de Vusse reactor as an input and its output is measured. Taking the cross correlation function between the input and the output, we obtain up to 3rd order Volterra kernels, which is ...

• 정보보호학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-500
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• 2015

정부 3.0 공공정보 공유 및 개방, 소셜네트워크서비스의 활성화 그리고 사용자 간의 공유 데이터 증가로 인터넷상에 노출되는 사용자의 개인 정보가 증가하고 있다. 이에 따라 프라이버시를 지키기 위한 익명화 알고리즘이 등장하였으며 관계형 데이터베이스에서의 익명화 알고리즘은 k-익명성(k-anonymity)을 시작으로 ${\ell}$-다양성(${\ell}$-diversity), t-밀집성(t-closeness)으로 발전하였다. 익명화 알고리즘의 성능 향상 부분은 계속해서 효율적인 방법이 제안되고 있지만, 기업이나 공공기관에서는 알고리즘 성능의 향상보다는 전체적인 익명화 처리 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스에서 데이터의 그룹화를 이용하여 k-익명성, ${\ell}$-다양성, t-밀집성 알고리즘을 처리하는 과정을 구체화하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.205-217
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• 2021

탈중앙형 SSI(Self Sovereign Identity)가 새로운 디지털 신원 식별 기술의 대안으로 등장하였으나 이는 데이터 거래의 고유 알고리즘 특성으로 인해 효율적인 비식별화 기법이 제안되지 않았다. 본 논문에서는 SSI의 탈중앙형 동작을 보장하기 위해 ZKP(Zero Knowledge Proof)의 검증 결과를 검증인 측에서 외부에 제공 가능한 형태로 재구성함으로써 식별자를 제거하지 않는 비식별 기술을 제안한다. 또한, 이는 검증 참여 각 개체에 대한 차등 주권 관리 개념을 제안하는 것으로 재구성된 비식별 데이터를 정보주체의 동의 없이 제공할 수 있다. 결과적으로 제안 모델은 탈중앙형 SSI 환경에서 국내 개인정보보호법을 만족하고, 안전하며 효율적인 비식별 처리 및 주권 관리를 제공한다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제51권2호
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• pp.187-193
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• 2021

Purpose: This study aimed to assess the usefulness of machine learning and automation techniques to match pairs of panoramic radiographs for personal identification. Materials and Methods: Two hundred panoramic radiographs from 100 patients (50 males and 50 females) were randomly selected from a private radiological service database. Initially, 14 linear and angular measurements of the radiographs were made by an expert. Eight ratio indices derived from the original measurements were applied to a statistical algorithm to match radiographs from the same patients, simulating a semi-automated personal identification process. Subsequently, measurements were automatically generated using a deep neural network for image recognition, simulating a fully automated personal identification process. Results: Approximately 85% of the radiographs were correctly matched by the automated personal identification process. In a limited number of cases, the image recognition algorithm identified 2 potential matches for the same individual. No statistically significant differences were found between measurements performed by the expert on panoramic radiographs from the same patients. Conclusion: Personal identification might be performed with the aid of image recognition algorithms and machine learning techniques. This approach will likely facilitate the complex task of personal identification by performing an initial screening of radiographs and matching ante-mortem and post-mortem images from the same individuals.