보로노이 다이어그램을 이용한 효율적 차분 프라이버시 K-평균 클러스터링 알고리즘 


47권  9호, pp. 879-884, 9월  2020
10.5626/JOK.2020.47.9.879


PDF

  요약

최근 데이터에 대한 분석 결과로부터 개인 정보가 유출되는 것을 막기 위한 방법들이 연구되고 있다. 그중 차분 프라이버시(differential privacy)는 엄격하고 증명될 수 있는 개인 정보 보호를 보장하기 때문에 널리 연구되고 있는 개인 정보 보호의 표준이다. 본 논문에서는 2차원 데이터에 대하여 보로노이 다이어그램(Voronoi diagram)을 기반으로 차분 프라이버시를 보장하면서 K-평균 클러스터링 결과를 공개하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 클러스터링의 정확도와 수행 속도가 샘플 개수에 따라 변화하여 데이터에 적합한 샘플 개수를 선택하기 어렵다는 단점이 있으나 제안하는 알고리즘은 그러한 파라미터를 필요로 하지 않으면서 정확한 클러스터링 결과를 빠르게 계산할 수 있다. 제안하는 알고리즘의 성능에 대해 실생활 데이터를 이용한 실험을 통해 검증한다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

D. Hong and K. Shim, "An Efficient and Differentially Private K-Means Clustering Algorithm Using the Voronoi Diagram," Journal of KIISE, JOK, vol. 47, no. 9, pp. 879-884, 2020. DOI: 10.5626/JOK.2020.47.9.879.


[ACM Style]

Daeyoung Hong and Kyuseok Shim. 2020. An Efficient and Differentially Private K-Means Clustering Algorithm Using the Voronoi Diagram. Journal of KIISE, JOK, 47, 9, (2020), 879-884. DOI: 10.5626/JOK.2020.47.9.879.


[KCI Style]

홍대영, 심규석, "보로노이 다이어그램을 이용한 효율적 차분 프라이버시 K-평균 클러스터링 알고리즘," 한국정보과학회 논문지, 제47권, 제9호, 879~884쪽, 2020. DOI: 10.5626/JOK.2020.47.9.879.


[Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)]  Download


[BibTeX]  Download



Search




Journal of KIISE

  • ISSN : 2383-630X(Print)
  • ISSN : 2383-6296(Electronic)
  • KCI Accredited Journal

사무국

  • Tel. +82-2-588-9240
  • Fax. +82-2-521-1352
  • E-mail. chwoo@kiise.or.kr