빅데이타의 활용과 개인정보보호의 균형점을 찾기 위해 등장한 것이 비식별화이다. 특히 다양한 준식별자 정보 및 민감정보를 처리하는 의료분야에서는 EMR 및 음성, 카카오톡과 같은 의료 상담, SNS 등의 자료 사용을 위해서는 반드시 비식별화를 하여야 한다. 하지만 이를 위한 독립된 의료정보 보호법 및 비식별화를 위한 법제화도 되어 있지 않는 상황이다. 따라서 본 연구에서 국내외 개인정보 비식별화 현황, 의료정보 비식별화 현황 및 사례 그리고 의료정보 보호와 비식별화를 위한 해결과제와 이슈를 제시한다.
In the area of hotel and tourism sector, various research are analyzed using big data. Big data is being generated by any digital devices around us all the times. All the digital process and social media exchange produces the big data. In this paper, we analyzed the de-identification method of big data to use the personal information of hotel guests. Through the analysis of these big data, hotel can provide differentiated and diverse services to hotel guests and can improve the service and support the marketing of hotels. If the hotel wants to use the information of the guest, the private data should be de-identified. There are several de-identification methods of personal information such as pseudonymisation, aggregation, data reduction, data suppression and data masking. Using the comparison of these methods, the pseudonymisation is discriminated to the suitable methods for the analysis of information for the hotel guest. Also, among the pseudonymisation methods, the t-closeness was analyzed to the secure and efficient method for the de-identification of personal information in hotel.
Due to structural complicacy, structural health monitoring for civil engineering needs more accurate and effectual methods of damage identification. This study aims to import multi-source information fusion (MSIF) into structural damage diagnosis to improve the validity of damage detection. Firstly, the essential theory and applied mathematic methods of MSIF are introduced. And then, the structural damage identification method based on multi-mode information fusion is put forward. Later, on the basis of a numerical simulation of a concrete continuous box beam bridge, it is obviously indicated that the improved modal strain energy method based on multi-mode information fusion has nicer sensitivity to structural initial damage and favorable robusticity to noise. Compared with the classical modal strain energy method, this damage identification method needs much less modal information to detect structural initial damage. When the noise intensity is less than or equal to 10%, this method can identify structural initial damage well and truly. In a word, this structural damage identification method based on multi-mode information fusion has better effects of structural damage identification and good practicability to actual structures.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.495-513
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2020
The correlation identification of the subsurface is a novel electrical prospecting method which could suppress stochastic noise. This method is increasingly being utilized by geophysicists. It achieves the frequency response of the underground media through division of the cross spectrum of the input & output signal and the auto spectrum of the input signal. This is subject to the spectral leakage when the cross spectrum and the auto spectrum are computed from cross correlation and autocorrelation function by Discrete Fourier Transformation (DFT, "To obtain an accurate frequency response of the earth system, we propose an improved correlation identification method which uses all phase Fast Fourier Transform (APFFT) to acquire the cross spectrum and the auto spectrum. Simulation and engineering application results show that compared to existing correlation identification algorithm the new approach demonstrates more precise frequency response, especially the phase response of the system under identification.
In order to identify proteins that are present in biological samples, these samples are separated and analyzed under the sequential procedure as follows: protein purification and digestion, peptide fragmentation by tandem mass spectrometry (MS/MS) which breaks peptides into fragments, peptide identification, and protein identification. One of the widely used methods for protein identification is based on probabilistic approaches such as ProteinProphet and BaysPro. However, they do not consider the difference in peptide identification probabilities according to their length. Here, we propose a probabilistic graphical model-based approach to protein identification from MS/MS data considering peptide identification probabilities, number of sibling peptides, and peptide length. We compared our approach with ProteinProphet using a yeast MS/MS dataset. As a result, our model identified 27 more proteins than ProteinProphet at 1% of FDR (false discovery rate), confirming the importance of peptide length information in protein identification.
최근 스마트폰, SNS, 사물인터넷이 확산되면서 생겨나는 빅데이타의 처리와 활용이 ICT 분야의 새로운 성장 동력으로 부상하고 있다. 하지만 이러한 빅데이터의 활용을 위해서는 개인정보 비식별화가 이루어져야한다. 비식별화는 개인의 데이터가 특정인과 연결되지 않도록 데이터 셋으로부터 식별정보를 제거하는 것으로 정보를 수집, 처리, 보관 혹은 배포하는데 있어 발생할 수 있는 개인정보노출의 위험을 줄이며 그 정보를 활용하고 공유하는데 그 목적을 두고 있다. 비식별화된 정보는 또한 재식별화되어 개인정보보호의 논란이 되고 있지만 빅데이터등의 개인정보가 비식별 처리되어 활용되는 사례는 점차 증가하고 있다. 또한 많은 비식별화 가이드라인의 등장과 함께 개인정보 비식별화 방법이 제시되고 있다. 따라서 본 연구에서는 빅데이타 비식별화 과정과 사후관리를 서술, 비식별화 방법을 비교분석하고 비식별화와 개인정보보호 관련 이슈와 해결과제를 제시한다.
Various security threats exist in the smart grid environment due to the fact that information and communication technology are grafted onto an existing power grid. In particular, smart metering data exposes a variety of information such as users' life patterns and devices in use, and thereby serious infringement on personal information may occur. Therefore, we are in a situation where a de-identification algorithm suitable for metering data is required. Hence, this paper proposes a new de-identification method for metering data. The proposed method processes time information and numerical information as de-identification data, respectively, so that pattern information cannot be analyzed by the data. In addition, such a method has an advantage that a query such as a direct range search and aggregation processing in a database can be performed even in a de-identified state for statistical processing and availability.
지번은 한국의 행정업무에 있어서 중요한 개념이며, 이를 효과적으로 관리하고 효율적으로 전산정보화하는 것이 행정업무능률향상에 중요하고, 한국형 토지정보체계구축의 관건이라고 할 수 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 한국에서의 지번의역할을 외국과 비교하교, 한국실정에 맞는 지번의 전산정보설계(database design)구축에 있어서 문제점을 제시하며, 이에 대한 부분적인 해결책을 모색하는데에 있다. 이와 같은 지번을 한국형토지정보체계에서 효율적으로 활용되기 위해서는(1) 토지 행정에 효율적으로 대처하는 효과적인 지번관리체계 구축 (2) 현재의 도로지번은 과세목적으로 관리되는 일반 대지와 같이 구체적으로 분류되어 있지 않으므로, 도로관리를 위한 도로 지번체계 부여 (3) 3차원 지번 관리의 필요등을 해결해야 하며, 아울러 국가측지망에 의한 정확한 좌표체계 수립이 필수적이다.
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.
한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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pp.28-35
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2002
Automatic identification of Chinese personal names in unrestricted texts is a key task in Chinese word segmentation, and can affect other NLP tasks such as word segmentation and information retrieval, if it is not properly addressed. This paper (1) demonstrates the problems of Chinese personal name identification in some If applications, (2) analyzes the structure of Chinese personal names, and (3) further presents the relevant processing strategies. The geographical differences of Chinese personal names between Beijing and Hong Kong are highlighted at the end. It shows that variation in names across different Chinese communities constitutes a critical factor in designing Chinese personal name Identification algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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